Ce que toutes les marques de vêtements devraient savoir sur l'IA dans le commerce électronique
L'intelligence artificielle (IA) est en train de remodeler le commerce électronique de la mode, transformant tout, des expériences d'achat personnalisées à la réduction des opérations et à la rationalisation de l'activité. Des technologies telles que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel permettent aux marques de mieux comprendre les préférences des consommateurs, d'optimiser les opérations et de réagir rapidement aux tendances du marché.
La moitié des Britanniques achètent des vêtements en ligne et le marché britannique de la mode devrait atteindre 152 milliards de livres sterling d'ici à 2024, L'IA n'est plus une nouveauté technologique, mais une nécessité stratégique pour les détaillants qui souhaitent prospérer dans ce paysage de plus en plus concurrentiel.
Selon une étude récente réalisée par IMRG & Hive, 75% des détaillants de mode prévoient d'investir dans l'IA au cours des 24 prochains moisdémontrant l'importance de l'IA pour améliorer l'expérience des clients, rationaliser les opérations et stimuler les ventes.
Découvrez comment ASOS, Marks & Spencer, Burberry et Unmade exploitent déjà l'IA pour la personnalisation, la prévision des tendances et l'amélioration de l'engagement des clients. Cet article explore la manière dont l'IA est en train de remodeler le commerce de détail de la mode, avec des exemples concrets de son étonnante puissance.
1. Personnalisation à grande échelle dans le commerce électronique de la mode grâce à l'IA
L'une des contributions les plus importantes de l'IA au commerce électronique de la mode est la fourniture d'expériences d'achat hyperpersonnalisées à grande échelle. Les algorithmes d'apprentissage automatique et l'analyse des données permettent aux marques de créer des recommandations sur mesure basées sur les préférences individuelles, l'historique de navigation et les achats passés.
Comment ASOS utilise l'IA pour la personnalisation
- Classification des produits: ASOS utilise des réseaux neuronaux profonds pour classer les produits en fonction d'attributs tels que la couleur, le style et l'occasion. Cela simplifie la découverte des produits en permettant aux clients de filtrer des gammes étendues sans effort.
- Filtrage collaboratif et personnalisation basée sur la session: ASOS identifie les modèles d'articles fréquemment achetés en analysant les interactions entre les clients et les produits. Le système ajuste dynamiquement les recommandations en temps réel en fonction du comportement de navigation, garantissant ainsi des suggestions pertinentes à chaque session.
- Modèle hybride pour les nouveaux produits: Pour les nouveaux articles sans données historiques, ASOS combine les attributs des produits avec les interactions avec les clients pour recommander de nouveaux styles.
- Recommandations de la marque API: Alimentée par Azure Machine Learning, l'API d'ASOS propose des suggestions de marques personnalisées basées sur l'historique de navigation et d'achat des clients.
- Acheter le look (BTL): L'IA alimente l'outil de vente croisée d'ASOS, formé à partir de 600 000 tenues sélectionnées par des stylistes. Il recommande des articles complémentaires pour compléter les looks des clients.
- Assistant en charge de l'ajustement: L'assistant d'ajustement personnalise les recommandations de taille en fonction des données du client, réduisant ainsi les retours.
- Recherche visuelle : Style Match permet aux utilisateurs de télécharger des images et de recevoir des suggestions de produits pilotées par l'IA, ce qui simplifie le processus de découverte.
2. Une meilleure connaissance du client grâce à l'IA
L'IA fournit aux marques de mode des informations approfondies sur le comportement des consommateurs en analysant l'activité en ligne, l'historique des achats et les tendances régionales. Cela permet aux détaillants de personnaliser le marketing, d'optimiser les stocks et de prévoir la demande avec précision.
Préférences régionales et en fonction de l'âge
Dans le paysage diversifié de la mode au Royaume-Uni, l'IA aide les détaillants à s'adapter aux différences régionales :
- Londres: Les styles cosmopolites et branchés dominent.
- Nord de l'Angleterre: Une mode pratique et décontractée est préférée.
- Écosse: Les textiles traditionnels comme le tartan restent très demandés.
- Zones rurales: Les styles distincts diffèrent souvent des centres urbains.
L'IA permet de personnaliser davantage les expériences en fonction des groupes d'âge :
- Génération Z: Fortement influencé par les tendances des médias sociaux.
- Les milléniaux: Donner la priorité à la durabilité et à la mode éthique.
- Génération X: Privilégier les pièces intemporelles et de qualité.
- Les baby-boomers: Privilégier le confort et la praticité.
Exemple concret : La connaissance du client par l'IA chez Marks & Spencer
Marks & Spencer (M&S) a intégré avec succès l'IA pour rester compétitif face à l'évolution des préférences des consommateurs. Grâce à son partenariat avec Microsoft, M&S exploite les données de son programme de fidélisation Sparks, de l'activité de navigation en ligne et des avis des clients pour offrir un marketing hyperciblé et une efficacité opérationnelle.
Les principaux résultats sont les suivants :
- Campagnes de marketing personnalisées: M&S envoie des courriels ciblés en fonction des habitudes d'achat des clients, par exemple en promouvant des produits écologiques auprès des clients soucieux du développement durable.
- Optimisation des stocks régionaux: L'IA aide M&S à ajuster les niveaux de stock pour répondre à la demande locale, par exemple en fournissant davantage de vestes imperméables à l'Écosse.
- Développement de produits spécifiques à l'âge: Les connaissances en matière d'IA ont conduit M&S à développer les vêtements de détente pendant le boom du travail à distance, une catégorie de plus en plus populaire auprès des Millennials.
- Prévision des tendances et analyse des sentiments: En analysant les médias sociaux et les commentaires des clients en temps réel, M&S s'adapte rapidement aux tendances, telles que l'essor de la mode inspirée du cottagecore.
M&S a déclaré une augmentation de 53,9% des ventes en ligne en 2021, l'IA jouant un rôle clé dans leur transformation numérique.
3. Prévision des tendances à l'aide de l'IA
L'IA est un outil essentiel pour prédire les tendances en analysant les médias sociaux, les données de recherche et les chiffres de vente. Elle aide les marques de mode à garder une longueur d'avance, à ne produire que ce qui se vendra et à réduire les déchets, renforçant ainsi la durabilité.
Comment l'IA prédit les tendances :
- Analyse des médias sociaux: L'IA analyse des millions de posts sur Instagram, TikTok et Pinterest pour identifier les styles et hashtags tendance, tels que #sustainability ou #cottagecore.
- Reconnaissance visuelle: La reconnaissance d'images alimentée par l'IA détecte des modèles dans les images des médias sociaux, aidant les marques à repérer les tendances émergentes, des vêtements de ville aux tenues de soirée.
- Analyse des sentiments: L'IA évalue l'opinion publique sur diverses tendances grâce aux hashtags et aux commentaires des utilisateurs, aidant ainsi les marques à évaluer l'opinion des consommateurs sur différents styles.
Influence sur la piste :
L'IA aide également les marques de mode à analyser les données issues des défilés comme ceux de la Semaine de la mode de Londres, en identifiant les coupes, les tissus et les couleurs clés qui se répercuteront dans la mode grand public.
Recherche en ligne et données sur les ventes :
L'IA analyse les requêtes de recherche et les données de vente pour prévoir l'intérêt des consommateurs. Des plateformes comme MODIFIÉ aident les marques à suivre et à comprendre les tendances des ventes, ce qui leur permet de réagir rapidement à l'évolution de la demande.
4. Efficacité opérationnelle grâce à l'IA dans le secteur de la mode
L'IA remodèle les opérations en aidant les marques de mode à optimiser les chaînes d'approvisionnement, à gérer les stocks et à mettre en place une tarification dynamique. Des marques comme Marks & Spencer et ASOS ont constaté une amélioration de la disponibilité des stocks, une réduction des démarques et une tarification en temps réel, ce qui leur confère un avantage concurrentiel dans un secteur en évolution rapide.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement :
Les analyses prédictives alimentées par l'IA prévoient la demande avec précision, aidant les marques à éviter la surproduction et à réduire les stocks excédentaires. L'IA permet d'optimiser les niveaux de stock et de réduire les coûts d'entreposage en prédisant quand et où les produits seront demandés.
Réduction des déchets et production durable
L'IA aide les détaillants de mode à mettre en œuvre des pratiques plus durables en prévoyant la demande avec précision, réduisant ainsi les déchets causés par la surproduction. En outre, elle identifie les possibilités de valorisation ou de recyclage des produits invendus, conformément à l'importance accordée par le Royaume-Uni à une mode respectueuse de l'environnement.
Exemple concret : Marks & Spencer
M&S a constaté une augmentation de 1,5% de la disponibilité des produits et une réduction de 5,9% des démarques après avoir intégré l'IA dans sa chaîne d'approvisionnement. Cela lui a permis de mieux répondre à la demande des consommateurs tout en réduisant les déchets.
Contrôle de qualité automatisé
La technologie de vision artificielle pilotée par l'IA permet de détecter les défauts en temps réel, garantissant que les vêtements répondent aux normes de qualité plus rapidement et avec plus de précision que les méthodes traditionnelles. Cela permet d'améliorer la cohérence de l'artisanat pour des marques britanniques de grande qualité comme Burberry.
Exemple concret : Burberry
Burberry utilise l'IA pour garantir l'uniformité de son emblématique motif à carreaux sur tous ses produits. La technologie de reconnaissance d'images pilotée par l'IA scanne les vêtements afin de maintenir l'uniformité, de préserver la qualité de Burberry et de renforcer l'identité de sa marque tout en empêchant la contrefaçon.
Photoshoot AI
La technologie de rendu d'images pilotée par l'IA automatise la création d'images de haute qualité de vêtements sur des modèles virtuels, éliminant ainsi le besoin de séances photos physiques. Cette solution est particulièrement avantageuse pour les entreprises dont les budgets sont limités, dont les produits sont rapidement renouvelés ou dont les gammes de produits sont étendues et pour lesquelles les séances de photos traditionnelles ne sont pas pratiques. En réduisant les coûts de production et les délais d'exécution, Photoshoot AI renforce l'efficacité opérationnelle et contribue à améliorer les taux de conversion, permettant ainsi aux marques de se rapprocher efficacement de leur public malgré les contraintes de budget ou de temps.
5. Stratégies de tarification dynamique
L'IA permet aux détaillants de mode d'ajuster les prix en fonction de facteurs tels que la demande du marché, les prix des concurrents et les niveaux de stock en temps réel.
Tarification personnalisée
L'IA adapte les stratégies de tarification à des segments de clientèle spécifiques, en proposant des réductions ou des promotions personnalisées basées sur le comportement d'achat, sans nuire à la rentabilité.
Exemple concret : Mango
Mango utilise les données de marché d'EDITED pour localiser les prix et optimiser les assortiments dans les différentes régions. En exploitant les données sur les prix et les tendances des concurrents, Mango ajuste ses gammes de produits et ses stratégies de prix en fonction de la demande régionale et des conditions du marché. Cela a permis à la marque de maintenir sa compétitivité et d'aligner ses offres sur les attentes des clients dans différents pays. L'outil a également amélioré l'efficacité en automatisant la collecte et l'analyse des données, ce qui a permis à Mango de gagner un temps précieux.
6. Le rôle de l'IA dans la gestion de l'expérience client
Les chatbots, les assistants virtuels et la réalité augmentée (RA) alimentés par l'IA sont en train de remodeler les interactions des clients avec les marques de mode. Ces outils fournissent des recommandations personnalisées, une assistance 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, et des essayages virtuels, autant d'éléments qui améliorent considérablement l'expérience d'achat tout en réduisant les retours.
Chatbots alimentés par l'IA
Les chatbots pilotés par l'IA comme celui d'ASOS Enki offrir un support client en temps réel et des recommandations de produits sur mesure. En analysant les préférences des clients, Enki améliore l'engagement en fournissant des suggestions pertinentes, que ce soit à partir de l'historique de navigation ou de requêtes spécifiques. L'une de ses principales caractéristiques est la recherche visuelle où les utilisateurs peuvent télécharger des images des articles qu'ils aiment. Le chatbot scanne ensuite le vaste inventaire d'ASOS pour trouver des produits similaires, ce qui permet aux clients de découvrir plus facilement les styles qui correspondent à leurs préférences.
Depuis son lancement, Enki a considérablement stimulé l'engagement des clients et les taux de conversion pour ASOS. En offrant une assistance personnalisée 24 heures sur 24, il aide les clients à naviguer dans la vaste gamme de produits (plus de 80 000 articles), améliorant ainsi le parcours d'achat et augmentant les ventes.
Réalité augmentée (RA)
La technologie AR améliore le shopping en ligne en permettant aux clients d'essayer virtuellement des vêtements et des accessoires. Cette expérience immersive offre un aperçu réaliste de l'aspect et de la coupe des vêtements, ce qui réduit l'incertitude et renforce la confiance dans les décisions d'achat. Par conséquent, la réalité augmentée contribue non seulement à réduire les taux de retour, mais aussi à améliorer la satisfaction des clients en leur offrant une expérience d'achat plus informée et interactive.
Exemple concret : L'outil d'achat en ligne de Burberry
La marque de mode de luxe Burberry a mis en œuvre la réalité augmentée pour enrichir son expérience d'achat en ligne. L'outil de RA de Burberry permet aux clients de placer des produits virtuels - tels que des sacs à main - dans leur espace personnel, ce qui leur permet de voir comment les articles s'intègrent dans leur garde-robe existante. Cette approche innovante de la visualisation des produits comble le fossé entre les achats en ligne et les achats physiques, ce qui permet d'accroître l'engagement des clients et d'augmenter les taux de conversion.
Essayez l'augmentation de l'avatar humain
Les clients n'ont qu'à télécharger une photo de leur tête et leurs mensurations de base pour voir instantanément plusieurs produits réalistes et flatteurs sur eux-mêmes. Zyler exploite l'IA avancée pour combiner ces données avec les images de vos produits et les tableaux de tailles, créant ainsi une expérience de cabine d'essayage virtuelle transparente.
Recherche de taille et d'ajustement
Les outils de recherche de taille et d'ajustement sont essentiels dans le commerce électronique, car ils aident les clients à choisir la bonne taille de vêtements en leur proposant des recommandations personnalisées basées sur leurs mensurations, leurs achats précédents, des comparaisons de marques ou la correspondance entre les dimensions corporelles et l'UGS. Il y a sont un tableau de ces outils qui regarder similaire à l'avant mais tout fonctionne très bien. différemment à l'arrière fin.
Ces outils renforcent la confiance des clients, réduisent les taux de retour et améliorent l'expérience d'achat en éliminant les erreurs de taille.
En outre, ils fournissent aux détaillants des données précieuses sur les préférences des clients, ce qui facilite la conception des produits et la gestion des stocks, tout en augmentant les taux de conversion en donnant aux acheteurs l'assurance dont ils ont besoin pour effectuer un achat.
Détermination de la pointure des chaussures
Mesure les dimensions du pied à partir d'une simple photo prise avec l'appareil photo d'un téléphone et les fait correspondre à la référence de la chaussure. Les Trouver une pointure apprend en permanence à partir des données relatives aux ventes et aux retours, améliorant ainsi la précision au fil du temps.
Exemple concret : Reebok
La grande marque de chaussures Reebok utilise Trouver une pointure pour s'assurer que les clients prennent la bonne pointure lorsqu'ils commandent des chaussures en ligne, ce qui réduit les retours et augmente les conversions car les clients sont plus sûrs de leur achat.
7. personnalisation à grande échelle
L'IA favorise la personnalisation de masse, permettant aux clients de concevoir des vêtements personnalisés à grande échelle. Cela permet non seulement d'améliorer l'expérience client, mais aussi de favoriser la fidélité à la marque en proposant des produits uniques et sur mesure.
Exemple concret : Unmade et New Balance
Unmade s'est associé à New Balance Team Sports pour rationaliser le processus de personnalisation des vêtements d'équipe. En utilisant la plateforme d'Unmade, New Balance permet aux équipes de personnaliser leurs uniformes et leurs équipements tout en maintenant une production efficace et des opérations de chaîne d'approvisionnement. Cette collaboration a permis à New Balance d'élargir son offre de vêtements de sport personnalisés pour les équipes sans sacrifier la rapidité ou la qualité. La plateforme simplifie la personnalisation, réduit les délais et permet une personnalisation de masse à grande échelle.
Conclusion : L'adoption de l'IA pour un avantage concurrentiel dans la mode britannique
L'IA transforme toutes les facettes de l'industrie de la mode, de l'efficacité opérationnelle à l'engagement des clients. En exploitant l'IA, des marques comme Marks & Spencer et ASOS renforcent leurs chaînes d'approvisionnement, améliorent le contrôle de la qualité et restent compétitives grâce à des stratégies de prix dynamiques.
Les outils alimentés par l'IA, tels que les assistants virtuels et la réalité augmentée, améliorent l'expérience des clients en leur offrant des parcours d'achat transparents et personnalisés. Parallèlement, la personnalisation pilotée par l'IA permet aux marques de proposer des produits sur mesure à grande échelle, créant ainsi des liens émotionnels plus profonds avec les consommateurs.
Alors que les technologies de l'IA continuent d'évoluer, les marques de mode britanniques ont l'occasion de prendre la tête de l'innovation. En adoptant l'IA, elles peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, répondre à la demande croissante de personnalisation et de durabilité, et s'assurer de rester en tête d'un marché de plus en plus concurrentiel.
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