Пандемія продовжує чинити негативний вплив на обсяги продажів fashion-ринку. У зв’язку з цим зростає і попит на ефективне пророцтво поведінки і переваг покупців.
IT-індустрія моментально зреагувала на існуючий запит, видавши відразу кілька інновацій. Використовуючи переваги технології ШІ, виробники зможуть тепер прогнозувати особливості майбутнього модного сезону. Такий підхід є новим в швейної промисловості, яка, як правило, спирається на досвід, творчість і бачення дизайнерів для визначення модних тенденцій.
Один з найбільш багатообіцяючих токійських стартапів Neural Pocket Inc запропонував рітейлерам систему, яка аналізує і автоматично збирає мультиканальні дані користувача щодо його переваг в одязі. Вони збираються з ряду найбільших fashion-порталів, Instagram та інших соцсетей. Компанія намагається спрогнозувати «писк моди» на прийдешні сезони, аналізуючи дані про кольори, дизайні і довжині одягу.
Інша компанія-розробник систем ІІ Sensy Inc. створила програмне забезпечення, яке аналізує дані, зібрані в «точках продажів». Вони включаютьтаку інформацію, як минулі покупки клієнтів і частоту їх відвідувань магазинів одягу. Sensy надає зібрані дані про споживчі витрати і переваги великим продавцям і виробникам одягу, які потім використовують цю інформацію для оптимізації персоналу в магазинах і розробки дизайну нових виробів.
Ще одна компанія, ZozoInc запустила власну технологію автоматичного формування списків клієнтів для подальшого стимулювання збуту через переписку з ними по електронній пошті і за допомогою інших цифрових інструментів. При цьому аналізуються такі споживчі дані, як попередні покупки і унікальні переваги.
Можемо підсумувати, що за всім цим простежується одна дуже важлива тенденція: всеі неухильно і спрямовано йдуть до індивідуального обслуговування своєї цільової групи.
