@Freepic
Как применяются инструменты искусственного интеллекта в фэшн-индустрии? Рассмотрим на примерах глобальных и российских компаний.
В 2023 году стоимость мировой фэшн-индустрии оценивалась в 1,7 триллиона долларов. Причем за последние несколько лет производство одежды удвоилось, а количество приобретаемой одежды на душу населения увеличилось примерно на 60%.
Поэтому все больше производителей и ритейлеров начали применять AI-технологии для оптимизации бизнес-процессов, создания новых коллекций одежды, маркетингового продвижения и улучшения продаж на площадках электронной коммерции.
Руслан Ахтямов, сооснователь и директор по стратегии Napoleon IT рассказывает, как применяются инструменты искусственного интеллекта в фэшн-индустрии.
Модный AI
Согласно анализу McKinsey, в ближайшие три-пять лет искусственный интеллект, в том числе генеративный, может добавить от 150 до 275 млрд долларов к операционной прибыли в секторах продажи одежды и предметов роскоши, а также в индустрии моды. Причем AI может влиять на всю экосистему моды.
Компании имеют возможность использовать эту технологию, чтобы создавать более продаваемые модели одежды, снижать затраты на маркетинг, гиперперсонализировать общение с клиентами и ускорять бизнес-процессы. Искусственный интеллект также помогает оптимизировать цепочки поставок и логистику, работу магазинов, функции организации и поддержки клиентов.
Поэтому неудивительно, что многие руководители в фэшн-индустрии внедряют технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессы, а некоторые уже не первый год используют AI в качестве эффективного инструмента. Исследование Business of Fashion (BoF) и McKinsey-McKinsey State of Fashion 2024 показало, что 73% респондентов из мировой индустрии моды считают AI важным приоритетом для их бизнеса в 2024 году.
@Emanuel Bustos Orellana (Freepic)
Ценообразование
Динамические модели ценообразования, основанные на искусственном интеллекте, позволяют ритейлерам корректировать цены в зависимости от рыночных условий, уровня спроса и цен конкурентов, максимизируя прибыль. Для этого AI-системы собирают информацию о других продуктах, рекламных мероприятиях, показателях продаж и прочие дополнительные данные.
Таким образом, представители фэшн-бизнеса могут представить лучшие предложения, привлечь новых клиентов и, как следствие, увеличить продажи. Levi’s и Amazon уже применяют искусственный интеллект для оптимизации цен, что позволяет им сохранять гибкость, имея возможность корректировать цены и рекламные акции в соответствии с полученной информацией.
Прогнозирование
Искусственный интеллект стал ключевым инструментом в области прогнозирования благодаря своей способности анализировать большие объемы данных и выявлять в них сложные закономерности. В основе прогнозирования с использованием машинного обучения лежит обучение моделей на исторических данных для предсказания будущих событий или тенденций. Эти модели могут включать в себя различные алгоритмы, от простых линейных регрессий до сложных нейронных сетей, и выбор конкретного метода зависит от специфики задачи и доступности данных.
Преимущество машинного обучения в прогнозировании заключается в его способности обрабатывать и анализировать данные, которые слишком сложны для традиционных статистических методов. ML-модели могут учитывать множество взаимосвязанных факторов и динамически адаптироваться к изменениям в данных, что делает их особенно ценными в условиях быстро меняющихся рыночных условий или в ситуациях, где важно учитывать нелинейные зависимости. Кроме того, некоторые методы машинного обучения способны выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи, которые могут не быть очевидны при поверхностном анализе.
Однако использование машинного обучения в прогнозировании также предполагает определенные вызовы. Одним из них является необходимость в больших объемах качественных данных для обучения моделей. Неполные или искаженные данные могут привести к неточным прогнозам. Также важно правильно интерпретировать результаты, предоставляемые моделями ML, и учитывать возможные риски, связанные с переобучением моделей, когда они слишком точно подгоняются под исторические данные, теряя способность к обобщению.
Несмотря на эти трудности, AI продолжает развиваться как мощный инструмент прогнозирования, способный предоставлять ценные инсайты и помогать в принятии обоснованных решений.
@Phonlamaistudio
Управление цепочками поставок и логистика
Плохая логистика и нарушение цепочек поставок продукции приводит к убыткам ритейлеров по всему миру на сумму около 1,1 трлн долларов ежегодно. Этот аспект критически важен, поскольку современная розничная фэшн-торговля сталкивается с сезонной продукцией, имеет длительные циклы поставки и подвержена значительному влиянию внешних факторов, таких как погода, время года, местоположение и локальные события.
Системы с поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют продавцам с уверенностью заказывать нужные модели, размеры и определять сроки поставки, сводя к минимуму затоваривание или отсутствие товара на складе. Причем ML-модели могут в режиме реального времени корректировать свои прогнозы по мере поступления новых данных, повышая эффективность цепочки поставок и обеспечивая доступность продуктов там, где они необходимы.
К примеру, H&M использует AI-технологии на автоматизированных складах, чтобы управлять товарными запасами и программами лояльности. Компания также применяет технологию радиочастотной идентификации (RFID) в своих магазинах для повышения эффективности цепочки поставок, которые позволяют контролировать запасы. Операторы могут легко получить доступ к полной истории товара по серийному номеру метки.
А крупные логистические компании, такие как DHL и FedEx, используют искусственный интеллект, чтобы анализировать данные о грузах, транспорте, маршрутах и условиях доставки для оптимизации маршрутов. Это позволяет сократить время доставки товаров и уменьшить издержки на транспортировку.
Разработка новых коллекций
Фэшн-ритейлеры модной одежды и креативные директора люксовых брендов используют искусственный интеллект для анализа в реальном времени различных типов неструктурированных данных, в том числе фото, видео, аудио-контент или поведение пользователей в соцсетях. Больше не нужно полагаться только на отчеты о тенденциях и анализ рынка для разработки дизайна коллекции следующего сезона. Анализируя информацию из различных источников, таких как модные блоги, социальные платформы, онлайн-магазины и мировые модные события, AI успешно проводит сравнительный анализ полученных данных.
Креативные директора и их команды могут задавать AI свои эскизы и желаемые детали, такие как ткани, цветовые палитры и узоры, а система, работающая на базе генеративного искусственного интеллекта, автоматически создаст множество вариантов дизайнов, что позволяет специалистам играть с огромным разнообразием стилей и образов. Затем на основе этих результатов команда может разработать новые предметы, придав каждому образу фирменный штрих модного дома.
Например, Levi's сотрудничает с AI-компанией для создания компьютерно-сгенерированных моделей для своих коллекций. Американская Stitch Fix использует технологии искусственного интеллекта для того, чтобы анализировать модные тенденции вместе с дизайнерами и давать рекомендации для создания новых образов. Апогеем внедрения AI в 2023 году стал весенний «цифровой» модный показ в Нью-Йорке. На AI Fashion Week модельеры продемонстрировали коллекции одежды, созданные исключительно с использованием искусственного интеллекта.
Интеллектуальные чат-боты
Чат-боты с искусственным интеллектом обеспечивают еще более высокий уровень обслуживания клиентов, улучшают поиск, отправляют уведомления о новых коллекциях и предлагают похожие товары. Например, если клиент уже купил черную футболку, чат-бот может предложить подходящую к ней бейсболку— и образ готов.
Tommy Hilfiger и Burberry уже достаточно давно используют чат-ботов, чтобы помочь своим клиентам ориентироваться в их коллекциях. А интернет-магазин Zalando внедрил AI-ассистента на основе ChatGPT, позволяющего подобрать идеальный образ для определенного мероприятия или события. Если клиенту нужно подготовиться к свадьбе в августе, интеллектуальный стилист предоставит рекомендации по выбору подходящего костюма или платья на мероприятие. Чат-бот с искусственным интеллектом, обученный последним модным тенденциям, отлично разбирается в современных стилях и брендах. Благодаря этому он легко сможет соотнести предложенные советы с уже имеющимися позициями на сайте.
По подсчетам экспертов, порядка 80% брендов по всему миру уже используют или собираются использовать чат-ботов с искусственным интеллектом в ближайшем будущем.