AI in de mode-industrie: Use cases voor het toepassen van machine learning in de mode

$4,4 miljard dollar.

Volgens onderzoeksbureau Statista is dit de voorspelde waarde van de mondiale markt voor kunstmatige intelligentie (AI) in de mode-industrie in 2027.

Wat drijft de snelle integratie van AI in de modedetailhandel? De afgelopen twee jaar heeft de noodzaak om naar digitale diensten te migreren aangetoond hoe modebedrijven afhankelijk waren van data en automatisering om te overleven. Alleen al in 2020 sloten gevestigde retailers als JC Penney, Neiman Marcus en J.Crew hun winkels omdat ze niet konden anticiperen op disruptieve trends.

De verwachting is dat de adoptie van AI in de mode – van ontwerp tot productie tot distributie – de komende jaren wijdverspreid zal worden naarmate meer retailers de kracht begrijpen van het benutten van data voor consumentenaanpassing en procesoptimalisatie.

Toepassing van AI in de mode-industrie

Laten we, om beter te begrijpen hoe AI de manier verandert waarop mode wordt geproduceerd en geconsumeerd, eens kijken hoe datawetenschap wordt gebruikt in de mode-industrie.

Gepersonaliseerde koperservaringen en virtuele kleedkamers

Nu steeds meer klanten overstappen op het gemak van e-commerce, zullen retail-apps noodzakelijker dan ooit worden. Algoritmen kunnen nauwkeurige aanbevelingen doen op basis van gegevens die zijn verzameld uit de kooppatronen van klanten. Het is niet alleen gemakkelijk om door productcategorieën te bladeren, maar klanten krijgen ook gerelateerde items te zien die hun keuzes aanvullen. Bovendien gebruiken merken als ASOS en Macy's een AI-platform dat kleding over de foto's van potentiële kopers heen legt, die ze vervolgens naar de app uploaden. Het resultaat is een naadloze virtuele kleedkamer.

Deze personalisatie komt tegemoet aan de beperkte mogelijkheden waarmee de meeste consumenten worden geconfronteerd bij een bezoek aan fysieke winkels. Strategische demografische analyse kan ook helpen potentiële klanten en hun bestedingsgedrag te identificeren, wat resulteert in betere marketingcampagnes die zich op de juiste doelgroep richten.

Trendanalyse en vraagvoorspelling

Door middel van data-analyse kunnen algoritmen modevoorspellingen uitvoeren, inclusief het scannen van het internet op opkomende en toekomstige trends. AI verzamelt gegevens van sociale media, modeshows, zoekresultaten, enquêtes en consumentensentimenten om beter te voorspellen welke kleding aan welke klanten zal worden verkocht. Het algoritme identificeert vervolgens terugkerende patronen, demografische voorkeuren en ontwikkelingsstijlen.

Data-analyse pakt de belangrijkste uitdaging van retailers aan bij het anticiperen op zakelijke kansen. Socialemediaplatforms zoals TikTok en Instagram zijn vaak hotspots voor modetrends, maar veel bedrijven slagen er niet in deze ontwikkelingen goed te analyseren en in hun bedrijfsstrategieën op te nemen, wat resulteert in gemiste kansen.

Supply chain-optimalisatie en procesautomatisering

Een door AI aangedreven toeleveringsketen zorgt ervoor dat retailers hun productieproces onder controle hebben – van het inkopen van ontwerpen tot het selecteren van materialen en het wereldwijd verzenden van producten. Met behulp van een combinatie van onderling verbonden apparaten zoals sensoren, camera's en QR-codes kan software nu de meest efficiënte manier identificeren om stof te snijden en materialen in fabrieken te leveren.

Een geautomatiseerde toeleveringsketen kan de elektriciteits- en arbeidskosten verlagen en vertragingen bij verzendingen verminderen. De activiteiten worden gestroomlijnd om snelverkopende artikelen efficiënt te vervangen, en nieuwe stijlen worden snel ontwikkeld en geproduceerd.

Uitdagingen bij het implementeren van AI in de modedetailhandel

Er zijn drie belangrijke uitdagingen bij het integreren van machine learning in de mode.

• Gebrek aan gestandaardiseerde en gecentraliseerde gegevensverzameling en -verwerking. Hoewel veel detailhandelaren online aanwezig zijn, beschikken ze niet over een intuïtieve applicatie of software waarmee ze efficiënt gegevens kunnen verzamelen en betekenisvolle rapporten of verhalen kunnen creëren. Hoewel sommige modebedrijven over een bestaande data- of kennisbank beschikken, kunnen deze ongeorganiseerd zijn en niet zo actueel als zou moeten.

• Trage integratie van automatisering in bestaande processen. Veel fabrieken produceren nog steeds traditioneel kleding, wat resulteert in inefficiënte productie, onethische praktijken en een lage productie. Sommige bedrijven aarzelen ook om in automatisering te investeren omdat het startkapitaal duur is, inclusief de opleiding van personeel.

• Trage adoptie van clouddiensten en onlineplatforms. Zelfs met talloze bedrijven die software-as-a-service (SaaS) en platform-as-a-service (PaaS) aanbieden, weten veel retailers nog steeds niet hoe ze geoptimaliseerde e-commercesites moeten bouwen en datawetenschap moeten gebruiken om hun productie te stroomlijnen. processen.

Hoe AI Superior kan helpen

Wilt u op AI gebaseerde oplossingen implementeren in uw modedetailhandel, maar weet u niet waar u moet beginnen? Wij kunnen u helpen bepalen welk proces u kunt automatiseren met behulp van machine learning. Onze diensten en oplossingen kunnen de uitdagingen aanpakken die gepaard gaan met het implementeren van datawetenschap in uw workflows, toeleveringsketens en bedrijfsstrategieën, inclusief het verzamelen en analyseren van gegevens. Door rekening te houden met alle factoren die van invloed zijn op uw detailhandel, kunnen we een AI-oplossing op maat maken die aan al uw behoeften voldoet. Neem contact met ons op voor elke vraag of demo-aanvraag.