Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Искусственный интеллект

Все больше ритейлеров обращаются к искусственному интеллекту, чтобы облегчить покупателям поиск одежды, подходящей им по размеру и соответствующей их бюджету и личным вкусам. 45% розничных продавцов модных брендов ожидают внедрения ИИ для увеличения дохода в течение следующих трех лет. Издание VentureBeat рассказывает о том, как ИИ меняет мир моды уже сегодня.

Вот семь примеров того, как ИИ облегчает жизнь модным компаниям и их клиентам:

1. Быстрый онлайн-поиск нужных вещей

Визуальный поиск с помощью ИИ помогает покупателям быстро находить желаемые товары. Примером этого является инструмент визуального поиска Pinterest, называемый Lens. Он использует машинное зрение для обнаружения нужных вещей в интернете или в библиотеке Pinterest и предлагает соответствующие элементы. Это своего рода Shazam для одежды и аксессуаров. У компании Neiman Marcus есть другой пример реализации этого типа ИИ. Она запустила мобильное приложение под названием Snap.Find.Shop, которое позволяет клиентам использовать свои смартфоны, чтобы сфотографировать вещь, которая им нравится. Затем приложение отображает похожие элементы из ассортимента магазина. Некоторые другие крупные розничные бренды также используют визуальный поиск для онлайн-шоппинга.

2. Тонкая настройка персональных рекомендаций

Сервис под названием Thread объединяет ИИ и человеческий подход, для сбора информации о потребителях. Модный бренд распространяет анкету, чтобы больше узнать о предпочтениях покупателей и получить их изображения. Получив анкету, стилист просматривает информацию, чтобы понять потребности каждого клиента, и затем использует алгоритм ИИ, чтобы рассортировать тысячи товаров для предоставления персонализированных предложений. IBM Watson реализует аналогичную технологию: компания сотрудничала с брендом одежды North Face, чтобы создать инструмент, который задает покупателям вопросы об их предпочтениях.

3. Эксклюзивное обслуживание

Farfetch, интернет-магазин предметов роскоши, использует ИИ, чтобы сделать цепочку поставок прозрачной. Программа помогает партнерам Farfetch связывать ассортимент интернет-магазинов с физическими запасами товаров. ИИ-управляемые чатботы также позволяют розничным компаниям привлекать потребителей через такие каналы, как Facebook и Slack.

Примером является бот в Facebook Messenger, запущенный Burberry во время недели моды в Лондоне. Бот позволял клиентам бренда краем глаза взглянуть на элементы новой коллекции до ее дебюта на подиуме и даже сразу купить их.

4. Продажи через соцсети

Pinterest запустил Shop the Look, инструмент для машинного обучения, который идентифицирует отмеченные покупателями предметы, которые они могут приобрести. Предложения включают предметы моды от нескольких крупных ритейлеров. Аналитику данных из Shop the Look можно использовать, чтобы рассказать розничным продавцам, когда рекламная публикация на платформе социальной сети приводит к росту продаж.

5. Мобильное приложение — личный стилист

Команда Hook из Intelligence Node создала своеобразную ленту новостей, генерируемую ИИ, чтобы дать покупателям доступ к мобильному персональному стилисту. Hook в режиме реального времени узнает, что нравится покупателю, анализируя, какие изображения товаров ему понравились или были добавлены в список желаний в интернете.

Приложение также отправляет покупателям оповещения о снижении цен в реальном времени для товаров из его списка желаний. Технология реализует функцию поиска конкретного товара, который хочет приобрести клиент, и сравнения цен между различными брендами. Это помогает потребителям находить наиболее выгодные предложения.

6. Определение модных трендов

ИИ используется для сканирования социальных сетей и сайтов онлайн-магазинов, чтобы точно определить, какие продукты наиболее заметны. Это дает розничным компаниям уверенность в актуальных тенденциях моды и помогает брендам сохранять лидерство. Примером является программа Intelligence Node, которая напоминает Google мира моды. В режиме реального времени система сканирует более одного миллиарда товаров 130 000 брендов в 1400 категориях. Технология использует ИИ и машинное обучение для распознавания изображений, чтобы быстро обрабатывать и анализировать данные о розничном рынке.

7. Установка правильной цены

Инструменты больших данных, такие как Incompetitor, помогают розничным продавцам поддерживать конкурентную стратегию ценообразования. Использование ИИ позволяет им оптимизировать свои цены на основе сведений о таких факторах, как ассортимент, положение конкурентов на рынке и скидки. Например, розничные продавцы могут использовать подобные технологии, чтобы удостовериться, что они всегда продают определенный товар на 10% дешевле, чем Amazon.

Инструменты, управляемые ИИ, помогают ритейлерам разглядеть в каждом покупателе уникального человека. Модные компании должны вводить искусственный интеллект в свои бизнес-стратегии, чтобы не остаться за бортом во времена цифровой трансформации. В конечном счете интеграция передовых технологий одновременно помогает и брендам, и розничным продавцам, и потребителям.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Тренды
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
Мнения
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Идеи
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения