生成式 AI：解锁时尚的未来

QuantumBlack、麦肯锡人工智能、零售和数字实践 生成AI:解锁时尚的未来 虽然仍处于萌芽阶段，但生成式人工智能有可能帮助时尚企业提高生产力， 更快地进入市场，并更好地为客户服务。现在是探索这项技术的时候了。 作者：HolgerHarreis、TheodoraKoullias、RogerRoberts和KimberlyTe 2023年3月 这一季的时装周在伦敦、米兰、纽约和巴黎，品牌正在努力生产和销售他们刚刚在秀场上展示的设计——他们正在开始下一季的系列。在未来，这些设计完全有可能将创意总监的实力与生成人工智能（AI）的力量相结合，帮助更快地将服装和配饰推向市场，更有效地销售，并改善客户体验。 到目前为止，您可能已经听说过OpenAI的ChatGPT，这种AI聊天机器人一夜之间轰动一时，并引发了一场建立和发布竞争对手的数字竞赛。ChatGPT只是生成式AI的一个消费者友好型示例，该技术包含可用于创建新内容的算法，包括音频、代码、图像、文本、模拟、 和视频。生成式AI不是简单地识别和分类信息，而是利用基础模型来创建新信息，基础模型是可以同时处理多个复杂任务的深度学习模型。例子包括GPT-3.5和DALL-E。（有关生成式AI和机器学习的更多信息，请参阅“什么是生成式AI？1和“生成式人工智能就在这里：像ChatGPT这样的工具如何改变你的业务。2) 虽然时尚行业已经尝试了基本的人工智能和其他前沿技术——元宇宙、不可替代的代币（NFT）、数字ID以及增强或虚拟现实——但到目前为止，它在生成人工智能方面几乎没有经验。没错，这项新兴技术变成了 最近才广泛可用，仍然充斥着令人担忧的扭结和错误，但所有迹象 它可以以闪电般的速度改进，并在业务的许多方面改变游戏规则。在未来三到五年内，生成式人工智能可能会增加1500亿美元，保守地说，甚至更高。 服装、时尚和奢侈品领域将达到2750亿美元 根据麦肯锡的分析，行业的营业利润。从协同设计到加速内容开发流程，生成式AI为创造力创造了新的空间。它可以输入所有形式的“非结构化”数据（原始文本、图像和视频），并输出新形式的媒体，从完全编写的脚本到3D设计和逼真的视频活动虚拟模型。 这些还处于早期阶段，但时尚界生成AI的一些明确用例已经出现。 出现。（其中许多用例也适用于相邻的美容和奢侈品行业 。特别是在产品创新、营销、销售和客户体验方面，与时尚价值链中的其他领域相比，该技术可以产生重大成果，并且在短期内实施起来可能更可行。在本文中，我们概述了一些最有前途的用例，并提供了高管可以采取的入门步骤，以及这样做时要记住的风险。 在我们看来，生成式人工智能不仅仅是自动化，而是关于增强和加速。这意味着为时尚专业人士和创意人员提供技术工具，让他们更快地完成某些任务，让他们腾出更多时间去做只有人类才能做的事情。这也意味着创建系统以更好地为客户服务。这是从哪里开始。 理解用例 生成式人工智能有可能影响整个时尚生态系统。时尚公司可以使用该技术来帮助创建更畅销的设计、降低营销成本 、超个性化客户沟通并加快流程。它还可能重塑供应链和物流、商店运营以及组织和支持功能（参见侧栏“时尚中的生成式人工智能用例”）。 1“什么是生成AI？”麦肯锡，2023年1月19日。 2MichaelChui、RogerRoberts和LareinaYee，“生成式AI就在这里：像ChatGPT这样的工具如何改变您的业务”，麦肯锡，2022年12月20日。 生成AI用例在时尚界 基础模型生成式人工智能可以在整个时尚价值链中使用。 —销售和产品: •将草图、情绪板和描述转换为高保真设计（例如，家具和珠宝的3D模型）。 •通过与AI代理协作，从数据（例如，过去的产品线、鼓舞人心的图像和风格）生成创意选项（例如，新想法、变体），丰富产品构思。 •为个人消费者大规模定制产品（例如，基于面部地形的眼镜）。 —供应链和物流: •通过汇编研究来支持与供应商的谈判。 •通过实时分析（例如，增强现实或AR支持的见解）增强仓库运营和库存管理的机器人自动化。 •根据个人消费者定制产品退货优惠。 —市场营销: •识别和预测趋势 从非结构化数据改进有针对性的营销（对于 例如，消费者情绪、店内消费者行为、全渠道数据）。 •大规模自动执行消费者细分，以定制营销活动。 •根据来自消费者档案和社区见解的非结构化数据生成个性化营销内容。 •与AI代理协作，以加速内容开发并减少内部营销团队的创意障碍。 —电子商务和消费者体验: •根据过去成功的销售帖子构建和生成销售描述。 •根据个人消费者档案个性化在线消费者旅程和优惠（例如，网页、产品描述）。 •为个人消费者定制虚拟产品试穿和演示 （例如，服装试穿、造型建议）。 •增强智能AI代理（例如，对话聊天机器人、虚拟助手）和自助服务，以解决高级消费者查询（例如，多语言支持）。 —存储操作: •通过生成和测试不同参数（例如，客流量 、本地消费者受众、规模）下的布局规划 ，优化商店布局规划。 •通过实时监控视频数据，优化店内劳动力，避免员工分配缺口和盗窃检测等瓶颈。 •支持AR辅助设备，以更好地实时通知员工产品（例如，状况、分类、库存、建议）。 —组织和支持功能: •指导销售人员通过实时推荐、反馈报告和高价值消费者档案来维持成功的“客户”关系。 •根据角色和绩效为员工开发个性化的培训内容。 •(启用自助和自动化支持任务 例如，人力资源票证、大型文档的会计处理、法律文档的审查）。 产品开发和创新 大众市场时装零售商和奢侈品牌的创意总监不必仅仅依靠趋势报告和市场分析来为下一季系列提供设计信息，而是可以使用 生成式AI，用于实时分析各种类型的非结构化数据。例如 ，生成式人工智能可以从社交媒体上的视频中快速汇总和执行情感分析，或者从多个消费者数据源对趋势进行建模 。 创意总监及其团队可以将草图和所需的细节（例如织物、调色板和图案）输入到一个由 通过生成式AI自动创建一系列设计，从而使设计师能够玩出各种各样的风格和外观。 然后，团队可能会根据这些输出设计新项目，将时装屋的标志性风格放在每个外观上。这打开了大门 创造创新的限量版产品，也可能是两个品牌之间的合作 。眼镜等产品可能是 通过使用由生成式AI提供支持的面部识别技术来扫描面部地形并根据客户的尺寸和风格偏好进行调整，从而为个人设计。 这种情况在2022年12月成为现实，当时一群来自设计人工智能实验室（AiDLab）的香港时装设计师举办了一场时装秀，展示了衍生式人工智能支持的设计。3使用Cala，Designovel和Fashable等科技公司的工具，时装设计师已经在利用生成式AI的力量来激发新想法，尝试无数的设计变化，而无需生产昂贵的样品，并大大加快了他们的流程。 （对于美容企业来说，生成式人工智能还为品牌提供了识别新产品配方的机会，可能有助于降低实验室测试成本。 市场营销 营销主管和代理商可以使用生成式AI为每个营销渠道集思广益，制定活动策略、产品活动内容，甚至是虚拟化身，并且速度很快。 引人注目的营销黄金通常可以是一个数字游戏。考虑一下TikTok：在平台上传播病毒没有单一的制胜法宝。相反，你生产的越多，你的机会就越高 成为热门话题，提高品牌知名度和销售额。促使一个由人工智能驱动的生成视频平台为TikTok或其他社交媒体平台创建短视频，可以帮助节省与抽出社交媒体内容相关的时间和成本。生成式人工智能可以识别病毒式内容的模式和趋势，并创建也遵循营销人员规范的新内容。 这些练习可以帮助内部营销团队管理他们的工作量，同时减少他们对将工作外包给创意机构的依赖。然而，营销人员需要谨慎对待这种方法：试图通过复制其他品牌的做法来接触消费者，可能会抵消品牌花费数年时间建立的独特身份和价值主张。 生成式人工智能也可以应用于个性化的客户沟通。根据麦肯锡的研究，与不利用个性化的公司相比，擅长个性化的公司的收入增加了40%。4 几家初创公司——CopyAI、JasperAI和Writesonic，仅举几例——正在通过生成式AI帮助开拓大规模的个性化营销。使用这些工具，营销人员的日常任务 可能开始看起来像这样：他们可以选择他们想要创建的内容类型，无论是电子邮件、长篇博客文章还是其他内容 3路透社，路透社，2022年12月28日，“在香港，设计师尝试新的助手：人工智能时尚专家AiDA。 4“正确或错误地进行个性化的价值正在成倍增加”，麦肯锡，2021年11月12日。 还;添加提示，描述他们正在寻找的内容;并包括目标受众和其他参数，例如语气，以帮助创建符合品牌的营销传播。然后，AI工具提供了几个选项供营销人员选择。 这些工具在应用于流域下部营销渠道（主要用于鼓励销售转化的渠道）时最有用 而不是更有声望的品牌建设传播。营销人员仍然需要提示和编辑工作。 销售和消费经验 今天的生成式人工智能聊天使用更强大的自然语言处理来更好地理解人类并与之互动，已经是对现有人工智能聊天的可衡量改进。也就是说，（目前）还没有一个万无一失的企业级生成人工智能聊天机器人——目前的聊天机器人和其他文本生成工具仍然存在。 偶尔会犯可能导致严重客户服务灾难的错误。不过，最终 ，这项技术可以帮助客户支持代理外包复杂的查询，例如 ，使用聊天机器人帮助提供多种语言的个性化回复。 今天，有一些服务为品牌分配一个生成人工智能“代表” ，以处理电子邮件、聊天、文本和品牌自己平台上的客户服务查询。这些服务有助于减少客户服务等待时间并缩短响应时间。 生成式人工智能代理也可以为奢侈品牌服务，特别是在“客户服务”方面。 零售策略，销售人员与品牌中支出最高的客户建立长期关系，以鼓励购买并提高品牌忠诚度。（高端品牌的销售转化率可以达到60%至70% 在奢侈品专卖店,通过仅限预约 例如,购物。5）这个过程在某种程度上仍然是模拟和手动的，依靠品牌的销售人员来接触客户。 通过各种消息传递平台或文本，并且仅限于当这些关联正在工作。生成式人工智能驱动的工具可以在购物者离开商店后保持对话或提出造型建议，指导销售人员如何与客户互动，为特定客户进行个性化沟通，并分析消费者资料和在线实时互动。 2022年7月，服装零售商StitchFix表示正在试验文本到图像AI生成器GPT-3和DALL-E2，以通过更好的造型服务促进销售并提高客户满意度。这些生成模型是 经过测试，以帮助造型师快速准确地解释大量客户反馈，并策划客户更有可能购买的产品。例如，人工智能工具可以分析客户的所有反馈，其中可能包括数百条文本评论、电子邮件请求、产品评级和在线帖子。如果客户经常评论某种款式的裤子的“非常合身”和“有趣的颜色”，DALL-E可以生成客户可能想要购买的类似裤子的图像。然后，造型师可以在StitchFix的库存中找到类似的物品，并将其推荐给该客户。 虚拟试妆是生成式人工智能如何改善销售和消费者体验的另一个例子。总部位于巴黎的Veesual为电子商务时尚品牌实现了虚拟试穿集成，这意味着客户可以选择他们的型号并挑选要试穿的衣服。 如何开始 尽管生成人工智能技术可能令人兴奋，但公司仍然希望在完全委托任何核心任务之前谨慎行事。 5迈尔斯·索查，“看点：客户是欧洲奢侈品巨头的新黑'”，《女装日报》，2023年1月4日。 到生成式AI。但是，忽视探索这项技术提供的可能性可能同样有风险，因为它的发展速度和用户群的爆炸性增长。高管们现在可以开始考虑他们的企业如何使用生成式人工智能。领导者可以采取几个步骤来开始。 重视你的北极星 时尚领导者应该概述生成式人工智能可以在哪些方面为其业务提供最大价值。首先指出哪些领域——创意设计、推销、T台活动或客户服务——可以从生成式人工智能中受益最多。然后，领导者可以根据用例对其业务可能产生的影响程度来确定他们应该追求的生成式AI用例的优先级。