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“AI+紡織”在行動丨楊兆華:AI在紡織服裝產(chǎn)業(yè)品牌渠道與終端消費領(lǐng)域的應用

發(fā)布時間:2024-08-22  閱讀數(shù):38298

“AI+紡織”在行動丨楊兆華:AI在紡織服裝產(chǎn)業(yè)品牌渠道與終端消費領(lǐng)域的應用



人工智能(AI)正在重構(gòu)產(chǎn)業(yè)架構(gòu)和底層基座,重塑生產(chǎn)力與生產(chǎn)關(guān)系。發(fā)展智能經(jīng)濟成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、實現(xiàn)換道超車的重要機遇。
中國紡織行業(yè)把握人工智能機遇,需要回歸本質(zhì),加強垂直領(lǐng)域攻關(guān),實現(xiàn)重點場景應用突破,構(gòu)筑豐富應用生態(tài);把握人工智能風口,需要適度前瞻布局,整合碎片化場景,沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù),做好“AI+紡織”,將設計、制造、營銷、品牌建設,架構(gòu)于“大數(shù)據(jù)+大算力+強算法”之上。
為深入解析AI在當下以及未來如何參與紡織工業(yè)的發(fā)展,賦能全行業(yè),我們將推出《“AI+紡織”在行動》專欄,介紹行業(yè)AI發(fā)展及趨向,推動產(chǎn)業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展。


AI在紡織服裝產(chǎn)業(yè)品牌渠道

與終端消費領(lǐng)域的應用


圖片

中國紡織工業(yè)聯(lián)合會副會長 楊兆華

AI在品牌渠道與終端消費應用可從創(chuàng)新場景應用、面臨的挑戰(zhàn)以及發(fā)展趨勢三個方面進行分析。

AI在品牌渠道與終端消費領(lǐng)域的創(chuàng)新場景應用


基于生成式AI賦能內(nèi)容營銷


AI生成內(nèi)容賦能營銷與傳統(tǒng)相比,在效率與速度、個性化與精準度、成本效益方面具有明顯提高,方式包括AI文生文、AI圖片生成、AI視頻編輯器。

基于元宇宙技術(shù)催生虛擬營銷


元宇宙已經(jīng)從概念走向前臺,從技術(shù)驅(qū)動到資本介入再到政策支持。20238月,工信部等五部門印發(fā)《元宇宙產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展三年行動計劃(2023-2025年)》,推動元宇宙技術(shù)成為數(shù)字經(jīng)濟重要增長極。元宇宙時代的虛擬營銷方式主要包括數(shù)字人虛擬主播、AI智能客服、虛擬展播場景。

通過自主定制實現(xiàn)個性化消費體驗


AI個性化自主定制模式通過實現(xiàn)準確測量尺寸、推薦風格喜好、提供創(chuàng)意靈感三方面功能,讓消費者在自主便捷購物的同時,感受創(chuàng)作樂趣,以此擁抱AI時代下的“設計平權(quán)”。

通過虛擬測款打造便捷化消費體驗


虛擬試穿結(jié)合人工智能、增強現(xiàn)實(AR)、圖像處理和3D建模等技術(shù),提供無需親自試穿、現(xiàn)場購買,即可查看紡織品服裝穿著、家用效果的便捷方式。

借助用戶畫像進行消費需求精準預測


AI技術(shù)能夠通過數(shù)據(jù)挖掘分析,多維度構(gòu)建用戶畫像,借助人工智能大模型,即具有超大規(guī)模參數(shù)和數(shù)據(jù)的深度學習模型,通過自我學習、遷移學習,實現(xiàn)多種復雜任務和功能,有別于傳統(tǒng)的“銷售數(shù)據(jù)分析+市場調(diào)研+客戶反饋”消費需求預測模式,大大提升了消費需求預測的時效性和精準度。主要應用場景包括通過數(shù)據(jù)挖掘分析構(gòu)建用戶畫像、通過個性化推薦提升購買轉(zhuǎn)化率。


借助數(shù)據(jù)模型支撐供應鏈高效管理


AI通過大數(shù)據(jù)分析和預測模型,能夠精準預測原材料需求,優(yōu)化庫存水平,減少過剩與短缺風險,降低成本并提高運營效率,突破了傳統(tǒng)供應鏈管理中存在的預測準確性不足、反應速度慢、庫存不平衡、成本控制難,以及信息傳遞不暢、決策過程繁瑣等局限性。主要應用包括:通過數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)精準供給、實時監(jiān)控庫存實現(xiàn)智能補貨、分析脫貨滯銷優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)。

AI在品牌渠道與終端消費領(lǐng)域應用面臨的挑戰(zhàn)

盡管AI在品牌渠道與終端消費領(lǐng)域的應用前景廣闊,但在實際應用過程中仍面臨諸多難點和挑戰(zhàn)。

用戶體驗


在品牌渠道與終端消費領(lǐng)域,AI技術(shù)的應用需確保用戶在整個購物過程中感受到無縫、便捷且個性化的體驗。然而,目前AI系統(tǒng)可能因算法優(yōu)化不足或設計缺陷,導致推薦內(nèi)容不精準、交互界面復雜或響應速度慢,進而影響用戶的滿意度和忠誠度。

數(shù)據(jù)完整性


AI在品牌渠道與終端消費領(lǐng)域的應用高度依賴于數(shù)據(jù),包括用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、市場趨勢等。然而,數(shù)據(jù)的完整性和準確性直接影響到AI決策的精準度和效果。數(shù)據(jù)缺失、錯誤或不一致可能導致AI推薦系統(tǒng)產(chǎn)生偏差,甚至誤導用戶。

人才局限性


AI在品牌營銷與渠道的深入應用領(lǐng)域,對人才的需求呈現(xiàn)出高度復合性與專業(yè)化的特征。當前,既精通AI技術(shù),又深刻理解市場營銷、消費者行為等商業(yè)邏輯的復合型人才極為稀缺,AI技術(shù)掌握的不全面,將直接影響AI在品牌營銷與渠道應用中的算法優(yōu)化與模型建立進程,制約AI在提升品牌市場響應速度、深化消費者互動體驗、優(yōu)化營銷策略等方面的潛力釋放。

數(shù)據(jù)隱私安全


在紡織服裝品牌領(lǐng)域,數(shù)據(jù)隱私與安全問題尤為重要,因為涉及大量關(guān)于消費者偏好、身體尺寸、購買歷史等敏感信息。AI技術(shù)的運行依賴于大量數(shù)據(jù)的收集與處理,如何確保這些數(shù)據(jù)的安全性、防止數(shù)據(jù)泄露,成為品牌方必須面對的問題。

AI在品牌渠道與終端消費領(lǐng)域應用的發(fā)展趨勢


全渠道供應鏈的數(shù)智化協(xié)同不斷加速


服裝品牌的全渠道供應鏈將實現(xiàn)數(shù)智化協(xié)同,極大提升運營效率和響應速度。AI技術(shù)通過深度學習和數(shù)據(jù)分析,能夠更加精準預測市場需求,指導供應鏈各環(huán)節(jié)進行靈活調(diào)整;大數(shù)據(jù)技術(shù)則能收集并整合來自線上線下、各渠道的海量數(shù)據(jù),為品牌決策提供全面支持;云計算提供了強大的數(shù)據(jù)處理和存儲能力,確保數(shù)據(jù)的高效流通與共享;物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)使供應鏈中的各個環(huán)節(jié)緊密相連,實現(xiàn)實時監(jiān)控和智能調(diào)度。這些技術(shù)的融合應用,將加快全渠道供應鏈數(shù)智化協(xié)同,實現(xiàn)透明化、智能化和高效化。


線上線下渠道的融合發(fā)展不斷強化


AI賦能下的服裝品牌,將更加注重線上線下的融合發(fā)展,為消費者提供更加便捷、個性化的購物體驗。線上平臺利用大數(shù)據(jù)和AI技術(shù),精準推送個性化商品信息和優(yōu)惠活動,吸引消費者關(guān)注并促成交易。線下門店則通過引入ARVR等技術(shù),提升消費者的沉浸式購物體驗。同時,線上線下將實現(xiàn)無縫對接,消費者可以在線上瀏覽商品、下單購買,再到線下門店試穿、提貨或退換貨。這種融合發(fā)展的模式,不僅能提升消費者的購物體驗,也將促進品牌銷售的增長。

時尚零售的新業(yè)態(tài)不斷形成


隨著AI的不斷發(fā)展,服裝行業(yè)將涌現(xiàn)更多新業(yè)態(tài)。例如,基于大數(shù)據(jù)分析的個性化定制服務將越來越普及,消費者可以根據(jù)自己的需求和喜好,定制獨一無二的服裝產(chǎn)品;智能零售和無人店等新興業(yè)態(tài)也將逐漸興起,通過自動化和智能化的手段降低人力成本,提升運營效率;基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能倉儲和物流系統(tǒng)也將得到廣泛應用,實現(xiàn)庫存的精準管理和快速配送。這些新業(yè)態(tài)的形成,都將進一步推動服裝品牌渠道的升級和變革。


來源:紡織經(jīng)濟信息網(wǎng)



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