Jianxun Chen ist ein Artefact Partner, der sich auf Luxus und Einzelhandel spezialisiert hat, mit 20 Jahren Erfahrung im B2C-Bereich, der die End-to-End data & digitale Transformation vorantreibt.

Artefact China veranstaltete erfolgreich die zweite Ausgabe seiner KI-Veranstaltung für Mode. Die Veranstaltung brachte Branchenführer zusammen, um zu erkunden, wie KI über das Experimentieren hinaus zu einem skalierbaren Einsatz in der Mode und im Einzelhandel führen kann und wie ein menschenzentrierter Ansatz die nächste Stufe der intelligenten Transformation leiten kann.

Zwar hat AI der Branche enorme Möglichkeiten eröffnet, doch stellt die Umsetzung in großem Maßstab nach wie vor eine Herausforderung dar. Insgesamt hat es nur eine Minderheit der Einzelhändler geschafft, Personalisierung in großem Maßstab erfolgreich umzusetzen, und viele Unternehmen werden nach wie vor durch Defizite bei der Qualifizierung der Mitarbeiter und beim Veränderungsmanagement gebremst, was ihre Transformationsprozesse verlangsamt.

In der gesamten Branche gibt es drei zentrale Herausforderungen, die immer wieder auftauchen.

  • Die Vorlieben der Verbraucher entwickeln sich mit beispielloser Geschwindigkeit, so dass es immer schwieriger wird, aufkommende Trends rechtzeitig zu erfassen.
  • Während die Erwartungen an personalisierte Erlebnisse weiter steigen, haben Marken Schwierigkeiten, eine konsistente Personalisierung in großem Umfang zu liefern.
  • Über die technologische Einführung hinaus erfordert die Einführung von KI einen erheblichen organisatorischen und talentbezogenen Wandel.

Ein echter Wandel erfordert ein Umdenken darüber, wie KI die Menschen - Verbraucher, Kunden und Teams an der Front - unterstützen kann.

1. KI für Verbraucherwissen: Die soziale Stimme in eine Strategie verwandeln

Von der Verbraucher & der Markt Perspektive kann KI über das herkömmliche Zuhören in sozialen Netzwerken hinausgehen und zu einer “Voice-to-Insight Engine” werden.

  • Tiefe Dekodierung: Verwendung von GenAI zur Extraktion von hochgranularen data (Anlässe, Präferenzen, Personas) aus unstrukturierten sozialen Gesprächen.
  • Trend-Erkennung: Identifizierung von “Beschleunigungssignalen” zur Vorhersage von Makrotrends 3-6 Monate bevor diese im Einzelhandel ankommen, was intelligentere Produkt- und Bestandsentscheidungen ermöglicht.
  • Handlungsfähige Intelligenz: Übertragen Sie diese kulturellen Veränderungen direkt auf interne Produktkategorien, um sich weniger auf das “Bauchgefühl” zu verlassen und die Designbemühungen zu priorisieren.

Für einen globalen Modekunden unterstützte Artefact den Einsatz von KI, um den Evergreen der Marke zu verfolgen, Einblicke in Kategorien und Produkte zu gewinnen, die Leistung von Kampagnen zu überwachen und aufkommende Markttrends zu erkennen. Diese Erkenntnisse wurden genutzt, um Entscheidungen über die Produktentwicklung zu treffen und interne Prioritäten mit den sich entwickelnden Verbrauchersignalen in Einklang zu bringen.

2. KI für die Kundenbetreuung: Personalisierung in großem Maßstab

“Das Ziel ist es, dem Kunden während seines gesamten Lebenszyklus ein sehr persönliches Erlebnis zu bieten.”

Aus der Kundenperspektive kann KI das Clienteling von der einfachen Segmentierung bis hin zu agentenbasierten, hyper-personalisierten Erlebnissen vorantreiben.

  • Stärkung des Vertriebs: Ausstattung von Vertriebsmitarbeitern (SAs) mit “Copiloten” auf Plattformen wie WeCom, um Kundenlebenszyklen zu verwalten, Produkte zu empfehlen und personalisierte Inhalte zu erstellen.
  • Auswirkungen auf das Geschäft: Fallstudien haben gezeigt, dass KI-gesteuerte Produktempfehlungen zu einem 3-fachen Anstieg der Konversionsrate und deutlich höheren “Trefferquoten” im Vergleich zu Standard-Top-Seller-Listen führen können.
  • Omnichannel-Integration: Nahtlose Verbindung von Online- (DCom) und Offline-Einzelhandel data zur Schaffung einer 360-Grad-Sicht auf den Kunden.

Für einen Kunden aus der Luxusmodebranche implementierte Artefact Modelle für maschinelles Lernen, um personalisierte Produktempfehlungen für jeden einzelnen Kunden bereitzustellen. Auf der Grundlage dieser Empfehlungen wurde KI eingesetzt, um direkt in der Clienteling-Anwendung maßgeschneiderte “Total Look”-Vorschläge zu erstellen, die es den Vertriebsmitarbeitern ermöglichten, den Kunden komplette Styling-Optionen zu präsentieren. Diese verbesserte Personalisierung trug zu einer Verbesserung des Umsatzes und der Stückzahlen pro Transaktion bei.

3. KI für Verkaufs- und Einzelhandelstraining: Der “intelligente Trainer”

Aus Sicht der Mitarbeiter kann KI das Lernen interaktiv und adaptiv gestalten.

  • Virtuelles Rollenspiel: Vertriebsmitarbeiter können Verkaufsszenarien mit vordefinierten KI-Personen üben und erhalten eine sofortige, objektive Bewertung ihrer verbalen und inhaltlichen Leistung.
  • Interaktives Quiz-Center: Mentoren können mithilfe von KI automatisch Quizfragen aus Schulungsunterlagen erstellen, während SAs personalisierte Lernpfade auf der Grundlage ihrer individuellen KPIs erhalten.

Ein Beispiel: Eine globale Sportbekleidungsmarke setzt GenAI ein, um ein 1:1-Rollenspieltraining für alle Mitarbeiter im Einzelhandel zu ermöglichen. GenAI verhält sich wie ein Kunde mit einer bestimmten Persona in einem bestimmten Szenario, um sich mit dem Einzelhandelsmitarbeiter zu unterhalten, und GenAI verhält sich wie ein Coach, um die Leistung des Einzelhandelsmitarbeiters in der Gesprächssitzung zu bewerten. Der neue KI-gestützte Ansatz ermöglicht unbegrenzte 1:1-Rollenspielsitzungen, was zuvor aufgrund der begrenzten Bandbreite des Coaches nicht möglich war.

In Zusammenarbeit mit einer globalen Sportbekleidungsmarke setzte Artefact eine GenAI-gestützte Lösung ein, um 1:1 virtuelle Rollenspiele für Einzelhandelsmitarbeiter zu ermöglichen. Das System simuliert verschiedene Kundenpersönlichkeiten und -szenarien und gibt nach jeder Sitzung ein strukturiertes Leistungsfeedback. Durch den Wegfall der traditionellen Bandbreitenbeschränkungen für Trainer hat dieser Ansatz den Zugang zu individualisierten Übungsmöglichkeiten erheblich erweitert.

4. AI is about people: Navigieren durch die Transformation

“KI ist ein Co-Pilot, kein Autopilot. Die Unternehmen, die KI am besten einsetzen, sind diejenigen, die menschliche Intelligenz gut mit KI kombinieren.”

Um die Einführung von KI-Anwendungen in der Modebranche voranzutreiben, müssen wir unsere Organisation und unsere Talente verändern und betonen, dass Technologie ein “Co-Pilot” und kein “Autopilot” ist.

  • Führung und Kultur: Der Erfolg erfordert eine klare Befürwortung durch die Führung und einen Wechsel zu einer “Erweitert, nicht ersetzt”-Mentalität, um die berufliche Identität zu wahren.
  • Silos überwinden: Wir haben darüber gesprochen, “Business Translators” zu ernennen - Personen, die die Kluft zwischen der data-Wissenschaft und der Praxis überbrücken, um sicherzustellen, dass KI-Tools in der täglichen Realität verankert sind.
  • KI für Change Management: Der Einsatz von KI zur Förderung eines neuen Formats des Veränderungsmanagements (z. B. KI zur schnelleren Darstellung von UI/UX im Unternehmen, KI zur Erstellung von Videos, um das Interesse und Engagement für Veränderungen zu fördern) wird immer überzeugender.

Bei der KI in der Mode geht es nicht nur um Algorithmen. Es geht darum, den Menschen die Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen sie die Verbraucher und den Markt verstehen, tiefere Beziehungen zu den Kunden aufbauen und sich beruflich in einer KI-gesteuerten Ära weiterentwickeln können.