5 способов, как H&M использует ИИ

Эта статья расскажет о том, как компания трансформировала свой бизнес с помощью искусственного интеллекта. От оптимизации запасов и прогнозирования спроса до персонализации покупок и улучшения цепочек поставок, мы покажем, как ИИ помогает компании становиться лидером в сфере устойчивой моды и инноваций.

В динамичном мире модной розницы, чтобы быть впереди, недостаточно лишь креативности и инноваций в дизайне. Необходимо также использовать самые современные технологии для удовлетворения ожиданий клиентов и оптимизации процессов. Один из мировых лидеров в модной индустрии активно внедряет в свою деятельность искусственный интеллект (ИИ), чтобы преодолевать сложные задачи и достигать успеха. Речь идет о применении ИИ для улучшения клиентского опыта с помощью виртуальных примерочных и оптимизации цепочек поставок через аналитические возможности ИИ.

Применение ИИ охватывает широкий спектр задач, включая персонализированное шопинг-приложение, прогнозирование спроса и анализ трендов. Это позволяет бренду оставаться актуальным на постоянно меняющемся рынке. Эти инициативы помогают не только улучшать операционную эффективность, но и соответствуют целям устойчивого развития, уменьшая количество отходов и способствуя более разумному использованию ресурсов. Благодаря такому подходу, компания задает новые стандарты, как технологии могут переопределить опыт в розничной торговле.

В нашей статье мы исследуем семь ключевых способов, с помощью которых компания использует ИИ для трансформации своих операций и взаимодействий с клиентами. От решения обычных проблем в розничной торговле, таких как управление запасами и возврат товаров, до создания увлекательных впечатлений в магазинах и онлайн. Использование ИИ предоставляет ценные идеи для компаний, которые хотят внедрять подобные инновации. Независимо от того, являетесь ли вы техноэнтузиастом, профессионалом в сфере розничной торговли или просто интересуетесь будущим моды, данная статья предложит подробный взгляд на то, как использование ИИ помогает компании развиваться и преуспевать в конкурентоспособной индустрии.

1. Прогнозирование спроса и управление запасами в H&M

Проблема:

Как и многие другие модные ритейлеры, компания столкнулась с проблемами переполнения и нехватки запасов из-за неточных прогнозов спроса. Быстро меняющаяся природа модной индустрии и непредсказуемость предпочтений потребителей приводили к тому, что популярные товары быстро распродавались, что приводило к упущенным возможностям продаж, в то время как менее популярные товары оставались непроданными, способствуя излишкам запасов и отходам. Сезонные тренды, региональные различия в поведении потребителей и внешние факторы, такие как погодные условия или экономические изменения, дополнительно усложняли задачу точного прогнозирования спроса. Эта неэффективность приводила не только к финансовым потерям, но и отрицательно сказывалась на целях компании по устойчивому развитию, так как избыточные запасы зачастую становились отходами.

Решение:

Чтобы решить эти проблемы, компания внедрила прогнозирование спроса на основе ИИ. Используя машинное обучение и продвинутую аналитику, компания внедрила системы, которые могли обрабатывать и анализировать огромные объемы данных для более точного прогнозирования спроса клиентов. Эти системы использовали исторические данные о продажах, рыночные тренды, предпочтения клиентов и внешние факторы, такие как погодные условия и местные события, чтобы создавать подробные прогнозы. Модели ИИ постоянно учились и совершенствовались на основе новых данных, позволяя компании оперативно реагировать на изменяющиеся потребности потребителей.

Внедрение:

Процесс внедрения прогнозирования спроса на основе ИИ включал несколько ключевых шагов. Во-первых, компания инвестировала в создание надежной инфраструктуры данных для сбора и централизованного хранения данных из различных источников, включая транзакции продаж, поведение пользователей в интернете и информацию из социальных сетей. Далее были разработаны модели машинного обучения для анализа этих данных и выявления шаблонов, которые могли бы быть упущены аналитиками. Эти модели интегрировались в существующие системы управления цепочками поставок компании, обеспечивая автоматизированное принятие решений относительно производства и распределения запасов. Для повышения точности прогнозов компания сотрудничала с технологическими поставщиками, чтобы получить доступ к передовым вычислительным возможностям и возможностям интеграции данных. Пилотные программы проводились в отдельных регионах, чтобы доработать системы ИИ перед их масштабированием на все мировые операции.

Преимущества:

Внедрение прогнозирования спроса на основе ИИ принесло компании множество преимуществ. Компания значительным образом сократила переполнения запасов, что привело к снижению затрат на хранение и минимизации отходов. Одновременно были решены проблемы нехватки запасов, что обеспечило наличие товаров с высоким спросом в нужное время, увеличив продажи и удовлетворенность клиентов. Улучшенная точность планирования запасов также способствовала усилиям компании в области устойчивого развития, уменьшая избыточное производство и экологический след от непроданных товаров. Более того, оптимизация процессов управления запасами высвободила ресурсы, которые могли быть направлены на инновации и улучшение клиентского опыта. В целом, прогнозирование спроса с использованием ИИ позволило компании стать более гибким и эффективным игроком на конкурентном рынке модной розницы.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

2. Примерка одежды онлайн: виртуальные примерочные и аватары в H&M

Проблема:

Компания сталкивалась с постоянной проблемой высоких показателей возвратов онлайн-заказов, что в основном происходило из-за несоответствия размеров и посадки одежды. В отличие от покупок в магазинах, где покупатели могли примерить одежду перед покупкой, онлайн-покупатели часто испытывали трудности в определении правильного размера или того, как одежда будет выглядеть и сидеть на их теле. Эта неопределенность приводила к неудовлетворенности, увеличению числа возвратов и повышению операционных затрат на обработку этих возвратов. Дополнительно, различия в размерах между регионами и линиями продуктов усугубляли проблему, затрудняя доверие клиентов к последовательности размеров. Эти трудности не только сказывались на клиентском опыте, но также способствовали неэффективности и экологическим проблемам, связанным с логистикой возвратов.

Решение:

Для решения этих проблем компания обратилась к использованию виртуальных примерочных и цифровой аватарной технологии на основе ИИ. Внедрив ИИ и 3D-моделирование, компания предоставила клиентам возможность создавать цифровые аватары, отражающие их измерения и пропорции тела. Эти аватары позволяли покупателям виртуально примерять одежду и видеть, как она будет сидеть и драпироваться, помогая им принимать более обоснованные решения относительно размеров и стиля. Это нововведение не только уменьшало неопределенность для покупателей, но и направлено на снижение числа возвратов, обеспечивая, что покупки более вероятно соответствуют ожиданиям.

Внедрение:

Компания внедрила виртуальные примерочные, объединив машинное обучение, компьютерное зрение и технологии 3D-моделирования. Процесс начинался с разработки удобного интерфейса, где клиенты могли вводить свои измерения или использовать камеру смартфона для сканирования своего тела. Эти данные обрабатывались алгоритмами ИИ для создания точного цифрового представления тела клиента. Затем компания интегрировала эту технологию в свою онлайн-платформу, позволяя клиентам выбирать товары и видеть, как они будут выглядеть на их аватарах в реальном времени. Компания сотрудничала с технологическими фирмами, специализирующимися на дополненной реальности (AR) и 3D-моделировании, для разработки и доработки системы. Пилотное тестирование проводилось на некоторых рынках для сбора отзывов и обеспечения интуитивности и надежности виртуального примерочного опыта перед его масштабным внедрением.

Преимущества:

Внедрение виртуальных примерочных принесло несколько преимуществ компании и ее клиентам. Для покупателей возможность визуализировать посадку и стиль одежды онлайн повысила уверенность в покупках, что привело к большей удовлетворенности клиентов и более увлекательному опыту покупок. Для компании снижение показателей возвратов привело к снижению затрат на логистику и улучшению управления запасами. Кроме того, уменьшение количества возвратов способствовало усилиям компании по устойчивому развитию, сокращая углеродный след, связанный с обратной логистикой. Эта технология также выделила компанию на фоне конкурентов, позиционируя бренд как новатора в объединении моды и технологий. Более того, аналитика взаимодействий клиентов с виртуальными примерочными помогла собрать ценные данные для совершенствования стандартов размеров и улучшения дизайна продукции.

3. Как H&M оптимизирует цепочку поставок с помощью ИИ

Проблема:

Компания столкнулась с существенными проблемами в управлении своей глобальной цепочкой поставок. Деятельность охватывает множество стран, и необходимо было синхронизировать производство, запасы и распределение на различных рынках. Неэффективность в операциях цепочки поставок зачастую приводила к задержкам, избытку запасов в одних регионах и нехватке в других. Эти проблемы усугублялись отсутствием видимости данных в реальном времени, что затрудняло быстрое реагирование на изменяющиеся рыночные требования. Кроме того, несогласованность в коммуникации и обмене данными среди поставщиков, складов и магазинов препятствовала операционной эффективности. Эти узкие места не только увеличивали затраты, но и влияли на способность компании доставлять продукты вовремя, что сказывалось на удовлетворенности клиентов и уровне продаж.

Решение:

Для решения этих проблем компания объединилась с технологическим партнером для разработки платформы управления цепочкой поставок на основе ИИ. Эта централизованная система данных интегрировала информацию из различных источников, включая каналы продаж, склады и поставщиков, предоставляя целостный обзор всей цепочки поставок. Алгоритмы ИИ и машинного обучения были задействованы для анализа этих данных, что позволило компании точно прогнозировать спрос, оптимизировать уровни запасов и улучшать маршрутизацию поставок. Используя эти технологии, компания стремилась повысить гибкость цепочки поставок и обеспечить доставку продуктов в нужные места в нужное время, сокращая неэффективность и задержки.

Внедрение:

Внедрение решения на основе ИИ началось с создания централизованной платформы данных. Эта платформа агрегировала данные из различных точек взаимодействия по всей цепочке поставок, таких как графики поставок, складские запасы и продажи в магазинах. Затем были интегрированы модели машинного обучения для обработки этих данных и выявления шаблонов, трендов и неэффективностей. Например, алгоритмы могли выявлять изменения в потребительском спросе в реальном времени и рекомендовать корректировки в производстве или распределении запасов. Компания также развернула продвинутые логистические системы, использующие ИИ для оптимизации маршрутов доставки и минимизации времени на доставку. Для обеспечения гладкого внедрения проводились пилотные проекты на ключевых рынках, а также велась тесная работа с командами цепочки поставок для обучения их использованию новых инструментов. Эти пилоты предоставили инсайты, использованные для настройки системы перед ее масштабированием на глобальном уровне.

Преимущества:

Интеграция ИИ в цепочку поставок принесла компании многочисленные преимущества. Видимость данных в реальном времени позволила быстро реагировать на колебания спроса, снижая случаи избыточных и недостаточных запасов. Эта гибкость привела к экономии затрат на хранение и логистику, улучшив доступность продуктов для клиентов. Оптимизированная маршрутизация поставок минимизировала время доставки и транспортные расходы, повышая общую эффективность. Кроме того, централизованная платформа улучшила сотрудничество и коммуникацию среди поставщиков, складов и магазинов, обеспечивая более слаженные операции. Экологические преимущества также были значительными, так как лучшее прогнозирование спроса и управление запасами сократили отходы и углеродный след, связанный с избыточным производством и транспортировкой. В конечном итоге, эти улучшения укрепили репутацию компании как инновационного и устойчивого ритейлера на глобальном рынке.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

4. Анализ трендов и разработка продукции в H&M

Проблема:

Индустрия быстрой моды движется изменяющимися предпочтениями и трендами потребителей. Компания сталкивалась с проблемой удержания лидирующих позиций в этих трендах, чтобы соответствовать ожиданиям клиентов и сохранять конкурентоспособность. Традиционные методы предсказания трендов, основанные на ручном анализе исторических данных продаж и ограниченных исследованиях рынка, часто были слишком медлительными для улавливания изменений во вкусах потребителей в реальном времени. Более того, огромный объем данных, поступающих из множества источников, таких как социальные сети, модные блоги и поисковые системы, делал сложным их обработку и получение действенных инсайтов вовремя. Эта задержка в выявлении трендов приводила к задержкам в разработке продуктов, упущенным возможностям использовать популярные стили и возможным несоответствиям запасов.

Решение:

Для решения этих задач компания внедрила инструменты анализа трендов на основе ИИ. Эти инструменты использовали алгоритмы машинного обучения и обработку естественного языка (NLP) для анализа огромного объема данных с онлайн-платформ, включая социальные сети, блоги и поисковые запросы. Определяя шаблоны и возникающие темы, системы ИИ могли выявлять популярные цвета, стили и материалы в реальном времени. Эти инсайты затем использовались для информирования о дизайне и разработке продукции, что позволило компании создавать коллекции, соответствующие актуальным запросам потребителей. Такой подход позволил компании быстро реагировать на рыночную информацию и опережать конкурентов, предлагая стильные и востребованные продукты.

Внедрение:

Внедрение ИИ для анализа трендов началось с интеграции платформ аналитики данных, способных обрабатывать большие объемы данных из множества источников. Компания сотрудничала с технологическими партнерами для разработки моделей машинного обучения, специально предназначенных для модной индустрии. Эти модели обучились распознавать тренды, анализируя ключевые слова, хештеги и визуальный контент в социальных сетях, таких как Instagram и TikTok, а также отзывы клиентов и поведение при покупках. Инсайты, генерируемые этими моделями, передавались командам дизайна и мерчендайзинга через централизованную панель управления, позволяя им принимать обоснованные решения о будущих коллекциях. Кроме того, компания инвестировала в автоматизированные инструменты для оптимизации процесса дизайна продукции, обеспечивая быстрое преобразование инсайтов в производственные планы. Система изначально тестировалась на малом масштабе для обеспечения точности и актуальности перед распространением на глобальном уровне.

Преимущества:

Использование анализа трендов на основе ИИ значительно улучшило способность компании предвосхищать и реагировать на предпочтения потребителей. Дизайнеры получали информацию в реальном времени о том, что ищут клиенты, что позволяло им создавать коллекции, которые находили отклик на рынке. Эта гибкость сокращала время вывода новых продуктов на рынок, обеспечивая возможность быстро использовать новые тренды. Улучшенное предсказание трендов также минимизировало риск производства товаров, которые не продавались, что приводило к более эффективному управлению запасами и сокращению отходов. Более того, предлагая постоянно актуальные продукты, компания укрепляла привлекательность бренда и лояльность клиентов. Способность использовать рыночные данные в реальном времени также позиционировала компанию как лидера в объединении модных инноваций с передовыми технологиями.

5. Улучшение покупательского опыта в магазинах H&M

Проблема:

С усилением конкуренции в розничной торговле и значительным ростом электронной коммерции компания столкнулась с проблемами в поддержании привлекательности своих физических магазинов. Клиенты все чаще ожидали персонализированного опыта покупок, даже в физических магазинах, однако традиционные методы мерчендайзинга часто не оправдывали этих ожиданий. Стандартизированный подход к размещению продукции и управлению запасами в магазинах разных регионов означал, что локальные предпочтения и тренды недостаточно учитывались. Этот разрыв приводил к упущенным возможностям продаж и снижению удовлетворенности клиентов. Кроме того, отсутствие аналитики, основанной на данных, ограничивало способность компании эффективно оптимизировать опыт покупок в магазине.

Решение:

Для решения этих проблем компания внедрила инструменты на основе ИИ, чтобы создавать более локализованные и персонализированные магазины. Анализируя данные, такие как истории покупок клиентов, демографическую информацию и региональные модели продаж, системы ИИ рекомендовали индивидуальные ассортименты продуктов для каждого магазина. Это обеспечивало, что запасы и планировка мерчендайзинга каждого магазина соответствовали предпочтениям местной клиентской базы. Компания также ввела умные системы управления полками и запасами на основе ИИ для мониторинга уровня запасов в реальном времени, обеспечивая постоянное наличие товаров с высоким спросом на полках. Эти технологии позволили компании предоставлять более увлекательный и удовлетворяющий опыт покупок, одновременно увеличивая производительность продаж.

Внедрение:

Путь компании к улучшению опыта покупок в магазинах начался с развертывания продвинутых аналитических инструментов, способных интегрировать данные из множества источников, включая онлайн-поведение при покупках, покупки в магазинах и региональные рыночные тренды. Модели ИИ анализировали эти данные для генерации рекомендаций, специфичных для каждого магазина, по размещению продукции, распределению запасов и промо-кампаниям. Эти инсайты предоставлялись менеджерам магазинов через интуитивно понятные панели управления, давая им возможность принимать решения, основанные на данных. Компания также ввела датчики и устройства Интернета вещей (IoT) в некоторых магазинах для отслеживания потока клиентов и выявления зон с высоким трафиком. Эти данные использовались для оптимизации планировок магазинов и размещения продуктов, улучшая удобство для клиентов и стимулируя продажи. Чтобы обеспечить успешность системы, компания предоставила всестороннее обучение персоналу магазинов, помогая им понять и эффективно использовать инструменты ИИ в их повседневной работе.

Преимущества:

Интеграция ИИ в физические магазины компании принесла множество преимуществ. Локализованный мерчендайзинг улучшил актуальность предлагаемых товаров, увеличивая удовлетворенность клиентов и увеличивая продажи. Мониторинг запасов в реальном времени уменьшил случаи нехватки и избыточных запасов, повышая операционную эффективность и снижая затраты. Оптимизация планировок магазинов и целевые промоакции привели к увеличению потока клиентов и конверсии. Кроме того, инсайты, основанные на ИИ, дали менеджерам магазинов действенные данные, позволяя им быстро адаптироваться к меняющимся потребностям клиентов. Объединив персонализацию с операционной эффективностью, компания успешно улучшила опыт покупок в магазинах, устраняя разрыв между онлайн- и офлайн-розницей и укрепляя свою позицию как инновационного, ориентированного на клиентов бренда.

Заключение

Внедрение искусственного интеллекта изменило подход компании к розничной торговле в индустрии моды, делая её пионером в использовании технологий для повышения эффективности, улучшения клиентского опыта и устойчивости. Оптимизация запасов и предсказание спроса, персонализация как в онлайн, так и в физических магазинах показывают, как ИИ может решать ключевые проблемы розничной торговли и открывать новые возможности для роста.

Эти инновации на основе ИИ не только устраняют операционные неэффективности, но и соответствуют видению компании по созданию более устойчивой и ориентированной на клиентов индустрии моды. Путем внедрения ИИ компания показывает пример другим ритейлерам, доказывая, что технологии выступают не просто инструментом удобства, но и движущей силой значимых изменений.

По мере того, как розничная торговля продолжает развиваться, успех компании с ИИ демонстрирует огромный потенциал интеграции технологий в бизнес-стратегии. Это напоминает, что будущее моды находится на пересечении креативности, устойчивости и передовых технологий.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.