Топ інструментів штучного інтелекту у модній індустрії

Інструменти, як-от The New Black та Ablo, виступають співдизайнерами на базі ШІ для творчих фахівців моди. The New Black може взяти простий текстовий опис або ескіз і за кілька хвилин створити відшліфоване зображення одягу, допомагаючи дизайнерам швидко генерувати ідеї та візуалізувати нові концепції без потреби у людському ілюстраторі.

Ablo йде далі, допомагаючи початківцям брендам створювати повний лейбл – від генерації дизайнів одягу до пропозицій логотипів і графіки, що відповідають естетиці бренду. Ці платформи часто включають функції аналізу трендів і віртуальні попередні перегляди примірок, що дозволяє швидко ітерувати та отримувати зворотний зв’язок на етапі дизайну.

Відоме 3D-дизайнерське програмне забезпечення, як-от CLO 3D та Browzwear VStitcher, інтегрувало покращення на базі ШІ, щоб зробити віртуальний одяг максимально реалістичним. Ці програми дозволяють дизайнерам створювати детальний цифровий одяг і бачити, як він драпірується та рухається на аватарі в реальному часі.

CLO 3D відомий своєю високоточністю симуляції тканин і 3D-моделювання одягу з підтримкою ШІ. VStitcher від Browzwear дозволяє віртуально приміряти одяг на різних типах тіл із фізичною точністю. Новачки, як-от Style3D, пропонують порівнянну 3D-візуалізацію на базі ШІ та підтримують AR/VR-попередні перегляди для занурюючих оглядів дизайну.

Завдяки використанню ШІ для обробки складних фізичних і патерн-розрахунків, ці інструменти суттєво зменшують потребу у фізичних зразках, економлячи час, матеріали та кошти перед виробництвом.

WGSN – відомий сервіс прогнозування трендів, який інтегрував ШІ та аналітику даних у свої прогнози. Через підпискову платформу WGSN збирає дані з подіумів, роздрібних продажів, соцмереж та інших джерел, а потім використовує алгоритми разом із експертами для прогнозування майбутніх стилів, кольорів і настроїв споживачів.

Результатом є сезонні звіти про тренди та аналітичні інструменти (наприклад, їхній TrendCurve AI), які дають брендам «кришталеву кулю» для планування майбутніх колекцій. Дизайнери та мерчендайзери використовують інсайти WGSN для прийняття обґрунтованих рішень щодо силуетів, оптимального асортименту SKU замість здогадок.

Паризька компанія Heuritech застосовує технології для прогнозування трендів, скануючи, що реально носять люди онлайн. Їхній ШІ використовує комп’ютерний зір для аналізу мільйонів зображень у соцмережах (Instagram, TikTok тощо) і виявлення нових патернів у одязі.

Квантифікуючи органічні вуличні тренди по всьому світу, Heuritech допомагає брендам передбачати попит і відповідно проектувати колекції до того, як тренди стануть масовими. Наприклад, бренд може дізнатися, що пастельні утилітарні куртки популярні в Східній Азії, і включити це у свою наступну лінійку.

EDITED – інструмент ринкової розвідки, що допомагає брендам реагувати на дані роздрібної торгівлі в реальному часі за допомогою ШІ. Він відстежує мільйони товарів на сайтах електронної комерції по всьому світу і використовує машинне навчання для аналізу цін, знижок і руху запасів.

Мерчендайзер може бачити, чи розпродаються сукні міді певного стилю у конкурента, або чи знизив ціни конкурент на денім. ШІ EDITED допомагає прогнозувати попит і оптимізувати цінову стратегію. Функції планування асортименту платформи виявляють прогалини або перенасичення ринку, допомагаючи рітейлерам вирішувати, що варто закуповувати більше.

Stylumia поєднує інсайти трендів із прогнозуванням попиту. Їхні моделі машинного навчання відфільтровують «ринковий шум», щоб виявити справжній споживчий попит. Вони можуть прогнозувати продажі нових продуктів навіть без історії продажів, підвищуючи точність прогнозів на 20–40%.

Особливою є функція ImaGenie від Stylumia, яка генерує ідеї дизайну нових продуктів, узгоджені з виявленими трендами, пропонуючи дизайнерам стилі з високою ймовірністю успіху. Це поєднує творчий та аналітичний підходи до планування моди.

Nextail – рішення для управління мерчендайзингом і запасами, що використовує ШІ для детального розподілу та перерозподілу товарів. Замість однакового підходу до всіх магазинів, алгоритми Nextail генерують гіперлокальні прогнози попиту на рівні SKU по магазинах.

Це допомагає рітейлерам точно знати, які товари і в якій кількості відправляти до кожного магазину. Nextail автоматизує розподіл, поповнення та переміщення, адаптуючись до даних продажів у реальному часі. Рітейлери, що використовують Nextail, відзначили:

• ~30% зниження покриття запасів
• 60% менше відсутності товару
• Помітне зростання продажів

Для менших брендів direct-to-consumer і магазинів на Shopify Prediko пропонує інструмент планування попиту на базі ШІ, адаптований до їхніх потреб. Він інтегрується з даними електронної комерції бренду і аналізує тренди продажів та сезонність для прогнозування попиту на кожен SKU.

Prediko допомагає автоматизувати процес замовлення поповнення – пропонуючи, скільки одиниць кожного варіанту виробляти або замовляти і коли. Це надзвичайно корисно при підготовці до запуску нового продукту або визначенні обсягів запасів на майбутній сезон.

Singuli застосовує потужні наукові методи ШІ для прогнозування попиту у моді. Розроблений PhD-дослідниками даних, він дає точні прогнози на рівні SKU, матеріалів і компонентів. Враховує складні фактори (акції, свята, макротренди) і інтегрується з ERP-системами.

Бренди можуть запускати симуляції «що, якщо» – наприклад, Що, якщо маркетингова подія подвоїть попит? – і ШІ відповідно коригує плани запасів. Singuli стверджує, що їхній ШІ підвищує точність прогнозів більш ніж на 10%, що призводить до значної економії та зростання доходів.

Провідні рітейлери моди створили або впровадили ШІ для оптимізації власних ланцюгів постачання:

• Zara використовує прогнозну аналітику та RFID-трекінг для моніторингу запасів і швидкої реакції на тренди
• H&M застосовує прогнозування на базі ШІ з урахуванням погоди та трендів у соцмережах
• Nike використовує машинне навчання для відчуття попиту та позиціонування запасів
• Burberry інтелектуально перерозподіляє запаси на основі сигналів попиту в реальному часі

PICTOFiT від Reactive Reality – провідна платформа для віртуальних примірок. Вона створює персоналізований 3D-аватар для кожного покупця, використовуючи лише кілька фотографій. Замість накладання одягу на загальний модельний образ, PICTOFiT дозволяє користувачам бачити одяг на віртуальному двійнику, що відповідає їхній формі тіла та вимірам.

Це суттєво підвищує впевненість у підгонці та стилі під час перегляду онлайн. Рітейлери, що використовують технології Reactive Reality, відзначають вищу залученість і нижчий рівень повернень, оскільки клієнти отримують набагато точніше уявлення про те, як виглядатиме товар до замовлення.

Revery AI зробив віртуальні примірки доступними для менших брендів. Покупці можуть обрати модель-аватар, що відповідає їхній формі тіла, або завантажити власне фото, а потім віртуально приміряти одяг з реалістичним результатом.

ШІ накладає одяг на зображення людини, коригуючи під різні параметри тіла і імітуючи драпірування тканини. Для незалежних дизайнерів ця технологія означає можливість запропонувати високотехнологічний досвід примірки, подібний до великих рітейлерів. Revery також дозволяє показувати кожен стиль на різних типах тіл без численних фотосесій, сприяючи інклюзивності розмірів.

True Fit – один із найпоширеніших рішень для підгонки на базі ШІ, інтегрований у сайти багатьох продавців одягу. Він запитує клієнтів про форму тіла та вподобання щодо посадки, а потім за допомогою машинного навчання, навченого на величезних даних про покупки та повернення, прогнозує найкращий розмір для кожного товару.

Рітейлери, що використовують True Fit, відзначили суттєве зниження повернень через невідповідність розміру. У галузі, де рівень повернень онлайн-моди може перевищувати 30%, такі інструменти є надзвичайно цінними для підвищення задоволеності клієнтів і захисту маржі.

Bold Metrics створює цифрові двійники тіла покупців, використовуючи лише кілька параметрів (зріст, вага, вподобання посадки). ШІ формує детальний прогнозований профіль тіла з понад 50 точними вимірами.

Цей «цифровий двійник» використовується для рекомендації найкращого розміру і дає брендам розуміння реальних параметрів своїх клієнтів. Bold Metrics допоміг рітейлерам помітно знизити повернення через невідповідність розміру, одночасно інформуючи рішення щодо дизайну та градації продукції.

Бренди моди використовують доповнену реальність – часто на базі ШІ – щоб дозволити клієнтам візуалізувати продукти. Наприклад, Gucci запровадив AR-примірку кросівок у своєму додатку: наведіть камеру смартфона на ноги, і додаток накладає цифрову 3D-модель кросівок Gucci в реальному часі.

Ця примірка на основі комп’ютерного зору використовує ШІ для відстеження ніг користувача і коригування зображення, створюючи захопливий спосіб «приміряти перед покупкою», що особливо приваблює молодих технічно підкованих покупців.

Vue.ai – популярна платформа ШІ, що пропонує рішення для персоналізації модної електронної комерції. Її алгоритми автоматично тегують продукти детальними атрибутами (кроєм, візерунком, вирізом, кольором тощо), допомагаючи рітейлерам працювати з тисячами SKU.

Завдяки багатшим метаданим, згенерованим ШІ, Vue.ai забезпечує персоналізовані рекомендації товарів і повні пропозиції образів. Вона функціонує як віртуальний стиліст, що вивчає вподобання клієнтів і підбирає образи, які вони найімовірніше полюблять, підвищуючи конверсію та середній чек.

Syte спеціалізується на візуальному пошуку і відкритті товарів у моді. Клієнт може завантажити фото (наприклад, сукні з Instagram або скріншот образу знаменитості), і ШІ знаходить схожі товари в асортименті рітейлера.

Він також може пропонувати візуально схожі альтернативи на сторінці товару («Більше схожих» галерея на основі розпізнавання зображень). На мобільних пристроях, де вводити описи незручно, візуальний пошук робить відкриття товарів набагато інтуїтивнішим.

Lily AI зосереджена на покращенні глибини та точності даних про продукти, що забезпечує кращі рекомендації та пошук на сайті. Платформа Lily використовує ШІ для аналізу кожного зображення та опису продукту, присвоюючи багаті атрибути далеко за межами звичайного ручного тегування.

З покращеною атрибуцією, якщо клієнт шукає «романтичну літню сукню», сайт повертає точні збіги, що відповідають цьому настрою. Lily AI фактично «говорить мовою клієнта», поєднуючи, як покупці описують товари, з тим, як вони позначені в каталозі.

Поява просунутих мовних моделей принесла у моду персональних покупців на базі ШІ. DressX представив DressX AI Agent – інтерактивного стиліста, з яким користувачі можуть спілкуватися. Користувачі вводять свої вподобання у «Стильовий паспорт» і спілкуються з ШІ, щоб отримати ідеї образів або знайти речі серед десятків брендів.

The North Face був піонером у цьому, створивши чатбота на базі IBM Watson, який ставив користувачам питання на кшталт «Де і коли ви плануєте використовувати цю куртку?» для рекомендації ідеального пальта. З удосконаленням природної мови ШІ ці віртуальні стилісти стануть більш поширеними і досконалими.

Crescendo.ai пропонує чат- та голосового асистента на базі ШІ, який цілодобово відповідає на запитання покупців – від порад щодо продуктів до відстеження замовлень – з високою точністю. Миттєво реагуючи на запити про розміри, політику повернень чи стилістичні поради, такі асистенти покращують клієнтський досвід і звільняють людські служби підтримки.

Вони фактично відтворюють досвід корисного продавця-консультанта онлайн, надаючи персональну увагу тисячам клієнтів одночасно.

Створення якісного візуального контенту для електронної комерції може бути ресурсомістким. PhotoRoom став революційним інструментом, автоматизуючи постобробку та виробництво фотографій продуктів. Він може миттєво видаляти фони з зображень товарів і замінювати їх чистими або тематичними задніми планами.

Також він дозволяє створювати віртуальні зображення «на моделі»: завантажте фото одягу на манекені, і PhotoRoom генерує реалістичні зображення цього одягу на моделі без потреби у фотосесії. Інструменти, як-от ZMO.ai, дозволяють брендам створювати зображення одягу на AI-моделях різних типів тіл, поз і етнічностей, використовуючи лише зображення продукту.

Мода приймає генеративний ШІ для натхнення та створення контенту. Люксовий бренд Moncler співпрацював із студією AI-дизайну, щоб створити Moncler Genius «AI Jacket» та супровідні візуали кампанії. Дизайнери, як-от Гілларі Теймур із Collina Strada, завантажують свої архіви дизайнів у генеративні моделі для мозкового штурму нових ідей одягу.

У маркетингу бренди використовують інструменти, як-от DALL·E, Midjourney або Adobe Firefly, щоб створювати художні зображення для мудбордів, реклами та контенту соцмереж за допомогою лише текстового запиту.

Футуристичним перетином маркетингу моди та ШІ є поява віртуальних інфлюенсерів, створених ШІ. Це повністю цифрові персонажі, які мають реальні аудиторії у соцмережах і співпрацюють із брендами. Lil Miquela – один із таких віртуальних інфлюенсерів, що моделювала для люксових брендів, як Prada і Calvin Klein.

Деякі рітейлери використовують AI-моделей для зображень продуктів на своїх сайтах. Levi's експериментував із AI-моделями, щоб демонструвати образи на різних типах тіл і відтінках шкіри, прагнучи розширити репрезентацію в електронній комерції.

ШІ відіграє роль у стратегії ціноутворення та на ринках перепродажу. У світі секонд-хенду The RealReal використовує інструменти ШІ для допомоги в аутентифікації люксових товарів і встановленні оптимальних цін перепродажу. "Vision" застосовує розпізнавання зображень для виявлення потенційно підроблених товарів, а "Shield" аналізує атрибути товарів і ринковий попит, щоб пріоритезувати, які товари потребують експертної перевірки.

Алгоритми ШІ можуть динамічно коригувати ціни на модні товари залежно від попиту, рівня запасів і загальних трендів – особливо корисно для маркетплейсів перепродажу або магазинів зі знижками.

Важливим інструментом у модній електронній комерції є запобігання шахрайству на базі ШІ. Онлайн-магазини моди стикаються з проблемами шахрайства – від викрадених кредитних карток до фальшивих претензій на повернення. Рішення, як-от Kount, використовують машинне навчання для миттєвої оцінки ризику кожної транзакції чи активності акаунта.

Система Kount аналізує поведінкові патерни користувачів, дані пристроїв, геолокацію та інше, щоб за мілісекунди сформувати ризиковий бал. Оскільки це ШІ, він постійно адаптується до нових схем шахрайства і виявляє тонші шахрайські дії, які можуть пропустити статичні правила.