الذكاء الاصطناعي في صناعة الأزياء: استخدام الحالات لتطبيق التعلم الآلي في الموضة

$4.4 مليار دولار أمريكي.

هذه هي القيمة المتوقعة لسوق الذكاء الاصطناعي العالمي في صناعة الأزياء بحلول عام 2027، وفقًا لشركة الأبحاث Statista.

ما الذي يدفع التكامل السريع للذكاء الاصطناعي في تجارة الأزياء بالتجزئة؟ في العامين الماضيين، أظهرت الحاجة إلى الانتقال إلى الخدمات الرقمية كيف كان على شركات الأزياء الاعتماد على البيانات والأتمتة من أجل البقاء. في عام 2020 وحده، أغلق تجار التجزئة الراسخون مثل JC Penney، وNiman Marcus، وJ.Crew متاجرهم لأنهم لم يتمكنوا من توقع الاتجاهات المعطلة.

من المتوقع أن ينتشر اعتماد الذكاء الاصطناعي في الموضة - من التصميم إلى التصنيع إلى التوزيع - على نطاق واسع خلال السنوات القليلة المقبلة مع إدراك المزيد من تجار التجزئة لقوة تسخير البيانات لتخصيص المستهلك وتحسين العمليات.

تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة الأزياء

لفهم كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتغيير طريقة إنتاج الأزياء واستهلاكها بشكل أفضل، دعونا نلقي نظرة على كيفية استخدام علم البيانات في صناعة الأزياء.

تجارب المشتري الشخصية وغرف تبديل الملابس الافتراضية

مع تحول المزيد والمزيد من العملاء إلى راحة التجارة الإلكترونية، ستصبح تطبيقات البيع بالتجزئة أكثر ضرورة من أي وقت مضى. يمكن للخوارزميات تقديم توصيات دقيقة بناءً على البيانات التي تم جمعها من أنماط شراء العملاء. ليس من السهل تصفح فئات المنتجات فحسب، بل يتم منح العملاء أيضًا العناصر ذات الصلة التي تكمل اختياراتهم. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم العلامات التجارية مثل ASOS وMacy's منصة الذكاء الاصطناعي التي تضع الملابس فوق صور المشترين المحتملين، والتي يقومون بتحميلها على التطبيق. والنتيجة هي غرفة ملابس افتراضية سلسة.

يعالج هذا التخصيص الخيارات المحدودة التي يواجهها معظم المستهلكين عند زيارة المتاجر الفعلية. يمكن أن يساعد التحليل الديموغرافي الاستراتيجي أيضًا في تحديد العملاء المحتملين وعادات إنفاقهم، مما يؤدي إلى حملات تسويقية أفضل تستهدف الجمهور المناسب.

تحليلات الاتجاهات والتنبؤ بالطلب

من خلال تحليل البيانات، يمكن للخوارزميات إجراء التنبؤ بالموضة، بما في ذلك مسح الويب بحثًا عن الاتجاهات الناشئة والمستقبلية. يقوم الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي وعروض الأزياء ونتائج البحث والاستطلاعات ومشاعر المستهلكين للتنبؤ بشكل أفضل بالملابس التي سيتم بيعها لأي عملاء. تقوم الخوارزمية بعد ذلك بتحديد الأنماط المتكررة والتفضيلات الديموغرافية وتطوير الأنماط.

تتناول تحليلات البيانات التحدي الرئيسي الذي يواجه تجار التجزئة في توقع الفرص التجارية. غالبًا ما تكون منصات التواصل الاجتماعي مثل TikTok وInstagram نقاطًا ساخنة لاتجاهات الموضة، لكن العديد من الشركات تفشل في تحليل هذه التطورات ودمجها بشكل صحيح في استراتيجيات أعمالها، مما يؤدي إلى خسائر في الفرص.

تحسين سلسلة التوريد وأتمتة العمليات

تضمن سلسلة التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن يكون تجار التجزئة على رأس عملية التصنيع الخاصة بهم - بدءًا من تحديد مصادر التصميمات وحتى اختيار المواد ووصولاً إلى شحن المنتجات عالميًا. وباستخدام مجموعة من الأجهزة المترابطة مثل أجهزة الاستشعار والكاميرات ورموز الاستجابة السريعة، يمكن للبرمجيات الآن تحديد الطريقة الأكثر فعالية لقطع القماش وتوصيل المواد عبر المصانع.

يمكن لسلسلة التوريد الآلية أن تخفض تكاليف الكهرباء والعمالة، وتقلل من تأخير الشحن. يتم تبسيط العمليات لاستبدال العناصر سريعة البيع بكفاءة، ويتم تطوير وإنتاج أنماط جديدة بسرعة.

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في تجارة الأزياء بالتجزئة

هناك ثلاثة تحديات رئيسية في دمج التعلم الآلي في الموضة.

• عدم وجود جمع ومعالجة البيانات الموحدة والمركزية. على الرغم من أن العديد من تجار التجزئة لديهم تواجد عبر الإنترنت، إلا أنهم ليس لديهم تطبيق أو برنامج بديهي لجمع البيانات بكفاءة وإنشاء تقارير أو روايات ذات معنى. في حين أن بعض شركات الأزياء لديها قاعدة بيانات أو معرفة موجودة، إلا أنها يمكن أن تكون غير منظمة وغير محدثة كما ينبغي.

• التكامل البطيء للأتمتة في العمليات القديمة. لا تزال العديد من المصانع تصنع الملابس بشكل تقليدي، مما يؤدي إلى إنتاج غير فعال، وممارسات غير أخلاقية، وانخفاض الإنتاج. كما أن بعض الشركات مترددة في الاستثمار في الأتمتة لأن رأس المال الأولي باهظ الثمن، بما في ذلك تدريب الموظفين.

• بطء اعتماد الخدمات السحابية والمنصات عبر الإنترنت. حتى مع وجود العديد من الشركات التي تقدم البرمجيات كخدمة (SaaS) والمنصة كخدمة (PaaS)، لا يزال العديد من تجار التجزئة لا يعرفون كيفية إنشاء مواقع تجارة إلكترونية محسنة واستخدام علم البيانات لتبسيط إنتاجهم. العمليات.

كيف يمكن لـ AI Superior تقديم المساعدة

هل تتطلع إلى تنفيذ حلول قائمة على الذكاء الاصطناعي في أعمال بيع الأزياء بالتجزئة ولكنك لا تعرف من أين تبدأ؟ يمكننا المساعدة في تحديد العملية التي يمكنك أتمتتها باستخدام التعلم الآلي. يمكن لخدماتنا وحلولنا أن تعالج تحديات تطبيق علم البيانات في سير العمل وسلاسل التوريد واستراتيجيات الأعمال، بما في ذلك جمع البيانات وتحليلها. من خلال الأخذ في الاعتبار جميع العوامل التي تؤثر على أعمال البيع بالتجزئة الخاصة بك، يمكننا تصميم حل مخصص للذكاء الاصطناعي يلبي جميع احتياجاتك. اتصل بنا للحصول على أي استفسار أو طلب تجريبي.