เครื่องมือ AI ชั้นนำในอุตสาหกรรมแฟชั่น
บทความนี้เน้นเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังที่สุดซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมแฟชั่น ตั้งแต่การออกแบบด้วย AI การทำนายเทรนด์ การลองเสมือนจริง การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลัง การช็อปปิ้งเฉพาะบุคคล และระบบอัตโนมัติทางการตลาด ข้อมูลสำคัญสำหรับทุกแบรนด์
ปัญญาประดิษฐ์ได้แทรกซึมเข้าไปในแทบทุกมุมของโลกแฟชั่น – ตั้งแต่สตูดิโอออกแบบจนถึงชั้นวางสินค้า McKinsey 2024 ประเมินว่า AI สร้างสรรค์อาจเพิ่มกำไรจากการดำเนินงานในภาคแฟชั่นและสินค้าหรูหราได้สูงถึง 275 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2028 การเติบโตนี้มาจากความสามารถของ AI ในการปรับปรุงกระบวนการสร้างสรรค์ให้ราบรื่นขึ้น ทำนายเทรนด์ได้แม่นยำขึ้น ปรับแต่งประสบการณ์ช็อปปิ้ง และเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ด้านล่างนี้เราจะสำรวจเครื่องมือและแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำที่ขับเคลื่อนนวัตกรรมในอุตสาหกรรมแฟชั่นในปัจจุบัน โดยจัดหมวดหมู่ตามการใช้งานหลักของพวกเขา
- 1. การออกแบบแฟชั่นและการสร้างต้นแบบด้วย AI
- 2. การทำนายเทรนด์และการวางแผนผลิตภัณฑ์
- 3. การจัดการสินค้าคงคลังและการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน
- 4. การลองเสมือนจริงและเทคโนโลยีการวัดขนาด
- 5. การช็อปปิ้งและสไตลิ่งเฉพาะบุคคลด้วย AI
- 6. AI สำหรับการตลาด ภาพลักษณ์ และการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซ
- 7. สรุปประเด็นสำคัญ
- 8. บทสรุป
การออกแบบแฟชั่นและการสร้างต้นแบบด้วย AI
นักออกแบบเริ่มร่วมมือกับ AI มากขึ้นเพื่อกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์และเร่งกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ เครื่องมือออกแบบสร้างสรรค์ใหม่ๆ สามารถเปลี่ยนแนวคิดเป็นภาพได้ภายในไม่กี่นาที ขณะที่ซอฟต์แวร์สร้างต้นแบบ 3 มิติใช้ AI จำลองเสื้อผ้าได้อย่างสมจริงอย่างน่าทึ่ง
แพลตฟอร์มออกแบบสร้างสรรค์
เครื่องมืออย่าง The New Black และ Ablo ทำหน้าที่เป็นผู้ร่วมออกแบบด้วย AI สำหรับนักสร้างสรรค์แฟชั่น The New Black สามารถรับคำอธิบายข้อความง่ายๆ หรือภาพร่าง แล้วสร้างภาพการออกแบบเสื้อผ้าที่สมบูรณ์แบบภายในไม่กี่นาที ช่วยให้นักออกแบบคิดไอเดียและเห็นภาพแนวคิดใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องใช้ศิลปินมนุษย์
Ablo ก้าวไปไกลกว่านั้นโดยช่วยแบรนด์ที่เพิ่งเริ่มต้นสร้างฉลากตั้งแต่ต้นจนจบ – ตั้งแต่การสร้างแบบเสื้อผ้าจนถึงการแนะนำโลโก้และกราฟิกที่เหมาะกับสุนทรียภาพของแบรนด์ แพลตฟอร์มเหล่านี้มักมีฟีเจอร์วิเคราะห์เทรนด์และตัวอย่างลองเสมือนจริง ช่วยให้สามารถทำซ้ำและรับข้อเสนอแนะได้อย่างรวดเร็วในช่วงการออกแบบ
การจำลอง 3 มิติและตัวอย่างเสมือนจริง
ซอฟต์แวร์ออกแบบ 3 มิติที่มีชื่อเสียงอย่าง CLO 3D และ Browzwear VStitcher ได้ผสานรวม AI เพื่อทำให้เสื้อผ้าเสมือนจริงดูสมจริง โปรแกรมเหล่านี้ช่วยให้นักออกแบบสร้างเสื้อผ้าดิจิทัลที่มีรายละเอียดสูงและเห็นการเคลื่อนไหวของเสื้อผ้าบนอวตารแบบเรียลไทม์
CLO 3D มีชื่อเสียงด้านการจำลองผ้าที่แม่นยำสูงและการสร้างแบบจำลองเสื้อผ้า 3 มิติด้วย AI Browzwear VStitcher ช่วยให้ลองเสื้อผ้าเสมือนจริงบนรูปร่างร่างกายต่างๆ ด้วยความแม่นยำทางฟิสิกส์ โปรแกรมใหม่อย่าง Style3D มีการแสดงผล 3 มิติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และรองรับ การแสดงตัวอย่าง AR/VR สำหรับการตรวจสอบการออกแบบอย่างสมจริง
ด้วยการใช้ AI ในการจัดการฟิสิกส์และการคำนวณลวดลายที่ซับซ้อน เครื่องมือเหล่านี้ช่วยลดความจำเป็นในการสร้างตัวอย่างจริงอย่างมาก ประหยัดเวลา วัสดุ และค่าใช้จ่ายก่อนการผลิต
การทำนายเทรนด์และการวางแผนผลิตภัณฑ์
การก้าวนำเทรนด์เป็นสิ่งสำคัญในแฟชั่น และ AI กลายเป็นอาวุธลับสำหรับการทำนายเทรนด์และการวางแผนสายผลิตภัณฑ์ โซลูชันชั้นนำหลายรายผสมผสานข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนาย "สิ่งที่จะมา" ในสไตล์:
WGSN – ข้อมูลเชิงลึกเทรนด์ด้วยข้อมูล
WGSN เป็นบริการทำนายเทรนด์ที่มีชื่อเสียงซึ่งผสาน AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ากับการทำนายของตน ผ่านแพลตฟอร์มสมัครสมาชิก WGSN รวบรวมข้อมูลจากรันเวย์ การขายปลีก โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ จากนั้นใช้สูตรคำนวณควบคู่กับผู้เชี่ยวชาญมนุษย์เพื่อทำนายสไตล์ สี และความรู้สึกของผู้บริโภคที่กำลังจะมา
ผลลัพธ์คือรายงานเทรนด์ตามฤดูกาลและเครื่องมือวิเคราะห์ (เช่น TrendCurve AI) ที่ให้แบรนด์เหมือนมี "ลูกแก้ววิเศษ" สำหรับวางแผนคอลเลกชันในอนาคต นักออกแบบและผู้จัดการสินค้าจะใช้ข้อมูลเชิงลึกของ WGSN เพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลตั้งแต่รูปทรงจนถึงการผสมผสาน SKU ที่เหมาะสม แทนที่จะเดาสุ่ม
Heuritech – การตรวจจับเทรนด์โซเชียลมีเดีย
บริษัทในปารีส Heuritech ใช้วิธีการทางเทคโนโลยีในการทำนายเทรนด์โดยการสแกนสิ่งที่ผู้คนจริงๆ สวมใส่บนโลกออนไลน์ AI ของพวกเขาใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์วิเคราะห์ภาพโซเชียลมีเดียหลายล้านภาพ (Instagram, TikTok ฯลฯ) และตรวจจับรูปแบบที่กำลังเกิดขึ้นในเสื้อผ้า
โดยการวัดเทรนด์สตรีทสไตล์แบบออร์แกนิกทั่วโลก Heuritech ช่วยให้แบรนด์คาดการณ์ความต้องการและออกแบบตามนั้นก่อนที่เทรนด์จะเต็มตลาด แบรนด์อาจใช้ Heuritech เพื่อเห็นว่าแจ็กเก็ตยูทิลิตี้สีพาสเทลกำลังเป็นที่นิยมในเอเชียตะวันออก และนำข้อมูลนั้นไปใช้ในสายผลิตภัณฑ์ถัดไป
EDITED – การวิเคราะห์ตลาดค้าปลีก
EDITED เป็นเครื่องมือข่าวกรองตลาดที่ช่วยให้แบรนด์ตอบสนองข้อมูลค้าปลีกแบบเรียลไทม์โดยใช้ AI มันติดตามสินค้านับล้านรายการในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซทั่วโลกและใช้การเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ราคา การลดราคา และการเคลื่อนไหวของสต็อก
ผู้จัดการสินค้าสามารถเห็นได้ว่าชุดเดรสมิดิสไตล์ใดกำลังขายหมดที่คู่แข่ง หรือแบรนด์คู่แข่งเพิ่งลดราคายีนส์ EDITED AI ช่วยทำนายความต้องการและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ราคา ฟีเจอร์ การวางแผนสินค้าคงคลัง ของแพลตฟอร์มเน้นช่องว่างหรือความอิ่มตัวในตลาด ช่วยให้ร้านค้าตัดสินใจว่าจะสต็อกสินค้าใดเพิ่ม
Stylumia – การทำนายความต้องการและการออกแบบ
Stylumia ผสมผสานข้อมูลเทรนด์กับการทำนายความต้องการ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของพวกเขากรอง "เสียงรบกวนของตลาด" เพื่อเผยความต้องการที่แท้จริงของผู้บริโภค สามารถทำนายยอดขายสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ แม้ไม่มีประวัติการขาย เพิ่มความแม่นยำในการทำนาย 20–40%
โดยเฉพาะฟีเจอร์ ImaGenie ของ Stylumia สร้างไอเดียการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ที่สอดคล้องกับเทรนด์ที่ระบุ ช่วยให้นักออกแบบเห็นว่าสไตล์ใดมีโอกาสประสบความสำเร็จสูง การผสมผสานระหว่างความคิดสร้างสรรค์และการวิเคราะห์นี้ช่วยวางแผนแฟชั่นได้อย่างลงตัว
การจัดการสินค้าคงคลังและการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน
นอกเหนือจากการออกแบบและเทรนด์ AI ยังช่วยเสริมประสิทธิภาพด้าน การดำเนินงาน ของแฟชั่น โดยเฉพาะการควบคุมสินค้าคงคลังและประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทาน ร้านค้าปลีกแฟชั่นเผชิญความท้าทายในการทำนายความต้องการสำหรับสินค้านับพัน SKU ในร้านและช่องทางต่างๆ
Nextail – การจัดการสินค้าคงคลังอัจฉริยะ
Nextail เป็นโซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังและสินค้าใช้ AI เพื่อจัดสรรและกระจายสต็อกอย่างละเอียด แทนที่จะปฏิบัติต่อร้านค้าทุกแห่งเหมือนกัน อัลกอริทึมของ Nextail สร้างการทำนายความต้องการในระดับ SKU-ต่อ-ร้าน อย่างเฉพาะเจาะจง
ช่วยให้ร้านค้ารู้ว่าสินค้าใดควรส่งไปที่ร้านไหนและจำนวนเท่าไร Nextail อัตโนมัติการจัดสรร เติมสินค้า และโอนย้าย ปรับตามข้อมูลการขายแบบเรียลไทม์ ร้านค้าที่ใช้ Nextail พบว่า:
- ลดสินค้าคงคลังโดยประมาณ 30%
- จำนวนสินค้าหมดสต็อกลดลง 60%
- ยอดขายเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
Prediko – การวางแผน AI สำหรับ D2C
สำหรับแบรนด์ขนาดเล็กที่ขายตรงถึงผู้บริโภคและร้านค้า Shopify Prediko มีเครื่องมือวางแผนความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ปรับแต่งตามความต้องการของพวกเขา มันเชื่อมต่อกับข้อมูลอีคอมเมิร์ซของแบรนด์และวิเคราะห์แนวโน้มการขายและฤดูกาลเพื่อทำนายความต้องการสำหรับแต่ละ SKU
Prediko ช่วยอัตโนมัติขั้นตอนการสั่งซื้อเติมสินค้า – แนะนำจำนวนหน่วยของแต่ละแบบที่ควรผลิตหรือสั่งซื้อใหม่และเวลาเหมาะสม สิ่งนี้มีคุณค่าเมื่อต้องเตรียมเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่หรือกำหนดจำนวนสินค้าคงคลังสำหรับฤดูกาลที่จะมาถึง
Singuli – การทำนายสำหรับองค์กร
Singuli นำวิทยาศาสตร์ AI ขั้นสูงมาสู่การทำนายความต้องการแฟชั่น พัฒนาโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับปริญญาเอก มันให้การทำนายที่แม่นยำถึงระดับ SKU วัสดุ และส่วนประกอบ คำนึงถึงปัจจัยซับซ้อน (โปรโมชั่น วันหยุด เทรนด์ใหญ่) และผสานรวมกับระบบ ERP
แบรนด์สามารถรันการจำลอง "ถ้า-จะเป็นอย่างไร" – เช่น ถ้าอีเวนต์การตลาดที่วางแผนไว้เพิ่มความต้องการเป็นสองเท่า? – และ AI จะปรับแผนสินค้าคงคลังตามนั้น Singuli อ้างว่า AI ของพวกเขาช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำนายมากกว่า 10% ซึ่งแปลเป็นการประหยัดและเพิ่มรายได้อย่างมีนัยสำคัญ
การนำไปใช้ในองค์กร
ร้านค้าปลีกแฟชั่นชั้นนำได้สร้างหรือใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานของตนเอง:
- Zara ใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายและการติดตาม RFID เพื่อตรวจสอบสินค้าคงคลังและตอบสนองต่อเทรนด์อย่างรวดเร็ว
- H&M ใช้การทำนายด้วย AI ที่รวมข้อมูลสภาพอากาศและเทรนด์โซเชียลมีเดีย
- Nike ใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการรับรู้ความต้องการและการจัดวางสินค้าคงคลัง
- Burberry กระจายสินค้าคงคลังอย่างชาญฉลาดตามสัญญาณความต้องการแบบเรียลไทม์
การลองเสมือนจริงและเทคโนโลยีการวัดขนาด
หนึ่งในวิธีที่เห็นได้ชัดที่สุดที่ AI เชื่อมโยงกับแฟชั่นคือผ่านประสบการณ์ลองเสมือนจริงและการปรับขนาดให้เหมาะสม การหาขนาดที่เหมาะสมและเห็นว่าเสื้อผ้าจะดูอย่างไรบนตัวคุณเป็นเรื่องท้าทายสำหรับการช็อปปิ้งออนไลน์ – เครื่องมือ AI กำลังแก้ไขปัญหานี้ เพิ่มความมั่นใจของลูกค้าและลดการคืนสินค้าที่มีค่าใช้จ่ายสูง
PICTOFiT – อวตารส่วนบุคคล
PICTOFiT โดย Reactive Reality เป็นแพลตฟอร์มชั้นนำสำหรับ การลองเสมือนจริง สร้าง อวตาร 3 มิติส่วนบุคคล สำหรับผู้ช็อปแต่ละคนโดยใช้เพียงไม่กี่ภาพถ่าย แทนที่จะซ้อนเสื้อผ้าบนโมเดลทั่วไป PICTOFiT ให้ผู้ใช้เห็นเสื้อผ้าบนตัวแทนอวตารที่มีรูปร่างและขนาดตัวเหมือนกับตัวเอง
สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความมั่นใจในขนาดและสไตล์ขณะเลือกซื้อออนไลน์ ร้านค้าที่ใช้เทคโนโลยีของ Reactive Reality สังเกตเห็นการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้นและอัตราการคืนสินค้าต่ำลง เพราะลูกค้าได้รับความรู้สึกที่แม่นยำกว่ามากว่าไอเท็มจะดูอย่างไร ก่อน สั่งซื้อ
Revery AI – ห้องลองเสมือนจริง
Revery AI ทำให้การลองเสมือนจริงเข้าถึงได้สำหรับแบรนด์ขนาดเล็ก ผู้ช็อปสามารถเลือกอวตารโมเดลที่มีรูปร่างเหมือนตัวเอง หรืออัปโหลดภาพถ่ายของตัวเอง แล้วลองเสื้อผ้าเสมือนจริงด้วยผลลัพธ์ที่สมจริง
AI จะจับภาพเสื้อผ้าบนภาพบุคคล ปรับให้เข้ากับรูปร่างต่างๆ และจำลองการพับของผ้า สำหรับนักออกแบบอิสระ เทคโนโลยีนี้หมายถึงการนำเสนอประสบการณ์ลองเสื้อผ้าระดับสูงเหมือนร้านค้าปลีกใหญ่ Revery ยังช่วยแสดงสไตล์แต่ละแบบบนรูปร่างหลายแบบโดยไม่ต้องถ่ายภาพหลายครั้ง ส่งเสริมความหลากหลายของขนาด
True Fit – คำแนะนำขนาด
True Fit เป็นหนึ่งในโซลูชันการวัดขนาดด้วย AI ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย รวมอยู่ในเว็บไซต์ร้านค้าปลีกเสื้อผ้าหลายแห่ง มันถามลูกค้าเกี่ยวกับรูปร่างและความชอบในการสวมใส่ จากนั้นทำนายขนาดที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกด้วยข้อมูลการซื้อและการคืนสินค้าจำนวนมาก
ร้านค้าที่ใช้ True Fit พบว่าการคืนสินค้าที่เกี่ยวกับขนาดลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ในอุตสาหกรรมที่อัตราการคืนสินค้าออนไลน์แฟชั่นอาจสูงถึง 30% เครื่องมือเหล่านี้มีคุณค่าสำหรับการเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและปกป้องกำไร
Bold Metrics – ร่างกายดิจิทัลคู่
Bold Metrics สร้าง ร่างกายดิจิทัลคู่ ของผู้ช็อปโดยใช้ข้อมูลเพียงไม่กี่อย่าง (ส่วนสูง น้ำหนัก ความชอบในการสวมใส่) AI สร้างโปรไฟล์ร่างกายที่คาดการณ์อย่างละเอียดครอบคลุมการวัดร่างกายมากกว่า 50 จุด
“ร่างดิจิทัลคู่” นี้ใช้แนะนำขนาดที่ดีที่สุดและให้ข้อมูลเชิงลึกแก่แบรนด์เกี่ยวกับรูปร่างของลูกค้าจริง Bold Metrics ช่วยให้ร้านค้าปลีกลดการคืนสินค้าที่เกี่ยวกับขนาดได้อย่างวัดผลได้ ในขณะเดียวกันก็ช่วยในการออกแบบและการจัดเกรดผลิตภัณฑ์
ประสบการณ์ลองด้วย AR
แบรนด์แฟชั่นใช้เทคโนโลยีเสริมความจริง (AR) ซึ่งมักขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้ลูกค้าเห็นภาพผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น Gucci เปิดตัวฟีเจอร์ลองรองเท้าผ้าใบด้วย AR ในแอปของตน: ชี้กล้องสมาร์ทโฟนไปที่เท้าและแอปจะแสดงโมเดล 3 มิติของรองเท้า Gucci แบบเรียลไทม์
การลองเสมือนจริงที่ใช้การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์นี้ใช้ AI ติดตามเท้าผู้ใช้และปรับภาพให้เหมาะสม สร้างวิธีการ "ลองก่อนซื้อ" ที่น่าสนใจโดยเฉพาะสำหรับผู้ช็อปที่ชอบเทคโนโลยีรุ่นใหม่
การช็อปปิ้งและสไตลิ่งเฉพาะบุคคลด้วย AI
การปรับแต่งเฉพาะบุคคลเป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่ทรงพลังที่สุดของค้าปลีกแฟชั่นในการเพิ่มการมีส่วนร่วมและความภักดีของลูกค้า – และ AI คือเครื่องยนต์ที่ทำให้การช็อปปิ้งเฉพาะบุคคลในระดับใหญ่เป็นไปได้จริง
Vue.ai – การสไตลิ่งและการติดแท็กด้วย AI
Vue.ai เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ได้รับความนิยมซึ่งนำเสนอโซลูชันสำหรับการปรับแต่งอีคอมเมิร์ซแฟชั่น อัลกอริทึมของพวกเขาติดแท็กผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติด้วยคุณลักษณะละเอียด (เช่น การตัดเย็บ ลวดลาย คอเสื้อ สี ฯลฯ) ช่วยให้ร้านค้าปลีกจัดการกับสินค้านับพัน SKU ได้
ด้วยข้อมูลเมตาที่สร้างโดย AI อย่างละเอียด Vue.ai ช่วยขับเคลื่อนคำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคลและการแนะนำชุดแต่งกายครบชุด ทำหน้าที่เป็นสไตลิสต์เสมือนที่เรียนรู้ความชอบของลูกค้าและคัดสรรลุคที่พวกเขาน่าจะชอบที่สุด เพิ่มอัตราการแปลงและขนาดตะกร้าสินค้า
Syte – เครื่องมือค้นหาภาพ
Syte เชี่ยวชาญด้านการค้นหาและค้นพบด้วยภาพสำหรับแฟชั่น ลูกค้าสามารถอัปโหลดภาพถ่าย (เช่น ชุดเดรสจาก Instagram หรือภาพหน้าจอชุดของคนดัง) และ AI จะค้นหารายการที่มีลักษณะคล้ายกันในสินค้าคงคลังของร้าน
นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำทางเลือกที่มีลักษณะคล้ายกันในหน้าผลิตภัณฑ์ ("More like this" แกลเลอรีที่ขับเคลื่อนด้วยการจดจำภาพ) บนมือถือซึ่งการพิมพ์คำอธิบายเป็นเรื่องยุ่งยาก การค้นหาด้วยภาพทำให้การค้นพบผลิตภัณฑ์ง่ายและเป็นธรรมชาติมากขึ้น
Lily AI – การระบุคุณลักษณะผลิตภัณฑ์
Lily AI มุ่งเน้นการปรับปรุงความลึกและความแม่นยำของข้อมูลผลิตภัณฑ์ ซึ่งช่วยให้คำแนะนำและการค้นหาในเว็บไซต์ดีขึ้น แพลตฟอร์มของ Lily ใช้ AI วิเคราะห์ภาพและคำอธิบายผลิตภัณฑ์แต่ละชิ้น กำหนดคุณลักษณะที่ละเอียดกว่าการติดแท็กด้วยมือทั่วไป
ด้วยการระบุคุณลักษณะที่ดีขึ้น หากลูกค้าค้นหา "ชุดเดรสร้อนรักฤดูร้อน" เว็บไซต์จะคืนผลลัพธ์ที่ตรงกับบรรยากาศนั้นอย่างแม่นยำ Lily AI เปรียบเสมือน “พูดภาษาของลูกค้า” โดยเชื่อมโยงคำอธิบายของผู้ช็อปกับการติดแท็กในแคตตาล็อกสินค้า
แชทบอทสไตลิสต์ AI
การพัฒนาของโมเดลภาษาขั้นสูงได้นำ AI มาเป็นผู้ช่วยส่วนตัวด้านแฟชั่น DressX เปิดตัว DressX AI Agent ซึ่งเป็นสไตลิสต์โต้ตอบที่ผู้ใช้สามารถแชทด้วย ผู้ใช้กรอกข้อมูลความชอบใน "Style Passport" และสนทนากับ AI เพื่อรับไอเดียชุดหรือค้นหาชิ้นจากหลายสิบแบรนด์
The North Face เป็นผู้บุกเบิกด้วย IBM Watson สร้างแชทบอทที่ถามคำถามเช่น "คุณจะใช้แจ็กเก็ตนี้ที่ไหนและเมื่อไร?" เพื่อแนะนำเสื้อโค้ทที่เหมาะสม เมื่อ AI ภาษาเป็นธรรมชาติมากขึ้น คาดว่าสไตลิสต์เสมือนเหล่านี้จะพบเห็นได้บ่อยและซับซ้อนขึ้น
AI บริการลูกค้า
Crescendo.ai มีแชทและผู้ช่วยเสียง AI ที่ตอบคำถามลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง – ตั้งแต่คำแนะนำผลิตภัณฑ์จนถึงการติดตามคำสั่งซื้อ – ด้วยความแม่นยำสูง การตอบสนองทันทีต่อคำถามเกี่ยวกับขนาด นโยบายการคืนสินค้า หรือเคล็ดลับสไตล์ ช่วยเพิ่มประสบการณ์ลูกค้าและลดภาระทีมสนับสนุนมนุษย์
พวกเขาจำลองประสบการณ์ของพนักงานขายที่ช่วยเหลือดีออนไลน์ ให้ ความใส่ใจส่วนบุคคล กับลูกค้านับพันพร้อมกัน
AI สำหรับการตลาด ภาพลักษณ์ และการดำเนินงานอีคอมเมิร์ซ
การตลาดและการสร้างเนื้อหาในแฟชั่นได้รับการเปลี่ยนแปลงโดยเครื่องมือ AI เช่นเดียวกับด้านการดำเนินงาน เช่น การตั้งราคาและการป้องกันการฉ้อโกงในค้าปลีกออนไลน์
การถ่ายภาพแฟชั่นที่สร้างด้วย AI
การสร้างเนื้อหาภาพคุณภาพสูงสำหรับอีคอมเมิร์ซอาจใช้ทรัพยากรมาก PhotoRoom เป็นตัวเปลี่ยนเกมด้วยการอัตโนมัติการประมวลผลและผลิตภาพถ่ายสินค้า มันสามารถ ลบพื้นหลังได้ทันที และแทนที่ด้วยฉากหลังที่สะอาดหรือมีธีม
ยังช่วยสร้างภาพ "บนโมเดล" เสมือนจริง: อัปโหลดภาพเสื้อผ้าบนหุ่น แล้ว PhotoRoom สร้างภาพเสื้อผ้าบนโมเดลโดยไม่ต้องถ่ายภาพจริง เครื่องมืออย่าง ZMO.ai ช่วยให้แบรนด์สร้างภาพเสื้อผ้าบนโมเดล AI ที่มีรูปร่าง ท่าทาง และเชื้อชาติหลากหลาย โดยใช้เพียงภาพผลิตภัณฑ์เป็นข้อมูลนำเข้า
AI สร้างสรรค์สำหรับแคมเปญ
แฟชั่นกำลังใช้ AI สร้างสรรค์เพื่อแรงบันดาลใจและการสร้างเนื้อหา แบรนด์หรู Moncler ร่วมมือกับสตูดิโอออกแบบ AI สร้าง Moncler Genius "AI Jacket" และภาพแคมเปญประกอบ นักออกแบบอย่าง Hillary Taymour จาก Collina Strada ใช้ข้อมูลออกแบบเก่าป้อนโมเดลสร้างสรรค์เพื่อระดมไอเดียเสื้อผ้าใหม่
ด้านการตลาด แบรนด์ใช้เครื่องมืออย่าง DALL·E, Midjourney, หรือ Adobe Firefly เพื่อสร้างภาพศิลปะสำหรับบอร์ดอารมณ์ โฆษณา และเนื้อหาโซเชียลมีเดียด้วยคำสั่งข้อความเพียงอย่างเดียว
อินฟลูเอนเซอร์เสมือนจริงและโมเดล AI
การผสมผสานแฟชั่นและ AI ในอนาคตคือการเพิ่มขึ้นของ อินฟลูเอนเซอร์เสมือนจริงที่สร้างด้วย AI ตัวละครดิจิทัลเหล่านี้มีผู้ติดตามจริงบนโซเชียลมีเดียและร่วมงานกับแบรนด์ Lil Miquela เป็นอินฟลูเอนเซอร์เสมือนจริงที่เคยถ่ายแบบให้แบรนด์หรูอย่าง Prada และ Calvin Klein
ร้านค้าบางแห่งใช้ โมเดล AI สำหรับภาพผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์ของตน Levi's ทดลองใช้โมเดล AI เพื่อแสดงชุดบนรูปร่างและสีผิวที่หลากหลาย เพื่อขยายการเป็นตัวแทนในภาพอีคอมเมิร์ซ
การตั้งราคาแบบไดนามิกและการเพิ่มประสิทธิภาพตลาดมือสอง
AI มีบทบาทในกลยุทธ์การตั้งราคาและตลาดมือสอง ในโลกแฟชั่นมือสอง The RealReal ใช้เครื่องมือ AI ช่วยตรวจสอบสินค้าหรูและตั้งราคาขายต่อที่เหมาะสม "Vision" ใช้การจดจำภาพเพื่อตรวจจับสินค้าปลอม ในขณะที่ "Shield" วิเคราะห์คุณลักษณะสินค้าและความต้องการตลาดเพื่อจัดลำดับความสำคัญสินค้าที่ต้องการการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ
อัลกอริทึม AI สามารถปรับราคาสินค้าแฟชั่นแบบไดนามิกตามปัจจัยเช่นความต้องการปัจจุบัน ระดับสต็อก และเทรนด์กว้างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับตลาดมือสองหรือร้านค้าลดราคา
การตรวจจับการฉ้อโกงในอีคอมเมิร์ซ
เครื่องมือสำคัญในอีคอมเมิร์ซแฟชั่นคือการป้องกันการฉ้อโกงด้วย AI ร้านค้าแฟชั่นออนไลน์เผชิญกับปัญหาการฉ้อโกง – ตั้งแต่บัตรเครดิตถูกขโมยจนถึงการเรียกร้องคืนสินค้าปลอม โซลูชันอย่าง Kount ใช้การเรียนรู้ของเครื่องประเมินความเสี่ยงของแต่ละธุรกรรมหรือกิจกรรมบัญชีทันที
ระบบของ Kount วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ ข้อมูลอุปกรณ์ ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และอื่นๆ เพื่อสร้างคะแนนความเสี่ยงในไม่กี่มิลลิวินาที เนื่องจากเป็น AI จึงปรับตัวต่อรูปแบบการฉ้อโกงใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องและจับพฤติกรรมฉ้อโกงที่ซับซ้อนกว่ากฎนิ่งๆ อาจมองไม่เห็น
สรุปประเด็นสำคัญ
รอบการออกแบบที่รวดเร็วขึ้น
เครื่องมือออกแบบสร้างสรรค์และการสร้างต้นแบบ 3 มิติช่วยเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ตั้งแต่แนวคิดจนถึงการผลิต
การทำนายเทรนด์ที่ชาญฉลาดขึ้น
เครื่องมือทำนาย AI วิเคราะห์โซเชียลมีเดีย ข้อมูลค้าปลีก และสัญญาณตลาดเพื่อทำนายความต้องการในอนาคตด้วยความแม่นยำสูงขึ้น 20-40%
สินค้าคงคลังที่กระชับขึ้น
การเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานด้วย AI ลดสินค้าคงคลังเกิน 30% และสินค้าหมดสต็อก 60% ลดของเสียและการลดราคา
ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น
การลองเสมือนจริง คำแนะนำเฉพาะบุคคล และการสไตลิ่งด้วย AI ช่วยลดการคืนสินค้าและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
ผลประโยชน์ด้านความยั่งยืน
การคืนสินค้าลดลง การผลิตที่เหมาะสม และสินค้าคงคลังที่ไม่เกินความจำเป็นช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากค้าปลีกแฟชั่น
การเติบโตของรายได้
McKinsey ประเมินว่า AI อาจเพิ่มกำไรจากการดำเนินงานในแฟชั่นและสินค้าหรูหราได้สูงถึง 275 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2028
บทสรุป
ตั้งแต่ภาพร่างแรกของเสื้อผ้าจนถึงช่วงเวลาที่สินค้าถึงมือผู้ช็อป (หรือบนอวตารของพวกเขา) เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังปฏิวัติวิธีการทำงานของอุตสาหกรรมแฟชั่น สิ่งสำคัญคือเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่ได้มาแทนที่ความคิดสร้างสรรค์หรือการตัดสินใจของมนุษย์ แต่เป็นการเสริมศักยภาพ
นักออกแบบใช้ AI เป็นแรงบันดาลใจและเพิ่มประสิทธิภาพ; ผู้จัดการสินค้าพึ่งพา AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและก้าวนำเทรนด์ที่เคลื่อนไหวรวดเร็ว; ร้านค้าปลีกใช้ AI เพื่อปรับแต่งประสบการณ์ลูกค้าและลดอุปสรรคในการช็อปปิ้ง
เครื่องมือ AI ชั้นนำในแฟชั่น วันนี้มอบประโยชน์ที่จับต้องได้: รอบการออกแบบที่เร็วขึ้น การทำนายเทรนด์ที่ชาญฉลาดขึ้น สินค้าคงคลังที่กระชับขึ้น การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่ลึกซึ้งขึ้น และแนวปฏิบัติที่ยั่งยืนมากขึ้นด้วยการลดของเสียและการคืนสินค้า
แฟชั่นคือเรื่องของนวัตกรรมและการก้าวนำเสมอ ในทศวรรษ 2020 นั่นหมายถึงการยอมรับปัญญาประดิษฐ์ในทุกรูปแบบ แบรนด์ใหญ่และเล็กที่ใช้เครื่องมือ AI เหล่านี้เห็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน – ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มอัตราการแปลงออนไลน์ 20% จากการปรับแต่งที่ดีขึ้น หรือการลดสินค้าคงคลังเกินอย่างมีนัยสำคัญด้วยการทำนายความต้องการ
เมื่อ AI ก้าวหน้าต่อไป เราคาดว่าจะเห็น การผสานรวมความฉลาดดิจิทัลกับศิลปะและธุรกิจแฟชั่นอย่างไร้รอยต่อ ข้อสรุปคือ ในอุตสาหกรรมแฟชั่นปัจจุบัน ผู้ที่ผสาน AI เข้ากับกระบวนการทำงานมีโอกาสเติบโตในตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา และสำหรับผู้บริโภค นั่นแปลเป็นผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า ตัวเลือกที่ดีกว่า และประสบการณ์ช็อปปิ้งที่เชื่อมโยงและปรับแต่งได้จริง – เทรนด์ที่อยู่กับเราไปอีกนาน
คำแสดงความคิดเห็น 0
ทิ้งความคิดเห็น
ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!