Как ИИ предсказывает модные тенденции следующего сезона? Хотите узнать больше об этой теме? Давайте разберёмся вместе с INVIAI!

Искусственный интеллект меняет подход дизайнеров и ритейлеров к прогнозированию будущих стилей. Современные модели ИИ анализируют всё — от фотографий с подиумов до постов в социальных сетях и данных о продажах, чтобы предсказать, что потребители захотят в следующем сезоне. 

Аналитики отрасли отмечают, что «модели ИИ стандартизируют и улучшают прогнозирование модных тенденций, мгновенно обрабатывая огромные объёмы исторических и актуальных данных, выявляя закономерности и выделяя ключевые тренды».

Раннее выявление таких закономерностей позволяет брендам синхронизировать свои коллекции с потребительским спросом и сокращать отходы — что особенно важно, учитывая, что модная индустрия уже отвечает за более 10% мировых выбросов углерода.

Проще говоря, прогнозирование на основе ИИ позволяет компаниям заранее создавать и комплектовать коллекции нужными стилями и цветами.

Роль ИИ в прогнозировании трендов

ИИ использует передовые методы анализа данных для масштабного выявления модных тенденций. Эти системы применяют компьютерное зрение для анализа изображений и машинное обучение для поиска корреляций в больших данных. Например, ИИ может «ежедневно обрабатывать миллионы изображений из социальных сетей, выявляя цвета, ткани, принты, силуэты и другие ключевые характеристики, формирующие модные тренды». Он также анализирует галереи с показов и уличные фотографии в больших объёмах, автоматически выявляя популярные узоры, крои и цветовые палитры.

Количественно оценивая динамику каждого тренда, ИИ помогает брендам «предвидеть спрос, а не просто реагировать на него». Эти модели объединяют исторические данные о продажах и поисковых запросах с актуальными сигналами: как отмечается в одном отчёте, ИИ теперь «анализирует посты в соцсетях, данные о продажах и поисковые тренды», предоставляя быстрые и обоснованные инсайты.

В результате процесс прогнозирования становится непрерывным, а не сезонным.

• Изображения с подиумов и редакционные фото: ИИ сканирует огромные библиотеки фотографий с показов, чтобы выявлять новые узоры и силуэты.
• Социальные сети и ленты инфлюенсеров: С помощью визуального распознавания в Instagram, TikTok и блогах ИИ обнаруживает вирусные стили в реальном времени.
• Данные поисковых запросов и продаж: Онлайн-запросы, покупки в электронной коммерции и оборот запасов дают количественные сигналы для уточнения прогнозов.
• Отзывы клиентов: ИИ на основе обработки естественного языка анализирует отзывы и комментарии, оценивая отношение (например, любовь или неприязнь к стилю), добавляя дополнительный уровень понимания.
• Демографические и региональные данные: Модели ИИ сегментируют тренды по возрасту, культуре или местоположению, позволяя делать прогнозы, адаптированные под разные рынки.

Используя эти данные, системы ИИ постоянно обновляют прогнозы. По словам компании Heuritech, специализирующейся на прогнозировании трендов, такой подход не только выявляет актуальные тенденции, но и «количественно оценивает динамику каждого тренда», помогая брендам понять, будет ли стиль набирать популярность или угасать.

Особенно в сегменте быстрой моды мониторинг в реальном времени и предиктивная аналитика ИИ позволяют корректировать коллекции в течение нескольких дней, а не месяцев.

ИИ в действии: инструменты и примеры

Компании по всему миру разработали инструменты прогнозирования на базе ИИ. Например, Heuritech применяет компьютерное зрение к социальным изображениям; он «анализирует миллионы изображений, размещённых в соцсетях, используя технологии распознавания, чтобы количественно оценить и предсказать, что люди носят в разных рынках». Trendalytics объединяет данные поисковых запросов и подиумов, чтобы выявлять микро-тренды на ранних стадиях — как отмечается в одном кейсе, их платформа обнаружила растущий интерес к «платьям с драпировкой, принтам тай-дай и бомбер-курткам» ещё до того, как эти стили стали массовыми.

Консалтинговые компании, такие как WGSN, теперь интегрируют модели ИИ в свои прогнозы, сочетая экспертные знания с анализом социальных данных.

Даже крупные ритейлеры используют ИИ внутри компании. Например, такие гиганты, как Zara, создали системы, которые постоянно обучаются на поведении клиентов. Они отслеживают в реальном времени социальные и торговые сигналы, чтобы почти мгновенно корректировать новые дизайны и уровни запасов.

Такая гибкость на базе ИИ помогает этим брендам «лучше ориентироваться в быстро меняющихся модных циклах», чем традиционное сезонное планирование. Другие технологичные ритейлеры (Shein, Nike и др.) также полагаются на ИИ: они используют алгоритмы для прогнозирования молодежных трендов и даже создания новых дизайнов на основе общественного интереса.

Во всех этих случаях основная идея одна: использовать ИИ, чтобы превратить необработанные данные в практические прогнозы трендов до начала сезона.

Персонализация и локальные тренды

Помимо глобальных трендов, ИИ также позволяет создавать высоко персонализированные и локализованные прогнозы. Рекомендательные системы на базе машинного обучения анализируют поведение каждого покупателя, чтобы предлагать индивидуальные стили. Например, сервисы вроде Stitch Fix и Zalando «используют отзывы клиентов, предпочтения и предиктивную аналитику, чтобы рекомендовать образы, соответствующие личным стилевым предпочтениям».

На практике это означает, что ИИ способен выявлять нишевые сегменты клиентов и региональные вкусы, которые универсальные прогнозы могут упустить. Heuritech объясняет, что ИИ обеспечивает «детальное понимание трендов в разных рынках и демографических группах… позволяя брендам адаптировать коллекции под конкретные локальные предпочтения».

Проще говоря, те же методы, основанные на данных, которые предсказывают общие тренды, можно настроить на субкультуры, города или возрастные группы, помогая дизайнерам создавать нужный продукт в нужном месте.

Преимущества и устойчивое развитие

Прогнозирование на базе ИИ приносит очевидные бизнес-преимущества. Бренды отмечают улучшение клиентского опыта за счёт более актуального ассортимента и рост продаж благодаря быстрому удовлетворению спроса. Важно, что это также способствует устойчивому развитию: благодаря точным прогнозам компании избегают перепроизводства непопулярных товаров.

Как отмечает один из отраслевых анализов, используя ИИ, модные бренды могут «избегать выпуска устаревших товаров, максимально увеличивая прибыль и минимизируя отходы».

Основные преимущества включают:

• Точный ассортимент: Запасы соответствуют реальному спросу, предлагая покупателям желаемые стили.
• Рост доходов: Учет актуальных трендов повышает продажи и долю рынка.
• Сокращение отходов: Точные прогнозы уменьшают излишки одежды и снижают углеродный след.

Проще говоря, «прогнозирование трендов с помощью ИИ… помогает модным брендам предсказывать тенденции, анализируя данные из соцсетей, отзывы клиентов и исторические данные». Такой подход на основе данных заменяет догадки, делая коллекции более обоснованными.

Со временем обучающиеся алгоритмы постоянно повышают точность, ещё больше улучшая прогнозы каждого сезона.

Проблемы и перспективы

Хотя ИИ-прогнозирование мощное, оно не волшебное. Точность зависит от качества и разнообразия данных. Если определённые стили недостаточно представлены в данных (например, совершенно новые дизайнерские решения), ИИ может не заметить их сразу. Также чрезмерная зависимость от трендов соцсетей может смещать прогнозы в сторону уже популярных эстетик.

Эксперты подчёркивают необходимость сочетания ИИ с человеческим опытом: как сказал один прогнозист, ИИ «не заменяет креативность — он её усиливает», обеспечивая резонанс дизайнов, но дизайнеры всё равно должны направлять видение. Фактически, Heuritech рекомендует «сочетать искусственный интеллект с модной экспертизой» для достижения лучших результатов.

В будущем инструменты ИИ станут ещё более совершенными. Ожидаются более детальные прогнозы, «трендовые оповещения» в реальном времени для дизайнеров и более тесная интеграция глобальных и локальных данных.

Но роль человеческих наблюдателей за трендами останется важной: непредвиденные события и чистое творчество всегда будут играть свою роль. Будущее за командами, которые объединяют предсказательную силу ИИ с тонкой человеческой интуицией.

Искусственный интеллект стремительно меняет прогнозирование моды. Анализируя огромные массивы изображений и данных, ИИ теперь способен «выявлять новые тренды и предвидеть будущий спрос», который могут упустить человеческие эксперты. Бренды, использующие эти инструменты, получают конкурентное преимущество — выпуская своевременные и востребованные коллекции и сокращая излишки.

По мере ускорения модных циклов и глобализации рынков такие возможности прогнозирования становятся необходимыми. Сочетание аналитики ИИ с творческим видением обещает будущее, в котором дизайнеры смогут с уверенностью предсказывать цвета, принты и крои следующего сезона ещё до открытия подиума — опережая тренды, а не догоняя их.