Top công cụ AI trong ngành thời trang

Các công cụ như The New Black và Ablo đóng vai trò như đồng thiết kế AI cho các nhà sáng tạo thời trang. The New Black có thể lấy mô tả văn bản đơn giản hoặc bản phác thảo và tạo ra hình ảnh thiết kế trang phục hoàn chỉnh trong vài phút, giúp nhà thiết kế nhanh chóng hình dung và phát triển ý tưởng mới mà không cần họa sĩ minh họa.

Ablo còn đi xa hơn bằng cách hỗ trợ các thương hiệu mới tạo nhãn hiệu toàn diện – từ thiết kế trang phục đến đề xuất logo và đồ họa phù hợp với thẩm mỹ thương hiệu. Các nền tảng này thường bao gồm tính năng phân tích xu hướng và xem trước thử đồ ảo, giúp nhanh chóng lặp lại và nhận phản hồi trong giai đoạn thiết kế.

Phần mềm thiết kế 3D đã được thiết lập như CLO 3D và Browzwear VStitcher đã tích hợp các cải tiến AI để làm cho trang phục ảo trở nên chân thực. Những chương trình này cho phép nhà thiết kế tạo ra trang phục kỹ thuật số chi tiết và xem cách chúng rủ xuống, chuyển động trên avatar theo thời gian thực.

CLO 3D nổi tiếng với mô phỏng vải chính xác cao và mô hình hóa trang phục 3D hỗ trợ AI. VStitcher của Browzwear cho phép thử đồ ảo trên nhiều loại cơ thể với độ chính xác dựa trên vật lý. Các sản phẩm mới như Style3D cung cấp khả năng hình ảnh 3D tương tự được hỗ trợ bởi AI và hỗ trợ xem trước AR/VR cho các buổi đánh giá thiết kế sống động.

Bằng cách tận dụng AI để xử lý các phép tính vật lý và mẫu phức tạp, các công cụ này giảm đáng kể nhu cầu mẫu vật lý, tiết kiệm thời gian, vật liệu và chi phí trước khi sản xuất.

WGSN là dịch vụ dự báo xu hướng nổi tiếng đã tích hợp AI và phân tích dữ liệu vào các dự đoán của mình. Qua nền tảng đăng ký, WGSN thu thập dữ liệu từ sàn diễn, doanh số bán lẻ, mạng xã hội và nhiều nguồn khác, sau đó sử dụng thuật toán kết hợp chuyên gia con người để dự báo phong cách, màu sắc và tâm lý người tiêu dùng sắp tới.

Kết quả là các báo cáo xu hướng theo mùa và công cụ phân tích (như TrendCurve AI) cung cấp cho các thương hiệu "quả cầu pha lê" để lập kế hoạch bộ sưu tập tương lai. Nhà thiết kế và người quản lý hàng hóa sử dụng thông tin của WGSN để đưa ra quyết định chính xác về mọi thứ từ kiểu dáng đến tỷ lệ SKU tối ưu, thay vì dựa vào phỏng đoán.

Heuritech có trụ sở tại Paris áp dụng phương pháp công nghệ để dự báo xu hướng bằng cách quét những gì người dùng thực sự mặc trên mạng. AI của họ sử dụng thị giác máy tính để phân tích hàng triệu hình ảnh mạng xã hội (Instagram, TikTok, v.v.) và phát hiện các mẫu mới nổi trong trang phục.

Bằng cách định lượng xu hướng streetstyle tự nhiên trên toàn cầu, Heuritech giúp các thương hiệu dự đoán nhu cầu và thiết kế phù hợp trước khi xu hướng bão hòa thị trường. Một thương hiệu có thể dùng Heuritech để thấy rằng áo khoác utility màu pastel đang thịnh hành ở Đông Á và đưa thông tin đó vào dòng sản phẩm tiếp theo.

EDITED là công cụ thông minh thị trường giúp các thương hiệu phản ứng với dữ liệu bán lẻ thời gian thực bằng AI. Nó theo dõi hàng triệu sản phẩm trên các trang thương mại điện tử toàn cầu và sử dụng học máy để phân tích giá cả, chiết khấu và biến động tồn kho.

Người quản lý hàng hóa thời trang có thể biết liệu váy midi kiểu dáng nhất định có đang bán chạy ở đối thủ hay không, hoặc một thương hiệu cạnh tranh vừa giảm giá denim. AI của EDITED hỗ trợ dự báo nhu cầu và tối ưu chiến lược giá. Tính năng lập kế hoạch phân bổ của nền tảng giúp phát hiện khoảng trống hoặc bão hòa thị trường, hỗ trợ nhà bán lẻ quyết định nên nhập thêm mặt hàng nào.

Stylumia kết hợp thông tin xu hướng với dự báo nhu cầu. Mô hình học máy của họ lọc bỏ "tiếng ồn thị trường" để tiết lộ nhu cầu thực sự của người tiêu dùng. Nó có thể dự đoán doanh số cho sản phẩm mới ngay cả khi không có lịch sử bán hàng, cải thiện độ chính xác dự báo từ 20–40%.

Đặc biệt, tính năng ImaGenie của Stylumia tạo ra ý tưởng thiết kế sản phẩm mới phù hợp với xu hướng đã xác định, gợi ý cho nhà thiết kế những kiểu dáng có khả năng thành công cao. Điều này kết hợp hài hòa giữa sáng tạo và phân tích trong lập kế hoạch thời trang.

Nextail là giải pháp quản lý hàng hóa và tồn kho sử dụng AI để phân bổ và điều phối hàng hóa một cách chi tiết. Thay vì xử lý tất cả cửa hàng như nhau, thuật toán của Nextail tạo ra dự báo nhu cầu siêu địa phương ở mức SKU theo cửa hàng.

Điều này giúp nhà bán lẻ biết chính xác mặt hàng nào nên gửi đến cửa hàng nào và với số lượng bao nhiêu. Nextail tự động hóa phân bổ, bổ sung và chuyển hàng, thích ứng với dữ liệu bán hàng thời gian thực. Các nhà bán lẻ dùng Nextail đã thấy:

• Giảm khoảng 30% tồn kho
• Giảm 60% tình trạng hết hàng
• Tăng doanh số đáng kể

Đối với các nhãn hiệu trực tiếp đến người tiêu dùng nhỏ hơn và cửa hàng dựa trên Shopify, Prediko cung cấp công cụ lập kế hoạch nhu cầu dựa trên AI phù hợp với nhu cầu của họ. Nó kết nối với dữ liệu thương mại điện tử của thương hiệu và phân tích xu hướng bán hàng cùng tính mùa vụ để dự báo nhu cầu cho từng SKU sản phẩm.

Prediko sau đó giúp tự động hóa quy trình đặt hàng bổ sung – đề xuất số lượng đơn vị mỗi biến thể cần sản xuất hoặc đặt lại và thời điểm phù hợp. Điều này rất hữu ích khi chuẩn bị ra mắt sản phẩm mới hoặc quyết định mua tồn kho cho mùa tới.

Singuli mang khoa học AI mạnh mẽ vào dự báo nhu cầu thời trang. Được phát triển bởi các nhà khoa học dữ liệu tiến sĩ, nó cung cấp dự báo chính xác đến mức SKU, nguyên liệu và thành phần. Nó tính đến các yếu tố phức tạp (khuyến mãi, ngày lễ, xu hướng vĩ mô) và tích hợp với hệ thống ERP.

Các thương hiệu có thể chạy các mô phỏng "giả sử" – ví dụ, Nếu một sự kiện marketing dự kiến tăng gấp đôi nhu cầu thì sao? – và AI điều chỉnh kế hoạch tồn kho tương ứng. Singuli khẳng định AI của họ cải thiện độ chính xác dự báo hơn 10%, mang lại tiết kiệm và tăng doanh thu đáng kể.

Các nhà bán lẻ thời trang hàng đầu đã xây dựng hoặc áp dụng AI cho tối ưu hóa chuỗi cung ứng của riêng họ:

• Zara tận dụng phân tích dự báo và theo dõi RFID để giám sát tồn kho và phản ứng nhanh với xu hướng
• H&M sử dụng dự báo dựa trên AI kết hợp thời tiết và xu hướng mạng xã hội
• Nike áp dụng học máy để cảm nhận nhu cầu và định vị tồn kho
• Burberry phân phối lại tồn kho thông minh dựa trên tín hiệu nhu cầu thời gian thực

PICTOFiT của Reactive Reality là nền tảng hàng đầu cho thử đồ ảo. Nó tạo ra avatar 3D cá nhân hóa cho mỗi người mua chỉ với vài bức ảnh. Thay vì phủ quần áo lên mẫu chung, PICTOFiT cho phép người dùng xem trang phục trên bản sao ảo có hình dáng và số đo cơ thể giống hệt họ.

Điều này tăng đáng kể sự tự tin về kích cỡ và phong cách khi duyệt hàng trực tuyến. Các nhà bán lẻ sử dụng công nghệ của Reactive Reality đã ghi nhận mức độ tương tác cao hơn và giảm tỷ lệ trả hàng, vì khách hàng có cảm nhận chính xác hơn về sản phẩm trước khi đặt mua.

Revery AI giúp các thương hiệu nhỏ tiếp cận thử đồ ảo. Người mua có thể chọn avatar mẫu phù hợp với hình dáng cơ thể hoặc tải ảnh của chính mình lên, sau đó thử quần áo ảo với kết quả chân thực.

AI sẽ chiếu trang phục lên hình ảnh người dùng, điều chỉnh theo các kích thước cơ thể khác nhau và mô phỏng độ rủ của vải. Với các nhà thiết kế độc lập, công nghệ này mang đến trải nghiệm thử đồ công nghệ cao tương tự các nhà bán lẻ lớn. Revery cũng cho phép hiển thị mỗi kiểu dáng trên nhiều loại cơ thể mà không cần chụp nhiều ảnh, thúc đẩy tính đa dạng kích cỡ.

True Fit là một trong những giải pháp AI về phù hợp được sử dụng rộng rãi, tích hợp trên nhiều trang web bán lẻ quần áo. Nó hỏi khách hàng về hình dáng cơ thể và sở thích về độ vừa vặn, sau đó dự đoán kích cỡ tốt nhất cho từng sản phẩm dựa trên học máy được huấn luyện từ dữ liệu mua hàng và trả hàng khổng lồ.

Nhà bán lẻ dùng True Fit đã thấy giảm đáng kể tỷ lệ trả hàng do không vừa. Trong ngành mà tỷ lệ trả hàng trực tuyến có thể vượt 30%, các công cụ này vô cùng quý giá để nâng cao sự hài lòng khách hàng và bảo vệ lợi nhuận.

Bold Metrics tạo ra bản sao số cơ thể của người mua chỉ với vài thông tin đầu vào (chiều cao, cân nặng, sở thích về độ vừa vặn). AI tạo ra hồ sơ cơ thể dự đoán chi tiết với hơn 50 số đo chính xác.

Bản sao số này được dùng để gợi ý kích cỡ tốt nhất và cung cấp thông tin cho thương hiệu về kích thước thực tế của khách hàng. Bold Metrics đã giúp các nhà bán lẻ giảm rõ rệt tỷ lệ trả hàng do không vừa đồng thời hỗ trợ thiết kế sản phẩm và quyết định phân loại kích cỡ.

Các thương hiệu thời trang đang sử dụng thực tế tăng cường – thường được hỗ trợ bởi AI – để khách hàng hình dung sản phẩm. Ví dụ, Gucci đã giới thiệu thử giày AR trong ứng dụng của mình: hướng camera điện thoại vào chân và ứng dụng phủ mô hình 3D kỹ thuật số của giày Gucci theo thời gian thực.

Thử đồ dựa trên thị giác máy tính này sử dụng AI để theo dõi chân người dùng và điều chỉnh hình ảnh, tạo trải nghiệm "thử trước khi mua" hấp dẫn, đặc biệt thu hút khách hàng trẻ, am hiểu công nghệ.

Vue.ai là nền tảng AI phổ biến cung cấp giải pháp cá nhân hóa thương mại điện tử thời trang. Thuật toán của nó tự động gắn thẻ sản phẩm với các thuộc tính chi tiết (cắt may, họa tiết, cổ áo, màu sắc, v.v.), giúp nhà bán lẻ xử lý hàng ngàn SKU.

Với siêu dữ liệu phong phú do AI tạo ra, Vue.ai cung cấp đề xuất sản phẩm cá nhân hóa và gợi ý phối đồ hoàn chỉnh. Nó hoạt động như stylist ảo học hỏi sở thích khách hàng và chọn lọc trang phục họ có khả năng yêu thích nhất, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị giỏ hàng.

Syte chuyên về tìm kiếm và khám phá hình ảnh cho thời trang. Khách hàng có thể tải lên ảnh (ví dụ, một chiếc váy trên Instagram hoặc ảnh chụp trang phục người nổi tiếng) và AI tìm các mặt hàng tương tự trong kho hàng của nhà bán lẻ.

Nó cũng có thể gợi ý các lựa chọn tương tự về hình ảnh trên trang sản phẩm ("Thêm những món tương tự" do nhận diện hình ảnh hỗ trợ). Trên di động, nơi việc gõ mô tả rất bất tiện, tìm kiếm hình ảnh giúp khám phá sản phẩm trực quan hơn nhiều.

Lily AI tập trung cải thiện độ sâu và chính xác của dữ liệu sản phẩm, từ đó nâng cao đề xuất và tìm kiếm trên trang. Nền tảng của Lily sử dụng AI để phân tích từng hình ảnh và mô tả sản phẩm, gán thuộc tính phong phú vượt xa gắn thẻ thủ công thông thường.

Với gán thuộc tính nâng cao, nếu khách hàng tìm "váy hè lãng mạn," trang sẽ trả về kết quả chính xác phù hợp phong cách đó. Lily AI về cơ bản "nói ngôn ngữ khách hàng" bằng cách kết nối cách người mua mô tả món hàng với cách sản phẩm được gắn thẻ trong danh mục.

Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ tiên tiến đã mang đến người mua cá nhân AI cho thời trang. DressX giới thiệu DressX AI Agent, stylist tương tác mà người dùng có thể trò chuyện. Người dùng nhập sở thích vào "Hộ chiếu phong cách" và nhắn tin với AI để nhận ý tưởng phối đồ hoặc tìm món hàng từ hàng chục thương hiệu.

The North Face tiên phong với IBM Watson, tạo chatbot hỏi người dùng các câu như "Bạn sẽ dùng áo khoác này ở đâu và khi nào?" để gợi ý áo khoác phù hợp. Khi AI ngôn ngữ tự nhiên tiến bộ, stylist ảo này sẽ ngày càng phổ biến và tinh vi hơn.

Crescendo.ai cung cấp trợ lý chat và giọng nói AI trả lời câu hỏi khách hàng 24/7 – từ tư vấn sản phẩm đến theo dõi đơn hàng – với độ chính xác cao. Bằng cách phản hồi ngay lập tức các thắc mắc về kích cỡ, chính sách trả hàng hay mẹo phối đồ, trợ lý AI nâng cao trải nghiệm khách hàng và giải phóng đội ngũ hỗ trợ con người.

Chúng về cơ bản tái tạo trải nghiệm của nhân viên bán hàng tận tình trực tuyến, cung cấp sự chăm sóc cá nhân cho hàng nghìn khách hàng cùng lúc.

Tạo nội dung hình ảnh chất lượng cao cho thương mại điện tử có thể tốn nhiều nguồn lực. PhotoRoom đã trở thành bước ngoặt bằng cách tự động hóa xử lý hậu kỳ và sản xuất ảnh sản phẩm. Nó có thể loại bỏ nền ngay lập tức khỏi ảnh sản phẩm và thay thế bằng phông nền sạch hoặc theo chủ đề.

Nó cũng cho phép tạo hình ảnh "trên người mẫu ảo": tải ảnh trang phục trên mannequin và PhotoRoom tạo ra hình ảnh chân thực của trang phục đó trên người mẫu mà không cần chụp ảnh. Các công cụ như ZMO.ai giúp thương hiệu tạo hình ảnh quần áo trên các mẫu AI với nhiều loại cơ thể, tư thế và chủng tộc chỉ bằng ảnh sản phẩm làm đầu vào.

Thời trang đang đón nhận AI tạo sinh cho cảm hứng và tạo nội dung. Thương hiệu xa xỉ Moncler hợp tác với studio thiết kế AI để tạo ra Áo khoác AI Moncler Genius và hình ảnh chiến dịch đi kèm. Nhà thiết kế như Hillary Taymour của Collina Strada đưa kho lưu trữ thiết kế cũ vào mô hình tạo sinh để phát triển ý tưởng trang phục mới.

Về marketing, các thương hiệu dùng công cụ như DALL·E, Midjourney hoặc Adobe Firefly để tạo hình ảnh nghệ thuật cho bảng mood, quảng cáo và nội dung mạng xã hội chỉ với lệnh văn bản.

Giao thoa tương lai giữa marketing thời trang và AI là sự xuất hiện của người ảnh hưởng ảo do AI tạo ra. Đây là các nhân vật hoàn toàn kỹ thuật số thu hút lượng lớn người theo dõi trên mạng xã hội và hợp tác với thương hiệu. Lil Miquela là một người ảnh hưởng ảo như vậy, đã làm mẫu cho các thương hiệu xa xỉ như Prada và Calvin Klein.

Một số nhà bán lẻ sử dụng mẫu AI cho hình ảnh sản phẩm trên trang web. Levi's thử nghiệm mẫu AI để trình diễn trang phục trên các loại cơ thể và tông da khác nhau, nhằm mở rộng sự đa dạng trong hình ảnh thương mại điện tử.

AI đóng vai trò trong chiến lược định giá và thị trường bán lại. Trong lĩnh vực thời trang đã qua sử dụng, The RealReal sử dụng công cụ AI hỗ trợ xác thực hàng xa xỉ và định giá bán lại tối ưu. "Vision" dùng nhận diện hình ảnh để phát hiện hàng giả tiềm năng, trong khi "Shield" phân tích thuộc tính món hàng và nhu cầu thị trường để ưu tiên kiểm tra chuyên gia.

Thuật toán AI có thể điều chỉnh giá thời gian thực dựa trên các yếu tố như nhu cầu hiện tại, tồn kho và xu hướng rộng hơn – đặc biệt hữu ích cho thị trường bán lại hoặc nhà bán lẻ giá thấp.

Công cụ quan trọng trong thương mại điện tử thời trang là phòng chống gian lận dựa trên AI. Các cửa hàng thời trang trực tuyến đối mặt với các vấn đề gian lận – từ thẻ tín dụng bị đánh cắp đến khiếu nại trả hàng giả. Giải pháp như Kount sử dụng học máy để đánh giá rủi ro từng giao dịch hoặc hoạt động tài khoản ngay lập tức.

Hệ thống của Kount xem xét hành vi người dùng, dữ liệu thiết bị, vị trí địa lý và nhiều yếu tố khác để tạo điểm rủi ro trong vài mili giây. Vì dựa trên AI, nó liên tục thích nghi với các mẫu gian lận mới và phát hiện hành vi tinh vi mà quy tắc tĩnh có thể bỏ sót.