IA en la industria de la moda: casos de uso para aplicar el aprendizaje automático en la moda

USD $4.4 mil millones.

Este es el valor previsto del mercado mundial de inteligencia artificial (IA) en la industria de la moda para 2027, según la firma de investigación Statista.

¿Qué está impulsando la rápida integración de la IA en el comercio minorista de moda? En los últimos dos años, la necesidad de migrar a servicios digitales mostró cómo las empresas de moda tuvieron que depender de los datos y la automatización para sobrevivir. Solo en 2020, minoristas establecidos como JC Penney, Neiman Marcus y J.Crew cerraron porque no podían anticipar tendencias disruptivas.

Se espera que la adopción de la IA en la moda (desde el diseño hasta la fabricación y la distribución) se generalice en los próximos años a medida que más minoristas comprendan el poder de aprovechar los datos para la personalización del consumidor y la optimización de procesos.

Aplicación de la IA en la industria de la moda

Para comprender mejor cómo la IA está transformando la forma en que se produce y consume la moda, veamos cómo se utiliza la ciencia de datos en la industria de la moda.

Experiencias de comprador personalizadas y vestidores virtuales

A medida que más y más clientes opten por la comodidad del comercio electrónico, las aplicaciones minoristas serán más necesarias que nunca. Los algoritmos pueden hacer recomendaciones precisas basadas en datos capturados de los patrones de compra de los clientes. No sólo es fácil navegar por las categorías de productos, sino que los clientes también reciben artículos relacionados que complementan sus opciones. Además, marcas como ASOS y Macy's utilizan una plataforma de inteligencia artificial que coloca ropa encima de las fotos de los compradores potenciales, que cargan en la aplicación. El resultado es un vestidor virtual perfecto.

Esta personalización aborda las opciones limitadas que enfrentan la mayoría de los consumidores cuando visitan tiendas físicas. El análisis demográfico estratégico también puede ayudar a identificar clientes potenciales y sus hábitos de gasto, lo que da como resultado mejores campañas de marketing dirigidas al público adecuado.

Análisis de tendencias y predicción de la demanda.

A través del análisis de datos, los algoritmos pueden realizar pronósticos de moda, incluido el escaneo de la web en busca de tendencias emergentes y futuras. La IA recopila datos de las redes sociales, desfiles de moda, resultados de búsqueda, encuestas y sentimientos de los consumidores para predecir mejor qué ropa se venderá a qué clientes. Luego, el algoritmo identifica patrones recurrentes, preferencias demográficas y estilos en desarrollo.

El análisis de datos aborda el principal desafío de los minoristas a la hora de anticipar oportunidades de negocio. Las plataformas de redes sociales como TikTok e Instagram suelen ser focos de tendencias de moda, pero muchas empresas no analizan ni incorporan adecuadamente estos desarrollos en sus estrategias comerciales, lo que genera pérdidas de oportunidades.

Optimización de la cadena de suministro y automatización de procesos.

Una cadena de suministro impulsada por IA garantiza que los minoristas estén al tanto de su proceso de fabricación, desde el abastecimiento de diseños hasta la selección de materiales y el envío de productos a nivel mundial. Utilizando una combinación de dispositivos interconectados, como sensores, cámaras y códigos QR, el software ahora puede identificar la forma más eficiente de cortar telas y entregar materiales entre fábricas.

Una cadena de suministro automatizada puede reducir los costos de electricidad y mano de obra, y reduce los retrasos en los envíos. Las operaciones se simplifican para reemplazar de manera eficiente los artículos que se venden rápidamente, y se desarrollan y producen rápidamente nuevos estilos.

Desafíos de implementar la IA en el comercio minorista de moda

Hay tres desafíos principales en la integración del aprendizaje automático en la moda.

• Falta de recopilación y procesamiento de datos estandarizados y centralizados. Si bien muchos minoristas tienen presencia en línea, no cuentan con una aplicación o software intuitivo para recopilar datos de manera eficiente y crear informes o narrativas significativas. Si bien algunas empresas de moda cuentan con una base de datos o conocimientos, pueden estar desorganizadas y no tan actualizadas como deberían.

• Lenta integración de la automatización en procesos heredados. Muchas fábricas todavía fabrican ropa de forma tradicional, lo que da como resultado una producción ineficiente, prácticas poco éticas y una baja producción. Algunas empresas también dudan en invertir en automatización porque el capital inicial es caro, incluida la formación del personal.

• Lenta adopción de servicios en la nube y plataformas en línea. Incluso con numerosas empresas que ofrecen software como servicio (SaaS) y plataforma como servicio (PaaS), muchos minoristas todavía no saben cómo crear sitios de comercio electrónico optimizados y utilizar la ciencia de datos para optimizar su producción. procesos.

Cómo puede ayudar AI Superior

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