Fashion-design som treffer trendene, reduksjon av kostnader og bedre kundeopplevelser. Smart bruk av AI kommer til å bli en viktig konkurransefaktor innen fashion-retail. Ingen seriøs aktør kan si nei til de nye mulighetene som nå åpner seg.
Det siste tiåret har vi sett betydelige endringer i detaljhandelen, drevet delvis av den hurtige teknologiske utviklingen og økende krav fra kunder om mer personlige og relevante handleopplevelser. Det er en økende oppmerksomhet rundt hvordan teknologi kan optimalisere og automatisere forretningsprosesser for å frigjøre ansattes tid til å fokusere på mer verdiskapende oppgaver, og samtidlig møte kundens forventninger.
Som de fleste har fått med seg er kunstig intelligens (AI) i vinden som aldri før. Tilgjengeligheten av plattformen ChatGPT av selskapet Open AI, har ikke gjort interessen noe mindre den siste tiden.
Hvordan treffer dette moteindustrien?
AI har potensial til å revolusjonere moteindustrien på flere måter. Ikke bare kan AI automatisere og optimalisere forretningsprosesser, men den kan også gi opplevelsen av mer personlige kundeforhold. Bruk av AI og generativ AI, kan benyttes på flere områder.
La oss ta en titt på tre av de kanskje mest spennende:
1. Kan AI erstatte designere?
Sannsynligvis ikke, i alle fall ikke nå, men AI kan forbedre prosessene betydelig.
Designernes betydning for utviklingen av kolleksjoner vil fortsatt være avgjørende. Likevel kan AI utgjøre en verdifull ressurs når det kommer til trendspotting og selve designprosessen. AI kan generere tusenvis av forslag på produktdesign, basert på kommende trender og innenfor bedriftens merkevarestrategi. Dette er med på å effektivisere, forenkle og forbedre designprosessene, og gjøre dem mer treffsikre.
Flere store motehus bruker i dag denne teknologien.
Zara, den spanske motegiganten, analyserer salgsdata og tilbakemeldinger fra kunder ved hjelp av AI for å identifisere trender og skape kolleksjoner som appellerer til deres kundebase. H&M og Zalando er andre eksempler som bruker AI til å forutsi kommende motetrender og skape nye design, ved å analysere sosiale medier, moteblogger og andre relevante datakilder.
2. Optimalisering av varelager og forecasting
Et annet spennende område hvor AI kan være til stor hjelp for retail er etterspørselsprognoser. AI kan brukes til å analysere salgstrender og øke kvaliteten i etterspørselsprognosene, og dermed bidra til optimalisering av produksjon, vareforsyning og varelager. Resultatet er redusert ukurans, bedre arbeidskapital og færre utsolgt-situasjoner. Ikke bare er dette bra for bedriften, men også veldig viktig for miljøet, som igjen bidrar til å bygge merkevare.
Ved bruk av prediktiv analyse kan AI også brukes til å optimalisere prisstrategier ved å indentifisere varer med lav salgstakt, som bør aktiveres enten ved markedsføring og/eller prisjustering. Den kan foreslå alternative tiltak og forutsi hvordan ulike prisreduksjoner vil påvirke ulike kunder. Tiltakene kan gjelde alle kunder, spesifikke kundesegmenter eller bare for å øke oppmerksomheten uten å justere prisene. Ved å kombinere denne analysen med kundedata kan personlige priser tilbys for å bygge lojalitet og maksimere fortjenesten. Ved å jobbe aktivt med priser gjennom sesongen unngår du store prisnedsettelser på slutten av sesongen.
I dag bruker de fleste ledende merkevarer og motehus i ulik grad AI og marskinlæring i sitt prognosearbeid. En omfattende mengde data samles inn fra ulike kilder, som salgshistorikk, kundeatferd, sesongendringer, værforhold og sosiale medier. Tidlige salgsprognoser, laget før produktet produseres, baserer seg ofte på historiske data om lignende produkter kombinert med trend-data som hentes inn fra ulike trendanalyser, motevisninger fra store motehus, influensere og sosiale medier, og gir grunnlag for produksjonsvolum. Kontinuerlige analyser, som muliggjør dynamisk prissetting, løpende markedsføringstiltak og produksjonskalering, bruker oppdaterte salgsdata, atferdsdata, tilbakemelding fra kunder, værforhold og sosiale medier.
Amazon er kjent for å være i forkant når det gjelder bruk av dynamisk prissetting. De justerer automatisk prisene basert på en rekke faktorer, inkluderert konkurrentenes priser på produktet. AI-algoritmer lar Amazon tilpasse prisene sine i sanntid for å tiltrekke seg flere kunder og maksimere inntektene. Zara er kjent for sin «Just-in-time» produksjonmodell hvor de driver høy grad av supplering for å redusere lagerkostnad og minimere risiko for overproduksjon.
3. Bedre kundeopplevelser
Det tredje området hvor AI kan være til stor hjelp for moteindustrien er kundeopplevelse. AI kan konvertere skisser og produktinformasjon til 3D, som gir mulighet for virtuelle prøverom for personlige avatarer. Dette vil redusere returraten og øke konverteringen for digitale kjøp, samtidig som det vil øke salget per kunde ved å bruke AI til å style avataren i antrekk som driver mersalg.
Jeg har foreløpig til gode å se dette fungere veldig godt, med unntak av plagg som tilpasses meg personlig, men det er ikke tvil om at utviklingen vil skje raskt. Så her er det viktig å være åpen for mulighetene og legge til rette for lek og testing.
Zalando har annonsert at det skal lansere et virtuelt prøverom med avatar av deg, slik at du kan se hvordan jeansen vil sitte på akkurat din kropp. Over 30 000 Zalando-kunder har allerede fått teste første versjon.
Når en aktør lykkes med dette, vil de oppnå et betydelig konkurransefortrinn (i en periode), både ved å gi kundene en bedre opplevelse og redusere kostnadene knyttet til returer av plagg som ikke passet. Dette vil også øke forventningene fra kundene til andre retailere.
Å skrive gode informative og salgstriggende produkt- og salgstekster tar tid. Som vi har sett av Open AI og Chat GPT kan generativ AI hjelpe oss med å skrive mange tekstforslag i en utrolig hastighet.
AI kan både hjelpe til med å strukturere, lage, forbedre og personalisere digitale produkttekster. Det vil effektivisere arbeidet, gi bedre kundeopplevelse og øke salget.
Ved å identifisere og forutsi trender gjennom AI kan du gjøre markedsføringen mer treffsikker og personlig ved å bruke ustrukturerte data som kundesentiment, butikkadferd og omnikanaldata. AI kan også være til god hjelp for forslag på kreative design og tekster, som vil redusere mye manuelt arbeid som i dag tar tid, og i tillegg sannsynligvis treffe kunden bedre.
Stitch Fix, en online personlig stylingtjeneste, er en av flere som bruker generative AI-modeller, kombinert med menneskelig kompetanse, til å forbedre og effektivisere reklameannonser for både Facebook og Instagram, samt til å skrive gode produkttekster til nettsiden.
Selv om chatbots nærmest har blitt et skjellsord, tror vi Generativ AI kan være med å snu det dårlige ryktet. AI-agenter kan håndtere avanserte henvendelser som flerspråklig støtte og hjelpe til å håndtere henvendelser mer effektivt. Teknologien vil bringe oss betydelig nærmere opplevelsen av å snakke med et menneske, da den ikke bare kan bruke personlig data, men også se og sette ting i sammenheng og tilpasse tonen i samtalen på en naturlig måte. Men igjen – vi skal aldri glemme verdien av å ha et ekte menneske lett tilgjengelig for kundene våre.
Hvordan komme i gang?
Totalt sett er potensialet for AI i detaljhandelen enormt stort og spennende. Fra optimalisering av design til varelagerstyring og forbedring av kundeopplevelsen, kan AI hjelpe detaljhandlere å holde seg i forkant og gi kundene den beste mulige opplevelsen, og samtidig øke både topplinje og bunnlinje – gjøre bransjen mer miljøvennlig. Mulighetene er mange, også langt utover hva vi har snakket om her.
Det er imidlertid viktig å merke seg at AI er et begrep som omfatter et vidt spekter av verktøy og plattformer, som derfor krever tilpasning til dine spesifikke behov. Implementeringen krever nøye vurdering og planlegging. Det er avgjørende å identifisere de spesifikke områdene der AI kan gi mest verdi for din bedrift og samarbeide med erfarne fagpersoner for å utvikle og implementere effektive AI-strategier.
Ettersom AI-teknologien fortsetter å utvikle seg og forbedres, er det sannsynlig at vi vil se stadig flere innovative bruksområder i detaljhandelen.
Nøkkelen til suksess vil være kontinuerlig nysgjerrighet, holde seg oppdatert på de nyeste utviklingene og å ha en plan for hvordan bruke AI som et verktøy for vekst og suksess.
Når det er sagt, er det er viktig å huske at AI er et hjelpemiddel, og ikke en erstatning, for menneskelig kreativitet og innovasjon.
Vi i Columbus hjelper deg med å utforske mulighetsrommet innen bruk av AI for din virksomhet. Ta kontakt for en uforpliktende prat.