O que toda marca de roupas deve saber sobre IA no comércio eletrônico

A Inteligência Artificial (IA) está remodelando o comércio eletrônico de moda, transformando tudo, desde experiências de compras personalizadas até a redução de operações e a otimização de negócios. Tecnologias como aprendizado de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural permitem que as marcas entendam melhor as preferências do consumidor, otimizem as operações e respondam rapidamente às tendências do mercado.

Com metade dos britânicos comprando roupas online e o mercado de moda do Reino Unido projetado para alcançar £152 bilhões até 2024, A IA não é mais uma novidade tecnológica, mas uma necessidade estratégica para os varejistas que visam prosperar nesta paisagem cada vez mais competitiva.

De acordo com um estudo recente da IMRG & Hive, 75% dos varejistas de moda planejam investir em IA nos próximos 24 meses, demonstrando a importância da IA para melhorar as experiências do cliente, otimizar operações e impulsionar as vendas.

Veja como ASOS, Marks & Spencer, Burberry e Unmade já estão utilizando a IA para personalização, previsão de tendências e melhoria do engajamento do cliente. Este artigo explora como a IA está reformulando o varejo de moda, com exemplos reais de seu incrível poder.

1. Personalização em Escala na Moda E-commerce com IA

Uma das contribuições mais impactantes da IA para o comércio eletrônico de moda é proporcionar experiências de compra hiperpersonalizadas em grande escala. Algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados permitem que as marcas criem recomendações personalizadas com base nas preferências individuais, histórico de navegação e compras anteriores.

Como a ASOS Usa IA para Personalização

Classificação de ProdutoA ASOS usa redes neurais profundas para classificar produtos por atributos como cor, estilo e ocasião. Isso simplifica a descoberta de produtos, permitindo que os clientes filtrem através de extensas variedades sem esforço.
Filtragem Colaborativa e Personalização Baseada em SessãoA ASOS identifica padrões em itens frequentemente comprados, analisando as interações entre cliente-produto. O sistema ajusta dinamicamente as recomendações em tempo real com base no comportamento de navegação, garantindo sugestões relevantes durante cada sessão.
Modelo Híbrido para Novos ProdutosPara novos itens sem dados históricos, a ASOS combina atributos de produtos com interações de clientes para recomendar estilos novos.
API de Recomendações de Marca: Alimentado pelo Azure Machine Learning, a API da ASOS oferece sugestões personalizadas de marcas com base no histórico de navegação e compra do cliente.
Compre o Look (BTL)A IA alimenta a ferramenta de venda cruzada da ASOS, treinada em 600.000 conjuntos de roupas selecionados por estilistas. Ela recomenda itens complementares para completar o visual dos clientes.
Assistente de Ajuste: O Assistente de Ajuste personaliza recomendações de tamanho com base nos dados do cliente, reduzindo as devoluções.
Pesquisa Visual: O Style Match permite que os usuários façam upload de imagens e recebam sugestões de produtos orientadas por IA, simplificando o processo de descoberta.

2. Insights Avançados do Cliente Através da IA

A IA fornece às marcas de moda insights profundos sobre o comportamento do consumidor, analisando atividades online, histórico de compras e tendências regionais. Isso permite que os varejistas personalizem o marketing, otimizem o inventário e prevejam precisamente a demanda.

Preferências Regionais e Baseadas em Idade

Na diversificada paisagem da moda no Reino Unido, a IA ajuda os varejistas a atenderem às diferenças regionais:

Londres: Estilos cosmopolitas e orientados por tendências predominam.
Norte da Inglaterra: A moda casual e prática é preferida.
Escócia: Tecidos tradicionais como o tartan continuam em alta demanda.
Áreas Rurais: Estilos distintos muitas vezes diferem dos centros urbanos.

A IA personaliza ainda mais as experiências com base em grupos etários:

Geração Z: Fortemente influenciado pelas tendências das redes sociais.
MillennialsPriorize a sustentabilidade e a moda ética.
Geração X: Prefira peças atemporais de qualidade.
Baby BoomersPriorize conforto e praticidade.

Exemplo Prático: Insights de Clientes Direcionados por IA da Marks & Spencer

Marks & Spencer (M&S) integrou com sucesso a IA para permanecer competitiva à medida que as preferências do consumidor evoluem. Por meio de sua parceria com a Microsoft, a M&S aproveita os dados de seu programa de fidelidade Sparks, atividade de navegação online e avaliações de clientes para fornecer marketing hiper-direcionado e eficiência operacional.

Os principais resultados incluem:

Campanhas de Marketing Personalizadas: M&S envia emails direcionados baseados nos hábitos de compra do cliente, como promovendo produtos ecológicos para clientes focados em sustentabilidade.
Otimização Regional de Estoque: A IA ajuda a M&S a ajustar os níveis de estoque para atender à demanda local, como fornecer mais jaquetas impermeáveis para a Escócia.
Desenvolvimento de Produtos Específicos por Idade: Insights de IA levaram a M&S a expandir a linha de roupas confortáveis durante o boom do trabalho remoto, uma categoria cada vez mais popular entre os Millennials.
Previsão de Tendências & Análise de SentimentoAo analisar as redes sociais e avaliações de clientes em tempo real, a M&S se adapta rapidamente às tendências, como o aumento da moda inspirada no cottagecore.

A M&S relatou um aumento de 53,9% nas vendas online em 2021, com a IA desempenhando um papel chave em sua transformação digital.

3. Previsão de Tendências Alimentada por IA

A IA é uma ferramenta crucial para prever tendências, analisando mídias sociais, dados de pesquisa e números de vendas. Ela ajuda as marcas de moda a se manterem à frente, produzindo apenas o que venderá e reduzindo o desperdício, melhorando a sustentabilidade.

Como a IA Prevê Tendências:

Análise de Mídias Sociais: A IA analisa milhões de posts no Instagram, TikTok e Pinterest para identificar estilos e hashtags em tendência, como #sustentabilidade ou #cottagecore.
Reconhecimento VisualA detecção de imagens alimentada por IA identifica padrões em imagens de mídias sociais, ajudando marcas a identificar tendências emergentes, de roupas de rua a trajes formais.
Análise de SentimentoA IA avalia a opinião pública sobre várias tendências por meio de hashtags e comentários de usuários, ajudando as marcas a avaliar como os consumidores se sentem sobre diferentes estilos.

Influência da Pista:

A IA também ajuda as marcas de moda a analisar dados de desfiles como a Semana de Moda de Londres, identificando cortes, tecidos e cores chave que se infiltrarão na moda mainstream.

Pesquisa Online e Dados de Vendas:

A IA analisa consultas de pesquisa e dados de vendas para prever o interesse do consumidor. Plataformas como EDITADO ajuda as marcas a acompanhar e entender as tendências de vendas, garantindo que respondam rapidamente à mudança na demanda.

4. Eficiência Operacional Através da IA na Moda

A IA está remodelando as operações ao ajudar as marcas de moda a otimizar as cadeias de suprimentos, gerenciar o inventário e implementar preços dinâmicos. Marcas como Marks & Spencer e ASOS viram melhor disponibilidade de estoque, redução de descontos e preços em tempo real, dando-lhes uma vantagem competitiva em uma indústria de movimento rápido..

Otimização da Cadeia de Suprimentos:

As análises preditivas alimentadas por IA preveem a demanda com precisão, ajudando as marcas a evitar a superprodução e reduzir o excesso de estoque. A IA ajuda a otimizar os níveis de estoque e reduzir os custos do armazém, prevendo quando e onde os produtos estarão em demanda.

Redução de Resíduos e Produção Sustentável

A IA ajuda os varejistas de moda a implementar práticas mais sustentáveis, prevendo a demanda com precisão, reduzindo o desperdício causado pela superprodução. Além disso, identifica oportunidades para reutilizar ou reciclar produtos não vendidos, alinhando-se com o foco do Reino Unido na moda eco-consciente.

Exemplo do Mundo Real: Marks & Spencer

A M&S viu um aumento de 1,5% na disponibilidade de produtos e uma redução de 5,9% nas reduções de preço após a integração da IA em sua cadeia de suprimentos. Isso permitiu que eles atendessem melhor à demanda do consumidor enquanto reduziam o desperdício.

Controle de Qualidade Automatizado

A tecnologia de visão computacional impulsionada por IA permite a detecção de defeitos em tempo real, garantindo que as peças de vestuário atendam aos padrões de qualidade de forma mais rápida e precisa do que os métodos tradicionais. Isso melhora a consistência no artesanato para marcas britânicas de alta qualidade como Burberry.

Exemplo do Mundo Real: Burberry

Burberry emprega IA para garantir que seu icônico padrão de verificação seja consistente em todos os produtos. A tecnologia de reconhecimento de imagem orientada por IA verifica as peças de vestuário para manter a uniformidade, mantendo a qualidade da Burberry e reforçando sua identidade de marca, enquanto também previne a falsificação.

Fotoshoot de IA

A tecnologia de renderização de imagens impulsionada por IA automatiza a criação de imagens de alta qualidade de roupas em modelos virtuais, eliminando a necessidade de sessões de fotos físicas. Esta solução é especialmente benéfica para empresas com orçamentos limitados, rápidas trocas de produtos ou linhas de produtos extensas onde sessões de fotos tradicionais são impraticáveis. Ao reduzir os custos de produção e os tempos de resposta, Fotoshoot de IA aumenta a eficiência operacional e ajuda a melhorar as taxas de conversão, permitindo que as marcas se conectem efetivamente com seu público, apesar das restrições de orçamento ou tempo.

5. Estratégias de Precificação Dinâmica

A IA permite que os varejistas de moda ajustem os preços com base em fatores como demanda do mercado, preços da concorrência e níveis de estoque em tempo real.

Preços Personalizados

A IA personaliza estratégias de precificação para segmentos específicos de clientes, oferecendo descontos ou promoções personalizadas com base no comportamento de compra, sem prejudicar a lucratividade.

Exemplo do Mundo Real: Mango

Mango usa os dados de mercado da EDITED para localizar preços e otimizar sortimentos em diferentes regiões. Ao utilizar dados sobre preços competitivos e tendências, a Mango ajusta as misturas de produtos e estratégias de preços com base na demanda regional e nas condições de mercado. Isso ajudou a marca a manter a competitividade e alinhar suas ofertas com as expectativas dos clientes em vários países. A ferramenta também melhorou a eficiência ao automatizar a coleta e análise de dados, economizando tempo valioso para a Mango.

6. O papel da IA na Gestão da Experiência do Cliente

Chatbots com tecnologia de IA, assistentes virtuais e realidade aumentada (AR) estão remodelando as interações dos clientes com as marcas de moda. Essas ferramentas fornecem recomendações personalizadas, suporte 24/7 e provadores virtuais, todos os quais melhoram significativamente a experiência de compra enquanto reduzem as devoluções.

Chatbots Alimentados por IA

Chatbots impulsionados por IA como o da ASOS. Enki oferecer suporte ao cliente em tempo real e recomendações de produtos personalizadas. Ao analisar as preferências do cliente, Enki aumenta o engajamento ao fornecer sugestões relevantes, seja através do histórico de navegação ou consultas específicas. Uma de suas principais características é a pesquisa visual capacidade, onde os usuários podem fazer upload de imagens de itens que eles gostam. O chatbot então escaneia o extenso inventário da ASOS para encontrar produtos semelhantes, tornando mais fácil para os clientes descobrir estilos que correspondam às suas preferências.

Desde o seu lançamento, Enki impulsionou significativamente o engajamento do cliente e as taxas de conversão para a ASOS. Ao oferecer assistência personalizada 24 horas por dia, ajuda os clientes a navegar pela vasta gama de produtos (mais de 80.000 itens), melhorando finalmente a jornada de compras e aumentando as vendas.

Realidade Aumentada (AR)

A tecnologia AR eleva as compras online ao permitir que os clientes experimentem virtualmente roupas e acessórios. Esta experiência imersiva oferece uma pré-visualização realista de como as peças ficarão e se ajustarão, reduzindo a incerteza e aumentando a confiança nas decisões de compra. Como resultado, a AR não apenas ajuda a reduzir as taxas de devolução, mas também aumenta a satisfação do cliente, proporcionando uma experiência de compra mais informada e interativa.

Exemplo Real: Ferramenta de Compras em Realidade Aumentada da Burberry

A marca de moda de luxo Burberry implementou a realidade aumentada (AR) para enriquecer sua experiência de compra online. A ferramenta de AR da Burberry permite que os clientes coloquem produtos virtuais - como bolsas - em seus espaços pessoais, permitindo que eles vejam como os itens se encaixam em seu guarda-roupa existente. Esta abordagem inovadora para visualizar produtos preenche a lacuna entre as compras online e físicas, levando a um maior envolvimento do cliente e a taxas de conversão mais altas.

Experimente com a Ampliação do Avatar Humano

Os clientes simplesmente fazem upload de uma foto de rosto e medidas básicas para ver instantaneamente vários produtos realistas e lisonjeiros em si mesmos. Zyler utiliza IA avançada para combinar essas entradas com as imagens do seu produto e tabelas de tamanho, criando uma experiência de provador virtual perfeita.

Localizadores de Tamanho e Ajuste

Ferramentas de localização de tamanho e ajuste são essenciais no comércio eletrônico, ajudando os clientes a escolher o tamanho certo para as roupas, oferecendo recomendações personalizadas com base em medidas corporais, compras anteriores, comparações de marcas ou correspondência de dimensões corporais com SKU. Lá são uma matriz dessas ferramentas que olhe semelhante na frente fim mas todos trabalham muito diferentemente na parte de trás fim.

Essas ferramentas aumentam a confiança do cliente, reduzem as taxas de devolução e melhoram a experiência de compra, eliminando as suposições no dimensionamento.

Além disso, eles fornecem aos varejistas dados valiosos sobre as preferências dos clientes, auxiliando no design de produtos e na gestão de estoque, enquanto também aumentam as taxas de conversão ao dar aos compradores a segurança de que precisam para concluir uma compra.

Localizador de Tamanho de Calçados

Mede as dimensões do pé a partir de uma única foto tirada com a câmera do telefone e as compara com o SKU do sapato. O Localizador de Tamanho de Sapato aprende continuamente a partir dos dados de vendas e retornos, melhorando a precisão ao longo do tempo.

Exemplo do mundo real: Reebok

A principal marca de calçados Reebok utiliza Localizador de Tamanho de Sapato para garantir que os clientes obtenham o tamanho certo de sapato ao fazer pedidos online, o que reduz as devoluções e aumenta as conversões, pois os clientes têm mais certeza de sua compra.

7. Personalização em Escala

A IA está potencializando a personalização em massa, permitindo que os clientes projetem roupas personalizadas em grande escala. Isso não apenas eleva a experiência do cliente, mas também fomenta a lealdade à marca, oferecendo produtos únicos e sob medida.

Exemplo do Mundo Real: Unmade e New Balance

A Unmade fez parceria com a New Balance Team Sports para agilizar o processo de personalização de roupas de equipe. Ao usar a plataforma da Unmade, a New Balance permite que as equipes personalizem uniformes e equipamentos, mantendo operações eficientes de produção e cadeia de fornecimento. Esta colaboração ajudou a New Balance a ampliar ofertas de roupas esportivas personalizadas para equipes sem sacrificar a velocidade ou a qualidade. A plataforma simplifica a personalização, reduz os prazos e suporta a personalização em massa em larga escala.

Conclusão: Adotando a IA para uma Vantagem Competitiva na Moda do Reino Unido

A IA está transformando cada aspecto da indústria da moda, desde a eficiência operacional até o envolvimento do cliente. Ao aproveitar a IA, marcas como Marks & Spencer e ASOS estão aprimorando suas cadeias de suprimentos, melhorando o controle de qualidade e permanecendo competitivas com estratégias de precificação dinâmicas.

Ferramentas alimentadas por IA, como assistentes virtuais e realidade aumentada, estão elevando as experiências dos clientes ao oferecer jornadas de compras contínuas e personalizadas. Ao mesmo tempo, a personalização impulsionada pela IA permite que as marcas ofereçam produtos sob medida em escala, criando conexões emocionais mais profundas com os consumidores.

À medida que as tecnologias de IA continuam a evoluir, as marcas de moda do Reino Unido têm a oportunidade de liderar o avanço na inovação. Ao abraçar a IA, elas podem melhorar a eficiência operacional, atender à crescente demanda por personalização e sustentabilidade, e garantir que permaneçam à frente em um mercado cada vez mais competitivo.