Ứng dụng AI trong ngành bán lẻ thời trang

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã bắt đầu cho thấy ảnh hưởng của mình trong ngành công nghiệp thời trang. Những gì từng dựa chủ yếu vào trực giác và các quy trình thủ công giờ đây đang dần tích hợp dữ liệu và thuật toán. Mặc dù sự thay đổi này vẫn đang trong quá trình thực hiện, nhưng AI đang bắt đầu đóng một vai trò ngày càng tăng trong các lĩnh vực khác nhau, từ đề xuất sản phẩm đến tìm kiếm trực quan. 

Ảnh hưởng này được phản ánh trong thị trường toàn cầu về AI trong ngành thời trang, trị giá 1,43 tỷ đô la Mỹ vào năm 2023, với kỳ vọng tăng trưởng nhanh chóng, đạt 28,48 tỷ đô la Mỹ vào năm 2032. Trọng tâm của sự thay đổi này là thị giác máy tính, một nhánh của AI cho phép máy móc thu thập và phân tích các đầu vào trực quan từ hình ảnh và video. Dữ liệu này sau đó có thể được diễn giải và sử dụng để tự động hóa các quy trình và hợp lý hóa quy trình hoạt động trong ngành thời trang. 

Từ dự đoán xu hướng thời trang đến sắp xếp các mặt hàng quần áo, AI đang nâng cao hiệu quả đồng thời định hình lại trải nghiệm mua sắm, làm cho nó trở nên cá nhân hóa, năng động và hấp dẫn hơn đối với người tiêu dùng.

Các ứng dụng AI trong bán lẻ thời trang

AI đang tạo ra những làn sóng lớn trong ngành thời trang, thúc đẩy sự đổi mới, cung cấp quyền truy cập vào những hiểu biết mới, đồng thời tăng độ chính xác và hiệu quả. Từ việc nhận dạng các mặt hàng quần áo đến dự đoán xu hướng và nâng cao trải nghiệm mua sắm, AI có thể giúp định hình lại mọi khía cạnh trong trải nghiệm  bán lẻ của khách hàng. Hãy cùng xem xét kỹ hơn vai trò quan trọng của AI trong ngành thời trang.

Tự động nhận diện quần áo

Một phát triển lớn trong ngành thời trang là nhận dạng quần áo tự động bằng AI. Với sự trợ giúp của thị giác máy tính, AI có thể xác định và phân loại chính xác các mặt hàng quần áo theo loại, cũng như hoa văn, kết cấu và kiểu dáng. Điều này đặc biệt hữu ích cho các nhà thiết kế, những người có thể khai thác khả năng nhận dạng mẫu của AI để nghiên cứu các thiết kế hiện có và tìm kiếm nguồn cảm hứng mới.

Nghiên cứu đã nhấn mạnh tính hiệu quả của mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho các tác vụ này, cho thấy AI có thể thực hiện phân loại quần áo đa lớp, nhận dạng thuộc tính và thậm chí phát hiện đối tượng với độ chính xác cao. Công trình của họ đã chứng minh khả năng của AI trong việc tăng cường phân loại và quản lý hàng tồn kho thông qua các tác vụ như phân đoạn và thuật toán phát hiện đối tượng trong bán lẻ, xác định chính xác các mặt hàng quần áo cụ thể trong hình ảnh.

AI tăng cường quy trình này với các tác vụ như phát hiện và phân đoạn đối tượng. Các mô hình phát hiện đối tượng như Ultralytics YOLOv8 có thể được huấn luyện để phát hiện, phân đoạn và phân loại các mặt hàng quần áo cụ thể trong hình ảnh và video, giúp các nhà bán lẻ quản lý hàng hóa và quản lý hàng tồn kho.

‍

Phân đoạn (Segmentation) tiến thêm một bước nữa bằng cách chia nhỏ hình ảnh thành các phần riêng biệt, chẳng hạn như tách một chiếc váy khỏi nền hoặc làm nổi bật một họa tiết cụ thể. Với các mô hình như YOLOv8, tự động hóa việc nhận dạng quần áo, AI có thể cải thiện hiệu quả trong ngành thời trang. Bằng cách tự động hóa quy trình nhận dạng và phân loại các mặt hàng quần áo, các thương hiệu có thể hợp lý hóa việc quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa các đề xuất sản phẩm cho khách hàng và đảm bảo chức năng tìm kiếm sản phẩm nhanh hơn trong thương mại điện tử. Điều này giúp các nhà thiết kế luôn nắm bắt được các xu hướng và sở thích của người tiêu dùng bằng cách phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực, cho phép họ điều chỉnh các thiết kế của mình hiệu quả hơn với các xu hướng thời trang hiện tại.

‍

Tìm kiếm trực quan nâng cao bằng AI 

AI cũng đang định hình lại các nền tảng thời trang thương mại điện tử, đặc biệt là với sự ra đời của công nghệ tìm kiếm bằng hình ảnh. Thay vì nhập từ khóa, giờ đây khách hàng có thể tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh, nhờ công nghệ thị giác máy tính do AI cung cấp. Bằng cách phân tích ảnh hoặc ảnh chụp màn hình, AI có thể ngay lập tức tìm thấy các mặt hàng tương tự trong kho hàng của nhà bán lẻ. Điều này không chỉ làm cho quá trình tìm kiếm nhanh hơn mà còn chính xác hơn, giúp khách hàng nhanh chóng tìm thấy chính xác những gì họ đang tìm kiếm. Kết quả? Trải nghiệm mua sắm suôn sẻ hơn giúp tăng sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, dẫn đến nhiều sản phẩm được mua hơn trên mỗi khách hàng.

Một ví dụ đáng chú ý về sự tiến bộ này đã được trình bày trong bài nghiên cứu "Đề xuất trực quan và Tìm kiếm trực quan cho Thương mại điện tử thời trang". Nghiên cứu chứng minh cách tìm kiếm trực quan có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng các mô hình thị giác máy tính, cho phép người dùng tải lên hình ảnh và dựa vào các mô hình phát hiện đối tượng, để xác định và đề xuất các mặt hàng quần áo tương tự. Cách tiếp cận này cho phép các nền tảng thương mại điện tử thời trang cung cấp các khả năng tìm kiếm dựa trên hình ảnh động hơn, giúp khách hàng nhanh chóng tìm thấy chính xác những gì họ đang tìm kiếm và nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể.

‍

Các cửa hàng bán lẻ thời trang nổi tiếng đang sử dụng công nghệ này, bao gồm ASOS. Tính năng Style Match của ASOS cho phép khách hàng tìm sản phẩm chỉ bằng một thao tác chạm nhanh. Tất cả những gì bạn cần làm là tải lên một bức ảnh và ứng dụng sẽ thực hiện phần còn lại, giúp bạn tìm thấy sản phẩm trong ảnh hoặc đề xuất một sản phẩm tương tự.

‍

Lợi ích của AI trong ngành thời trang

AI đang mang lại một cấp độ tinh tế mới cho ngành thời trang, mang lại nhiều lợi ích vượt xa tự động hóa đơn giản. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI, các nhà bán lẻ thời trang không chỉ có thể nâng cao hoạt động của họ mà còn tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và cá nhân hóa hơn cho khách hàng của họ. Hãy cùng đi sâu vào một số lợi ích chính mà AI mang lại cho thế giới thời trang.

Cá nhân hóa và tương tác với khách hàng

AI cũng có thể đóng một vai trò trong việc cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Bằng cách phân tích sở thích cá nhân và thói quen mua sắm của từng khách hàng, AI có thể đề xuất các sản phẩm có nhiều khả năng phù hợp với người mua sắm hơn. Ví dụ: các nhà bán lẻ như Zalando sử dụng machine learning để điều chỉnh các đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và mô hình mua hàng. Các hệ thống này có thể cung cấp các email được cá nhân hóa và các ưu đãi tiếp thị được nhắm mục tiêu, nâng cao trải nghiệm mua sắm tổng thể. 

Việc nâng cao trải nghiệm khách hàng này bằng AI trong lĩnh vực thời trang không chỉ khiến khách hàng cảm thấy được coi trọng mà còn tăng sự hài lòng và lòng trung thành của họ, xây dựng mối liên kết bền chặt hơn với khách hàng.

Tăng doanh thu

AI đã được chứng minh là một động lực mạnh mẽ thúc đẩy doanh thu trong bán lẻ thời trang thông qua cá nhân hóa các đề xuất và ưu đãi sản phẩm. Nghiên cứu cho thấy rằng các công ty vượt trội trong việc cá nhân hóa dựa trên AI tạo ra doanh thu cao hơn 40% từ các hoạt động này so với những người chơi trung bình. Sự tăng trưởng doanh thu này đạt được bằng cách điều chỉnh các đề xuất và trải nghiệm theo sở thích của từng khách hàng, dẫn đến tỷ lệ tương tác và chuyển đổi cao hơn.

Những thách thức và hạn chế

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích cho ngành thời trang, nhưng nó cũng đi kèm với một loạt các thách thức và hạn chế riêng. Hiểu được những thách thức này là rất quan trọng để triển khai AI một cách hiệu quả trong thời trang và đảm bảo nó phục vụ tốt cho cả ngành và khách hàng. Hãy cùng khám phá một số thách thức chính.

Sự đa dạng trong phong cách thời trang

Một trong những thách thức lớn trong AI để nhận dạng quần áo là sự đa dạng về kiểu dáng, thiết kế và khác biệt văn hóa như trang phục truyền thống và quy tắc ăn mặc tôn giáo. Huấn luyện các mô hình AI để nhận dạng và phân loại chính xác các mặt hàng thời trang trên một phạm vi rộng như vậy là một kỳ công không hề nhỏ. 

Thời trang vốn dĩ mang tính sáng tạo và luôn thay đổi, điều này gây khó khăn cho AI trong việc theo kịp các thiết kế, xu hướng và biến thể văn hóa mới. Các mô hình AI phải được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn và đa dạng, có tính đến các xu hướng thời trang mới để đảm bảo nó có thể xác định và phân loại các mặt hàng một cách chính xác. Ngay cả khi được huấn luyện mở rộng, những khác biệt nhỏ trong thời trang như sự khác biệt về vải, đường khâu, ý nghĩa văn hóa và các yếu tố khác như vừa vặn, hoa văn và sắc thái màu sắc, đôi khi có thể bị bỏ qua bởi các mô hình học máy, dẫn đến phân loại sai hoặc sai lệch.

Các Vấn Đề Về Quyền Riêng Tư Dữ Liệu

Một mối quan tâm đáng kể khác là quyền riêng tư dữ liệu, đặc biệt khi AI được sử dụng trong trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa. Các công nghệ này thường yêu cầu thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, làm dấy lên câu hỏi về cách dữ liệu này được lưu trữ, sử dụng và bảo vệ. Tương tự như tính năng ASOS Style Match yêu cầu khách hàng tải lên hình ảnh cá nhân của họ.

Người tiêu dùng ngày càng nhận thức rõ hơn về các lo ngại về quyền riêng tư và bất kỳ hành vi lạm dụng hoặc xử lý sai dữ liệu nào có thể dẫn đến mất lòng tin và các thách thức pháp lý tiềm ẩn. Các nhà bán lẻ thời trang phải cẩn thận giải quyết những lo ngại này, đảm bảo rằng việc sử dụng AI của họ tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu và tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng.

Những đổi mới tương lai của AI trong ngành thời trang

Tương lai của AI trong ngành thời trang chứa đựng tiềm năng đáng kinh ngạc, với những đổi mới mới sắp ra mắt. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, AI sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong cách thời trang được thiết kế, sản xuất và trải nghiệm bởi người tiêu dùng. Dưới đây là một số lĩnh vực thú vị, nơi AI được kỳ vọng sẽ tạo ra tác động đáng kể.

Tùy biến thời trang được hỗ trợ bởi AI

Tùy biến thời trang được hỗ trợ bởi AI là một lĩnh vực thú vị và phát triển nhanh chóng, nơi trí tuệ nhân tạo cho phép các thương hiệu thời trang cung cấp quần áo được cá nhân hóa, đặt làm theo yêu cầu, phù hợp với sở thích của từng khách hàng. Sự đổi mới này tận dụng công nghệ AI để nhận dạng các mặt hàng thời trang nhằm phân tích lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như các giao dịch mua trước đây, kiểu duyệt web và thậm chí cả hoạt động trên mạng xã hội, để dự đoán kiểu dáng, màu sắc và chất liệu mà khách hàng có khả năng thích. Do đó, các thương hiệu có thể tạo ra các mặt hàng thời trang được tùy chỉnh cao, đáp ứng thị hiếu và nhu cầu riêng của từng khách hàng.

Hơn nữa, khả năng tùy chỉnh dựa trên AI cũng đang đóng góp vào tính bền vững trong ngành thời trang. Bằng cách cho phép sản xuất theo đơn đặt hàng, AI giúp giảm lãng phí liên quan đến sản xuất thừa và hàng tồn kho không bán được. Cách tiếp cận này cho phép các thương hiệu quản lý tài nguyên hiệu quả hơn và phù hợp với nhu cầu ngày càng tăng về các hoạt động thời trang bền vững.

Bộ sưu tập thời trang do AI tạo ra

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi toàn bộ bộ sưu tập thời trang được tạo ra bởi AI, với sự can thiệp tối thiểu của con người. AI có thể phân tích dữ liệu thời trang toàn cầu, xu hướng văn hóa và thậm chí cả các phong trào xã hội để tạo ra các thiết kế phù hợp với tinh thần của thời đại. Những bộ sưu tập do AI tạo ra này có thể được điều chỉnh cho phù hợp với các thị trường cụ thể hoặc thậm chí sở thích cá nhân, cung cấp thời trang siêu cá nhân hóa trên quy mô chưa từng có. Các nhà thiết kế có thể cộng tác với AI, sử dụng nó như một công cụ để vượt qua các ranh giới sáng tạo và thử nghiệm các hình thức và vật liệu mới. 

Mặc dù tầm nhìn về tương lai này vẫn đang nổi lên, nhưng một vài thương hiệu tiên phong đã khám phá những khả năng này. Các công ty như Collina Strada và Heliot Emil đang dẫn đầu, sử dụng AI để tạo ra các thiết kế sáng tạo bằng cách phân tích các bộ sưu tập trước đây và các xu hướng thời trang rộng lớn hơn. 

‍

Những điều cần nhớ

AI đang bắt đầu có tác động đáng chú ý đến ngành thời trang, đặc biệt là trong các lĩnh vực như nhận dạng và phân loại các mặt hàng thời trang, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và cải thiện khả năng tìm kiếm bằng hình ảnh. Những công nghệ này cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc tăng hiệu quả và nâng cao khả năng sáng tạo, đồng thời cung cấp các tương tác cá nhân hóa hơn với khách hàng. Mặc dù tiềm năng của AI là rõ ràng, nhưng tác động lâu dài của nó đối với ngành thời trang vẫn đang phát triển và những tiến bộ hơn nữa sẽ định hình cách nó tiếp tục ảnh hưởng đến lĩnh vực này.

Tuy nhiên, hành trình tích hợp AI vào ngành thời trang không phải là không có những thách thức. Sự đa dạng của phong cách thời trang, nhu cầu về độ chính xác của mô hình và những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu là những rào cản đáng kể mà ngành công nghiệp phải cẩn thận vượt qua. Bất chấp những thách thức này, những lợi ích tiềm năng lớn hơn nhiều so với những hạn chế, đặc biệt khi AI tiếp tục phát triển và cải thiện.

Hướng đến tương lai, AI nắm giữ nhiều khả năng thú vị hơn nữa cho ngành thời trang. Từ các bộ sưu tập do AI tạo ra đến các hoạt động thời trang bền vững và trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa hoàn toàn, những đổi mới sắp tới hứa hẹn sẽ vượt qua các ranh giới về những gì thời trang có thể đạt được. Khi AI ngày càng được tích hợp vào thời trang, điều cần thiết là phải luôn cập nhật thông tin và nắm bắt những thay đổi mà nó mang lại, vì chúng có khả năng định hình tương lai về cách chúng ta thiết kế, sản xuất và trải nghiệm thời trang.

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI? Hãy tham gia cộng đồng Ultralytics! Xem các đột phá AI mới nhất của chúng tôi trên kho lưu trữ GitHub và khám phá các giải pháp sáng tạo của chúng tôi trong các ngành như nông nghiệp và sản xuất. Hãy tham gia vào hành trình của chúng tôi khi chúng tôi cùng nhau học hỏi và đổi mới!