杨兆华:AI在纺织服装产业品牌渠道与终端消费领域的应用

http://www.texnet.com.cn/ 2024-08-23 09:27:00 来源:纺织服装周刊

  人工智能(AI)正在重构产业架构和底层基座,重塑生产力与生产关系。发展智能经济成为产业转型升级、实现换道超车的重要机遇。

  中国纺织行业把握人工智能机遇,需要回归本质,加强垂直领域攻关,实现重点场景应用突破,构筑丰富应用生态;把握人工智能风口,需要适度前瞻布局,整合碎片化场景,沉淀高质量数据,做好“AI+纺织”,将设计、制造、营销、品牌建设,架构于“大数据+大算力+强算法”之上。

 

  AI在纺织服装产业品牌渠道与终端消费领域的应用

 

  中国纺织工业联合会副会长杨兆华

 

 

  AI在品牌渠道与终端消费应用可从创新场景应用、面临的挑战以及发展趋势三个方面进行分析。

  AI在品牌渠道与终端消费领域的创新场景应用

  基于生成式AI赋能内容营销

  AI生成内容赋能营销与传统相比,在效率与速度、个性化与精准度、成本效益方面具有明显提高,方式包括AI文生文、AI图片生成、AI视频编辑器。

  基于元宇宙技术催生虚拟营销

  元宇宙已经从概念走向前台,从技术驱动到资本介入再到政策支持。2023年8月,工信部等五部门印发《元宇宙产业创新发展三年行动计划(2023-2025年)》,推动元宇宙技术成为数字经济重要增长极。元宇宙时代的虚拟营销方式主要包括数字人虚拟主播、AI智能客服、虚拟展播场景。

  通过自主定制实现个性化消费体验

  AI个性化自主定制模式通过实现准确测量尺寸、推荐风格喜好、提供创意灵感三方面功能,让消费者在自主便捷购物的同时,感受创作乐趣,以此拥抱AI时代下的“设计平权”。

  通过虚拟测款打造便捷化消费体验

  虚拟试穿结合人工智能、增强现实(AR)、图像处理和3D建模等技术,提供无需亲自试穿、现场购买,即可查看纺织品服装穿着、家用效果的便捷方式。

  借助用户画像进行消费需求精准预测

  AI技术能够通过数据挖掘分析,多维度构建用户画像,借助人工智能大模型,即具有超大规模参数和数据的深度学习模型,通过自我学习、迁移学习,实现多种复杂任务和功能,有别于传统的“销售数据分析+市场调研+客户反馈”消费需求预测模式,大大提升了消费需求预测的时效性和精准度。主要应用场景包括通过数据挖掘分析构建用户画像、通过个性化推荐提升购买转化率。

  借助数据模型支撑供应链高效管理

  AI通过大数据分析和预测模型,能够精准预测原材料需求,优化库存水平,减少过剩与短缺风险,降低成本并提高运营效率,突破了传统供应链管理中存在的预测准确性不足、反应速度慢、库存不平衡、成本控制难,以及信息传递不畅、决策过程繁琐等局限性。主要应用包括:通过数据分析实现精准供给、实时监控库存实现智能补货、分析脱货滞销优化库存结构。

  AI在品牌渠道与终端消费领域应用面临的挑战

  尽管AI在品牌渠道与终端消费领域的应用前景广阔,但在实际应用过程中仍面临诸多难点和挑战。

  用户体验

  在品牌渠道与终端消费领域,AI技术的应用需确保用户在整个购物过程中感受到无缝、便捷且个性化的体验。然而,目前AI系统可能因算法优化不足或设计缺陷,导致推荐内容不精准、交互界面复杂或响应速度慢,进而影响用户的满意度和忠诚度。

  数据完整性

  AI在品牌渠道与终端消费领域的应用高度依赖于数据,包括用户行为数据、交易数据、市场趋势等。然而,数据的完整性和准确性直接影响到AI决策的精准度和效果。数据缺失、错误或不一致可能导致AI推荐系统产生偏差,甚至误导用户。

  人才局限性

  AI在品牌营销与渠道的深入应用领域,对人才的需求呈现出高度复合性与专业化的特征。当前,既精通AI技术,又深刻理解市场营销、消费者行为等商业逻辑的复合型人才极为稀缺,AI技术掌握的不全面,将直接影响AI在品牌营销与渠道应用中的算法优化与模型建立进程,制约AI在提升品牌市场响应速度、深化消费者互动体验、优化营销策略等方面的潜力释放。

  数据隐私安全

  在纺织服装品牌领域,数据隐私与安全问题尤为重要,因为涉及大量关于消费者偏好、身体尺寸、购买历史等敏感信息。AI技术的运行依赖于大量数据的收集与处理,如何确保这些数据的安全性、防止数据泄露,成为品牌方必须面对的问题。

  AI在品牌渠道与终端消费领域应用的发展趋势

  全渠道供应链的数智化协同不断加速

  服装品牌的全渠道供应链将实现数智化协同,极大提升运营效率和响应速度。AI技术通过深度学习和数据分析,能够更加精准预测市场需求,指导供应链各环节进行灵活调整;大数据技术则能收集并整合来自线上线下、各渠道的海量数据,为品牌决策提供全面支持;云计算提供了强大的数据处理和存储能力,确保数据的高效流通与共享;物联网技术使供应链中的各个环节紧密相连,实现实时监控和智能调度。这些技术的融合应用,将加快全渠道供应链数智化协同,实现透明化、智能化和高效化。

  线上线下渠道的融合发展不断强化

  AI赋能下的服装品牌,将更加注重线上线下的融合发展,为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验。线上平台利用大数据和AI技术,精准推送个性化商品信息和优惠活动,吸引消费者关注并促成交易。线下门店则通过引入AR、VR等技术,提升消费者的沉浸式购物体验。同时,线上线下将实现无缝对接,消费者可以在线上浏览商品、下单购买,再到线下门店试穿、提货或退换货。这种融合发展的模式,不仅能提升消费者的购物体验,也将促进品牌销售的增长。

  时尚零售的新业态不断形成

  随着AI的不断发展,服装行业将涌现更多新业态。例如,基于大数据分析的个性化定制服务将越来越普及,消费者可以根据自己的需求和喜好,定制独一无二的服装产品;智能零售和无人店等新兴业态也将逐渐兴起,通过自动化和智能化的手段降低人力成本,提升运营效率;基于物联网技术的智能仓储和物流系统也将得到广泛应用,实现库存的精准管理和快速配送。这些新业态的形成,都将进一步推动服装品牌渠道的升级和变革。

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