Як штучний інтелект прогнозує модні тенденції наступного сезону
Штучний інтелект прогнозує модні тенденції наступного сезону, аналізуючи подіуми, соціальні мережі та дані продажів — допомагаючи брендам швидше та сталiше реагувати на попит.
Як штучний інтелект прогнозує модні тенденції наступного сезону? Хочете дослідити цю тему? Давайте дізнаємося більше в цій статті разом із INVIAI!
Штучний інтелект змінює спосіб, яким дизайнери та ритейлери передбачають майбутні стилі. Сучасні моделі ШІ сканують усе — від фотографій з подіумів до постів у соцмережах і даних продажів, щоб передбачити, що споживачі захочуть у наступному сезоні.
Моделі ШІ стандартизують і покращують прогнозування модних тенденцій, миттєво обробляючи величезні обсяги історичних і актуальних даних, виявляючи закономірності та визначаючи, що стане помітними трендами.
— Галузеві аналітики
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, щоб масштабно виявляти стилістичні тренди. Ці системи застосовують комп’ютерний зір для аналізу зображень і машинне навчання для пошуку кореляцій у великих даних.
Аналіз комп’ютерного зору
Обробка мільйонів зображень із соцмереж щодня для виявлення кольорів, тканин, принтів, силуетів та інших ключових характеристик, що формують модні тенденції.
Інсайти машинного навчання
Аналіз галерей показів мод і вуличних фото у великому обсязі, автоматичне виявлення популярних візерунків, кроїв і колірних палітр.
Квантифікуючи траєкторію кожної тенденції, ШІ допомагає брендам «передбачати попит, а не реагувати на нього». Ці моделі навіть поєднують історичні дані продажів і пошукові запити з актуальними сигналами: як зазначає один звіт, ШІ тепер «аналізує пости в соцмережах, дані продажів і тренди пошуку», щоб надавати швидкі, обґрунтовані дані.
Основні джерела даних для прогнозування моди за допомогою ШІ
Зображення з подіумів і редакційні фото
Соцмережі та стрічки інфлюенсерів
Дані пошуку та продажів
Відгуки клієнтів
Демографічні та регіональні дані
Такий підхід не лише визначає, що зараз у тренді, а й квантифікує траєкторію кожної тенденції.
— Heuritech, компанія з прогнозування трендів
Використовуючи ці дані, системи ШІ постійно оновлюють прогнози, допомагаючи брендам знати, чи зростатиме стиль, чи зникне. Особливо у швидкій моді моніторинг у реальному часі та аналітика прогнозів дозволяють коригувати колекції за кілька днів замість місяців.
ШІ в дії: інструменти та приклади
Компанії по всьому світу розробили інструменти прогнозування на основі ШІ, які революціонізують модну індустрію. Розглянемо кілька провідних прикладів:
Спеціалізовані платформи прогнозування на основі ШІ
Heuritech
Trendalytics
Впровадження у великих ритейлерах
- Zara: Створила системи, що постійно навчаються на поведінці клієнтів, відстежуючи сигнали соцмереж і продажів у реальному часі
- Shein: Використовує алгоритми для прогнозування молодіжних трендів і створення нових дизайнів на основі соціального шуму
- Nike: Застосовує ШІ для прогнозування трендів і генерації дизайнів на основі поведінки споживачів
Така гнучкість на основі ШІ допомагає цим брендам «краще орієнтуватися у швидкозмінних циклах моди», ніж традиційне сезонне планування.
Інтеграція консалтингових компаній
Консалтингові компанії, як-от WGSN, тепер інтегрують моделі ШІ у свої прогнози, поєднуючи експертні знання з аналізом соцмереж для комплексного аналізу тенденцій.
Персоналізація та локальні тенденції
Окрім глобальних трендів, ШІ також дозволяє створювати високоперсоналізовані та локалізовані прогнози. Рекомендаційні системи на основі машинного навчання аналізують поведінку окремих покупців, щоб пропонувати індивідуальні стилі.
Універсальний
- Прогнози глобальних трендів
- Обмежена персоналізація
- Широке демографічне таргетування
Гіперперсоналізований
- Індивідуальні стилістичні вподобання
- Адаптація до локального ринку
- Визначення нішевих сегментів
Приклади персоналізації
Stitch Fix
Використовує відгуки клієнтів, споживчі вподобання та прогнозну аналітику, щоб пропонувати образи, адаптовані до індивідуальних стилістичних вподобань.
Zalando
Застосовує ШІ для персоналізованих модних рекомендацій на основі поведінки покупців і стилістичних вподобань.
ШІ дозволяє детально розуміти тенденції в різних ринках і демографіях… даючи змогу брендам адаптувати свої колекції до конкретних локальних вподобань.
— Heuritech
Коротко кажучи, ті ж методи, що прогнозують широкі тренди, можна налаштувати на субкультури, міста чи вікові групи, допомагаючи дизайнерам створювати правильний продукт у потрібному місці.
Переваги та сталий розвиток
Прогнозування на основі ШІ пропонує очевидні бізнес-переваги та сприяє екологічній сталості. Бренди відзначають кращий досвід клієнтів, оскільки асортимент частіше відповідає трендам, і зростання продажів завдяки швидкому задоволенню попиту.
Аналіз ключових переваг
Точний асортимент
Вищі доходи
Менше відходів
Прогнозування трендів на основі ШІ… допомагає модним брендам передбачати тенденції, аналізуючи дані соцмереж, відгуки клієнтів і історичні дані.
— Галузевий аналіз
Просто кажучи, цей підхід на основі даних замінює здогадки, тому колекції базуються на фактах, а не лише на інтуїції. З часом алгоритми навчання постійно підвищують точність, ще більше покращуючи прогнози кожного сезону.
Виклики та перспективи
Хоча ШІ потужний, прогнозування ним — не магія. Точність залежить від якості та різноманітності даних, і є кілька важливих обмежень, які слід враховувати.
Залежність від якості даних
Якщо певні стилі недостатньо представлені в даних (наприклад, абсолютно нові дизайнерські інновації), ШІ може не відразу їх виявити. Прогнози системи залежать від якості навчальних даних.
Упередженість соцмереж
Надмірна залежність від трендів соцмереж може упереджувати прогнози на користь уже популярної естетики, потенційно пропускаючи нові підпільні рухи або зовсім нові дизайнерські напрямки.
Баланс між людиною і ШІ
Експерти наголошують на необхідності поєднувати ШІ з людським досвідом. Як сказав один прогнозист, ШІ «не замінює креативність — він її посилює», забезпечуючи резонанс дизайнів, але дизайнери все одно мають керувати баченням.
Майбутні розробки
Підвищена точність
Ще більш детальні прогнози з покращеною точністю
Оповіщення в реальному часі
Миттєві «трендові оповіщення» для дизайнерів і брендів
Глобальна інтеграція
Тісніша інтеграція глобальних і локальних джерел даних
Висновок: майбутнє моди на основі ШІ
Штучний інтелект швидко змінює прогнозування моди. Аналізуючи величезні набори зображень і даних, ШІ тепер може «визначати нові тренди та передбачати майбутній попит», які можуть залишатися непоміченими для людських експертів. Бренди, що використовують ці інструменти, отримують конкурентну перевагу — запускаючи своєчасні, бажані колекції та зменшуючи надлишки.
