Az emberek onnantól kezdve, hogy elkezdtek ruhákat vásárolni, vágyakoznak arra, hogy kifejezzék saját egyéniségüket, ehhez pedig kiváló eszköz a divat. A divatipar az egyik legnagyobb a világon, 2018-ban kb. 3 trillió dollárra becsülték az értékét, ami a globális GDP 2 százalékát teszi ki. A hagyományos divat-kiskereskedelmet, valamint az e-commerce nagy részét a ruházati és a divatcikkek eladása táplálja.
Olyannyira jövedelmező ez az iparág, hogy az Amazon 2010-ben 1 milliárd dollárért vásárolta meg a Zappos cipőüzletet, de például a Walmart, a Target, valamint más gigavállalatok is beléptek a divatkereskedelembe saját márkák alapításával vagy egyéb partnerek bevonásával. Napjainkban pedig a mesterséges intelligencia az, ami nagymértékben alakítja az ipart az értéklánc minden elemében; a tervezéstől és gyártástól kezdve a logisztikán át a marketingig és az értékesítésig, ezzel tovább duzzasztva az amúgy is kiélezett versenyt. De ezek az egyedi technológiai innovációk segítik vagy gátolják vajon a fenntartható fejlődést a divatipar kapcsán?
Természetszerű, hogy a ruházati márkák folyamatosan keresnek új módszereket arra, hogy minél egyszerűbb, látványosabb módon prezentálják termékeiket a vásárlóknak, és hogy minél nagyobb keresletet generáljanak maguk köré. Itt jön képbe a mesterséges intelligencia, amelynek célja, hogy maximalizálja a vásárlási élményt, és az intelligens automatizálás révén javítsa az értékesítési rendszerek, folyamatok hatékonyságát. Sokan még ma is úgy gondolunk a mesterséges intelligenciára, mint egy jövőben realizálódó, megfoghatatlan fejlesztésre, amit csak komoly szakemberek használnak komoly célokra, például a számítástechnikában vagy az űrkutatásban. De a helyzet az, hogy a mesterséges intelligencia ma már a mi nappalinkból is elérhető, még ha nem is mindig tudjuk, hogy most épp azzal van dolgunk egy új cipő vagy ruha online megvásárlása közben. De azáltal, hogy az MI technológia megkönnyíti, árnyalja a divathoz való hozzáférést, a tudatos vásárlást segíti elő, vagy épp ellenkezőleg, ahhoz járul hozzá, hogy még több divatcikket vásároljunk, így még inkább terheljük a környezetünket? A kérdés jogos, a válaszhoz azonban előbb nézzük meg – a teljesség igénye nélkül –, hogy hogyan is van jelen napjainkban a mesterséges intelligencia a legismertebb e-commerce oldalakon.
Termékajánlás vizuális hasonlóság alapján
Biztosan sokunkkal előfordult már, hogy egy webshopban való böngészés alkalmával, adott terméket nézegetve rá kellett ébrednünk: nincs a méretünkben, vagy néhány részlet, esetleg a szín nem az igazi. Az intelligens algoritmusok és az úgynevezett számítógépes látás révén az egyes webáruházak azonban képesek arra, hogy az eredetileg megtekintett termékhez hasonlókat ajánljanak számunkra.
Ez a beépített eszköz már a legtöbb webshopban elérhető. Segítségével a vásárlókat további böngészésre bírja, egyúttal segít a tökéletes darab megtalálásában. Az ilyen típusú ajánlások előnye, hogy a legtöbb mesterséges intelligencia megoldással ellentétben nem támaszkodnak viselkedésbeli vagy vevői adatokra, mivel a vizsgált elem vizuális hasonlóságaira összpontosítanak elsősorban.
Termékajánlás magatartás alapján
A digitális fordulattal és az e-kereskedelem megjelenésével a kiskereskedők célja az volt, hogy minél inkább személyre szabják a szolgáltatásaikat és hatékonyan kielégítsék vevőik igényeit. Az MI-alapú ajánlómotorok így hamar nagy népszerűségre tettek szert. Lényegük, hogy egyénre szabott termékjavaslatokat nyújtanak, de itt már ez a felhasználói magatartási adatok alapján történik.
A Nordstromhoz hasonló cégek már integráltak ilyen motorokat, és leginkább más felhasználók viselkedésén alapuló ajánlásokat nyújtanak, például „mások ezeket nézték meg” vagy „ez neked is tetszeni fog” felütéssel. Ilyen ajánlásokkal egyébként a médiaiparban, az internetes magazinokon vagy akár a Netflixen is találkozhatunk. Kombinálható vizuális egyezés alapján történő ajánlással is, amelyek termékadatokon alapulnak.
Virtuális asszisztensek és chatbotok
A mesterséges intelligencia divatiparra gyakorolt hatásának egyik leginkább kutatott területe a chatbotok vagy virtuális asszisztensek világa. Ezek révén „szóba elegyedhetünk” az adott webáruházzal; így olyan érzésünk lehet, mintha valaki éjjel-nappal ott ülne és várná, hogy segíthessen az egyéni preferenciánkhoz leginkább illő termékek kiválogatásában. Ez azért nem pontosan így van.
A chatbotok, virtuális asszisztensek adatokkal vannak felruházva, és folyamatosan monitorozzák a viselkedésünket, interakcióinkat. Az adatok gazdagítása javítja az algoritmusok működését, így még relevánsabb ajánlásokat tud nyújtani a rendszer, ami természetesen hozzájárul a bevételek növekedéséhez.
Az ASOS-nak például sikerült 300%-kal növelni az eladásait a chatbot használatával, a szolgáltatás pedig egyre elterjedtebbé válik a divatiparban is.
Vizuális keresés
Idén nyáron az Amazon jelentős összeget fektetett a képalapú keresés fejlesztésébe. A „StyleSnap” lényege, hogy a vásárlók feltölthetik a kedvenc ruhadarabjaikat ábrázoló képet, a rendszer pedig a képen látható ruhához leginkább hasonlító termékeket ajánlja fel számukra.
Az olyan hatalmas kínálattal rendelkező divatkeresők, mint például a GLAMI, szintén fontosnak tartják a vásárlási folyamatok egyszerűsítését; nem kell többé vadászni az egyes kategóriákban és kulcsszavakat sem szükséges használni: a mesterséges intelligenciával fejlesztett rendszer a vizuális keresés segítségével támogatja a vevőket. A felhasználók csak feltöltik a korábban a netről lementett képeket, a rendszer pedig biztosítja a képen látható termékhez leginkább hasonlító alternatívákat.
A vásárlók mobileszközökön és táblagépeken is használhatják a képes keresést. A GLAMI vizuális keresés szolgáltatásának legnagyobb előnye, hogy a funkció nem korlátozódik egyetlen üzletre, hanem a divatkeresőn fellelhető mind az egymillió terméket érinti.
Virtuális személyi stylist
Ugyanaz a ruhadarab általában eltérően illeszkedik a különböző testtípusokhoz – ez pedig talán az online vásárlás egyik legnagyobb kihívása. Az USA-ban a kiskereskedők 20-40%-os visszatérítést könyvelnek el a netes értékesítés során, ennek elsőszámú oka pedig az, hogy a megrendelt termék nem jó méretben.
Erre nyújt megoldást például a Stitch Fix virtuális személyi stylistja. A mesterséges intelligencia használatával ezek az eszközök megtanulják, hogy mik a legmegfelelőbb variációk az egyes vásárlóknak testtípusuk és egyedi stílusuk szerint. A vevőknek csak annyi a dolga, hogy kitöltik a profiljukat. Ezután a rendszer a számukra legjobbnak vélt termékeket ajánlja fel, majd a hús-vér stylist választja ki a végső, ajánlott termékeket. Minél több adatot gyűjt a virtuális személyi stylist a különféle testtípusokról és arról, hogy az ügyfelek mit tartanak meg és mit küldenek vissza, annál pontosabbak lesznek ezek az ajánlások.
Összefoglalva, és reagálva a fentebb feltett kérdésre, hogy a mesterséges intelligencia vívmányai használnak vagy ártanak-e a környezetnek, ezt pontosan nehéz megállapítani. Noha minden új termék vásárlása hozzájárul a környezetszennyezéshez, a virtuális döntéstámogató megoldások segíthetnek egy tudatosabb vásárlási morált kiépíteni. Általuk talán lecsökkenthető a feleslegesen megvásárolt divatcikk és a visszaküldések száma, ami hosszabb távon egy fenntarthatóbb fogyasztás irányába vezet.
