ИИ в фэшн-индустрии: как Hunkemöller использует искусственный интеллект для анализа клиентского поведения, оптимизации ценообразования и кластеризации магазинов

Искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет индустрию моды. Пока одни компании выжидают, другие предпринимают смелые шаги.

В этом выпуске серии материалов «ИИ в индустрии моды» FashionUnited беседует с Гордоном Смитом, техническим директором голландского бельевого бренда Hunkemöller.

1. Каково ваше видение ИИ и для чего Hunkemöller его использует?

ИИ стал неотъемлемой частью современных организаций, особенно в модной индустрии. Компании, которые ещё не работают с ИИ, безнадёжно отстают. Чтобы сохранять конкурентоспособность, ИИ необходимо внедрять в бизнес-процессы и постоянно развивать.

За полтора года наша команда по работе с данными выросла с трёх до 12 человек. Мы применяем ИИ на всех этапах нашей цепочки создания ценности — от разработки продукта и дизайна до продаж и аналитики.

2. Можете привести конкретные примеры?

В настоящее время на этапе дизайна мы экспериментируем с 3D-моделированием. Просмотр изделий полностью в цифровом формате и в режиме 360 градусов позволяет нам кардинально сократить количество физических образцов из Азии. Наша цель — один сэмпл вместо четырёх-пяти на каждый дизайн/стиль. Это экономит время и затраты.

ИИ также помогает нам с классификацией изображений. На фотографиях нижнего белья иногда изображено много обнажённого тела, поэтому Google может помечать их как «контент для взрослых», что негативно сказывается на нашей видимости в поиске. С помощью ИИ мы можем заранее спрогнозировать, какие фотографии, скорее всего, будут отклонены, а какие можно безопасно публиковать в сети.

Ещё одно важное применение — эластичность цен. Возьмём, к примеру, «Чёрную пятницу». Если раньше мы начинали уценять товары в ноябре, основываясь на интуиции, то теперь этот процесс полностью управляется данными. Модели machine learning точно определяют, когда и на какую сумму следует или не следует снижать цену на товар. Это доказуемо обеспечивает более высокую маржинальность.

Мы также используем ИИ для анализа отзывов клиентов. Совместно с Google мы разработали инструмент, который автоматически переводит сотни тысяч отзывов и определяет их тональность. Это помогло нам выявить основные источники недовольства клиентов и оперативно их устранить.

Кроме того, мы работаем над кластеризацией магазинов, в рамках которой ИИ определяет, какие торговые точки обслуживают схожие профили клиентов. Группируя магазины на основе данных, можно гораздо точнее адаптировать ассортимент для каждого кластера. Такой анализ иногда требует обработки миллиардов записей — задача, которую невозможно было выполнить вручную.

3. Каковы результаты внедрения ИИ на данный момент?

За последние годы Hunkemöller прошёл через масштабную трансформацию данных. У нас было более 25 различных источников данных, которые три-четыре года назад были объединены в единую центральную базу. Мы буквально сидели на золотой жиле данных, но не могли ею воспользоваться. Объединение всех этих источников было колоссальной задачей, но теперь мы пожинаем плоды. Это дало нам новую информацию, например, о закономерностях в покупательском поведении, выявленных благодаря кластеризации магазинов.

Следующий шаг — полноценно активировать все эти новые инсайты, так же, как мы это сделали с отзывами клиентов.

4. Какие уроки вы извлекли и с какими трудностями столкнулись?

Самый важный урок: ваши мастер-данные должны быть в полном порядке. Если данные некорректны, то работает принцип ‘shit in, shit out’ (мусор на входе — мусор на выходе). Например, для анализа эластичности цен и кластеризации магазинов нам пришлось значительно tweak (доработать) наши данные. Чтобы вы понимали, на создание прочного фундамента у нас ушло два года крови, пота и слёз.

Ещё одна серьёзная проблема, связанная с ИИ, — это его внедрение в рабочие процессы. Использование ИИ в крупной организации сильно отличается от того, как мы применяем его в личных целях. Попросить бытовой ИИ, такой как ChatGPT, составить маршрут путешествия — просто; использовать его профессионально — совсем другое дело. Например, как научить 6500 сотрудников писать качественные prompts (запросы)?

Сейчас мы разрабатываем тренинги и руководства, чтобы повысить компетенции сотрудников в области ИИ. Мы также формируем централизованную стратегию по ИИ, чтобы команды не работали с разрозненными инструментами. Эта координация имеет решающее значение, и многие компании, вероятно, с этим согласятся.

5. Каковы дальнейшие планы Hunkemöller в области ИИ?

Я недавно читал отчёт, в котором говорится, что 90% компаний уже работают с ИИ, но 67% из них всё ещё находятся в режиме pilot mode (пилотного тестирования). Это очень узнаваемая ситуация. В плане получения инсайтов Hunkemöller находится на передовой, но в других областях мы всё ещё на этапе исследования.

Одна из областей, которую мы только начинаем изучать, — это creative AI (генеративный ИИ для творчества). Хотя физические съёмки остаются незаменимыми для создания магии, эмоций и атмосферы, в будущем ИИ сможет их поддерживать и трансформировать. Он может расширить творческие возможности или повысить эффективность, например, за счёт сокращения поездок.

Кроме того, мы хотим использовать ИИ для оптимизации нашего маркетинг-микса и лучшего понимания окупаемости рекламных кампаний.

6. В чём вы видите главные возможности для применения ИИ в моде?

Наибольшие возможности лежат в творческой сфере. Возьмём анализ трендов: что следует разрабатывать, какие новые дизайны появляются, в каком направлении движется рынок? ИИ может создавать мудборды или преобразовывать лекала в 3D-дизайн. Эта технология уже существует, но в индустрии моды она пока почти не используется в промышленных масштабах.

Европейские игроки, такие как Zara и Loavies, и китайские гиганты, как Shein и Temu, имеют очень короткие сроки от дизайна до поставки — часто всего несколько недель или даже дней. Мы не можем конкурировать с такой скоростью. Дизайн и производство нижнего белья полностью осуществляются in-house и являются более сложными процессами, чем изготовление футболки или джемпера. Тем не менее, наш time-to-market (время вывода продукта на рынок) может и должен быть короче, и я убеждён, что ИИ сыграет в этом ключевую роль.

7. Какой совет вы бы дали в заключение?

В прошлом году я говорил, что компаниям следует внедрять ИИ поэтапно: начинать с малого, запускать pilots (пилотные проекты), а затем медленно масштабироваться. Моё мнение на этот счёт кардинально изменилось. ИИ придал времени новое измерение. Несколько лет назад под «прошлым» мы понимали события пяти-, шести- или семилетней давности. Теперь, когда я говорю о «прошлом» в контексте ИИ, я имею в виду то, что было два-три месяца назад. Развитие идёт так стремительно, что маленькие шаги больше не работают.

Компаниям, которые сейчас находятся на этапе экспериментов и исследований, я советую заручиться поддержкой внутри организации. Сотрудники должны понимать, что ИИ не отнимает у них работу, а высвобождает время для более качественного её выполнения. Особенно в ритейле, где всегда царит атмосфера «busy, busy, busy» (постоянной занятости), инструменты ИИ могут обеспечить колоссальный прирост эффективности.

А компаниям, которые ещё не начали работать с ИИ, мой совет: данные — жирным шрифтом, с подчёркиванием и восклицательным знаком!

Инструменты ИИ использовались для расшифровки этого интервью и помощи в написании текста.

Эта статья была переведена на русский язык с помощью инструмента на базе ИИ.

FashionUnited использует языковые инструменты на базе ИИ для ускорения перевода (новостных) статей и вычитки переводов с целью улучшения конечного результата. Это экономит время наших журналистов, которое они могут посвятить исследованиям и написанию оригинальных материалов. Статьи, переведённые с помощью ИИ, проверяются и редактируются выпускающим редактором перед публикацией. Если у вас есть вопросы или комментарии по этому процессу, напишите нам по адресу info@fashionunited.com

Эта статья была переведена на русский язык с помощью инструмента искусственного интеллекта.

FashionUnited использует технологии искусственного интеллекта для обеспечения более широкого доступа к новостям и информации для профессионалов модной индустрии по всему миру. Хотя мы стремимся к точности, переводы с помощью ИИ постоянно совершенствуются и могут содержать неточности. Если у вас есть вопросы или отзывы по этому процессу, свяжитесь с нами по адресу info@fashionunited.com.