Det är ingen hemlighet att affärstakten inom mode accelererar.
Den traditionella fyrsäsongsmodellen gav designers andrum för att skapa kollektioner, och återförsäljare runt sex månader för att få in kollektioner i butikerna.
Under de senaste åren har dock många varumärken introducerat ytterligare två säsonger – före hösten och resortkollektioner – medan andra har bytt till en snabbmodell med uppdateringar till sina sortiment som kommer med några veckors mellanrum.
Effekten av denna förändring i varje länk i modeförsörjningskedjan är djupgående.
För det första måste designers arbeta hårdare för att hålla koll på sociala, kulturella och ekonomiska förändringar och översätta dessa till stilar som konsumenterna kommer att köpa. Samtidigt måste tillverkare och deras leveranskedjechefer arbeta hårdare för att övervinna problem som långa ledtider och störningar i leveranskedjan för att säkerställa att kollektioner når butikerna i tid. Återförsäljare måste för sin del bli mer flexibla för att hantera lager så effektivt som möjligt.
Helene Behrenfeldt, Fashion Industry & Solution Strategy Director, Infor
När branschen tar itu med dessa utmaningar kommer hjälp i form av AI-applikationer som är skräddarsydda för sektorn. Faktum är att tekniken lovar att omvandla alla delar av modeförsörjningskedjan, vilket gör det bättre än någonsin att förutsäga nya trender och snabbare att få kollektioner från ritbordet och till modekvarteren.
AI kommer att låsa upp betydande värde för branschen. Enligt Mckinsey kan generativa AI-applikationer lägga till ytterligare 275 miljarder dollar i vinst för modeindustrin under de kommande tre till fem åren. Det är inte konstigt att 73 % av modecheferna förväntar sig att prioritera generativ AI i år.
Viktiga användningsfall för AI inom modesektorn
De flesta företag i modebranschen befinner sig bara i de tidiga stadierna av införandet av AI, men tekniken visar sig redan vara ovärderlig för att optimera processer och öka effektiviteten inom områden som design, planering, hantering av leverantörskedjan och lagerstyrning. Så här går det till:
- Design. Med hjälp av AI-bildgeneratorer kan designers påskynda utformningen av nya kollektioner och snabbt omvandla moodboards till preliminära skisser. Generativ AI hjälper också till att iterera skisser så att designers kan fullända sitt arbete mycket snabbare. AI kan också användas av varumärken för att generera nya designförslag och sammanställa personliga produktrekommendationer genom att utnyttja data om tidigare trender och konsumentpreferenser. Som ett resultat kan varumärkena gå över till en mer kundcentrerad shoppingupplevelse och öka varumärkeslojaliteten.
- Efterfrågeprognoser. Ur ett detaljhandelsperspektiv är en av de mer svårhanterliga utmaningarna ur ett lagerplaneringsperspektiv dynamiken i konsumentlandskapet. Här kan AI hjälpa till genom att tillhandahålla detaljerade försäljningsprognoser per region, vilket gör det möjligt för återförsäljare att enkelt optimera sitt lager och enkelt anpassa sig till förändrade ordertrender.
- Identifiering av modetrend. Maskininlärningsbaserade tillvägagångssätt för AI involverar modeller som analyserar massiva datamängder. Tillämpat på trendprognoser kan detaljhandelsvarumärken lättare identifiera nya trender, vilket hjälper till att informera allt från marknadsföringsstrategier och hur man når nya outnyttjade marknader.
- Produktoptimering. AI-modeller kan hjälpa varumärken att förutse efterfrågan på specifika stilar, färger och storlekar. Denna information gör det möjligt för varumärken att optimera produktionen genom att belysa lager av populära artiklar och minimera överflödigt lager.
- Hantering av leveranskedjan. Det finns många användningsfall för AI inom supply chain management. Till exempel kan AI användas av återförsäljare för att turboladda lagerhantering med hjälp av prediktiv analys för att förutsäga efterfrågan baserat på historiska försäljningsdata och andra data, inklusive väder eller ekonomiska förhållanden, vilket hjälper dem att optimera lagernivåer.
- Hållbarhet. AI kan användas av tillverkare för att identifiera hållbara inköpsalternativ genom att analysera stora datamängder för att utvärdera leverantörer baserat på hållbarhetskriterier, såsom deras koldioxidavtryck, vattenanvändning och avfallshanteringsmetoder. AI kan också hjälpa till att effektivisera produktionen och minimera avfall, vilket gör den till en viktig möjliggörare för ansvarsfullt mode.
Mer generellt lovar AI att öka effektiviteten i organisationer genom att automatisera tidskrävande arbetsuppgifter med lågt värde, som datainmatning, orderhantering och kundtjänstförfrågningar. Tillvägagångssättet hjälper till att öka produktiviteten inom modeföretag och minska tiden som spenderas på administrativa uppgifter. Detta leder i sin tur till en bättre medarbetarupplevelse, vilket hjälper varumärken att behålla sin talang.
Slutligen ökar automatisering genom AI produktiviteten genom att påskynda den takt i vilken uppgifter slutförs och minska mänskliga fel. Detta kommer att leda till kostnadsminskningar och förbättra servicens svarstider, vilket direkt gynnar företagens resultat.
Omforma modebranschen till det bättre
Mode har alltid handlat om ständig förändring och branschen rör sig nu snabbare än någonsin tidigare. I denna miljö är förmågan att anpassa sig och omfamna innovation nyckeln till framgång. Generativa AI- och AI-drivna insikter kommer att spela en viktig roll genom att göra det möjligt för företag att experimentera i snabb takt, öka produktiviteten och frigöra en aldrig tidigare skådad effektivitet. Som resultat kommer de att bättre kunna navigera i trender under utveckling, reagera på störningar och differentiera sig. I slutändan lovar AI att förvandla varje länk i modevärdekedjan till mer flexibla och motståndskraftiga företag som bättre kan innovera och uppfylla kundernas förväntningar. Och det är bra nyheter för både konsumenter och branschen.
Av Helene Behrenfeldt, Fashion Industry & Solution Strategy Director, Infor
