KI in der Modebranche: Anwendungsfälle für die Anwendung von maschinellem Lernen in der Mode

$4,4 Milliarden US-Dollar.

Dies ist laut dem Forschungsunternehmen Statista der prognostizierte Wert des globalen Marktes für künstliche Intelligenz (KI) in der Modebranche bis 2027.

Was treibt die schnelle Integration von KI in den Modeeinzelhandel voran? In den letzten zwei Jahren hat die Notwendigkeit, auf digitale Dienste umzusteigen, gezeigt, wie sehr Modeunternehmen auf Daten und Automatisierung angewiesen sind, um zu überleben. Allein im Jahr 2020 mussten etablierte Einzelhändler wie JC Penney, Neiman Marcus und J.Crew ihre Geschäfte schließen, weil sie disruptive Trends nicht vorhersehen konnten.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Modebranche – vom Design über die Herstellung bis hin zum Vertrieb – wird sich in den nächsten Jahren voraussichtlich flächendeckend durchsetzen, da immer mehr Einzelhändler erkennen, wie wichtig es ist, Daten für die individuelle Kundenanpassung und Prozessoptimierung zu nutzen.

Anwendung von KI in der Modebranche

Um besser zu verstehen, wie KI die Art und Weise verändert, wie Mode produziert und konsumiert wird, schauen wir uns an, wie die Datenwissenschaft in der Modebranche eingesetzt wird.

Personalisierte Käufererlebnisse und virtuelle Umkleidekabinen

Da immer mehr Kunden auf den Komfort des E-Commerce umsteigen, werden Einzelhandels-Apps wichtiger denn je. Algorithmen können auf Grundlage von Daten, die aus dem Kaufverhalten der Kunden gewonnen wurden, präzise Empfehlungen abgeben. So ist es nicht nur einfach, durch Produktkategorien zu stöbern, sondern den Kunden werden auch passende Artikel angezeigt, die ihre Auswahl ergänzen. Darüber hinaus verwenden Marken wie ASOS und Macy's eine KI-Plattform, die Kleidungsstücke über die Fotos potenzieller Käufer legt, die diese in die App hochladen. Das Ergebnis ist eine nahtlose virtuelle Umkleidekabine.

Diese Personalisierung geht auf die eingeschränkten Möglichkeiten ein, mit denen die meisten Verbraucher beim Besuch physischer Geschäfte konfrontiert sind. Eine strategische demografische Analyse kann auch dabei helfen, potenzielle Kunden und ihre Ausgabegewohnheiten zu identifizieren, was zu besseren Marketingkampagnen führt, die auf die richtige Zielgruppe abzielen.

Trendanalyse und Nachfrageprognose

Durch Datenanalyse können Algorithmen Modeprognosen erstellen, einschließlich der Suche im Internet nach neuen und zukünftigen Trends. KI sammelt Daten aus sozialen Medien, Modenschauen, Suchergebnissen, Umfragen und Verbraucherstimmungen, um besser vorhersagen zu können, welche Kleidung sich an welche Kunden verkaufen wird. Der Algorithmus identifiziert dann wiederkehrende Muster, demografische Vorlieben und sich entwickelnde Stile.

Die Datenanalyse ist die Lösung für die größte Herausforderung des Einzelhandels bei der Vorhersage von Geschäftschancen. Social-Media-Plattformen wie TikTok und Instagram sind oft Hotspots für Modetrends, aber viele Unternehmen versäumen es, diese Entwicklungen richtig zu analysieren und in ihre Geschäftsstrategien einzubeziehen, was zu verpassten Chancen führt.

Lieferkettenoptimierung und Prozessautomatisierung

Eine KI-gestützte Lieferkette stellt sicher, dass Einzelhändler ihren Herstellungsprozess im Griff haben – von der Beschaffung von Designs über die Auswahl der Materialien bis hin zum weltweiten Versand der Produkte. Durch eine Kombination vernetzter Geräte wie Sensoren, Kameras und QR-Codes kann Software nun den effizientesten Weg ermitteln, um Stoffe zuzuschneiden und Materialien zwischen Fabriken zu liefern.

Eine automatisierte Lieferkette kann die Strom- und Arbeitskosten senken und Lieferverzögerungen reduzieren. Die Abläufe werden optimiert, um schnell verkaufte Artikel effizient zu ersetzen, und neue Modelle werden schnell entwickelt und produziert.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Modeeinzelhandel

Bei der Integration von maschinellem Lernen in die Modebranche gibt es drei wesentliche Herausforderungen.

• Fehlende standardisierte und zentrale Datenerfassung und -verarbeitung. Viele Einzelhändler sind zwar online vertreten, verfügen jedoch nicht über eine intuitive Anwendung oder Software, um Daten effizient zu erfassen und aussagekräftige Berichte oder Berichte zu erstellen. Einige Modeunternehmen verfügen zwar über eine vorhandene Daten- oder Wissensbasis, diese ist jedoch oft unorganisiert und nicht so aktuell, wie sie sein sollte.

• Langsame Integration der Automatisierung in Legacy-Prozesse. Viele Fabriken produzieren Kleidung noch immer auf traditionelle Weise, was zu ineffizienter Produktion, unethischen Praktiken und geringer Produktion führt. Einige Unternehmen zögern auch, in Automatisierung zu investieren, da das Anfangskapital, einschließlich der Schulung des Personals, teuer ist.

• Langsame Einführung von Cloud-Diensten und Online-Plattformen. Obwohl zahlreiche Unternehmen Software-as-a-Service (SaaS) und Platform-as-a-Service (PaaS) anbieten, wissen viele Einzelhändler immer noch nicht, wie sie optimierte E-Commerce-Sites erstellen und Data Science nutzen können, um ihre Produktionsprozesse zu rationalisieren.

Wie AI Superior helfen kann

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