Jianxun Chen is een Artefact partner die gespecialiseerd is in luxe en retail, met 20 jaar B2C-ervaring in het aansturen van end-to-end data digitale transformatie.

Artefact heeft met succes de tweede editie van zijn besloten evenement AI Fashion’ georganiseerd. Tijdens deze bijeenkomst kwamen vooraanstaande spelers uit de sector bijeen om te onderzoeken hoe AI de fase van experimenteren AI overstijgen en op grote schaal kan worden ingezet in de mode- en detailhandel, en hoe een mensgerichte aanpak de volgende fase van de intelligente transformatie kan sturen.

Hoewel AI enorme mogelijkheden voor de sector AI gecreëerd, blijft grootschalige implementatie een uitdaging. Over het algemeen heeft slechts een minderheid van de detailhandelaren personalisatie op grote schaal met succes geïmplementeerd, en veel organisaties worden nog steeds gehinderd door tekortkomingen op het gebied van personeelsvoorbereiding en verandermanagement, wat hun transformatieproces vertraagt.

In de hele sector komen steeds weer drie belangrijke uitdagingen naar voren.

  • De voorkeuren van consumenten veranderen in een ongekend tempo, waardoor het steeds moeilijker wordt om opkomende trends tijdig te signaleren.
  • Naarmate de verwachtingen ten aanzien van gepersonaliseerde ervaringen blijven stijgen, hebben merken moeite om op grote schaal consistent gepersonaliseerde diensten te leveren.
  • Naast de technologische implementatie vereist AI ook een ingrijpende transformatie op organisatorisch vlak en op het gebied van personeel.

Echte transformatie vereist een nieuwe kijk op de manier waarop AI mensen – consumenten, klanten en teams in de frontlinie – AI .

1. AI consumenteninzichten: sociale media omzetten in strategie

Vanuit het perspectief van de consument en de markt AI verder gaan dan traditionele social listening en uitgroeien tot een „Voice-to-Insight Engine“.

  • Diepgaande analyse: gebruik van GenAI om zeer gedetailleerde data situaties, voorkeuren, persona’s) uit ongestructureerde berichten op sociale media te halen.
  • Trenddetectie: het herkennen van „versnellingssignalen“ om macro-economische trends 3 tot 6 maanden voordat ze de detailhandel bereiken te voorspellen, waardoor slimmere beslissingen over producten en voorraden kunnen worden genomen.
  • Bruikbare inzichten: deze culturele verschuivingen direct koppelen aan interne productcategorieën om minder op ‘intuïtie’ te vertrouwen en prioriteiten te stellen bij ontwerpinspanningen.

Artefact voor een internationale modeklant de implementatie van AI Artefact AI de blijvende populariteit van het merk te volgen, inzichten in categorieën en producten te ontwikkelen, de prestaties van campagnes te monitoren en opkomende markttrends te signaleren. Deze inzichten werden gebruikt om beter onderbouwde beslissingen te nemen op het gebied van productontwikkeling en om interne prioriteiten af te stemmen op veranderende signalen van de consument.

2. AI klantrelatiebeheer: personalisatie op grote schaal

“Het doel is om gedurende de gehele klantcyclus een uiterst gepersonaliseerde klantervaring te bieden.”

Vanuit het perspectief van de klant AI het klantcontact naar een hoger niveau tillen: van eenvoudige segmentatie naar actieve, hypergepersonaliseerde ervaringen.

  • Verkoopsondersteuning: Verkoopmedewerkers (SAs) voorzien van „Copilots“ op platforms zoals WeCom om de klantcyclus te beheren, producten aan te bevelen en gepersonaliseerde content te genereren.
  • Zakelijke impact: Uit casestudy’s is gebleken dat AI productaanbevelingen kunnen leiden tot een verdrievoudiging van de conversieratio en aanzienlijk hogere ‘trefpercentages’ in vergelijking met standaardlijsten met bestsellers.
  • Omnichannel-integratie: online (DCom) en offline data naadloos met elkaar verbinden data een 360-gradenbeeld van de klant te creëren.

Voor een klant in de luxe mode Artefact machine learning-modellen Artefact om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen voor elke individuele klant. Voortbouwend op deze aanbevelingen AI ingezet om op maat gemaakte suggesties voor een ‘totale look’ te genereren, rechtstreeks binnen de clienteling-applicatie, waardoor verkoopmedewerkers complete stylingopties aan klanten konden presenteren. Deze verbeterde personalisatie droeg bij aan een stijging van zowel de conversie als het aantal artikelen per transactie.

3. AI verkoop- en winkelpersoneel: de ‘slimme coach’

Vanuit het perspectief van de werknemer AI het leerproces interactief en adaptief maken.

  • Virtueel rollenspel: Verkoopmedewerkers kunnen verkoopsituaties oefenen met vooraf gedefinieerde AI en krijgen direct een objectieve beoordeling van hun verbale vaardigheden en de inhoud van hun boodschap.
  • Interactief quizcentrum: Mentoren kunnen AI gebruiken AI automatisch quizzen te genereren op basis van trainingsdocumenten, terwijl SA’s gepersonaliseerde leertrajecten krijgen op basis van hun individuele KPI’s.

Een wereldwijd sportkledingmerk maakt bijvoorbeeld gebruik van GenAI om 1-op-1 rollenspeltrainingen voor alle winkelmedewerkers mogelijk te maken. GenAI gedraagt zich als een klant – met een specifiek persona in een specifiek scenario – om een interactie aan te gaan met de winkelmedewerker; en GenAI fungeert als coach om de prestaties van de winkelmedewerker tijdens de interactiesessie te beoordelen. De nieuwe AI aanpak biedt onbeperkte 1-op-1 rollenspel-sessies, wat voorheen niet haalbaar was vanwege de beperkte capaciteit van de coach.

In samenwerking met een wereldwijd sportkledingmerk Artefact een door GenAI aangestuurde oplossing Artefact om 1-op-1 virtuele rollenspeltrainingen voor winkelmedewerkers mogelijk te maken. Het systeem simuleert verschillende klantprofielen en scenario’s en geeft na elke sessie gestructureerde feedback over de prestaties. Door de traditionele beperkingen op het gebied van de beschikbare capaciteit van trainers weg te nemen, heeft deze aanpak de toegang tot individuele oefенmogelijkheden aanzienlijk vergroot.

4. AI om mensen: de weg vinden in de transformatie

AI een copiloot, geen automatische piloot. De organisaties die AI toepassen, zijn de organisaties die menselijke intelligentie goed combineren met AI.”

Om de toepassing van AI cases in de modewereld te stimuleren, moeten we onze organisatie en onze medewerkers tot verandering aanzetten, waarbij we benadrukken dat technologie een ‘copiloot’ is, en geen ‘automatische piloot’.

  • Leiderschap en cultuur: Succes vereist duidelijke steun van het management en een verschuiving naar een mentaliteit van ‘uitbreiding in plaats van vervanging’ om de professionele identiteit te behouden.
  • Silo’s doorbreken: We hebben gesproken over het aanstellen van ‘Business Translators’ – mensen die de kloof tussen data en de praktijk overbruggen – om ervoor te zorgen dat AI aansluiten bij de dagelijkse praktijk.
  • AI verandermanagement: het gebruik van AI een nieuwe vorm van verandermanagement te stimuleren (bijvoorbeeld vibe coding om de UI/UX sneller aan het bedrijf te presenteren, of AI video’s te maken die de interesse in en betrokkenheid bij verandering vergroten) wordt steeds overtuigender.

AI de modewereld draait niet alleen om algoritmen; het gaat erom mensen de middelen te geven om inzicht te krijgen in consumenten en de markt, een hechtere band met klanten op te bouwen en zich professioneel te ontwikkelen in een tijdperk AI.