Як штучний інтелект прогнозує модні тенденції наступного сезону? Бажаєте дізнатися більше? Розглянемо деталі у цій статті разом із INVIAI!

Штучний інтелект змінює спосіб, у який дизайнери та ритейлери передбачають майбутні стилі. Сучасні моделі ШІ аналізують усе — від фотографій з подіумів до публікацій у соціальних мережах і даних про продажі, щоб передбачити, що споживачі захочуть у наступному сезоні. 

Аналітики галузі пояснюють, що «моделі ШІ стандартизують і покращують прогнозування модних тенденцій, миттєво опрацьовуючи величезні обсяги історичних і актуальних даних, виявляючи закономірності та визначаючи, які тренди стануть помітними».

Виявляючи ці закономірності на ранніх етапах, бренди можуть узгоджувати свої колекції з попитом споживачів і зменшувати відходи — важлива перевага, адже модна індустрія вже відповідає за понад 10% світових викидів вуглецю.

Коротко кажучи, прогнозування на основі ШІ дозволяє компаніям заздалегідь створювати та комплектувати правильні стилі й кольори.

Роль ШІ у прогнозуванні тенденцій

ШІ використовує передові методи аналізу даних для масштабного виявлення стилістичних трендів. Ці системи застосовують комп’ютерний зір для аналізу зображень та машинне навчання для пошуку кореляцій у великих масивах даних. Наприклад, ШІ може «щодня обробляти мільйони зображень із соціальних мереж, виявляючи кольори, тканини, принти, силуети та інші ключові характеристики, що формують модні тенденції». Він також аналізує галереї з показів мод і вуличні фото у великій кількості, автоматично визначаючи популярні візерунки, крої та палітри кольорів.

Кількісно оцінюючи траєкторію кожного тренду, ШІ допомагає брендам «передбачати попит, а не лише реагувати на нього». Ці моделі навіть поєднують історичні дані про продажі та пошукові запити з актуальними сигналами: як зазначає один звіт, ШІ тепер «аналізує пости в соціальних мережах, дані про продажі та пошукові тренди», щоб надавати швидкі, обґрунтовані дані.

Результатом є безперервний процес прогнозування, що працює не лише сезонно.

• Зображення з подіумів і редакційні фото: ШІ сканує величезні бібліотеки фотографій з показів мод, щоб виявити нові візерунки та силуети.
• Соціальні мережі та стрічки інфлюенсерів: Завдяки візуальному розпізнаванню в Instagram, TikTok і блогах ШІ виявляє вірусні стилі в режимі реального часу.
• Пошукові та торговельні дані: Онлайн-запити, покупки в електронній комерції та обіг товарів дають кількісні сигнали, що уточнюють прогнози.
• Відгуки клієнтів: ШІ, що працює з природною мовою, аналізує відгуки та коментарі, щоб оцінити ставлення (наприклад, любов чи неприязнь до стилю), додаючи ще один рівень розуміння.
• Демографічні та регіональні дані: Моделі ШІ сегментують тренди за віком, культурою чи місцем, дозволяючи робити прогнози, адаптовані до різних ринків.

Використовуючи ці дані, системи ШІ постійно оновлюють прогнози. За словами компанії Heuritech, що спеціалізується на прогнозуванні трендів, цей підхід не лише визначає, що зараз популярно, а й «кількісно оцінює траєкторію кожного тренду», допомагаючи брендам зрозуміти, чи зростатиме стиль, чи зникне.

Особливо у швидкій моді, моніторинг у реальному часі та прогнозна аналітика ШІ дозволяють коригувати колекції за кілька днів замість місяців.

ШІ в дії: інструменти та приклади

Компанії по всьому світу розробили інструменти прогнозування на основі ШІ. Наприклад, Heuritech застосовує комп’ютерний зір до соціальних зображень; він «аналізує мільйони зображень, опублікованих у соцмережах, використовуючи технології розпізнавання, щоб кількісно оцінити та передбачити, що люди носять за ринком». Trendalytics поєднує дані пошуку та подіумів, щоб рано виявляти мікротенденції — як зазначено у кейсі, їхня платформа виявила зростаючий інтерес до «платтів із драпіруванням, тай-дай принтів або бомберів» ще до того, як ці стилі стали масовими.

Консалтингові компанії, такі як WGSN, тепер інтегрують моделі ШІ у свої прогнози, поєднуючи експертні знання з аналізом соціальних мереж.

Навіть великі ритейлери використовують ШІ внутрішньо. Наприклад, такі гіганти, як Zara, створили системи, що постійно навчаються на поведінці клієнтів. Вони відстежують сигнали з соціальних мереж і продажів у реальному часі, щоб майже миттєво коригувати нові дизайни та рівні запасів.

Ця гнучкість на основі ШІ допомагає таким брендам краще «орієнтуватися у швидкозмінних модних циклах», ніж традиційне сезонне планування. Інші технологічні ритейлери (Shein, Nike тощо) також покладаються на ШІ: вони використовують алгоритми для прогнозування молодіжних трендів і навіть створення нових дизайнів на основі соціального резонансу.

У всіх цих випадках основна ідея однакова: використовувати ШІ, щоб перетворити сирі дані на практичні прогнози трендів до початку сезону.

Персоналізація та локальні тренди

Окрім глобальних тенденцій, ШІ також забезпечує високий рівень персоналізованого та локального прогнозування. Рекомендаційні системи на базі машинного навчання аналізують поведінку окремих покупців, щоб пропонувати індивідуальні стилі. Наприклад, сервіси на кшталт Stitch Fix і Zalando «використовують відгуки клієнтів, споживчі вподобання та прогнозну аналітику, щоб пропонувати образи, адаптовані до індивідуальних стилістичних переваг».

На практиці це означає, що ШІ може виявляти нішеві сегменти клієнтів і регіональні смаки, які загальний прогноз може пропустити. Heuritech пояснює, що ШІ дозволяє «детально розуміти тренди в різних ринках і демографічних групах… даючи змогу брендам адаптувати свої колекції до конкретних локальних вподобань».

Коротко кажучи, ті ж методи, що прогнозують широкі тенденції, можна налаштувати на субкультури, міста чи вікові групи, допомагаючи дизайнерам створювати потрібний продукт у потрібному місці.

Переваги та сталий розвиток

Прогнозування на основі ШІ пропонує очевидні бізнес-переваги. Бренди відзначають покращений досвід клієнтів завдяки тому, що асортимент частіше відповідає трендам, а також зростання продажів завдяки швидкому задоволенню попиту. Важливо, що це також підвищує сталий розвиток: завдяки точнішим прогнозам компанії уникають перепроизводства непопулярних товарів.

Як зазначає один галузевий аналіз, використання ШІ дозволяє модним брендам «уникати виробництва позатрендових речей, максимізуючи прибутковість і мінімізуючи відходи».

Основні переваги включають:

• Точний асортимент: Запаси можна узгодити з реальним попитом, пропонуючи покупцям бажані стилі.
• Вищі доходи: Влучання у тренди підвищує продажі та частку ринку.
• Менше відходів: Точні прогнози означають менше зайвого одягу та зниження викидів вуглецю.

Простіше кажучи, «прогнозування трендів на основі ШІ… допомагає модним брендам передбачати тенденції, аналізуючи дані соціальних мереж, відгуки клієнтів і історичні дані». Цей підхід на основі даних замінює здогадки, тож колекції базуються на фактах, а не лише на інтуїції.

З часом алгоритми навчання постійно підвищують точність, ще більше вдосконалюючи прогнози кожного сезону.

Виклики та перспективи

Хоча ШІ є потужним інструментом, він не є чарівним. Його точність залежить від якості та різноманітності даних. Якщо певні стилі недостатньо представлені в даних (наприклад, абсолютно нові дизайнерські інновації), ШІ може не виявити їх одразу. Також надмірна залежність від трендів у соцмережах може упереджувати прогнози на користь уже популярних естетик.

Експерти наголошують на необхідності поєднувати ШІ з людським досвідом: як зазначив один прогнозист, ШІ «не замінює креативність — він її посилює», забезпечуючи резонанс дизайнів, але дизайнери все одно мають керувати візією. Насправді Heuritech радить «поєднувати штучний інтелект із модною експертизою» для досягнення найкращих результатів.

У майбутньому інструменти ШІ стануть ще досконалішими. Очікуються більш деталізовані прогнози, реальні «сповіщення про тренди» для дизайнерів і тісніша інтеграція глобальних і локальних даних.

Проте людські спостерігачі трендів залишатимуться важливими: непередбачувані події та чиста творчість завжди відіграватимуть свою роль. Майбутнє належить модним командам, які поєднують прогнозну силу ШІ з тонкою людською інтуїцією.

Штучний інтелект швидко змінює прогнозування моди. Аналізуючи величезні масиви зображень і даних, ШІ тепер може «виявляти нові тренди та передбачати майбутній попит», які можуть залишитися непоміченими для людських експертів. Бренди, що використовують ці інструменти, отримують конкурентну перевагу — запускаючи своєчасні, бажані колекції та скорочуючи надлишкові запаси.

У міру прискорення модних циклів і глобалізації ринків така прогнозна здатність стає необхідністю. Поєднання аналітики ШІ з творчим баченням обіцяє майбутнє, де дизайнери зможуть надійно передбачати кольори, принти та крої наступного сезону ще до відкриття подіуму — випереджаючи тренди, а не наздоганяючи їх.