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

Artefact China organiseerde met succes de tweede editie van het AI for Fashion evenement met gesloten deuren. Tijdens deze sessie kwamen leiders uit de sector samen om te onderzoeken hoe AI niet alleen experimenteel maar ook schaalbaar kan worden ingezet in de mode- en detailhandel, en hoe een mensgerichte benadering de volgende fase van intelligente transformatie kan begeleiden.

Hoewel AI enorme mogelijkheden voor de sector heeft ontsloten, blijft grootschalige implementatie een uitdaging. Over het geheel genomen heeft slechts een minderheid van de retailers personalisatie met succes op schaal geïmplementeerd, en veel organisaties worden nog steeds belemmerd door tekortkomingen op het gebied van talentbereidheid en veranderingsmanagement, waardoor hun transformatieproces wordt vertraagd.

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

  • Consumentenvoorkeuren veranderen met een ongekende snelheid, waardoor het steeds moeilijker wordt om opkomende trends op tijd vast te leggen.
  • Terwijl de verwachtingen voor gepersonaliseerde ervaringen blijven stijgen, hebben merken moeite om personalisatie consistent op schaal te leveren.
  • Naast de technologische toepassing vereist de invoering van AI een aanzienlijke transformatie van organisatie en talent.

Echte transformatie vereist een heroverweging van de manier waarop AI mensen - consumenten, klanten en frontlinieteams - macht geeft.

1. AI voor inzichten in consumenten: Social voice omzetten in strategie

Van de consument & de markt perspectief kan AI verder gaan dan het traditionele social listening en een “Voice-to-Insight Engine” worden.

  • Diep decoderen: GenAI gebruiken om data met een hoge korrelgrootte (gelegenheden, voorkeuren, persona's) te extraheren uit ongestructureerd sociaal geklets.
  • Trenddetectie: Identificeren van “versnellingssignalen” om macrotrends te voorspellen 3-6 maanden voordat ze de detailhandel bereiken, waardoor slimmere product- en voorraadbeslissingen genomen kunnen worden.
  • Bruikbare informatie: Breng deze culturele verschuivingen rechtstreeks in kaart voor interne productcategorieën om minder te vertrouwen op “buikgevoel” en om prioriteiten te stellen voor ontwerpinspanningen.

Voor een wereldwijde fashionklant ondersteunde Artefact de inzet van AI om merk evergreen te volgen, categorie- en productinzichten te ontwikkelen, campagneprestaties te monitoren en opkomende markttrends te identificeren. Deze inzichten werden gebruikt om beslissingen over productontwikkeling beter te onderbouwen en interne prioriteiten af te stemmen op veranderende consumentensignalen.

2. AI voor clienteling: Personalisatie op schaal

“Het doel is om een hyper gepersonaliseerde klantervaring te bieden gedurende de hele levenscyclus van de klant.”

Vanuit het perspectief van de klant kan AI de clienteling van eenvoudige segmentatie naar agentgerichte, hypergepersonaliseerde ervaringen leiden.

  • Verkoopmogelijkheden: Verkoopmedewerkers (SA's) uitrusten met “Copilots” op platforms zoals WeCom om de levenscyclus van klanten te beheren, producten aan te bevelen en gepersonaliseerde inhoud te genereren.
  • Zakelijke impact: Casestudies toonden aan dat AI-gestuurde productaanbevelingen kunnen leiden tot een 3X hogere conversie en aanzienlijk hogere “hitrates” in vergelijking met standaard top-seller lijsten.
  • Integratie van omnichannel: Naadloos verbinden van online (DCom) en offline retail data om een 360-graden beeld van de klant te creëren.

Voor een luxe modeklant implementeerde Artefact machine-learningmodellen om gepersonaliseerde productaanbevelingen te doen voor elke individuele klant. Voortbouwend op deze aanbevelingen werd AI gebruikt om op maat gemaakte “total look”-suggesties te maken, direct in de klantentoepassing, zodat verkoopmedewerkers volledige stylingopties aan klanten konden presenteren. Deze verbeterde personalisatie droeg bij aan verbeteringen in zowel conversie als eenheden per transactie.

3. AI voor training in verkoop en detailhandel: De “slimme coach”

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

  • Virtueel rollenspel: SA's kunnen verkoopscenario's oefenen met vooraf gedefinieerde AI-persona's en onmiddellijk objectieve scores ontvangen voor hun verbale en inhoudelijke prestaties.
  • Interactief quizcentrum: Mentoren kunnen AI gebruiken om automatisch quizzen te genereren uit trainingsdocumenten, terwijl SA's gepersonaliseerde leertrajecten krijgen op basis van hun individuele KPI's.

Een wereldwijd sportmerk gebruikt GenAI bijvoorbeeld om 1:1 rollenspeltrainingen voor alle retailmedewerkers mogelijk te maken. GenAI gedraagt zich als een klant, met een specifieke persona in een specifiek scenario, om een gesprek aan te gaan met de retailmedewerker; en GenAI gedraagt zich als een coach om de prestaties van de retailmedewerker tijdens het gesprek te evalueren. De nieuwe AI-aanpak levert onbeperkte 1:1 rollenspellen op, wat voorheen niet mogelijk was vanwege de bandbreedtebeperking van de coach.

In samenwerking met een wereldwijd sportmerk heeft Artefact een GenAI-oplossing ingezet om 1:1 virtuele rollenspellen mogelijk te maken voor retailmedewerkers. Het systeem simuleert verschillende klantpersona's en -scenario's en geeft gestructureerde feedback over de prestaties na elke sessie. Door de traditionele bandbreedtebeperkingen voor trainers weg te nemen, heeft deze aanpak de toegang tot individuele oefenmogelijkheden aanzienlijk vergroot.

4. AI is about people: Navigeren door de transformatie

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

Om het gebruik van AI in de mode te stimuleren, moeten we onze organisatie en talenten veranderen en benadrukken dat technologie een “copiloot” is, geen “automatische piloot”.

  • Leiderschap en cultuur: Succes vereist duidelijke goedkeuring van het leiderschap en een verschuiving naar een “Augmented, Not Replaced”-mentaliteit om de professionele identiteit te behouden.
  • Silo's overwinnen: We bespraken het aanstellen van “Business Translators” - personen die de kloof tussen data wetenschap en de frontlinie overbruggen - om ervoor te zorgen dat AI-tools gegrond zijn in de dagelijkse realiteit.
  • AI voor verandermanagementHet gebruik van AI om een nieuwe vorm van verandermanagement aan te sturen (bijv. vibe coding om UI/UX sneller aan de business te tonen, AI om video's te maken om de interesse en toewijding voor verandering aan te wakkeren) wordt steeds overtuigender.

Bij AI in de mode gaat het niet alleen om algoritmen; het gaat erom mensen de tools te geven om de consument en de markt te begrijpen, diepere relaties met klanten op te bouwen en professioneel te groeien in een AI-gedreven tijdperk.