Virtuāla piemērojamā ar AI: Kā Zara, Levi's un ASOS Pārveidē Elektronisko Tirdzniecību

Pielēņķa telpa vienmēr ir bijusi mazumtirdzniecības dārgākā nekustamā īpašuma vieta — un lielākais konversijas šķērslis. Tiešsaistes mode divdesmit gadus centies atdarināt apģērba piemērojamās pārliecību, ar jauktiem rezultātiem. Tas nozīmīgi mainījās ap 2022.–2024. gadu, kad lieli mazumtirgotāji sāka ieviešt AI-izstiprinātas virtuālās piemērojamās sistēmas, kas pārsniedz vienkāršu attēla novietošanu uz mannekena. Izpratne par to, ko šīs sistēmas patiesībā dara — un ko tās nevar darīt — ir svarīga ikvienam, kas iesaistīts apģērba konstruēšanā, sākot no neatkarīgiem dizaineriem līdz maziem ateljeriem.

Kas patiesībā dara AI-izstiprināta virtuāla piemērojamā

Vienkāršākā formā virtuāla piemērojamā kartē apģērba 2D reprezentāciju uz cilvēka ķermeņa modeļa pārliecinoši. Vecākā pieeja, kas joprojām ir izplatīta budžeta ieviešanā, pārklāj produkta fotoattēlu uz statiska modeļa attēla, izmantojot vienkāršas affīnās transformācijas. Rezultāti izskatās lipināti un nespēj simulēt krīpumu, spraigumu vai tīkla uzvedību zem kustības.

Modernās sistēmas izmanto citu cauruvi. Tās apvieno redzes jutības ķermeņa segmentāciju, fizikas pamatotu auduma simulāciju ar reālu auduma īpašībām un neirālo renderēšanu fotoreālistiskam izvedumam. Patērētājs augšuplādē fotoattēlu vai izmanto tiešraides kameru; sistēma novērtē ķermeņa atslēgpunktus, secinās 3D ķermeņa režģi no 2D signāliem un tad ietin apģērba ģeometriju pār šo režģi, ņemot vērā auduma svaru, izstiepjamību un konstruktīvās šuves.

Ko tas prasa apģērba pusē, ir tieši tādi strukturēti dati, kas nāk no rakstu inženierijas: šūšanas pozīcijas, atvieglojuma pielaides, graudlīnijas un auduma mehāniskās īpašības. Labi dokumentēts un digitalizēts raksts rada labāku virtuālās piemērojamās izvedu nekā raksts, kas rekonstruēts no fiziski parauga skenējuma. Tas nav nejaušs — tas ir iemesls, kāpēc pamata raksta kvalitāte tieši ietekmē virtuālās simulācijas kvalitāti.

Kā Zara, Levi's un ASOS to ir ieviešuši

Katra no šiem mazumtirgotājiem ir pieņēmusi atšķirīgu pieeju, atspoguļojot viņu ražošanas apjomu un klientēles bāzi.

Zara ieviesa savu virtuālās piemērojamās funkciju — marķētu kā modeļa piemērojamības pieredzi — 2022. gadā, ļaujot klientiem atlasīt modeļi, kas aptuveni atbilst viņu ķermeņa tipam un augumam, un redzēt apģērbu šai siluetā. Līdz 2023. gadam Vogue Business ziņoja, ka Inditex (Zara mātes uzņēmums) bija apņēmies izstrādāt digitālos produktu izveides darbplūsmas ievērojamam tā kolekciju daļai, samazinot nepieciešamo fizisko paraugu skaitu pirms ražošanas apstiprinājuma. Sistēma balstās uz apģērba digitālajiem dvīņiem, kas izveidoti produkta attīstības cikla agrīnā stadijā.

Levi's sadarbojās ar digitālo avatāru platformu, lai piedāvātu personalizētu modeļu daudzveidību, īpaši risināot ilgstošu kritiku, ka modes attēli nesniedz atspoguļojumu ķermeņu diapazonam, kas patiesībā pērk apģērbu. Viņu ieviešana izmanto patērētāja sniegtos mērījumus, lai salīdzinātu ar iepriekš renderētiem avatāru ķermeņiem. Pamatpieņēmums ir, ka piemērotības pārliecība, nevis tikai estētika, virzīta iepirkšanās lēmumus — jo īpaši džinsiem, kur piemērotības cerības ir augstas un izmēru nekonsekventums nozarē ir labi dokumentēts.

ASOS ir palaista savu piemērotības tehnoloģijas versiju caur tās Fit Assistant rīku, kas izmanto vēsturisku pirkuma un atgriešanas datus, lai ģenerētu izmēru ieteikumus. Nesen ASOS ir integrējusi vizuālo piemērojamības funkcionalitāti, kas smeļas ķermeņa datus, ko patērētāji jau sniedz atgriešanas procesa laikā. Saskaņā ar Sourcing Journal ziņojumiem, ASOS ir norādījusi nozīmīgu izmēram saistītu atgriešanu samazinājumu tirgos, kur rīks ir pilnībā ieviests, lai gan uzņēmums ir bijis piesardzīgs publicēt absolūtos skaitļus.

Atgriešanas problēma, ko šie rīki risina

Komercialā motivācija ir skaidra. Saskaņā ar National Retail Federation (NRF) 2023. gada pārskatā "Consumer Returns in the Retail Industry" publicētajiem datiem, tiešsaistes apģērba atgriešanas likme Savienotajās Valstīs bija aptuveni 24–26% no kopsummas pārdošanas — salīdzinot ar aptuveni 8–10% klātienē nopirktajiem. Ievērojama šo atgriešanu daļa ir attiecināta uz piemērotības un izmēra problēmām. Lielā mērogā katra atgrieztā paciņa mazumtirgotājam maksā starp 15 un 25 eiro loģistikā, pārstockošanā un nolietojumā, neņemot vērā vides izmaksas.

Atgriešanas likmes samazinājums pat par 3–5 procentpunktiem mazumtirgotājam, kas apstrādā miljonus pasūtījumu gadā, nozīmē desmitiem miljonu eiro atguvinātu peļņu. Tas ir biznesa gadījums, kas pamatoja investīciju, ko šie uzņēmumi veica virtuālās piemērojamās infrastruktūrā. Tehnoloģija nav galvenokārt mārketinga rīks — tā ir piegādes ķēdes efektivitātes spēle.

Ko tehnoloģija joprojām nevar darīt labi

Godīgums par pašreizējiem ierobežojumiem ir svarīgs, ja šo tehnoloģiju vēlamies novērtēt nopietni.

Pirmkārt, auduma tekstūra un roka jutīgums paliek neiespējami paziņot digitāli. Simulācija var ierosināt, kā audums krīpjas, bet nevar paziņot, vai lina maisījums ir skarbs vai mīksts, vai džersejs pēc mazgāšanas pells pēc apgriešanas. Tas nozīmē, ka virtuāla piemērojamā ir visvairāk efektīva strukturāliem piemērotības lēmumiem (vai šis siluets darbojas uz mana ķermeņa?) un mazāk efektīva materiāla kvalitātes novērtēšanai.

Otrais, ķermeņa režģa rekonstrukcijas precizitāte no viena patērētāja fotoattēla ir ļoti mainīga. Pozīcija, apgaismojums, fona nesakārtotība un apģērbs, kas nēsāts atsauces fotoattēlā, visi ieviesa troksni. Patērētājam vērstie rīki bieži vien kompensē ar ģenerējumiem, kas var novest pie sistēmiski optimistiskiem piemērotības priekšskatiem.

Treškārt — un tas ir vissvarīgāk neatkarīgiem veidotājiem un maziem ateljeriem — šīs sistēmas prasa ievērojamu datu infrastruktūru. Lielie mazumtirgotāji var investēt ķermeņa skenējuma datu kopu veidošanā vai licencēšanā, renderēšanas modeļu apmācībā un digitālo dvīņu darbplūsmu integrēšanā no projektēšanas procesa sākuma. Dizainerim, kas raida 50 gabalus sezonā, šī caurulle nepastāv pašapkalpojumā.

Bezumā starp to, ko uzņēmumu mazumtirdzniecība var ieviešt, un ko pieejams neatkarīgiem veidotājiem, joprojām ir plaša. Noderīgs salīdzinājums:

Kas neatkarīgiem dizaineriem un ateljeriem patiesībā var darīt šodien

Praktisks secinājums dizaineriem, kas strādā ārpus uzņēmuma mazumtirdzniecības, nav atdarināt, ko Zara vai ASOS ir uzbūvējuši — tas prasa investīciju un inženierijas resursu, kas nav reālistiski maza mēroga. Atbilstošā stunda ir augšplūsmā: jūsu raksta dokumentācijas kvalitāte un struktūra nosaka, cik jūs esat gatavi piedalīties digitālajās darbplūsmās, kad tās kļūst pieejamākas.

Apģērbi, kas uzbūvēti uz labi izstrādātiem, izmēra gradācijas ratstiem ar dokumentētiem atvieglojuma pieļāvumiem un konstruktīvo loģiku, ir ievade, ko nepieciešams jebkuram digitālās simulācijas sistēmai. Neatkarīgi no tā, vai šo simulāciju izmanto virtuālāļ piemērojamībai, piemērotības pārbaudei pirms griešanas vai konstruktīvās nodomu paziņošanai attālam mašinistam, raksts ir pamats. Raksts, kas pastāv tikai kā fiziska šablons uz brūnā papīra, ar mērījumiem, ko veidotājs turē atmiņā, nevar tikt ievadīts nevienā lejupplūsmā digitālajā rīkā.

Ateljeriem un neatkarīgiem dizaineriem, kuri vēlas virzīties uz digitālajām darbplūsmām bez uzņēmuma līmeņa investīcijām, reālistisks sākums ir esošo rakstu digitalizācija un strukturēšana, gradiņu loģikas izpratne un darbs ar rīkaviem, kas rada eksportējamus, standartu atbilstības rakstu failus. MPattern ir tieši šim ievades punktam — ļaujot profesionālas pakāpes rakstu izveidošanu un vadību bez nepieciešamības CAD rūpnieciskas uzziņas vai tehnicistnieku komandas.

Modes institūts un vairākas Eiropas tekstila skolas sāka integrēt digitālās rakstu darbplūsmas savā programmā tieši tāpēc, ka nozares konsenss ir, ka strukturēti rakstu dati ir priekšnosacījums jebkurai turpmākai digitālai lietojumei, ieskaitant virtuālo piemērojamo.

Platāka nozares trajektorija

Vogue Business un Business of Fashion abi izsekoja digitālā produktu izveides paātrināšanos piegādes ķēdē kopš 2021. gada, atzīmējot, ka pandēmijas laikā spiestais attīstības laika saspiešana lika brendiem ieviest digitālās paraugu apstiprināšanas darbplūsmas ātrāk nekā iepriekš plānotais. Virtuāla piemērojamā ir viens redzams patērētājam vērstais rezultāts daudz lielākas pārvērtības — ātrā ātruma robežās ģeometrijai un produkta datiem kā strukturētam ciparu aktīvam no ļoti agrīnā projektēšanas procesa.

Neatkarīgajam sektoram šī trajektorija ir gan iespēja, gan spiediens. Brendiem, kuriem ir struktūrizēti viņu raksti un produktu dati, būs daudz vieglāk integrēties ar vairumtirdzniecības platformām, tieši patērētājam e-komercijas rīkaviem un beidzot virtuālās piemērojamās sistēmām, kad tās kļūst pieejamas pieejamākās cenu punktos. Tiem, kas nav to pamatdarbu veikuši, būs jāsaskaras ar noķeršanas izmaksām.

Tehnoloģija pati turpinās uzlaboties. Ķermeņa rekonstrukcijas precizitāte no vienu attēlu ir aktīvs pētniecības apgabals, un akadēmiskās grupas ETH Cērich, MIT CSAIL un citur regulāri publicē sasniegumi. Auduma fizikas simulācija interaktīvajā ātrumā būtiski uzlabojusies pēdējos trīs gadus. Virtuālās piemērojamās patērētāja pieredze 2027. gadā iespējams būs būtiski labāka nekā šodien. Bet brendu un dizaineru, kuri visvairāk gūst ieguvumus no šī uzlabuojuma, būs tie, kuru apģērba dati jau ir strukturēti un tīri.

Secinājums

Virtuāla piemērojamā ar AI risina reālu komerciālo problēmu — e-komercijas atgriešanas likmes, kas izraisītas piemērotības nenoteiktības — un lielā mazumtirgotāji, kas tajā investē, to dara peļņas iemeslu dēļ, nevis mārketinga. Tehnoloģija darbojas visefektīvāk, ja to atbalsta stingra rakstu un apģērba dati, kas novieto rakstu inženieriju atpakaļ jebkura nopietna ciparu modes darbplūsmas centrā. Neatkarīgiem dizaineriem un maziem ateljeriem rīcības prioritāte nav veidot piemērojamās sistēmu, bet strukturēt rakstu dokumentāciju pietiekami labi, lai turpmākās integrācijas kļūtu iespējamas. Izpēti, kā MPattern atbalsta profesionālas rakstu darbplūsmas kā pārejas pamatu.