L’intelligence artificielle révolutionne l’industrie de la mode

Certains des plus grands noms de l’industrie de la mode,  H&M et Tommy Hilfiger par exemple, investissent maintenant dans des algorithmes qui aident à suggérer des styles à leurs clients. Une panoplie de startups basées sur l’IA aident également les e-commerçants et les consommateurs à éliminer les devinettes du jeu.

La prévision n’est qu’un exemple de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la mode. Cette utilisation permet les commerçants de gérer leurs stocks à l’aide d’outils basés sur l’IA pour évaluer la demande.

Les chatbots sont les nouveaux conseillers mode, ils offrent une connexion permanente avec les clients. Le but est de les aider à prendre des décisions d’achat. Les algorithmes intelligents d’IA aident aussi à personnaliser les recommandations de produits et permettent aux commerçants de créer des collections que les clients souhaitent acheter.

Les avantages de l’intelligence artificielle dans la mode

Il est indéniable que l’intelligence artificielle a radicalement changé la façon de faire du shopping. De l’utilisation de l’analyse prédictive en entreprise à la vision par ordinateur pour identifier les attributs du produit, il existe une multitude de façons dont l’IA a revolutionné le domaine de la mode. Certaines des façons ci-dessous illustrent à quel point l’utilisation de l’IA dans la mode est puissante.

La personnalisation

Tout comme la façon dont Netflix, YouTube ou Amazon ont la possibilité de suggérer des émissions ou des produits similaires, l’IA dans l’industrie de la mode peut faire de même.

Vu que le e-commerce est devenu un moyen primordial du shopping, il existe plus de données sur le consommateur que jamais. De nombreux sites de mode célèbres sont capables de tenir un journal des modèles de navigation de leurs clients. Cette collecte d’information permettent à ces sites de suggérer des articles similaires en fonction de la couleur, du style et du design.

Amélioration du service client et de la communication

Les appels et les courriels deviennent de plus en plus une chose du passé. Au cours des dernières années, l’émergence de la technologie de chatbot a considérablement augmenté la conversion et la communication entre le client et les marques. D’IBM Watson à Hubspot Chatbot, il existe une diversité de solutions qui permettent de suivre les pistes, de répondre aux questions et même de donner des recommandations de produits.

Mieux acheter et planifier

Pour de nombreux investisseurs de mode, une difficulté est souvent de savoir exactement quel matériau acheter pour les créateurs. Commander un excès d’un matériaux peut être préjudiciable à l’entreprise, surtout si ce produit ne se vend pas aussi bien qu’elle l’espérait. Pourtant, avec des analyses prédictives avancées, les acheteurs peuvent efficacement tirer des enseignements du comportement des clients et planifier à avec une plus de précision. En sachant quels articles sont les meilleurs et les pires vendeurs, vous pouvez acheter et planifier d’une manière plus précise.

Automatisation des opérations

L’un des plus grands avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle est la possibilité d’automatiser des tâches simples. La majorité du temps de travail de l’entreprise est utilisée pour la saisie de données , les calculs et d’autres efforts qui peuvent facilement être exécutés uniquement par les solutions de l’intelligence artificielle.

C’est un énorme atout pour les marques de mode, vu qu’elles peuvent évaluer les marges avec plus de précision et d’organisation.

Cela permet à de nombreux e-commerçants de se concentrer sur des projets plus importants telles que la stratégie et l’exécution.

Gestion des stocks

Un problème majeur auquel les détaillants sont confrontés est la commande excessive et la perte de bénéfices à cause des invendus. Aujourd’hui, des entreprises comme Chain of Demand utilisent des algorithmes du Machine Learning pour faire des prédictions et des choix plus précis. Alors que les techniques de prévision de la demande existent depuis des années, mais les méthodes traditionnelles n’utilisaient que des données historiques sur les ventes.

La majorité des travaux de calcul devaient être effectués par les individus et avec des limites lorsque les ensembles de données dépassent 10 000. En revanche, avec le Machine Learning, vous pouvez réduire les erreurs de prévision jusqu’à 50%.

Diminution du taux de retour produit

Les retours de vêtements prennent environ 3 fois plus de temps à inspecter que les autres procédures. Cependant, avec la puissance de l’IA, les e-commerçants peuvent aider les clients à prendre des décisions d’achat plus éclairées.


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