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

Artefact organizou com sucesso a segunda edição do seu evento a portas fechadas AI a Moda”. O encontro reuniu líderes do setor para explorar como AI ir além da fase experimental e avançar para uma implementação em escala nos setores da moda e do varejo, e como uma abordagem centrada no ser humano pode orientar a próxima etapa da transformação inteligente.

Embora AI aberto amplas possibilidades para o setor, sua implementação em larga escala continua sendo um desafio. De modo geral, apenas uma minoria dos varejistas conseguiu colocar a personalização em prática em grande escala, e muitas organizações ainda enfrentam limitações decorrentes de lacunas na preparação da força de trabalho e na gestão da mudança, o que retarda suas jornadas de transformação.

Em todo o setor, três desafios principais surgem constantemente.

  • As preferências dos consumidores estão evoluindo a uma velocidade sem precedentes, tornando cada vez mais difícil identificar as tendências emergentes a tempo.
  • À medida que as expectativas em relação a experiências personalizadas continuam a crescer, as marcas enfrentam dificuldades para oferecer personalização de forma consistente e em grande escala.
  • Além da implementação tecnológica, AI exige uma transformação significativa na organização e na força de trabalho.

Uma verdadeira transformação exige repensar como AI as pessoas — consumidores, clientes e equipes de atendimento ao público.

1. AI insights sobre o consumidor: transformando a opinião nas redes sociais em estratégia

Do ponto de vista do consumidor e do mercado, AI ir além da análise tradicional das redes sociais e se transformar em um “mecanismo de conversão de voz em insights”.

  • Decodificação aprofundada: uso de IA gerativa para extrair data de alta granularidade data ocasiões, preferências, perfis) de conversas não estruturadas nas redes sociais.
  • Detecção de tendências: Identificar “sinais de aceleração” para prever tendências macroeconômicas de 3 a 6 meses antes de elas chegarem ao varejo, permitindo decisões mais inteligentes sobre produtos e estoque.
  • Informações úteis: relacionar essas mudanças culturais diretamente às categorias internas de produtos para reduzir a dependência da “intuição” e priorizar os esforços de design.

Para um cliente global do setor da moda, Artefact a implementação de AI acompanhar os produtos clássicos da marca, desenvolver insights sobre categorias e produtos, monitorar o desempenho das campanhas e identificar tendências emergentes no mercado. Esses insights foram utilizados para fundamentar melhor as decisões de desenvolvimento de produtos e alinhar as prioridades internas com os sinais em constante evolução do consumidor.

2. AI gestão de relacionamento com o cliente: personalização em grande escala

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

Do ponto de vista do cliente, AI transformar o relacionamento com o cliente, levando-o de uma simples segmentação para experiências proativas e hiperpersonalizadas.

  • Capacitação da equipe de vendas: equipar os associados de vendas (SAs) com “copilotos” em plataformas como o WeCom para gerenciar o ciclo de vida dos clientes, recomendar produtos e gerar conteúdo personalizado.
  • Impacto nos negócios: Estudos de caso demonstraram que as recomendações de produtos AI podem levar a um aumento de três vezes na taxa de conversão e a “taxas de acerto” significativamente mais altas em comparação com as listas padrão de produtos mais vendidos.
  • Integração omnicanal: conectando de forma integrada data do varejo online (DCom) e offline data criar uma visão completa do cliente.

Para um cliente do setor de moda de luxo, Artefact modelos de aprendizado de máquina para fornecer recomendações personalizadas de produtos para cada cliente individualmente. Com base nessas recomendações, AI utilizada para criar sugestões personalizadas de “look completo” diretamente no aplicativo de gestão de clientes, permitindo que os vendedores apresentassem opções completas de estilo aos clientes. Essa personalização aprimorada contribuiu para melhorias tanto na taxa de conversão quanto no número de unidades por transação.

3. AI treinamento em vendas e varejo: o “treinador inteligente”

Do ponto de vista dos funcionários, AI tornar o aprendizado interativo e adaptativo.

  • Simulação virtual: os consultores de vendas podem praticar cenários de venda com AI predefinidos AI e receber uma avaliação instantânea e objetiva de seu desempenho verbal e do conteúdo apresentado.
  • Centro de Questionários Interativos: Os mentores podem usar AI gerar automaticamente questionários a partir de documentos de treinamento, enquanto os assistentes de vendas recebem planos de aprendizagem personalizados com base em seus KPIs individuais.

Por exemplo, uma marca global de roupas esportivas adota a GenAI para oferecer treinamento com simulação de situações reais (role play) individualizado para todos os funcionários de lojas. A GenAI atua como um cliente, assumindo uma persona específica em um cenário concreto, para interagir com o funcionário; e também atua como um coach para avaliar o desempenho do funcionário durante a sessão de interação. A nova abordagem AI oferece sessões ilimitadas de simulação de situações 1:1, o que antes não era viável devido à limitação de disponibilidade do instrutor.

Em colaboração com uma marca global de roupas esportivas, Artefact uma solução baseada em IA gerativa (GenAI) para possibilitar treinamentos virtuais de simulação de situações reais (1:1) para funcionários do varejo. O sistema simula diferentes perfis de clientes e cenários, além de fornecer feedback estruturado sobre o desempenho após cada sessão. Ao eliminar as limitações tradicionais de disponibilidade dos instrutores, essa abordagem ampliou significativamente o acesso a oportunidades de prática individualizadas.

4. AI a ver com as pessoas: Navegando pela transformação

AI um copiloto, não um piloto automático. As organizações que AI adotam AI são aquelas que combinam bem a inteligência humana com AI.”

Para impulsionar a adoção de casos AI no setor da moda, precisamos promover a transformação da nossa organização e de nossos talentos, enfatizando que a tecnologia é um “copiloto”, e não um “piloto automático”.

  • Liderança e Cultura: O sucesso exige um apoio claro da liderança e uma mudança de mentalidade para uma abordagem do tipo “complementada, não substituída”, a fim de preservar a identidade profissional.
  • Superando os silos: discutimos a nomeação de “tradutores de negócios” — profissionais que fazem a ponte entre data e a linha de frente — para garantir que AI estejam alinhadas com a realidade cotidiana.
  • AI a gestão da mudança: o uso AI impulsionar um novo formato de gestão da mudança (por exemplo, a codificação de vibrações para apresentar a interface do usuário e a experiência do usuário mais rapidamente à empresa, ou AI criar vídeos que estimulem o interesse e o comprometimento com a mudança) está se tornando cada vez mais convincente.

AI moda não se resume apenas a algoritmos; trata-se de oferecer às pessoas as ferramentas necessárias para compreender o consumidor e o mercado, construir relacionamentos mais profundos com os clientes e crescer profissionalmente nesta era AI.