Jianxun Chen é um Artefact parceiro especializado em luxo e varejo, com 20 anos de experiência em B2C, impulsionando a transformação digital e data de ponta a ponta.

A Artefact China realizou com sucesso a segunda edição de seu evento a portas fechadas AI for Fashion. A sessão reuniu líderes do setor para explorar como a IA pode ir além da experimentação em direção à implementação escalável na moda e no varejo, e como uma abordagem centrada no ser humano pode orientar o próximo estágio da transformação inteligente.

Embora o AI tenha revelado grandes possibilidades para o setor, a implementação em larga escala continua sendo um desafio. De modo geral, apenas uma minoria de varejistas operacionalizou com sucesso a personalização em escala, e muitas organizações ainda estão limitadas por lacunas na preparação de talentos e no gerenciamento de mudanças, retardando suas jornadas de transformação.

Em todo o setor, três desafios principais surgem de forma consistente.

  • As preferências dos consumidores estão evoluindo a uma velocidade sem precedentes, tornando cada vez mais difícil captar as tendências emergentes a tempo.
  • Como as expectativas de experiências personalizadas continuam a aumentar, as marcas lutam para oferecer personalização consistente em escala.
  • Além da implementação tecnológica, a adoção da IA exige uma transformação organizacional e de talentos significativa.

A verdadeira transformação exige repensar como a IA capacita as pessoas - consumidores, clientes e equipes da linha de frente.

1. IA para insights sobre o consumidor: Transformando a voz social em estratégia

De o consumidor e o mercado Na perspectiva do senhor, a IA pode ir além da escuta social tradicional e se tornar um “Voice-to-Insight Engine”.

  • Decodificação profunda: Uso da GenAI para extrair data de alta granularidade (ocasiões, preferências, personas) de conversas sociais não estruturadas.
  • Detecção de tendências: Identificação de “sinais de aceleração” para prever macrotendências de 3 a 6 meses antes de chegarem ao varejo, permitindo decisões mais inteligentes sobre produtos e estoques.
  • Inteligência acionável: Mapear essas mudanças culturais diretamente nas categorias de produtos internos para reduzir a dependência da “intuição” e priorizar os esforços de design.

Para um cliente global de moda, a Artefact apoiou a implantação de IA para rastrear a perenidade da marca, desenvolver insights sobre categorias e produtos, monitorar o desempenho da campanha e identificar tendências emergentes do mercado. Esses insights foram usados para informar melhor as decisões de desenvolvimento de produtos e alinhar as prioridades internas com a evolução dos sinais dos consumidores.

2. IA para clientelismo: Personalização em escala

“O objetivo é proporcionar uma experiência hiperpersonalizada ao cliente ao longo de seu ciclo de vida.”

Do ponto de vista do cliente, a IA pode levar a clientela da simples segmentação para experiências autênticas e hiperpersonalizadas.

  • Capacitação em vendas: Equipar os Sales Associates (SAs) com “Copilots” em plataformas como a WeCom para gerenciar os ciclos de vida dos clientes, recomendar produtos e gerar conteúdo personalizado.
  • Impacto nos negócios: Estudos de caso mostraram que as recomendações de produtos orientadas por IA podem levar a um aumento de 3 vezes na taxa de conversão e a “taxas de acerto” significativamente mais altas em comparação com as listas padrão dos mais vendidos.
  • Integração omnichannel: Conexão perfeita entre o varejo on-line (DCom) e off-line data para criar uma visão de 360 graus do cliente.

Para um cliente de moda de luxo, a Artefact implementou modelos de aprendizado de máquina para fornecer recomendações personalizadas de produtos para cada cliente individual. Com base nessas recomendações, a IA foi usada para criar sugestões personalizadas de “look total” diretamente no aplicativo de clientela, permitindo que os vendedores apresentassem opções completas de estilo aos clientes. Essa personalização aprimorada contribuiu para melhorias tanto na conversão quanto nas unidades por transação.

3. IA para treinamento de vendas e varejo: O “treinador inteligente”

Do ponto de vista do funcionário, a IA pode tornar o aprendizado interativo e adaptável.

  • Jogo de papéis virtual: Os SAs podem praticar cenários de vendas com personas de IA predefinidas e receber pontuação instantânea e objetiva sobre seu desempenho verbal e de conteúdo.
  • Centro interativo de questionários: Os mentores podem usar a IA para gerar automaticamente questionários a partir de documentos de treinamento, enquanto os SAs obtêm caminhos de aprendizagem personalizados com base em seus KPIs individuais.

Por exemplo, para uma marca global de roupas esportivas, eles adotam a GenAI para permitir o treinamento de dramatização 1:1 para todos os funcionários do varejo. A GenAI atua como um cliente, com uma persona específica em um cenário específico, para interagir com o funcionário de varejo; e a GenAI atua como um treinador para avaliar o desempenho do funcionário de varejo na sessão de interação. A nova abordagem baseada em IA oferece sessões ilimitadas de dramatização 1:1, o que não era viável antes devido à limitação da largura de banda do treinador.

Em colaboração com uma marca global de roupas esportivas, a Artefact implantou uma solução com tecnologia GenAI para permitir o treinamento virtual 1:1 para funcionários do varejo. O sistema simula diferentes personas e cenários de clientes, além de fornecer feedback estruturado sobre o desempenho após cada sessão. Ao remover as restrições tradicionais de largura de banda do treinador, essa abordagem expandiu significativamente o acesso a oportunidades de prática individualizada.

4. AI is about people: Navegando na transformação

“A IA é um copiloto, não um piloto automático. As organizações que adotam melhor a IA são aquelas que combinam bem a inteligência humana com a IA.”

Para impulsionar a adoção de casos de uso de IA na moda, precisamos impulsionar a mudança de nossa organização e de nossos talentos, enfatizando que a tecnologia é um “copiloto”, não um “piloto automático”.

  • Liderança e cultura: O sucesso requer o endosso claro da liderança e uma mudança para uma mentalidade “Aumentada, não substituída” para preservar a identidade profissional.
  • Superando os silos: Discutimos a nomeação de “Tradutores de Negócios” - indivíduos que fazem a ponte entre a ciência data e a linha de frente - para garantir que as ferramentas de IA sejam baseadas na realidade cotidiana.
  • IA para gerenciamento de mudançasO uso da IA para impulsionar um novo formato de gerenciamento de mudanças (por exemplo, codificação de vibração para mostrar a UI/UX mais rapidamente para os negócios, IA para fazer vídeo para impulsionar o interesse e o compromisso com a mudança) está se tornando cada vez mais convincente.

A IA na moda não se trata apenas de algoritmos; trata-se de dar às pessoas as ferramentas para entender o consumidor e o mercado, criar relacionamentos mais profundos com os clientes e crescer profissionalmente em uma era orientada pela IA.