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1. Juni 2022
KI, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen

KI in der Modeindustrie: Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in der Modebranche

4,4 Milliarden USD. 

Dies ist der prognostizierte Wert des globalen Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Modeindustrie bis 2027, so das Forschungsunternehmen Statista. 

Was treibt die schnelle Integration von KI im Modehandel an? In den vergangenen zwei Jahren hat die Notwendigkeit der Umstellung auf digitale Dienstleistungen gezeigt, wie sehr sich Modeunternehmen auf Daten und Automatisierung verlassen müssen, um zu überleben. Allein im Jahr 2020 mussten etablierte Einzelhändler wie J.C. Penney, Neiman Marcus und J.Crew ihre Geschäfte schließen, weil sie disruptive Trends nicht vorhersehen konnten.

Es wird erwartet, dass sich der Einsatz von KI in der Modebranche - vom Design über die Herstellung bis hin zum Vertrieb - in den nächsten Jahren ausbreiten wird, da immer mehr Einzelhändler die Vorteile der Nutzung von Daten für die Kundenanpassung und Prozessoptimierung erkennen.

Anwendung von KI in der Modeindustrie

Um besser zu verstehen, wie KI die Art und Weise, wie Mode produziert und konsumiert wird, verändert, sollten wir uns ansehen, wie Datenwissenschaft in der Modeindustrie eingesetzt wird.

Personalisierte Einkaufserlebnisse und virtuelle Umkleidekabinen

Da immer mehr Kunden auf die Bequemlichkeit des E-Commerce umsteigen, werden Einzelhandels-Apps notwendiger denn je. Algorithmen können auf der Grundlage von Daten, die aus dem Kaufverhalten der Kunden gewonnen wurden, genaue Empfehlungen aussprechen. Es ist nicht nur einfach, durch Produktkategorien zu blättern, sondern die Kunden erhalten auch verwandte Artikel, die ihre Auswahl ergänzen. Darüber hinaus nutzen Marken wie ASOS und Macy's eine KI-Plattform, die Kleidungsstücke über die Fotos potenzieller Käufer legt, die diese in die App hochladen. Das Ergebnis ist eine nahtlose virtuelle Umkleidekabine.

Diese Personalisierung trägt den begrenzten Möglichkeiten Rechnung, die die meisten Verbraucher beim Besuch von Geschäften haben. Strategische demografische Analysen können auch dabei helfen, potenzielle Kunden und ihre Kaufgewohnheiten zu identifizieren, was zu besseren Marketingkampagnen führt, die die richtige Zielgruppe ansprechen.

Trendanalyse und Nachfragevorhersage

Durch Datenanalyse können Algorithmen Modeprognosen erstellen und das Internet nach neuen und künftigen Trends durchsuchen. KI sammelt Daten aus sozialen Medien, Modeschauen, Suchergebnissen, Umfragen und Verbraucherstimmungen, um besser vorhersagen zu können, welche Kleidung sich bei welchen Kunden verkaufen wird. Der Algorithmus identifiziert dann wiederkehrende Muster, demografische Präferenzen und sich entwickelnde Stile. 

Die Datenanalyse ist die größte Herausforderung für Einzelhändler, wenn es darum geht, Geschäftschancen zu erkennen. Social-Media-Plattformen wie TikTok und Instagram sind oft Hotspots für Modetrends, aber viele Unternehmen versäumen es, diese Entwicklungen richtig zu analysieren und in ihre Geschäftsstrategien einzubeziehen, was zu Chancenverlusten führt.

Optimierung der Lieferkette und Prozessautomatisierung

Eine KI-gestützte Lieferkette sorgt dafür, dass Einzelhändler ihren Herstellungsprozess im Griff haben - von der Beschaffung von Designs über die Auswahl von Materialien bis hin zum weltweiten Versand von Produkten. Mithilfe einer Kombination aus vernetzten Geräten wie Sensoren, Kameras und QR-Codes kann die Software jetzt den effizientesten Weg für den Zuschnitt von Stoffen und die Lieferung von Materialien an verschiedene Fabriken ermitteln. 

Eine automatisierte Lieferkette kann die Strom- und Arbeitskosten senken und Lieferverzögerungen reduzieren. Die Abläufe werden gestrafft, um schnell verkaufte Artikel effizient zu ersetzen, und neue Modelle werden schnell entwickelt und produziert.

Herausforderungen bei der Implementierung KI im Modehandel

Bei der Integration des maschinellen Lernens in die Modebranche gibt es drei große Herausforderungen.

  • Fehlen einer standardisierten und zentralisierten Datenerfassung und -verarbeitung. Viele Einzelhändler haben zwar eine Online-Präsenz, verfügen aber nicht über eine intuitive Anwendung oder Software, um Daten effizient zu erfassen und aussagekräftige Berichte oder Erzählungen zu erstellen. Einige Modeunternehmen verfügen zwar über eine bestehende Daten- oder Wissensdatenbank, diese kann jedoch unorganisiert und nicht so aktuell sein, wie sie sein sollte.

  • Langsame Integration der Automatisierung in bestehende Prozesse. In vielen Fabriken wird Kleidung noch immer auf traditionelle Weise hergestellt, was zu ineffizienter Produktion, unethischen Praktiken und geringem Output führt. Einige Unternehmen zögern auch, in die Automatisierung zu investieren, weil das Anfangskapital teuer ist, einschließlich der Mitarbeiterschulung.

  • Langsame Akzeptanz von Cloud-Diensten und Online-Plattformen. Trotz zahlreicher Unternehmen, die Software-as-a-Service (SaaS) und Platform-as-a-Service (PaaS) anbieten, wissen viele Einzelhändler immer noch nicht, wie sie optimierte E-Commerce-Websites aufbauen und Data Science nutzen können, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren.

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