Quello che ogni marchio di abbigliamento dovrebbe sapere sull'IA nell'e-commerce
L'Intelligenza Artificiale (IA) sta rimodellando l'e-commerce della moda, trasformando tutto, dalle esperienze di shopping personalizzate alla riduzione operativa e alla razionalizzazione degli affari. Tecnologie come l'apprendimento automatico, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale permettono ai marchi di comprendere meglio le preferenze dei consumatori, ottimizzare le operazioni e rispondere rapidamente alle tendenze del mercato.
Con la metà dei britannici che acquista abiti online e il mercato della moda del Regno Unito previsto per raggiungere 152 miliardi di sterline entro il 2024, L'IA non è più una novità tecnologica ma una necessità strategica per i rivenditori che mirano a prosperare in questo panorama sempre più competitivo.
Secondo un recente studio di IMRG & Hive, Il 75% dei rivenditori di moda prevede di investire in IA nei prossimi 24 mesi., dimostrando l'importanza dell'IA per migliorare l'esperienza del cliente, semplificare le operazioni e aumentare le vendite.
Vedi come ASOS, Marks & Spencer, Burberry e Unmade stanno già sfruttando l'IA per la personalizzazione, la previsione delle tendenze e il miglioramento dell'interazione con i clienti. Questo articolo esplora come l'IA sta ridefinendo il retail di moda, con esempi reali del suo straordinario potere.
1. Personalizzazione su larga scala nel settore dell'e-commerce di moda con l'IA
Uno dei contributi più significativi dell'IA alla moda nell'e-commerce è fornire esperienze di acquisto iper-personalizzate su larga scala. Gli algoritmi di apprendimento automatico e l'analisi dei dati permettono ai marchi di creare raccomandazioni su misura basate sulle preferenze individuali, sulla cronologia di navigazione e sugli acquisti passati.
Come ASOS Utilizza l'IA per la Personalizzazione
- Classificazione del ProdottoASOS utilizza reti neurali profonde per classificare i prodotti in base ad attributi come colore, stile e occasione. Questo semplifica la scoperta dei prodotti permettendo ai clienti di filtrare facilmente tra ampie gamme di prodotti.
- Filtraggio Collaborativo & Personalizzazione Basata sulla SessioneASOS identifica modelli negli articoli acquistati frequentemente analizzando le interazioni cliente-prodotto. Il sistema regola dinamicamente le raccomandazioni in tempo reale in base al comportamento di navigazione, garantendo suggerimenti pertinenti durante ogni sessione.
- Modello Ibrido per Nuovi ProdottiPer nuovi articoli senza dati storici, ASOS combina gli attributi del prodotto con le interazioni dei clienti per raccomandare stili freschi.
- API Raccomandazioni di MarcaAlimentato da Azure Machine Learning, l'API di ASOS offre suggerimenti di marca personalizzati basati sulla cronologia di navigazione e acquisto del cliente.
- Acquista il Look (BTL)L'IA alimenta lo strumento di vendita incrociata di ASOS, addestrato su 600.000 outfit curati da stilisti. Consiglia articoli complementari per completare i look dei clienti.
- Assistente alla VestibilitàL'Assistente di Misura personalizza le raccomandazioni di taglia basandosi sui dati dei clienti, riducendo i resi.
- Ricerca visiva: Style Match permette agli utenti di caricare immagini e ricevere suggerimenti di prodotti guidati dall'IA, semplificando il processo di scoperta.
2. Approfondimenti Migliorati sui Clienti Attraverso l'IA
L'IA fornisce ai marchi di moda approfondimenti dettagliati sul comportamento dei consumatori analizzando l'attività online, la cronologia degli acquisti e le tendenze regionali. Questo permette ai rivenditori di personalizzare il marketing, ottimizzare le scorte e prevedere accuratamente la domanda.
Preferenze Regionali e Basate sull'Età
Nel variegato panorama della moda nel Regno Unito, l'IA aiuta i rivenditori a soddisfare le differenze regionali:
- LondraStili cosmopoliti, guidati dalle tendenze, dominano.
- Nord dell'InghilterraSi preferisce la moda pratica e casual.
- ScoziaI tessuti tradizionali come il tartan rimangono molto richiesti.
- Aree RuraliGli stili distintivi spesso differiscono dai centri urbani.
L'IA personalizza ulteriormente le esperienze in base ai gruppi di età:
- Generazione ZFortemente influenzato dalle tendenze dei social media.
- MillennialsDai priorità alla sostenibilità e alla moda etica.
- Generazione XPreferisci pezzi senza tempo di alta qualità.
- Baby BoomersDai priorità al comfort e alla praticità.
Esempio Pratico: Le intuizioni dei clienti guidate dall'IA di Marks & Spencer
Marks & Spencer (M&S) ha integrato con successo l'IA per rimanere competitiva man mano che evolvono le preferenze dei consumatori. Attraverso la sua partnership con Microsoft, M&S sfrutta i dati del suo programma di fedeltà Sparks, l'attività di navigazione online e le recensioni dei clienti per fornire un marketing iper-targetizzato e un'efficienza operativa.
I risultati chiave includono:
- Campagne di Marketing PersonalizzateM&S invia email mirate basate sulle abitudini di acquisto dei clienti, come la promozione di prodotti eco-compatibili a clienti focalizzati sulla sostenibilità.
- Ottimizzazione Regionale delle ScorteL'IA aiuta M&S a regolare i livelli di stock per soddisfare la domanda locale, come fornire più giacche impermeabili alla Scozia.
- Sviluppo di Prodotti Specifici per EtàLe intuizioni dell'IA hanno portato M&S ad espandere l'abbigliamento da casa durante il boom del lavoro remoto, una categoria sempre più popolare tra i Millennials.
- Previsione delle Tendenze e Analisi del SentimentoAnalizzando i social media e le recensioni dei clienti in tempo reale, M&S si adatta rapidamente alle tendenze, come l'ascesa della moda ispirata al cottagecore.
M&S ha riportato un aumento del 53,9% delle vendite online nel 2021, con l'IA che svolge un ruolo chiave nella loro trasformazione digitale.
3. Previsione delle Tendenze Alimentata dall'IA
L'IA è uno strumento fondamentale per prevedere le tendenze analizzando i social media, i dati di ricerca e le cifre di vendita. Aiuta i marchi di moda a rimanere in testa, a produrre solo ciò che venderà e a ridurre gli sprechi, migliorando la sostenibilità.
Come l'IA Predice le Tendenze:
- Analisi dei Social MediaL'IA analizza milioni di post su Instagram, TikTok e Pinterest per identificare stili e hashtag di tendenza, come #sustainability o #cottagecore.
- Riconoscimento VisivoIl riconoscimento di immagini alimentato da intelligenza artificiale rileva i modelli nelle immagini dei social media, aiutando i marchi a individuare le tendenze emergenti, dall'abbigliamento streetwear a quello formale.
- Analisi del SentimentoL'IA valuta l'opinione pubblica su varie tendenze attraverso hashtag e commenti degli utenti, aiutando i marchi a capire come i consumatori si sentono riguardo a diversi stili.
Influenza della Pista:
L'IA aiuta anche i marchi di moda ad analizzare i dati provenienti dalle sfilate di moda come la London Fashion Week, identificando i tagli chiave, i tessuti e i colori che si diffonderanno nella moda mainstream.
Ricerca Online e Dati di Vendita:
L'IA analizza le ricerche e i dati di vendita per prevedere l'interesse dei consumatori. Piattaforme come MODIFICATO Aiuta i marchi a monitorare e comprendere le tendenze di vendita, garantendo che rispondano rapidamente alla domanda in cambiamento.
4. Efficienza operativa attraverso l'IA nella moda
L'IA sta ridefinendo le operazioni aiutando i marchi di moda a ottimizzare le catene di approvvigionamento, gestire l'inventario e implementare prezzi dinamici. Marchi come Marks & Spencer e ASOS hanno visto una maggiore disponibilità di stock, una riduzione dei ribassi e prezzi in tempo reale, dandogli un vantaggio competitivo in un'industria in rapido movimento..
Ottimizzazione della Catena di Fornitura:
Le analisi predittive alimentate da AI prevedono la domanda con precisione, aiutando i marchi a evitare la sovrapproduzione e a ridurre l'eccesso di inventario. L'AI aiuta a ottimizzare i livelli di stock e a ridurre i costi di magazzino prevedendo quando e dove i prodotti saranno richiesti.
Riduzione dei Rifiuti e Produzione Sostenibile
L'IA assiste i rivenditori di moda nell'implementare pratiche più sostenibili prevedendo accuratamente la domanda, riducendo lo spreco causato dalla sovrapproduzione. Inoltre, identifica opportunità per riciclare o riutilizzare i prodotti invenduti, allineandosi con l'attenzione del Regno Unito alla moda eco-consapevole.
Esempio Pratico: Marks & Spencer
M&S ha registrato un aumento del 1,5% nella disponibilità dei prodotti e una riduzione del 5,9% nei ribassi dopo aver integrato l'IA nella sua catena di approvvigionamento. Questo ha permesso loro di soddisfare meglio la domanda dei consumatori riducendo allo stesso tempo gli sprechi.
Controllo Qualità Automatizzato
La tecnologia di computer vision guidata dall'IA permette la rilevazione di difetti in tempo reale, assicurando che i capi soddisfino gli standard di qualità più velocemente e accuratamente rispetto ai metodi tradizionali. Questo migliora la coerenza nella maestria artigianale per marchi britannici di alta qualità come Burberry.
Esempio Pratico: Burberry
Burberry utilizza l'IA per garantire che il suo iconico motivo a quadri sia coerente su tutti i prodotti. La tecnologia di riconoscimento delle immagini guidata dall'IA esamina i capi per mantenere l'uniformità, sostenendo la qualità di Burberry e rafforzando la sua identità di marca, oltre a prevenire la contraffazione.
Servizio fotografico AI
La tecnologia di rendering di immagini guidata dall'IA automatizza la creazione di immagini di alta qualità di abiti su modelli virtuali, eliminando la necessità di servizi fotografici fisici. Questa soluzione è particolarmente vantaggiosa per le aziende con budget limitati, rapidi cambi di prodotto o linee di prodotto estese dove i servizi fotografici tradizionali sono impraticabili. Riducendo i costi di produzione e i tempi di risposta, Servizio fotografico AI Migliora l'efficienza operativa e aiuta a migliorare i tassi di conversione, consentendo ai marchi di connettersi efficacemente con il loro pubblico nonostante i vincoli di budget o di tempo.
5. Strategie di Prezzi Dinamici
L'IA consente ai rivenditori di moda di regolare i prezzi basandosi su fattori come la domanda di mercato, il prezzo della concorrenza e i livelli di inventario in tempo reale.
Prezzi personalizzati
L'IA adatta le strategie di prezzo a specifici segmenti di clienti, offrendo sconti o promozioni personalizzati in base al comportamento di acquisto senza compromettere la redditività.
Esempio Pratico: Mango
Mango utilizza i dati di mercato di EDITED per localizzare i prezzi e ottimizzare gli assortimenti in diverse regioni. Sfruttando i dati sui prezzi dei concorrenti e le tendenze, Mango adatta le combinazioni di prodotti e le strategie di prezzo in base alla domanda regionale e alle condizioni di mercato. Questo ha aiutato il marchio a mantenere la competitività e ad allineare le sue offerte con le aspettative dei clienti in vari paesi. Lo strumento ha anche migliorato l'efficienza automatizzando la raccolta e l'analisi dei dati, risparmiando a Mango tempo prezioso.
6. Il ruolo dell'IA nella gestione dell'esperienza del cliente
I chatbot alimentati da AI, gli assistenti virtuali e la realtà aumentata (AR) stanno ridisegnando le interazioni dei clienti con i marchi di moda. Questi strumenti forniscono raccomandazioni personalizzate, supporto 24/7 e prove virtuali, tutti elementi che migliorano notevolmente l'esperienza di acquisto riducendo al contempo i resi.
Chatbot Potenziati dall'IA
Chatbot guidati da intelligenza artificiale come quello di ASOS. Enki Offri supporto al cliente in tempo reale e raccomandazioni di prodotti personalizzate. Analizzando le preferenze dei clienti, Enki migliora l'engagement fornendo suggerimenti pertinenti, sia attraverso la cronologia di navigazione che le richieste specifiche. Una delle sue caratteristiche chiave è la ricerca visiva capacità, dove gli utenti possono caricare immagini di articoli che piacciono loro. Il chatbot quindi esamina l'ampio inventario di ASOS per trovare prodotti simili, rendendo più facile per i clienti scoprire stili che corrispondono alle loro preferenze.
Da quando è stato lanciato, Enki Ha significativamente aumentato l'interazione dei clienti e i tassi di conversione per ASOS. Offrendo assistenza personalizzata 24 ore su 24, aiuta i clienti a navigare nell'ampia gamma di prodotti (oltre 80.000 articoli), migliorando in definitiva il percorso di acquisto e aumentando le vendite.
Realtà Aumentata (AR)
La tecnologia AR migliora lo shopping online permettendo ai clienti di provare virtualmente vestiti e accessori. Questa esperienza immersiva offre un'anteprima realistica di come gli indumenti appariranno e si adatteranno, riducendo l'incertezza e aumentando la fiducia nelle decisioni di acquisto. Di conseguenza, l'AR non solo aiuta a ridurre i tassi di reso, ma aumenta anche la soddisfazione del cliente fornendo un'esperienza di acquisto più informata e interattiva.
Esempio Pratico: Strumento di Shopping AR di Burberry
Il marchio di moda di lusso Burberry ha implementato la realtà aumentata per arricchire la sua esperienza di shopping online. Lo strumento AR di Burberry permette ai clienti di posizionare prodotti virtuali - come borse - all'interno dei loro spazi personali, permettendogli di vedere come gli articoli si adattano al loro guardaroba esistente. Questo approccio innovativo alla visualizzazione dei prodotti colma il divario tra lo shopping online e quello fisico, portando ad un aumento dell'interazione dei clienti e a tassi di conversione più alti.
Prova con l'Augmentazione dell'Avatar Umano
I clienti caricano semplicemente un primo piano e le misure di base per vedere immediatamente su di loro stessi più prodotti realistici e lusinghieri. Zyler Sfrutta l'IA avanzata per combinare questi input con le immagini del tuo prodotto e le tabelle delle taglie, creando un'esperienza di camerino virtuale senza soluzione di continuità.
Trovatori di Misure e Vestibilità
Gli strumenti di ricerca della taglia e della vestibilità sono essenziali nell'e-commerce, aiutando i clienti a scegliere la taglia giusta per i vestiti offrendo raccomandazioni personalizzate basate su misure del corpo, acquisti precedenti, confronti di marche o allineando le dimensioni del corpo con SKU. Lì sono un array di questi strumenti che guarda simile Alla fronte fine ma tutto lavoro molto diversamente nel retro fine.
Questi strumenti aumentano la fiducia dei clienti, riducono i tassi di reso, e migliorano l'esperienza di acquisto eliminando le incertezze relative alle taglie.
Inoltre, forniscono ai rivenditori dati preziosi sulle preferenze dei clienti, aiutando nella progettazione dei prodotti e nella gestione delle scorte, aumentando al contempo i tassi di conversione dando ai clienti la sicurezza di cui hanno bisogno per completare un acquisto.
Trovatore della Misura delle Calzature
Misura le dimensioni del piede da una singola foto scattata con la fotocamera del telefono e le abbina allo SKU della scarpa. Il Trova il numero di scarpe Impara continuamente dai dati di vendita e resi, migliorando la precisione nel tempo.
Esempio Reale: Reebok
Il marchio leader di calzature Reebok utilizza Trova il numero di scarpe Per garantire che i clienti ottengano la giusta misura di scarpa quando ordinano scarpe online, il che riduce i resi e aumenta le conversioni poiché i clienti sono più sicuri del loro acquisto.
7. Personalizzazione su Larga Scala
L'IA sta potenziando la personalizzazione di massa, permettendo ai clienti di progettare capi personalizzati su larga scala. Questo non solo eleva l'esperienza del cliente, ma promuove anche la fedeltà al marchio offrendo prodotti unici e su misura.
Esempio Pratico: Unmade e New Balance
Unmade ha collaborato con New Balance Team Sports per semplificare il processo di personalizzazione dell'abbigliamento sportivo di squadra. Utilizzando la piattaforma di Unmade, New Balance consente alle squadre di personalizzare divise e attrezzature mantenendo efficienti la produzione e le operazioni della catena di fornitura. Questa collaborazione ha aiutato New Balance a espandere le offerte di abbigliamento sportivo personalizzato di squadra senza sacrificare velocità o qualità. La piattaforma semplifica la personalizzazione, riduce i tempi di consegna e supporta la personalizzazione di massa su larga scala.
Conclusione: Accogliere l'IA per un Vantaggio Competitivo nella Moda UK
L'IA sta trasformando ogni aspetto dell'industria della moda, dall'efficienza operativa all'interazione con i clienti. Sfruttando l'IA, marchi come Marks & Spencer e ASOS stanno potenziando le loro catene di approvvigionamento, migliorando il controllo della qualità e rimanendo competitivi con strategie di prezzi dinamici.
Gli strumenti alimentati dall'intelligenza artificiale, come gli assistenti virtuali e la realtà aumentata, stanno migliorando le esperienze dei clienti offrendo percorsi di acquisto fluidi e personalizzati. Allo stesso tempo, la personalizzazione guidata dall'IA permette ai marchi di offrire prodotti su misura su larga scala, creando connessioni emotive più profonde con i consumatori.
Mentre le tecnologie AI continuano a evolvere, i marchi di moda del Regno Unito hanno l'opportunità di guidare la carica nell'innovazione. Abbracciando l'IA, possono migliorare l'efficienza operativa, soddisfare la crescente domanda di personalizzazione e sostenibilità, e assicurarsi di rimanere in vantaggio in un mercato sempre più competitivo.
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