Tehnološki trendovi koji preoblikuju modu

Modna industrija poznata je više po dizajnerima u usponu nego po tehnologiji u nastajanju, ali igrači u modi brzo shvaćaju da je tehnologija u prednosti kada je u pitanju povećanje njihove dobiti. Uzmimo za primjer generativnu umjetnu inteligenciju, koja bi u sljedećih tri do pet godina mogla dodati između 150 i 275 milijardi dolara operativnoj dobiti sektora odjeće, mode i luksuza. Zaronite u ove uvide da biste otkrili kako tehnološki i drugi trendovi preoblikuju modni krajolik.

Generative AI: Otključavanje

budućnosti mode

Iako je još uvijek u ranoj fazi, generativna umjetna inteligencija ima potencijal pomoći modnim tvrtkama da postanu produktivnije, brže izađu na tržište i bolje služe kupcima. Sada je vrijeme za istraživanje tehnologije.

Dok ovosezonski tjedni mode završavaju u Londonu, Milanu, New Yorku i Parizu, robne marke rade na proizvodnji i prodaji dizajna koje su upravo izložile na modnim pistama - i započinju kolekcije za sljedeću sezonu. U budućnosti je sasvim moguće da će ti dizajni spojiti snagu kreativnog direktora sa snagom generativne umjetne inteligencije (AI), pomažući bržem izlasku odjeće i modnih dodataka na tržište, učinkovitijoj prodaji i poboljšanju korisničkog iskustva.

Do sada ste vjerojatno čuli za Open AI-jev ChatGPT, AI chatbot koji je preko noći postao senzacija i potaknuo digitalnu utrku za stvara - nje konkurenata. ChatGPT samo je jedan primjer generativne umjetne inteligencije prilagođen potrošačima, tehnologije koja se sastoji od algoritama koji se mogu koristiti za stvaranje novog sadržaja, uključujući zvuk, kod, slike, tekst, simulacije i videozapise. Umjesto jednostavnog identificiranja i klasificiranja informacija, generativna umjetna inteligencija stvara nove informacije koristeći temeljne modele, modele dubokog učenja koji mogu rješavati više složenih zadataka u isto vrijeme.

Slučajevi upotrebe generativne umjetne inteligencije u modi

Temeljni modeli i generativna umjetna inteligencija mogu se koristiti u čitavom modnom lancu vrijednosti.

Merchandising i proizvod:

• Pretvorite skice, ploče raspoloženja i opise u dizajn visoke vjernosti (na primjer, 3-D modele namještaja i nakita).

• Obogatite ideje o proizvodu suradnjom s AI agentima koji ge - neriraju kreativne opcije (na primjer, nove ideje, varijacije) iz podataka (na primjer, prošlih linija proizvoda, inspirativnih slika i stila).

• Prilagodite proizvode za pojedinačne potrošače na razini (na primjer, naočale na temelju topografije lica).

Lanac opskrbe i logistika:

• Podržite pregovore s dobavljačima prikupljanjem istraživanja.

• Povećajte robotsku automatizaciju za skladišne operacije i upravljanje zalihama putem analitike u stvarnom vremenu (na primjer, uvidi omogućeni proširenom stvarnošću ili AR).

• Prilagodite ponude povrata proizvoda na temelju pojedinačnih potrošača.

Marketing: mjer, web stranice, opise proizvoda) na temelju pojedinačnih profila potrošača.

• Identificirajte i predvidite trendove za poboljšanje ciljanog marketinga iz nestrukturiranih podataka (na primjer, mišljenje potrošača, ponašanje potrošača u trgovini, podaci o više kanala).

• Automatizirajte segmentaciju potrošača na razini kako biste prilagodili marketinške inicijative.

• Generirajte personalizirani marketinški sadržaj na temelju nestrukturiranih podataka iz profila potrošača i uvida u zajednicu.

• Surađujte s AI agentima kako biste ubrzali razvoj sadržaja i smanjili kreativne blokove za interne marketinške timove.

• Prilagodite isprobavanje virtualnih proizvoda i demonstracije pojedinačnim potrošačima (na primjer, isprobavanje odjeće, preporuke za stiliziranje).

• Poboljšajte inteligentne AI agente (na primjer, chatbotove za razgovor, virtualne pomoćnike) i samoposluživanje za rješavanje naprednih upita potrošača (na primjer, višejezična podrška).

Funkcije organizacije i podrške:

• Obučite prodajne suradnike da održe uspješne odnose s klijentima putem preporuka u stvarnom vremenu, izvješća s povratnim informacijama i profila potrošača visoke vrijednosti.

• Razvijte individualizirani sadržaj obuke za zaposlenike na temelju uloge i učinka.

• Omogućite samoposluživanje i automatizirajte zadatke podrške (na primjer, HR karte, računovodstvo za velike dokumente, pregled pravnih dokumenata).

Generativna umjetna inteligencija ima potencijal utjecati na cijeli modni ekosustav. Modne tvrtke mogu koristiti tehnologiju kako bi pomogle u stvaranju bolje prodavanog dizajna, smanjile marketinške troškove, hiperpersonalizirale komunikaciju s kupcima i ubrzale procese. Također može preoblikovati opskrbni lanac i logistiku, poslovanje trgovina te organizaciju i funkcije podrške.

Digitalna trgovina i iskustvo potrošača:

• Strukturirajte i generirajte prodajne opise na temelju prošlih uspješnih prodajnih postova.

• Personalizirajte online putovanje potrošača i ponude (na pri -

Razvoj i inovacija proizvoda

Umjesto da se oslanjaju samo na izvješća o trendovima i analizu tržišta kako bi dali informacije o dizajnu kolekcije za sljedeću sezonu i prodavači mode za masovno tržište i kreativni direktori luksuznih tvrtke i tržišta marki mogu koristiti generativnu umjetnu inteligenciju za analizu različitih vrsta nestrukturiranih podataka u stvarnom vremenu Generativna umjetna inteligencija može, primjerice, brzo agregirati i izvršiti analizu raspoloženja iz videozapisa na društvenim medijima ili modelirati trendove iz više izvora podataka o potrošačima. Kreativni direktori i njihovi timovi mogli bi unijeti skice i željene detalje – kao što su tkanine, palete boja i uzorci – u platformu koju pokreće generativna umjetna inteligencija koja automatski stvara niz dizajna, omogućujući tako dizajnerima da se igraju ogromnom raznolikošću stilova i izgleda. Tim bi zatim mogao dizajnirati nove artikle na temelju tih rezultata, stavljajući pečat modne kuće na svaki izgled. To otvara vrata stvaranju inovativnih, ograničenih izdanja proizvoda koji također mogu biti suradnja između dva brenda. Proizvodi kao što su naočale mogu biti dizajnirani za pojedince korištenjem tehnologije prepoznavanja lica koju pokreće generativna umjetna inteligencija za skeniranje topografije lica i prilagođavanje veličini i stilu kupca. Ovaj scenarij postao je stvarnost u prosincu 2022., kada je skupina modnih dizajnera iz Hong Konga iz Laboratorija za umjetnu inteligenciju u dizajnu (AiDLab) održala modnu reviju s dizajnom podržanim generativnom umjetnom inteligencijom. Korištenje alata tehnoloških tvrtki kao što je Cala , Designovel i Fashable, modni dizajneri već koriste snagu generativne umjetne inteligencije kako bi potaknuli nove ideje, isprobali bezbroj varijacija dizajna bez potrebe za proizvodnjom skupih uzoraka i znatno ubrzali svoje procese. Za tvrtke koje se bave ljepotom, generativna umjetna inteligencija također pruža priliku robnim markama da identificiraju nove formulacije proizvoda, što potencijalno pomaže u smanjenju troškova laboratorijskog testiranja.

Marketing

Rukovoditelji marketinga i agencije mogu koristiti generativnu umjetnu inteligenciju za osmišljavanje strategija kampanje, sadržaja kampanje proizvoda, pa čak i virtualnih avatara za svaki marketinški kanal – i to brzo.

Upečatljivo marketinško zlato često može biti igra brojeva. Razmotrite TikTok: ne postoji jedinstvena pobjednička formula za postajanje viralnim na platformi. Umjesto toga, što više proizvodite, veće su vam šanse da postanete popularna tema i povećate svijest o robnoj marki i prodaju. Poticanje generativne video platforme koju pokreće umjetna inteligencija za stvaranje kratkih videozapisa za TikTok ili druge platforme društvenih medija može pomoći u uštedi vremena i troškova povezanih s ispumpavanjem sadržaja društvenih medija. Generativna umjetna inteligencija može prepoznati obrasce i trendove u virusnom sadržaju i stvoriti novi sadržaj koji također slijedi specifikacije marketinškog stručnjaka.

Ove vježbe mogu pomoći internim marketinškim timovima u upravljanju svojim radnim opterećenjem, a istovremeno smanjiti njihovo oslanjanje na outsourcing posla kreativnim agencijama. Marketinški stručnjaci će, međutim, htjeti biti oprezni s ovim pristupom: pokušaj dosezanja potrošača ponavljanjem onoga što su drugi brendovi učinili može poništiti jedinstveni identitet i ponudu vrijednosti koje brend godinama gradi. Generativna umjetna inteligencija također se može primijeniti na personaliziranu komunikaciju s kupcima. Tvrtke koje se ističu u personalizaciji povećavaju prihode za 40 posto u usporedbi s tvrtkama koje ne koriste personalizaciju, prema istraživanju McKinseyja. Ovi alati su od najveće pomoći kada se primjenjuju na marketinške kanale nižeg toka (one koji se uglavnom koriste za poticanje prodajnih konverzija) za razliku od prestižnijih komunikacija za izgradnju robne marke. Od marketinških stručnjaka i dalje se traži da traže i uređuju rad.

Prodajno i potrošačko iskustvo

Današnji generativni chatovi pokretani umjetnom inteligencijom, koji koriste snažniju obradu prirodnog jezika za bolje razumijevanje i interakciju s ljudima, već su mjerljivo poboljšanje u odnosu na postojeće chatove umjetne inteligencije. Uz to, (još) ne postoji besprijekoran generativni AI chatbot za tvrtke – trenutni chatbotovi i drugi alati za generiranje teksta još uvijek povremeno rade pogreške koje bi mogle uzrokovati ozbiljne katastrofe u korisničkoj službi. Međutim, na kraju bi ova tehnologija mogla pomoći agentima korisničke podrške da složene upite izvrše vanjskim suradnicima – na primjer, korištenjem chatbota za pružanje personaliziranih odgovora na brojnim jezicima.

Kako započeti

Koliko god generativna AI tehnologija mogla biti uzbudljiva, tvrtke će i dalje htjeti biti oprezne prije nego što bilo koji od svojih temeljnih zadataka u potpunosti povjere generativnoj AI. No, zanemarivanje istraživanja mogućnosti koje ova tehnologija nudi moglo bi biti jednako riskantno s obzirom na brzinu kojom se razvija i eksplozivan rast korisničke baze. Rukovoditelji sada mogu početi razmišljati o tome kako bi njihove tvrtke mogle koristiti generativnu umjetnu inteligenciju. Postoji nekoliko koraka koje voditelji mogu poduzeti za početak.

Modni lideri trebali bi naznačiti gdje generativna umjetna inteligencija može ponuditi najveću vrijednost njihovom poslovanju. Započnite bilježenjem koja bi područja – kreativni dizajn, merchan- dising, kampanje na modnim pistama ili klijentela – mogla imati najviše koristi od generativne umjetne inteligencije. Voditelji tada mogu odrediti prioritete generativnih slučajeva upotrebe umjetne inteligencije kojima bi trebali težiti na temelju razine utjecaja koji slučajevi upotrebe mogu imati na njihovo poslovanje. Neke mjere utjecaja uključuju poboljšanje rezultata zadovoljstva kupaca i smanjenje vremena čekanja korisničke službe. Nakon što se identificira vrijednost, slučajevi upotrebe također bi trebali biti prioriteti prema tome koliko su izvedivi za implementaciju; određivanje koliko se generativna AI može besprijekorno koristiti ovisit će o stvarima kao što su tehničke vještine tima.

Važno je navesti i neke od rizika korištenja generativne umjetne inteligencije. Jedan je da se zakonski parametri oko upotrebe gene- rativne umjetne inteligencije još uvijek glačaju. Utvrđivanje tko je vlasnik intelektualnog vlasništva i kreativnih prava na radove generirane umjetnom inteligencijom, koji bi se mogli temeljiti na multimodalnim izvorima podataka kao što su prošle kolekcije drugih dizajnera, odlučivat će se od slučaja do slučaja sve dok ne bude snažnog pravnog presedana.

Još jedan rizik je pristranost i pravednost u sustavima generativne umjetne inteligencije, posebno oko pristranih skupova podataka, što može predstavljati izazove reputaciji za robne marke koje se oslanjaju na tehnologiju. Također postoji rizik da zaposlenici koji koriste generativnu umjetnu inteligenciju nisu u potpunosti svjesni njezinih nedostataka i mogu propustiti provjeriti pogreške koje uvodi tehnologija. U ovom slučaju, tvrtke moraju redovito obučavati zaposleni- ke i osigurati im resurse koji su im potrebni da razumiju kako koristiti tehnologiju. Generativni AI alati mogli bi dodati vrijednost nizu različitih područja poslovanja, stoga će biti važno educirati i obučiti zaposlenike - uključujući dizajnere, marketinške stručnjake, prodajne suradnike i predstavnike korisničke službe – o korištenju tehnologije. Modne tvrtke bez sumnje će morati ulagati u svoju radnu snagu kada je riječ o iskorištavanju generativne umjetne inteligencije, ali neće morati same izrađivati aplikacije ili temeljne modele. Umjesto toga, modni lideri mogu se udružiti s generativnim AI tvrtkama i stručnjacima kako bi se brzo kretali. Modni rukovoditelj mogao bi se udružiti s tvrtkom (kao što je Microsoft ili OpenAI) koja pruža novu tehnologiju ili s partnerom koji pruža mogućnosti podrške (kao što je računalstvo u oblaku ili API-ji). A.G.