介绍

人工智能（AI）已经席卷了一系列领域，能够通过创新技术、更高效的运营流程以及获取客户和行业洞察，为公司带来革命性变革，从而提供了极具前景的竞争优势。

对于一个建立在创新能力和表达能力之上的行业来说，人工智能自动化最初似乎并不是时尚领袖们使用的一个有吸引力的工具。然而，随着我们进入一个超数字时代，与使用传统方法的竞争对手相比，这些应用程序有能力转变业务，从而产生显著的行业增长和收入。

让我们来看看这些不同的人工智能应用程序，以及企业如何开发定制策略来补充其特定的商业模式。

1.视觉营销2。消费者个性化3。视觉搜索4。打击假冒商品5。生产力提高6。趋势预测7。物流产品改进8。库存计算9。定价调整10。使用聊天机器人的交互式客户服务11。确定最佳目标前景12。结论

1.视觉营销

时尚品牌早就认识到了店面设计吸引消费者的价值。正如营销人员对实体销售空间的风景和视觉流的几乎每一个部分所倾注的辛勤关怀一样，视觉营销也在数字世界中迅速扎根。现在，视觉营销与实体店保持一致，帮助公司建立品牌和故事，利用这两种理念优化消费者互动。

Visual Merchandising通过网络发送数据，以在正确的位置向正确的用户群体展示正确的产品、正确的样式。

品牌将设计元素融入其数字店面的方式发展了品牌与消费者之间的关系纽带，这对推动客户获取至关重要。

2.客户个性化

随着越来越全面的数据处理，设计师也在使用AI分析来超个性化购物体验。以下是个人人工智能的一些例子：

• 服装设计：AI使用一种优化算法，分析以前的风格和可能的趋势，开发出新的综合服装设计，包括缝纫图案。零售商可以选择将人工智能设计的服装直接提交给制造公司，或将其作为简化图案制作和试穿过程的附加步骤。Stitch Fix是一个利用高级数据分析来提供个性化的品牌。Stitch Fix的客户首先填写一份风格简介，以形成他们对时尚的喜好和厌恶的基线。在提供了推荐基准之后，应用程序要求客户确定最符合其价格和风格偏好的产品，直到选择“修复”。
• 个性化推荐：其他品牌使用人工智能，通过推荐功能来推动其他产品的流量。例如，亚马逊报告称，根据其向客户定制此类推荐的能力，其推荐引擎占总收入的55%。

在算法建模和人工智能之前，由于需要大量数据来将研究结果提炼成有洞察力的东西，使用这种技术几乎是不可能的。现在，品牌利用新兴技术的知识和计算资源来识别购物者的需求，并根据其过去的历史、购买情况、喜爱的颜色、质地以及其他风格口味来影响他们的体验。

3.视觉搜索

考虑一下这个场景：在散步时，你看到有人穿着你见过的最漂亮的鞋子。你想要同一双，但你不知道他们穿的是什么牌子的，也不知道在哪里可以找到。你可以上网搜索，但你只会得到一些通常毫无意义的结果，而且你离找到下一双你最喜欢的运动鞋也不远了。

与基于文本的搜索一样，视觉搜索解释和识别用户输入（在本例中是图像），并提供最合适的搜索结果。然而，视觉搜索并不像传统的文本搜索那样要求人类像程序员一样思考，而是切换脚本。现在，在人工智能的指导下，计算机可以从人类那里听到、解释和获取视觉线索。

许多使用这种定制机器学习模型的品牌将照片“标签”与广泛的产品目录相连接，然后显示类似的搜索结果以及相关建议-例如，具有类似样式、剪裁、颜色或图案的项目。

4.打假

当搜索大量在线市场时，普通客户很难识别第三方供应商的假冒产品。当顾客购买的产品看起来是正品，但表现不佳时，会留下不好的味道，并对消费者对品牌的看法产生负面影响。

一些品牌利用各种在线市场的大型数据集和照片，并使用人工智能来评估和确定潜在的假冒商品。诸如账户的过账率、销售的商品类型以及对所述商品的虚假评论等标准都被用来指向造假者。

5.提高生产力

人工智能技术的一个主要优势是，它允许时尚公司自动化通常由人类完成的日常或世俗活动。数据录入和客户服务等任务现在可以由人工智能执行，让人类专注于更具战略意义的任务。数据自动化最终会提高生产力，我们将在下面讨论这一点，这也会带来额外的好处。

• 智能信息系统：多渠道零售使商店的运营变得复杂。商店员工在仓库中有几个职位。他们的角色不再局限于获取、存储和处理库存。他们需要提供产品信息，跟踪促销活动并管理商品。零售人工智能将通过自动化后台操作和保留详细账户以方便访问信息来简化仓库经理的工作。
• 退货减少：售出商品的退货是整个时尚行业的一个主要痛点。有了AI支持的定制和产品规格，今天的零售消费者更加了解情况，不太可能购买错误的服装产品。从本质上讲，这减少了退货项目，也增加了消费者的忠诚度。

6.趋势预测

通过监控设计元素，如颜色、材料、趋势和图案，以及过去的零售成功和未来的绩效指标，人工智能增强并为时尚产品创造的创新决策阶段提供信心。

使用AI和ML平台的品牌现在能够发现快速变化的时尚趋势，并比传统时尚零售商更快地将新的时尚产品带到百货公司。因此，Zara和H&M等成功的公司通过识别季节性需求，更快地为零售买家提供即时满足。

有两种重要趋势，时尚零售商希望使用AI技术进行计算：

• 上市时间速度：评估产品预计上市的时间。
• 产品类型：评估预计在特定时间段内销售最多的服装类型和款式。

7.物流流程改进

当然，只有在货架上有商品出售的情况下，企业才会扩张。为了有效利用这些新数据保持竞争力，公司需要更新其供应链流程。

• 店内用途：人工智能和提高结构化环境中的生产力，这些环境需要多个通常划分的流程，如供应链。人工智能和自动化辅助的预测、库存安排和补货、订单交付和退货，有助于店内员工在消费者需要时获得他们想要的商品。
• 发货优化：借助于供应链跟踪解决方案，消费者可以在任何阶段跟踪其发货情况，从下单到发货、运输和配送。完善的路线管理计划有助于提前准备日常配送，为驾驶员分配任务，确保高效可靠地配送包裹，确保整体愉快的购物体验。

8.存货计算

生产性库存管理的核心是保持适当库存之间的微妙平衡，以确保公司成功运营，同时防止过度库存，这会束缚关键资本并造成浪费。

我们的库存处理方式正处于大动荡的边缘。这场革命是大量实时数据可用性的结果，这些数据现在不断在互联网和云计算系统的互联世界中生成。

以下是人工智能如何协助库存计算的一些示例：

• 产品分类：基于人工智能的预测预测使服装零售商能够从了解现有消费者行为中获利，并帮助零售商对销售最好和最差的产品进行分类，并相应地安排库存。
• 预测需求：品牌可以使用基于AI时间序列预测模型构建的库存控制系统，该模型可以估计未来几天所有库存物品的需求情况。
• 重新库存自动化：人工智能不断订购正确数量的原材料以满足生产订单，分销商可以结合数据集预测潜在的货物需求，从而使这些公司能够做出明智的战略选择并最大限度地减少浪费。

9.定价调整

成功的定价策略是每个零售商业绩的关键支柱之一。那些根据自己的“直觉”和一些传统指标来定价的人可能会很快落后。数据驱动的决策是零售业不可避免的未来，基于AI的价格优化是这场革命的主要因素之一。

在零售等价格敏感的市场，人工智能解决方案可以提供有用的定价策略知识。这些应用程序允许企业在确定其商品的最佳价格之前评估各种定价模型的效用。

零售商也可能根据季节性模式、竞争性商品和市场需求改变价格。如果我们考虑到它将产生的长期收益，那么对这项技术进行投资肯定是值得的。

10.与聊天机器人互动的客户服务

创建交互式聊天系统是一种完美的方式，可以使用人工智能技术，同时增强时尚行业的客户体验和互动。电子商务中的聊天机器人可以提供客户和零售商之间缺失的联系，为每个用户创造个性化的方法，同时保持在线购物的便利性。

聊天机器人使用机器学习与客户交谈，回答常见问题，并引导他们找到有用的答案和结果。这些机器人反过来收集有价值的客户数据，可用于支持未来的业务决策。

许多品牌，如Victoria Secret、Tommy Hilfiger和Burberry，都使用网站和Facebook Messenger聊天机器人提供促销活动，并引导客户购买新发布的产品。

11.确定最佳目标前景

分析客户行为有助于营销人员开发最合适的产品，将其销售给合适的客户，并了解谁最有可能完成购买。这是通过销售线索评分实现的，营销人员根据客户对品牌的价值对客户进行评分。通过这种方式识别和评估潜在客户，营销人员可以制定最成功的潜在客户开发策略。

为了全面了解客户，品牌需要统一所有来源的数据：在线、网络、店内和外部报告。人工智能将为每个客户实时定义、清理、统一和丰富这些数据。

当完成这项工作时，所收集的数据被用来估计消费者的行为，而很少有人参与。例如，它可以告诉他们，在某件夹克上市当天在网上购买的人更有可能收到电子邮件折扣，而不是实物邮件促销。

结论

人工智能和机器学习创新有几种方式对全球时尚行业产生积极影响，包括使用在线时尚助手来增强客户服务、预测预测趋势、定制产品、改进物流运营以及为产品制造创造更可持续的解决方案。

使用这些技术的领先服装品牌不断增加的投资证明了人工智能的巨大市场潜力。随着我们迈向数字化时代，开始利用人工智能提供的一些惊人工具符合时尚公司的最大利益。与现有最先进人工智能在现实世界中的每一次使用一样，它必须与人类指导紧密结合，并作为方法的一部分使用——它不能取代方法。

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