Trí tuệ nhân tạo & Máy học – Tác động trong ngành thời trang

Định nghĩa và khái niệm

Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence (AI) và Công nghệ máy học – Machine Learning (ML) là hai xu hướng công nghệ được phát triển mạnh mẽ trong thời gian gần đây. Các hãng công nghệ lớn như Google, Facebook, Amazon, Microsoft... đều đầu tư rất lớn vào lĩnh vực này và đã tạo ra nhiều sản phẩm hữu ích phục vụ con người.

Bạn có thể bắt gặp hai khái niệm về AI hay ML được đề cập trong các bài báo về thiết bị xe tự lái, hệ thống nhà thông minh, các robot thực hiện những công việc thay thế con người, và đôi lúc hai khái niệm này được xem là tương đương. Tuy nhiên thực tế không hẳn như vậy.

Có thể hiểu, AI định nghĩa và thể hiện mong muốn của con người, còn công nghệ máy học – Machine Learning lại là một trong những phương tiện giúp chúng ta đạt được mục tiêu ấy. Kết quả của các giải pháp và thiết bị công nghệ cao tạo nên cuộc cách mạng cho một trong những thị trường tiêu dùng lớn nhất thế giới - ngành công nghiệp thời trang - chỉ còn là vấn đề thời gian…

Tác động từ Artificial Intelligence (AI) và Công nghệ máy học – Machine Learning (ML) đối với ngành thời trang

Tối ưu hóa quảng bá và marketing

Dù là ngành công nghiệp thời trang hay phát video trực tuyến (video streaming), cá nhân hóa cũng là chìa khóa then chốt giúp thương hiệu thành công trong kinh doanh. Nhờ vào sự đổi mới trong dữ liệu lớn (big data) mà hiện nay có rất nhiều dữ liệu khách hàng đang chờ được các thương hiệu khai thác và phân tích. Sự ra đời của công nghệ học sâu như AI và ML cùng với công cụ phân tích kinh doanh tìm ra những đối tượng tiềm năng và cung cấp thông tin chính xác về sản phẩm. 

Dịch vụ khách hàng nâng cao

Sự xuất hiện của công nghệ chatbot thông minh và những công nghệ hỗ trợ khác đã tác động rất nhiều đến dịch vụ chăm sóc khách hàng và cách người mua hàng tương tác với các thương hiệu thời trang. Từ việc theo dõi doanh số bán hàng đến giới thiệu sản phẩm, chatbot đã cải thiện đáng kể tỷ lệ chuyển đổi và trải nghiệm thương hiệu tổng thể. Các công nghệ như augmented reality và virtual try-on cũng có thể được sử dụng để giúp khách hàng trải nghiệm sản phẩm trước khi mua hàng, giúp họ có một quan điểm tốt hơn về sản phẩm và quyết định mua hàng của họ.

Cải thiện khả năng quản lý hàng tồn kho

Phân tích dự đoán dựa trên AI cho phép các nhà bán lẻ thời trang rút ra bài học từ các hành vi phổ biến của khách hàng và lập kế hoạch dự trữ hàng tồn kho sao cho hợp lý. Các công cụ do AI hỗ trợ có thể giúp doanh nghiệp thời trang xác định các mặt hàng bán chạy nhất (hoặc tệ nhất) để từ đó lập kế hoạch tồn kho một cách chính xác.

Tăng cường sự chính xác và tốc độ trong quy trình tạo mẫu

Trong tương lai trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học có thể giúp các nhà thiết kế và nhà sản xuất thời trang tối ưu hóa quy trình tạo mẫu bằng cách sử dụng dữ liệu và thuật toán để tạo ra những mẫu mới và chính xác hơn. Đầu tiên là việc các thương hiệu thời trang hiện đang bắt kịp xu thế trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho việc sáng tạo và cải thiện các chức năng tìm kiếm trên trang web của mình. Tiến thêm một bước, đã có một số ứng dụng thời trang còn giúp người dùng sử dụng hiệu quả các món đồ hiện có của mình bằng cách đưa ra các đề xuất trang phục mới dựa vào dữ liệu mà người dùng đã nhập trước đó. Một số ứng dụng có thể tích hợp phân tích hình ảnh có sẵn của các bộ quần áo, sau đó áp dụng với số đo và kiểu dáng của từng người dùng. Máy học có thể giúp giảm thời gian và chi phí trong quy trình phân tích thị trường và xuất bản thông tin về xu hướng và yêu cầu của khách hàng. Việc tối ưu hóa các mẫu mã thời trang từ nhà sản xuất được đẩy lê cao nhất, ra đời nhanh chóng đáp ứng nhu cầu thị trường.

Giảm thiểu nhân lực hơn nhờ tự động hóa

Một lợi ích quan trọng khác mà trí tuệ nhân tạo  AI và công nghệ máy học ML đem lại là khả năng cho phép các hãng thời trang tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại hoặc các hoạt động thông thường vốn được thực hiện bởi con người. Các công việc như nhập dữ liệu và hỗ trợ khách hàng hiện nay có thể được xử lý bởi AI, giúp giảm thiểu tối đa thời gian và công sức của con người để họ tập trung hơn vào các hoạt động chiến lược.

Giảm thiểu các sản phẩm bị trả lại

Việc trả lại các mặt hàng đã bán là một hạn chế lớn đối với toàn bộ ngành thời trang và có thể làm tăng chi phí hoạt động. Nhờ tính năng cá nhân hóa do AI hỗ trợ và việc cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, khách hàng giờ đây có thể nắm chắc nhiều thông tin hơn và ít có khả năng mua nhầm hàng hoặc mua phải hàng không phù hợp với họ. Từ đó giúp giảm thiểu lượng sản phẩm bị trả lại và cũng tăng mức độ hài lòng của khách hàng.