Лучшие инструменты ИИ в индустрии моды

Инструменты, такие как The New Black и Ablo, выступают в роли со-дизайнеров на базе ИИ для творцов моды. The New Black может взять простое текстовое описание или эскиз и за несколько минут сгенерировать готовое изображение одежды, помогая дизайнерам быстро придумывать и визуализировать новые идеи без участия иллюстратора.

Ablo идёт дальше, помогая начинающим брендам создавать полный цикл — от генерации дизайнов одежды до предложений логотипов и графики, соответствующих эстетике бренда. Эти платформы часто включают функции анализа трендов и виртуальной примерки, что позволяет быстро вносить изменения и получать обратную связь на этапе дизайна.

Утверждённое 3D-дизайнерское ПО, такое как CLO 3D и Browzwear VStitcher, интегрировало улучшения на базе ИИ для создания максимально реалистичных виртуальных образцов одежды. Эти программы позволяют дизайнерам создавать детализированную цифровую одежду и видеть, как она драпируется и движется на аватаре в реальном времени.

CLO 3D известен высокой точностью симуляции тканей и моделирования одежды с помощью ИИ. VStitcher от Browzwear обеспечивает виртуальную примерку на различных типах тел с физической точностью. Новички, такие как Style3D, предлагают сопоставимую визуализацию с поддержкой AR/VR-просмотров для погружения в процесс дизайна.

Используя ИИ для сложных физических и конструкторских расчётов, эти инструменты значительно сокращают необходимость в физических образцах, экономя время, материалы и затраты до производства.

WGSN — известный сервис прогнозирования трендов, который интегрировал ИИ и аналитику данных в свои прогнозы. Через подписную платформу WGSN собирает данные с подиумов, розничных продаж, социальных сетей и других источников, затем использует алгоритмы вместе с экспертами для предсказания будущих стилей, цветов и настроений потребителей.

В результате получаются сезонные отчёты и аналитические инструменты (например, TrendCurve AI), которые дают брендам «хрустальный шар» для планирования будущих коллекций. Дизайнеры и мерчендайзеры используют инсайты WGSN для обоснованных решений по силуэтам и оптимальному ассортименту, вместо догадок.

Парижская компания Heuritech применяет технологический подход к прогнозированию трендов, сканируя, что реально носят люди в интернете. ИИ использует компьютерное зрение для анализа миллионов изображений из соцсетей (Instagram, TikTok и др.) и выявления новых паттернов в одежде.

Количественно оценивая органичные уличные тренды по всему миру, Heuritech позволяет брендам предугадывать спрос и создавать коллекции до того, как тренды станут массовыми. Например, бренд может узнать, что пастельные утилитарные куртки набирают популярность в Восточной Азии, и включить это в следующую линию.

EDITED — инструмент рыночной разведки, который помогает брендам реагировать на данные розничных продаж в реальном времени с помощью ИИ. Он отслеживает миллионы товаров на сайтах электронной коммерции по всему миру и использует машинное обучение для анализа цен, скидок и движения запасов.

Мерчендайзер может увидеть, распродаются ли миди-платья определённого стиля у конкурента или снизил ли соперник цены на деним. ИИ EDITED помогает прогнозировать спрос и оптимизировать ценовую стратегию. Функции планирования ассортимента выявляют пробелы или перенасыщение рынка, помогая ритейлерам решать, что закупать больше.

Stylumia объединяет анализ трендов с прогнозированием спроса. Модели машинного обучения фильтруют «рыночный шум», выявляя истинный потребительский спрос. Система может предсказывать продажи новых продуктов даже без истории продаж, повышая точность прогнозов на 20–40%.

Особенно примечательна функция ImaGenie, которая генерирует идеи дизайна новых продуктов в соответствии с выявленными трендами, предлагая дизайнерам стили с высокой вероятностью успеха. Это объединяет творческую и аналитическую стороны планирования моды.

Nextail — решение для управления мерчендайзингом и запасами, использующее ИИ для детального распределения и перераспределения товаров. Вместо одинакового подхода ко всем магазинам алгоритмы Nextail создают гиперлокальные прогнозы спроса на уровне SKU по каждому магазину.

Это помогает ритейлерам точно знать, какие товары и в каком количестве отправлять в каждый магазин. Nextail автоматизирует распределение, пополнение и трансферы, адаптируясь к данным о продажах в реальном времени. Ритейлеры, использующие Nextail, отметили:

• около 30% сокращения запасов
• на 60% меньше отсутствия товаров
• заметный рост продаж

Для небольших брендов direct-to-consumer и магазинов на Shopify Prediko предлагает инструмент планирования спроса на базе ИИ, адаптированный под их нужды. Он подключается к данным электронной коммерции бренда и анализирует тренды продаж и сезонность для прогнозирования спроса по каждому SKU.

Prediko затем помогает автоматизировать процесс заказа пополнения — предлагая, сколько единиц каждого варианта производить или заказывать и когда. Это незаменимо при подготовке к запуску нового продукта или решении, сколько запасов закупать на сезон.

Singuli применяет серьёзные научные методы ИИ для прогнозирования спроса в моде. Разработанный учёными с учёной степенью, он даёт точные прогнозы на уровне SKU, материалов и компонентов. Учитывает сложные факторы (акции, праздники, макротренды) и интегрируется с ERP-системами.

Бренды могут запускать симуляции «что если» — например, Что если маркетинговое событие удвоит спрос? — и ИИ корректирует планы запасов соответственно. Singuli утверждает, что его ИИ повышает точность прогнозов более чем на 10%, что приводит к значительной экономии и росту доходов.

Крупные ритейлеры моды разработали или внедрили ИИ для оптимизации цепочек поставок:

• Zara использует предиктивную аналитику и RFID-трекеры для мониторинга запасов и быстрой реакции на тренды
• H&M применяет прогнозирование на базе ИИ с учётом погоды и трендов в соцсетях
• Nike использует машинное обучение для определения спроса и позиционирования запасов
• Burberry интеллектуально перераспределяет запасы на основе сигналов спроса в реальном времени

PICTOFiT от Reactive Reality — ведущая платформа для виртуальной примерки. Она создаёт персонализированный 3D-аватар для каждого покупателя, используя всего несколько фотографий. Вместо наложения одежды на стандартную модель, PICTOFiT позволяет видеть одежду на виртуальном двойнике с формой и размерами тела пользователя.

Это значительно повышает уверенность в посадке и стиле при онлайн-просмотре. Ритейлеры, использующие технологии Reactive Reality, отмечают рост вовлечённости и снижение возвратов, поскольку покупатели получают гораздо более точное представление о том, как вещь будет выглядеть до заказа.

Revery AI сделал виртуальные примерки доступными для небольших брендов. Покупатели могут выбрать модель-аватар, соответствующую их телосложению, или загрузить собственное фото, а затем виртуально примерить одежду с реалистичным результатом.

ИИ накладывает одежду на изображение человека, учитывая разные параметры тела и симулируя драпировку ткани. Для независимых дизайнеров эта технология означает возможность предложить высокотехнологичный опыт примерки, сравнимый с крупными ритейлерами. Revery также позволяет показывать каждый стиль на разных типах тел без множества фотосессий, поддерживая инклюзивность размеров.

True Fit — одно из самых распространённых решений для подбора размера на базе ИИ, интегрированное во многие сайты одежды. Система спрашивает покупателей о форме тела и предпочтениях по посадке, затем с помощью машинного обучения, обученного на огромных данных о покупках и возвратах, предсказывает лучший размер для каждого товара.

Ритейлеры, использующие True Fit, отмечают значительное снижение возвратов из-за неподходящего размера. В отрасли, где уровень возвратов онлайн-моды может превышать 30%, такие инструменты бесценны для повышения удовлетворённости клиентов и защиты маржи.

Bold Metrics создаёт цифровые двойники тела покупателей, используя всего несколько параметров (рост, вес, предпочтения по посадке). ИИ формирует детальный прогнозируемый профиль тела с более чем 50 точными измерениями.

Этот «цифровой двойник» используется для рекомендаций по размеру и даёт брендам понимание реальных параметров своих клиентов. Bold Metrics помог ритейлерам заметно сократить возвраты из-за неподходящего размера, а также улучшить дизайн и градацию продукции.

Модные бренды используют дополненную реальность — часто с поддержкой ИИ — чтобы позволить клиентам визуализировать продукты. Например, Gucci внедрил AR-примерку кроссовок в своём приложении: наведите камеру смартфона на ноги, и приложение наложит цифровую 3D-модель кроссовок Gucci в реальном времени.

Эта примерка на основе компьютерного зрения использует ИИ для отслеживания ног пользователя и корректировки изображения, создавая увлекательный способ «примерить перед покупкой», который особенно привлекает молодых и технически подкованных покупателей.

Vue.ai — популярная платформа ИИ, предлагающая решения для персонализации модного e-commerce. Её алгоритмы автоматически присваивают товарам подробные атрибуты (крой, узор, вырез, цвет и др.), помогая ритейлерам справляться с тысячами SKU.

С более богатой метаданными, сгенерированными ИИ, Vue.ai обеспечивает персонализированные рекомендации и полные предложения образов. Она функционирует как виртуальный стилист, который изучает предпочтения клиентов и подбирает образы, которые им понравятся, повышая конверсию и средний чек.

Syte специализируется на визуальном поиске и открытии товаров в моде. Клиент может загрузить фото (например, платье из Instagram или скриншот наряда знаменитости), и ИИ найдёт похожие товары в ассортименте ритейлера.

Также он предлагает визуально похожие альтернативы на странице товара («Похожие товары»), используя распознавание изображений. На мобильных устройствах, где ввод текста неудобен, визуальный поиск делает процесс открытия товаров гораздо интуитивнее.

Lily AI сосредоточена на улучшении глубины и точности данных о товарах, что обеспечивает лучшие рекомендации и поиск на сайте. Платформа Lily использует ИИ для анализа каждого изображения и описания товара, присваивая богатые атрибуты, выходящие за рамки обычного ручного тегирования.

С улучшенной атрибуцией, если клиент ищет «романтичное летнее платье», сайт выдаст точные совпадения, соответствующие этому настроению. Lily AI фактически «говорит на языке клиента», связывая описания покупателей с тегами в каталоге.

Рост продвинутых языковых моделей привёл к появлению ИИ-персональных шоперов в моде. DressX представил DressX AI Agent — интерактивного стилиста, с которым пользователи общаются в чате. Пользователи вводят свои предпочтения в «Стильный паспорт» и получают идеи образов или находят вещи среди десятков брендов.

The North Face был пионером в этом с IBM Watson, создав чат-бота, который задавал вопросы вроде «Где и когда вы будете использовать эту куртку?» для рекомендации идеального пальто. По мере совершенствования ИИ на естественном языке ожидается, что такие виртуальные стилисты станут более распространёнными и продвинутыми.

Crescendo.ai предлагает чат- и голосового помощника на базе ИИ, который круглосуточно отвечает на вопросы покупателей — от советов по продуктам до отслеживания заказов — с высокой точностью. Мгновенно отвечая на запросы о размерах, политике возвратов или советах по стилю, такие ИИ-помощники улучшают клиентский опыт и разгружают команды поддержки.

Фактически они воспроизводят опыт внимательного продавца-консультанта онлайн, обеспечивая персональное внимание тысячам клиентов одновременно.

Создание качественного визуального контента для e-commerce может требовать много ресурсов. PhotoRoom стал прорывом, автоматизируя постобработку и производство фотографий товаров. Он может мгновенно удалять фон с изображений и заменять его на чистый или тематический.

Также он позволяет создавать виртуальные изображения «на модели»: загрузите фото одежды на манекене, и PhotoRoom сгенерирует реалистичные снимки одежды на модели без фотосессии. Инструменты, такие как ZMO.ai, позволяют брендам создавать изображения одежды на ИИ-моделях разных типов тел, поз и этнических групп, используя только фото товаров.

Мода активно использует генеративный ИИ для вдохновения и создания контента. Люксовый бренд Moncler сотрудничал с ИИ-дизайн-студией для создания Moncler Genius «AI Jacket» и сопутствующих визуальных материалов кампании. Дизайнеры, такие как Хиллари Таймур из Collina Strada, загружают свои архивы дизайнов в генеративные модели для мозгового штурма новых идей одежды.

В маркетинге бренды используют инструменты, такие как DALL·E, Midjourney или Adobe Firefly, чтобы создавать художественные изображения для мудбордов, рекламы и соцсетей по простому текстовому запросу.

Футуристический перекрёсток модного маркетинга и ИИ — рост виртуальных инфлюенсеров, созданных ИИ. Это полностью цифровые персонажи с реальными подписчиками в соцсетях, сотрудничающие с брендами. Lil Miquela — один из таких виртуальных инфлюенсеров, который позировал для люксовых брендов Prada и Calvin Klein.

Некоторые ритейлеры используют ИИ-моделей для изображений товаров на своих сайтах. Levi's экспериментировал с ИИ-моделями, демонстрируя наряды на разных типах тел и оттенках кожи, стремясь расширить представительство в e-commerce визуалах.

ИИ играет роль в стратегии ценообразования и на рынках перепродажи. В мире секонд-хенда The RealReal использует ИИ для аутентификации люксовых товаров и установки оптимальных цен перепродажи. "Vision" применяет распознавание изображений для выявления подделок, а "Shield" анализирует характеристики товаров и спрос, чтобы определить, какие лоты требуют проверки экспертов.

Алгоритмы ИИ могут динамически корректировать цены на модные товары с учётом спроса, запасов и трендов — особенно полезно для маркетплейсов перепродажи и дискаунтеров.

Важный инструмент в модном e-commerce — предотвращение мошенничества с помощью ИИ. Онлайн-магазины сталкиваются с проблемами мошенничества — от украденных кредитных карт до фальшивых возвратов. Решения, такие как Kount, используют машинное обучение для мгновенной оценки риска каждой транзакции или активности аккаунта.

Система Kount анализирует поведение пользователей, данные устройств, геолокацию и другие параметры, выдавая оценку риска за миллисекунды. Благодаря ИИ она постоянно адаптируется к новым схемам мошенничества и выявляет более тонкие нарушения, которые статические правила могут пропустить.