Modebranschen har ett högt tempo, och den fortsätter att utvecklas, och detta förvånar oss inte. Människorna inom branschen, från designers till köpare, måste se fram emot att bekanta sig med de nya trenderna.
Sök- och köpmönstren har förändrats drastiskt de senaste åren. Från listan över tekniker som AI, IoT, 3D-utskrift, Blockchain, AR/VR, har AI varit den vanligaste för att skapa ett “surr” inom alla sektorer.
Ett av de mest anmärkningsvärda sätten som mode och teknik har synkat är att förvandla en varierad datamängd till interagerande och berikande information. Några enorma modemärken som H&M och Tommy Hilfiger investerar nu i sådan innovation för att föreslå stilar till sina shoppare.
BILD: UNSPLASH
Fördelar Med AI Inom Mode
AI har utan tvekan utvecklat hur affärer görs. Från att använda prediktiv analys till datorseende för att känna igen produktegenskaper, det finns flera sätt AI har varit användbart inom modeområdet.
1. Anpassning
Liksom Amazon, Youtube eller Netflix kan rekommendera liknande shower eller föremål, kan AI i modebranschen göra detsamma. E-handelns boom har gjort spårning av konsumentdata mer tillgänglig än någonsin tidigare. Flera modewebbplatser kan spela in surfmönster för sina kunder och rekommendera liknande produkter baserat på färg, design och stil.
2. Bättre Kundservice Och Interaktion
Samtal och e-postmeddelanden finns fortfarande i många organisationer men blir gradvis överflödiga. Under de senaste åren har chatbottekniken avsevärt ökat konverteringar och interaktioner mellan kunder och modemärken.
3. Förbättrade Köp Och Planering
Många modeköpare och planerare har svårt att köpa samma material för designers. Att begära för mycket av en sak kan vara dåligt för företaget, främst om den varan inte säljer så bra som de förväntade sig. Ändå, med avancerad prediktiv analys kan shoppare lära sig av köpbeteende och därmed planera med noggrannhet.
4. Automatisering Av Operationer
En av de bästa delarna med AI är dess förmåga att automatisera vardagliga uppgifter. Ett betydande företags arbetstid används för beräkningar, datainmatning och andra insatser som enkelt kan göras av AI enbart. Detta är en stor tillgång för modemärken att utvärdera marginaler med precision, och företag som använder AI behöver färre anställda.
5. Hantera Lager
Ett betydande problem som återförsäljare står inför är att beställa och förlora vinster på grund av osålda produkter. Nuförtiden använder företag som Chain of Demand maskininlärningsalgoritmer för att göra mer exakta prognoser och val. Medan strategierna för att förutsäga efterfrågan har funnits i flera år, använder konventionella metoder bara historiska försäljningsdata.
Det betydande beräkningsarbetet behövde göras av människor och med restriktioner när datamängderna är mer än 10 000. Maskininlärning kan minska prognosfel med upp till 50 % och är inte begränsade till hur många datapunkter och källor som används, vilket gör prognoser mer exakta.
6. Bättre Produktupptäckt
Datorseende hjälper kunder att ladda upp en bild av en produkt de vill ha och få snabb feedback om de finns i vissa butiker. Vissa lösningar kan hjälpa till att skanna bilden för att föreslå var de kan köpa nämnda artikel och vilken återförsäljare. Google Lens är ett anmärkningsvärt exempel som låter mobilanvändare ta en bild av en produkt och sedan söka och köpa liknande stilar direkt från sina smarta enheter.
Stora Modeåterförsäljare Som Använder AI
Även om AI har funnits i flera år, är tekniken som implementerats i modevärlden i början. Nedanstående företag är några exempel som leder vägen.
Alibaba
2018 introducerade Alibaba Group konceptet med ny detaljhandel. Det var idén som skulle förändra vårt sätt att shoppa helt och hållet, med konceptet med e-handel och databoom som förändrade köpbeteendet. I år började de med sin första FashionAI-butik för att underlätta kundernas shoppingupplevelser.
De kritiska funktionerna för butiken inkluderar smarta speglar, smarta plaggtaggar och omnikanalintegration. Varje vara i butiken har unika RFID-taggar och Bluetooth-chips som innehåller specialiserad information till att börja med.
Detta kan ge omfattande information om vilka produkter som säljs mest och andra köpares insikter. Dessutom innehåller plaggen även gyrosensorer, som hjälper till att fastställa hur en produkt berörs eller flyttas.
Smarta speglar placeras på varje försäljnings- och provrumsgolv. De kommer inte bara att ha pekskärmar som upprepar information om en person är inne. Dessa speglar rekommenderar också andra föremål som kan passa bra med deras föremål som låter kunderna helt anpassa och prova flera föremål från spegeln utan att bära varje klädesplagg de vill ha.
H&M
H&M blomstrar på att investera i stordataboomen trots att de påverkas av detaljhandelsapokalypsen. De gör det genom utvärdering av kvitton och lojalitetskortdata. Dessa data hjälper dem att skräddarsy varorna för varje specifik butik genom att utvärdera returer, kvitton och lojalitetskortdata för att anpassa varorna för varje butik. Återförsäljaren har också börjat erbjuda personliga förslag för online shoppare, med planer på att introducera liknande teknik i sina fysiska butiker med tillämpning av RFID.
Tommy Hilfiger
IBM har samarbetat med Tommy Hilfiger & the FIT (Fashion Institute of Technology) för ett projekt, Reimagine Retail. Detta är ett sätt att förse återförsäljare med färdigheter för AI-design. FITs studenter fick tillgång till IBM:s AI-forskning, som datorseende och naturlig språkbehandling, och använde data för att skapa bättre anpassade kläder.
De upptäckte användningen av AI-aktiverade designteam för att minimera ledtider och öka sin kreativitet. Möjligheten att snabbt utvärdera och lära av massor av foton och videor med hjälp av AI:s kraft gav designers djupa insikter om att designa rätt produkt för rätt person.
Slutsats
Utan tvekan omvandlar AI modebranschen bortom vår fantasi. Användningen av AI och big data har gjort det möjligt för modehandlare att använda lösningar för att förutsäga de bästa och sämsta säljarna med förbättrad noggrannhet. Detta öppnar möjligheten till vinsttillväxt och leder vägen till större hållbarhet genom att minska lagerslöseri.
Författare Bio: Harnil Oza är VD för Hyperlink InfoSystem, ett apputvecklingsföretag i New York och Indien, som har ett team av de bästa apputvecklarna som levererar de bästa mobila lösningarna främst på Android- och iOS-plattformar. Han bidrar regelbundet med sina kunskaper på ledande bloggsajter som toppapputvecklingsföretag.
Om du är intresserad av fler teknikrelaterade artiklar och information från oss här på Makeup By Kili, då har vi mycket mer att välja på.
BILD: UNSPLASH
COMMENTS