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"Ai + Textile" En Action 丨yang Zhaohua: L'Application De L'IA Dans Le Domaine Des Canaux De Marque Et De La Consommation Finale Dans L'Industrie Du Textile Et De L'Habillement

2024/8/24 12:19:00 1

　　L’intelligence artificielle (IA) est en train de restructurer l’architecture industrielle et la base sous - jacente, remodelant la relation productivité - production.Le développement d'une économie intelligente devient une opportunité importante pour la transformation industrielle et la mise à niveau, la réalisation de dépassements de changement de voie.

　　L'industrie textile chinoise saisit les opportunités de l'intelligence artificielle, a besoin de revenir à l'essence, de renforcer l'approche verticale, de réaliser des percées d'application de scénarios clés et de construire une écologie d'application riche;Saisir la bouche d'air de l'IA, besoin d'une disposition prospective modérée, intégrer des scénarios de fragmentation, précipiter des données de haute qualité, bien faire "ai + textile", sera conçu, fabriqué, marketing, construction de marque, architecturé sur "Big Data + Big Computing + algorithme fort".

　　Afin d'analyser en profondeur comment l'IA peut participer au développement de l'industrie textile dans le présent et l'avenir, afin de permettre à l'ensemble de l'industrie, nous lancerons la colonne « ai + textile» en action pour présenter le développement et les tendances de l'IA dans l'industrie, afin de promouvoir le développement de la nouvelle productivité de l'industrie.

　　Ai dans l'industrie du textile et de l'habillement marques canaux

　　Applications dans le domaine de la consommation finale

Yang zhaohua, Vice - Président de la Fédération des industries textiles de Chine

　　L'Ia dans les canaux de marque et les applications de consommation finale peut être analysée dans trois domaines: les applications de scénarios innovants, les défis rencontrés et les tendances de développement.

　　Scénarios d'application innovants de l'IA dans les canaux de marque et la consommation finale

　　Marketing de contenu basé sur l'IA générative

　　Le marketing basé sur le contenu généré par l'IA par rapport à la tradition a considérablement amélioré l'efficacité et la vitesse, la personnalisation et la précision, la rentabilité, y compris le texte ai, la génération d'images ai, l'éditeur vidéo ai.

　　Le marketing virtuel basé sur la technologie du métaunivers

　　Le métaunivers est passé du concept au premier plan, de la conduite technologique à l'intervention du capital en passant par le soutien politique.En août 2023, le Ministère de l'industrie et de l'information a publié le plan d'action triennal pour le développement de l'innovation dans l'industrie du métaunivers (2023 - 2025), faisant de la technologie du métaunivers un pôle de croissance important pour l'économie numérique.Les méthodes de marketing virtuel de l'ère méta - cosmique comprennent principalement l'ancre virtuelle numérique, le service client intelligent ai, le scénario d'exposition virtuelle.

　　Une expérience de consommation personnalisée grâce à la personnalisation autonome

　　Le mode de personnalisation autonome personnalisé par l'IA adopte le « droit au Design» de l'ère de l'IA en réalisant une mesure précise de la taille, en recommandant les préférences de style et en fournissant une inspiration créative dans trois fonctions, permettant aux consommateurs de ressentir le plaisir créatif tout en faisant des achats autonomes et pratiques.

　　Une expérience de consommation facilitée grâce aux mesures virtuelles

　　L'essayage virtuel combine des technologies telles que l'intelligence artificielle, la réalité augmentée (RA), le traitement d'image et la modélisation 3D pour fournir un moyen pratique de voir comment les vêtements textiles sont portés et les effets domestiques sans avoir à les essayer en personne, les acheter sur place.

　　Prévision précise de la demande de consommation à l'aide de portraits d'utilisateurs

　　La technologie de l'IA est capable de créer des portraits d'utilisateurs multidimensionnels grâce à l'analyse de l'exploration de données, à l'aide d'un grand modèle d'intelligence artificielle, c'est - à - dire un modèle d'apprentissage en profondeur avec des paramètres et des données à très grande échelle, grâce à l'auto - apprentissage, à l'apprentissage par migration, à la réalisation de nombreuses tâches et fonctions complexes, contrairement au modèle traditionnel de prévision de la demande de consommation "Analyse des données de vente + étude de marché + rétroaction client",Le délai de prescription et la précision des prévisions de la demande de consommation ont été considérablement améliorés.Les principaux scénarios d'application comprennent la création de portraits d'utilisateurs grâce à des analyses d'exploration de données, l'augmentation des conversions d'achat grâce à des recommandations personnalisées.

　　Soutenir la gestion efficace de la chaîne d'approvisionnement grâce aux modèles de données

　　Grâce à l'analyse de données volumineuses et aux modèles prédictifs, l'IA est capable de prévoir avec précision la demande de matières premières, d'optimiser les niveaux de stocks, de réduire les risques de surplus et de pénurie, de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité opérationnelle, repoussant les limites de la précision insuffisante des prévisions, de la lenteur des réactions, du déséquilibre des stocks, de la difficulté à contrôler les coûts, ainsi que de la mauvaise transmission de l'information et de la lourdeur des processus décisionnels qui existent dans la gestion traditionnelle de la chaîne d'Les principales applications comprennent: approvisionnement précis grâce à l'analyse de données, réapprovisionnement intelligent grâce à la surveillance en temps réel des stocks, optimisation de la structure des stocks grâce à l'analyse des marchandises en rupture de stock.

　　Les défis de l'application de l'IA dans les canaux de marque et la consommation finale

　　Bien que l'application de l'IA dans les canaux de marque et la consommation finale soit prometteuse, elle reste confrontée à de nombreuses difficultés et défis dans son application pratique.

　　Expérience utilisateur

　　Dans le domaine des canaux de marque et de la consommation finale, l'application de la technologie Ia doit garantir aux utilisateurs une expérience transparente, pratique et personnalisée tout au long du processus d'achat.Cependant, les systèmes d’ia actuels peuvent être affectés par la satisfaction et la fidélité des utilisateurs en raison d’une optimisation insuffisante des algorithmes ou de défauts de conception qui entraînent un contenu de recommandation imprécis, des interfaces interactives complexes ou des réponses lentes.

　　Intégrité des données

　　L’application de l’ia dans les canaux de marque et la consommation finale repose fortement sur les données, y compris les données sur le comportement des utilisateurs, les données de transaction, les tendances du marché et plus encore.Cependant, l’exhaustivité et l’exactitude des données ont un impact direct sur la précision et l’efficacité des décisions d’ia.Des données manquantes, erronées ou incohérentes peuvent entraîner des biais dans le système de recommandation de l'IA ou même induire les utilisateurs en erreur.

　　Limites du talent

　　L'Ia présente des caractéristiques hautement composites et spécialisées dans le domaine du marketing de marque et de l'application en profondeur des canaux.À l'heure actuelle, les talents composés qui maîtrisent la technologie de l'IA et comprennent profondément la logique commerciale du marketing, du comportement des consommateurs, etc., sont extrêmement rares,La maîtrise incomplète de la technologie de l'IA affectera directement le processus d'optimisation algorithmique et de création de modèles de l'IA dans le marketing de marque et les applications de canal, limitant la libération du potentiel de l'IA dans l'amélioration de la vitesse de réponse du marché de la marque, l'approfondissement de l'expérience interactive des consommateurs et l'optimisation des stratégies marketing.

　　Sécurité de la confidentialité des données

　　Dans le domaine des marques de vêtements textiles, les questions de confidentialité et de sécurité des données sont particulièrement importantes en raison de la grande quantité d'informations sensibles concernant les préférences des consommateurs, la taille du corps, l'historique des achats, etc.Le fonctionnement de la technologie de l'IA dépend de la collecte et du traitement de grandes quantités de données, et comment assurer la sécurité de ces données et prévenir les violations de données devient un problème auquel les marques doivent faire face.

　　Tendances de l'application de l'IA dans les canaux de marque et la consommation finale

　　La synergie numérique de la chaîne d'approvisionnement omnicanal s'accélère

　　La chaîne d'approvisionnement omnicanal de la marque textile - habillement permettra une synergie numérique intelligente, améliorant considérablement l'efficacité opérationnelle et la rapidité de réponse.Grâce à l'apprentissage en profondeur et à l'analyse des données, la technologie de l'IA peut prédire la demande du marché avec plus de précision et guider tous les maillons de la chaîne d'approvisionnement vers des ajustements flexibles;Les technologies Big Data collectent et intègrent de grandes quantités de données en ligne et hors ligne sur tous les canaux pour soutenir pleinement les décisions de marque;Le Cloud Computing offre de puissantes capacités de traitement et de stockage des données, assurant une circulation et un partage efficaces des données;La technologie IOT relie étroitement tous les maillons de la chaîne d'approvisionnement, permettant une surveillance en temps réel et une planification intelligente.L'application convergente de ces technologies permettra d'accélérer la synergie numérique de la chaîne d'approvisionnement omnicanale pour la transparence, l'intelligence et l'efficacité.

　　Le développement convergent des canaux en ligne et hors ligne se renforce

　　Les marques de vêtements textiles sous l'impulsion de l'IA mettront davantage l'accent sur le développement de l'intégration en ligne et hors ligne, offrant aux consommateurs une expérience d'achat plus pratique et personnalisée.Les plateformes en ligne exploitent les technologies Big Data et ai pour diffuser avec précision des informations et des offres personnalisées sur les produits, attirer l'attention des consommateurs et faciliter les transactions.Les magasins hors ligne améliorent l'expérience d'achat immersive des consommateurs en introduisant des technologies telles que l'ar et la VR.Dans le même temps, l'amarrage en ligne et hors ligne sera réalisé de manière transparente et les consommateurs pourront parcourir les articles en ligne, passer des commandes pour les acheter, puis les essayer, les ramasser ou les retourner pour un échange dans un magasin hors ligne.Ce modèle de développement intégré améliorera non seulement l'expérience d'achat des consommateurs, mais favorisera également la croissance des ventes de la marque.

　　Les nouveaux formats de vente au détail de la mode continuent de prendre forme

　　Avec le développement continu de l'IA, de nouveaux formats apparaîtront dans l'industrie du textile et de l'habillement.Par exemple, les services personnalisés de personnalisation basés sur l'analyse de données volumineuses seront de plus en plus répandus, permettant aux consommateurs de personnaliser des produits textiles et vestimentaires uniques en fonction de leurs besoins et de leurs préférences;Les secteurs émergents tels que la vente au détail intelligente et les magasins sans pilote vont également émerger progressivement, réduisant les coûts de main - d'œuvre et améliorant l'efficacité opérationnelle grâce à des moyens automatisés et intelligents;Les systèmes intelligents d'entreposage et de logistique basés sur la technologie IOT seront également largement utilisés, permettant une gestion précise des stocks et une distribution rapide.La formation de ces nouveaux formats industriels stimulera davantage la mise à niveau et le changement des chaînes de marques de textiles et de vêtements.