Ο Ρόλος της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Μόδα: Η Συμβολή της Τεχνολογίας στην Εξέλιξη του Κλάδου
Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) έχει εισχωρήσει σε πολλούς κλάδους της επιχειρηματικής κοινότητας, και ο τομέας της μόδας δεν αποτελεί εξαίρεση. Οι μεγάλες εταιρείες μόδας εκμεταλλεύονται τις δυνατότητες της ΤΝ για να εξασφαλίσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και να προσφέρουν βελτιωμένες εμπειρίες αγορών στους πελάτες τους. Ας εξετάσουμε μερικά παραδείγματα μεγάλων εταιρειών μόδας που έχουν υιοθετήσει την ΤΝ για διάφορους σκοπούς.
Amazon: Η Amazon χρησιμοποιεί αλγορίθμους ΤΝ και μηχανικής μάθησης για το σύστημα προτάσεων της. Αυτό σημαίνει ότι προτείνει εξατομικευμένα κομμάτια μόδας στους πελάτες, βασιζόμενη στο ιστορικό περιήγησης και αγορών τους. Επίσης, χρησιμοποιεί την ΤΝ για τη διαχείριση του αποθέματος, την ανίχνευση απάτης και τη βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού.
Stitch Fix: Η Stitch Fix είναι μια online υπηρεσία προσωπικού στυλ που χρησιμοποιεί αλγόριθμους ΤΝ για να δημιουργεί εξατομικευμένες προτάσεις μόδας για τους πελάτες της. Αναλύοντας τις προτιμήσεις, τα σχόλια και τις τάσεις της μόδας, η πλατφόρμα χρησιμοποιεί την ΤΝ για να προσφέρει εξατομικευμένες επιλογές ρούχων.
Nike: Η Nike έχει εξερευνήσει τη χρήση της ΤΝ σε διάφορους τομείς της επιχείρησής της. Για παράδειγμα, χρησιμοποίησε την τεχνολογία όρασης υπολογιστών και ΤΝ για να αναπτύξει το εργαλείο Nike Fit, το οποίο μετρά το μέγεθος του ποδιού ενός πελάτη για να συνιστήσει τον ιδανικότερο εφαρμοστό παπούτσι. Επιπλέον, η Nike έχει εφαρμόσει την ΤΝ για την πρόβλεψη της ζήτησης, την ανάλυση των καταναλωτών και τις αλληλεπιδράσεις με chatbot.
H&M: Η H&M έχει αξιοποιήσει την ΤΝ για να βελτιώσει την αποτελεσματικότητα της αλυσίδας εφοδιασμού της. Αναλύοντας δεδομένα όπως ιστορικές πωλήσεις, μοτίβα καιρού και τάσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, η εταιρεία χρησιμοποιεί αλγόριθμους ΤΝ για να βελτιστοποιήσει την παραγωγή, να ελαχιστοποιήσει τα υπερθέματα και να προβλέπει καλύτερα τη ζήτηση των καταναλωτών.
Zara: H Zara, εταιρεία fast fashion , χρησιμοποιεί την ΤΝ για την πρόβλεψη των τάσεων και τη διαχείριση του αποθέματος. Αναλύοντας τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, τις επιδείξεις μόδας και άλλες πηγές δεδομένων, το σύστημα ΤΝ της Zara βοηθά στον εντοπισμό νέων τάσεων στη μόδα, επιτρέποντας στην εταιρεία να παράγει και να αποθηκεύει γρήγορα προϊόντα που συμβαδίζουν με τις προτιμήσεις των καταναλωτών.
Farfetch: Η Farfetch, μια OnLine πλατφόρμα πολυτελούς μόδας, έχει ενσωματώσει την ΤΝ στις λειτουργίες της. Χρησιμοποιεί αλγόριθμους που τροφοδοτούνται από ΤΝ για να αναλύσει τη συμπεριφορά, τις προτιμήσεις και τα ιστορικά δεδομένα των πελατών, προσφέροντας εξατομικευμένες εμπειρίες αγορών. Επίσης, η ΤΝ βοηθά στον εντοπισμό πλαστογραφημένων προϊόντων με ανάλυση εικόνων και περιγραφών προϊόντων.
Ας δούμε τώρα μερικές από τις πιο πρόσφατες εξελίξεις σχετικά με το θέμα μας.
Οι πολυτελείς μάρκες στρέφονται στην τεχνητή νοημοσύνη για να αντιμετωπίσουν το πρόβλημα των απομιμήσεων. Η Patou, η οποία ανήκει στη LVMH (Moët Hennessy Louis Vuitton SE), θα είναι η πρώτη που θα χρησιμοποιήσει το Authentique, ένα εργαλείο με τεχνητή νοημοσύνη που ανέπτυξε η Ordre. Μέσω της δημιουργίας ενός ψηφιακού αποτυπώματος κατά την παραγωγή, οι πελάτες μπορούν να επαληθεύσουν τη γνησιότητα της αγοράς τους απλά τραβώντας μια φωτογραφία. Ο στόχος είναι να αποτραπούν οι απομιμήσεις από την αρχή. Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην αυθεντικότητα μπορεί να βοηθήσει στον αγώνα ενάντια στους δημιουργούς απομιμήσεων, ιδίως στην αναπτυσσόμενη αγορά μεταχειρισμένων προϊόντων. Το εμπόριο απομιμήσεων έφθασε τα 464 δισεκατομμύρια δολάρια το 2019, με τη μόδα να είναι ο πιο επηρεαζόμενος τομέας.
Πρόσφατα, επιχειρήσεις όπως η Shopify, η Mercari και η KNXT (μια διαδικτυακή πλατφόρμα που λειτουργεί από την Kering) παρουσίασαν εξυπηρετητές αγορών που λειτουργούν με την τεχνολογία ChatGPT. Αυτά τα chatbots αποτελούν ένα σημαντικό βήμα προόδου σε σχέση με την προηγούμενη γενιά αυτοματοποιημένων βοηθών. Αν και μπορούν να παράσχουν συνεκτικές και εξατομικευμένες απαντήσεις και προτάσεις προϊόντων, εξακολουθούν να έχουν κάποιους περιορισμούς. Αυτοί οι εξυπηρετητές αποτελούν τα πρώιμα στάδια των AI αγορών και θεωρητικά θα βελτιωθούν με την εξέλιξη της τεχνολογίας, που προχωρά γρήγορα. Οι εταιρείες που τα υποστηρίζουν αναγνωρίζουν ότι αυτοί οι εξυπηρετητές είναι περισσότερο για δοκιμές και μάθηση παρά για τελικά προϊόντα.
Δοκίμασα μερικές από τις εφαρμογές για εσάς, απλά για να σας δείξω πώς φαίνονται. Δεν μπορώ να πω ότι πήγε πολύ καλά, αλλά σίγουρα καταλαβαίνω τις προοπτικές που έχουν και ομολογώ ότι θα τις επισκέπτομαι συχνά, καθώς είμαι βέβαιη ότι σύντομα θα βελτιωθούν σημαντικά, κρίνοντας από τα μεγάλα βήματα που κάνει η τεχνητή νοημοσύνη παντού.
Η Zegna, γνωστή για την παραδοσιακή της προσέγγιση και τις εξατομικευμένες υπηρεσίες, κατά τη διάρκεια του Salone del Mobile στο Μιλάνο, αποκάλυψε έναν “3D style configurator” στο κατάστημά της στη Via Montenapoleone που πιστεύει ότι θα βοηθήσει στον τρόπο που εξυπηρετεί τους πελάτες . Το εργαλείο αυτό επιτρέπει στους πελάτες να οπτικοποιήσουν οποιοδήποτε προϊόν από την κατάλογο των casual ενδυμάτων της Zegna, σε οποιοδήποτε χρώμα προσφέρεται από πάνω από 1.000 διαφορετικά υφάσματα. Οι αγοραστές έχουν ακόμα τη δυνατότητα να προσαρμόσουν τις μετρήσεις και το κόψιμο. Η Zegna συνδυάζει την τέχνη της τεχνοτροπίας και τις υπηρεσίες με την τεχνολογία για να προσφέρει ακριβώς αυτό που επιθυμούν οι πελάτες της.
Το ζητούμενο είναι να διευρύνουν τις δυνατότητες για τους πελάτες εντός του στιλ της Zegna .
“Αν φτιάχνετε κάτι σε ροζ σακάκι με κίτρινο παντελόνι και εκτυπωμένο μπλουζάκι – το αποκλείουμε”, είπε ο Sartori.
“Αυτό δεν είναι ιταλικό στιλ”, αστειεύτηκε ο Zegna.
Η Levi’s βελτίωσε τις εσωτερικές διαδικασίες της μέσω εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) και κατάφερε να διαχειρίζεται πιο σωστές προωθητικές ενέργειες σε καταστήματα και διαδικτυακές πλατφόρμες σε όλο τον κόσμο. Για παράδειγμα, οι καταναλωτές στο Μιλάνο προτιμούν τζιν με σκουρότερα ξεβαμμένα χρώματα, ενώ στη Ρώμη προτιμούν πιο ανοιχτόχρωμα και επικεντρώνονται περισσότερο στην αγορά t-shirt, ενώ στο Μιλάνο είναι πιο δημοφιλή τα πανωφόρια. Παρόλο που αυτές οι πόλεις δεν απέχουν πολύ γεωγραφικά, μεταξύ τους, παρατηρείται μια διαφορά στις προτιμήσεις των καταναλωτών. Με αυτόν τον τρόπο, η Levi’s καταφέρνει να παραμένει πιο κοντά στις ανάγκες των καταναλωτών και να προσφέρει τις κατάλληλες συστάσεις και προσφορές διαδικτυακά αλλά και στα καταστήματά τους. Έχουν επίσης ξεκινήσει ένα πρόγραμμα επιβράβευσης πιστότητας όπου εξατομικεύουν τις ανταμοιβές και τις προσφορές σύμφωνα με τις προτιμήσεις του κάθε καταναλωτή.
Τέλος, πρόσφατα ξεκίνησαν μια συνεργασία με την εταιρία Lalaland (μια νεοσύστατη ολλανδική τεχνολογική εταιρεία με έδρα το Άμστερνταμ που δημιουργεί εικονικά μοντέλα βασισμένα στην τεχνητή νοημοσύνη για το ηλεκτρονικό εμπόριο) όπου μετατρέπουν πραγματικούς ανθρώπους διαφορετικών ηλικιών, εθνοτήτων, σωματότυπων και φυλών σε συνθετικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, έτσι ώστε οι πελάτες να μπορούν να δουν πώς θα φαίνονταν τα προϊόντα πάνω τους. Φυσικά, η δημιουργία ενός μοντέλου που να θυμίζει τον ίδιο είναι μια μακροπρόθεσμη διαδικασία. Ως αποτέλεσμα όλων αυτών των ενεργειών ,αν και διαδικτυακά, αρχίζεις να αισθάνεσαι σαν ένας ξεχωριστός πελάτης, ζώντας μια εξαιρετικά προσωποποιημένη εμπειρία.
Τα παραπάνω παραδείγματα αποδεικνύουν πώς οι μεγάλες εταιρείες μόδας έχουν εκμεταλλευτεί την ΤΝ για σκοπούς όπως η εξατομίκευση, η πρόβλεψη των τάσεων, η διαχείριση του αποθέματος, η ανάλυση των καταναλωτών και η βελτιστοποίηση της αλυσίδας εφοδιασμού, μεταξύ άλλων. Η συνεργασία μεταξύ της τεχνολογίας και της μόδας έχει δημιουργήσει νέες δυνατότητες και εμπειρίες για τους καταναλωτές, επιτρέποντάς τους να έχουν προσαρμοσμένες και ευχάριστες αγορές.
Αναμφίβολα, η ΤΝ συνεχίζει να εξελίσσεται και να επηρεάζει τον τομέα της μόδας, προσφέροντας ένα μελλοντικό τοπίο γεμάτο πιο έξυπνες και συναρπαστικές επιλογές για τους λάτρεις της μόδας.
Άρθρο: Ελένη Τσιώνη (Φωτογράφος/Fashion editor, artandyou.gr team)
