«Приходится следить за данными»: как технологии помогают прогнозировать модные тренды

Сейчас в Париже проходит неделя моды, и улицы города наполнены знаменитостями, дизайнерами, моделями и журналистами. Среди них можно заметить и тех, кто старательно делает пометки, фиксируя все, что видят вокруг.

Это специалисты по прогнозированию трендов в индустрии моды. Их работа заключается в том, чтобы изучить цвета, крой, ткани и узоры в новых коллекциях дизайнеров, и на их основе выявить новые тенденции.

После эти заметки станут частью «прогнозов трендов», которые покупают дизайнеры и ведущие ритейлеры, чтобы вдохновиться на создание новых моделей и решить, что закупать в следующем сезоне.

Вспомните рассказ о «голубом свитере» из фильма «Дьявол носит Prada», где персонаж Мэрил Стрип язвительно объясняет этот процесс своей наивной ассистентке Энди (ее играет Энн Хэтэуэй). Традиционно такие прогнозы использовали лишь качественные методы: наблюдения экспертов за показами, уличной модой и поп-культурой.

Но за последнее десятилетие технологии ИИ стали намного мощнее, и теперь агентства по прогнозированию начали использовать количественные результаты, полученные при помощи машинного обучения.

Эти инструменты могут обнаруживать закономерности в больших наборах данных — фотографиях с показов, публикациях в социальных сетях, поисковых запросах и статистике продаж онлайн и в магазинах. В результате авторы прогнозов способны точнее и, что особенно важно, быстрее определять возникающие тенденции.

Все это отрадные новости для отрасли стоимостью около $2 трлн. Даже незначительное отклонение в цветовой палитре или длине юбки может серьезно повлиять на прибыль компании.

Читайте по теме:

Как устроен операционный бизнес Shein

ИИ-сервис Lamoda подберет капсульные образы

Есть и еще одно последствие — углеродный след индустрии моды, на который, по оценкам Global Fashion Agenda и McKinsey & Co, приходится не менее 4% всех мировых выбросов и из-за которого ежегодно выбрасывается более 92 млн т тканей.

Хотя ИИ также оказывает влияние на экологическую обстановку, стимул очевиден: чем точнее прогнозы, тем меньше вероятность того, что компания будет тратить ресурсы впустую, производя одежду, которую никто не захочет покупать.

Авангард, тренд или мейнстрим

Большинство отраслей промышленности в той или иной степени используют методы прогнозирования, чтобы решить, что и в каком объеме производить в течение года. Как правило, для этого применяют исторические данные с поправкой на такие факторы, как сезонность (зимние шины лучше продаются зимой, а мороженое — летом).

Но прогнозировать события в индустрии моды может быть сложнее. Во-первых, трудноизмеримые факторы, такие как эмоции и эстетика, могут влиять на модные тренды сильнее, чем, скажем, на продажи автомобильных шин.

Тенденции могут определяться и социально-культурными событиями: вспомните, как на фоне выхода фильма о Барби рынок охватил розовый цвет, или какой причудливой стала мода после карантина, введенного из-за пандемии.

«Быстрый темп развития индустрии моды также означает, что тенденции могут измениться за одну ночь. Например, если у знаменитости только что был солд-аут, и она вышла на сцену в определенной паре обуви, это может серьезно повлиять на продажи этих товаров», — говорит доктор Майкл Корен, исследователь в области прогнозирования моды в Колледже Шенкар в Тель-Авиве.

Не менее важен и фактор новизны.

Поэтому аналитикам так важно быстро реагировать, чтобы не предлагать клиентам устаревшие прогнозы. И в этом смысле особенно полезен ИИ: сейчас разрабатываются модели, которые могут автоматически сканировать тысячи изображений с подиума и мгновенно выявлять наиболее распространенные цветовые палитры и узоры.

Большие данные из публикаций в социальных сетях также указывают на предпочтения потребителей, поскольку некоторые инфлюенсеры из Instagram* влияют на тренды не меньше, а, может, и больше, чем именитые дизайнеры.

По этому принципу работает инструмент, созданный парижской компанией Heuritech. Он сканирует публикации в соцсетях, связанные с одеждой и модой, классифицируя пользователей либо как «авангардных» (их стиль может не стать популярным, но указывает на будущие тренды), «трендовых» (влиятельных пользователей, которые первыми заметили тренд и помогут его распространить), либо «мейнстримных» (все остальные).

«Цель в том, чтобы помочь брендам количественно оценить, что люди носят в настоящее время, и иметь возможность прогнозировать, что они будут носить в будущем, благодаря всем имеющимся данным», — говорит Тони Пинвилл, который стал соучредителем Heuritech в 2013 году, получив PhD по ИИ и машинному обучению в парижском университете Сорбонна.

Его разработка позволяет определять тренды на срок до года вперед, и рекомендации могут звучать довольно конкретно, например: «По прогнозам, в следующем году на европейском рынке будет на 80% чаще встречаться узкая полоска» (кстати, это реальный прогноз модели Heuritech).

Поскольку модели ИИ становятся все более точными, есть надежда, что дизайнеры и ритейлеры будут производить больше того, что действительно будет продаваться.

«Одна из наших целей — решить проблему избыточных запасов в индустрии моды. На данный момент 40% товаров в fashion по всему миру продаются не по полной цене, а 25% — не продаются вообще», — говорит Пинвилл.

Творческий подход

Но в такой индустрии, основанной на эмоциях, как мода, полагаться исключительно на данные рискованно.

«Несколько лет назад в социальных сетях было много признаков того, что желтый цвет становится трендом», — говорит Франческа Мустон, вице-президент по моде WGSN, ведущей компании по прогнозированию тенденций, базирующейся в Лондоне, которая разработала собственную модель ИИ для прогнозирования в 2022 году.

«И если бы вы следили исключительно за данными социальных сетей, желтые ткани показались бы хорошей инвестицией, поскольку эти посты получили множество лайков и репостов — вероятно, потому, что люди, как правило, интуитивно реагируют на яркие цвета. Но вы сами смогли бы сами выйти на улицу в ярко-желтом пальто?

Тем не менее, люди, которые носят черные и серые пальто, вполне могли бы лайкнуть посты с желтыми пальто» — объясняет Мустон.

Поэтому без человека здесь не обойтись. Сочетая результаты крупномасштабных исследований с опытом в креативной индустрии и пониманием контекста, специалисты могут интерпретировать данные и создавать прогнозы, актуальные для среднестатистического потребителя.

Также методология WGSN опирается на так называемые «фундаментальные исследования» и учитывает в прогнозах качественные элементы, такие как изменения в государственном законодательстве или молодежной культуре, влияющие на тренды.

Во время пандемии они отслеживали, как, например, введенные правительством карантинные меры повлияют на такие вещи, как продажи одежды для отдыха (которые резко выросли) или доходы от свадебных платьев (которые резко упали).

Важно учитывать эти качественные элементы, поскольку ИИ способен лишь агрегировать существующую информацию о том, что носят люди, и делать соответствующие прогнозы. У программ нет собственной эстетической точки зрения или модного чутья — по крайней мере, пока, – поэтому они не способны удовлетворить стремление потребителей к новизне.

Читайте по теме:

Теперь мода — это TikTok: как приложение создает тренды и управляет спросом

ID для одежды: как технологии делают моду устойчивой

«Роль людей в интерпретации и отслеживании трендов будет по-прежнему иметь решающее значение даже по мере того, как ИИ и модели, основанные на данных, станут более точными», — говорит Корен. Это связано с тем, что для прогноза требуется обладать более глубоким знанием культурной и политической атмосферы – и понимать, как это отразится на одежде.

«Например, в 2008 году мировой финансовый кризис оказал значительное влияние на индустрию моды, и прогнозисты понимали, что для того, чтобы новая летняя одежда была актуальной, она должна была отражать мрачную экономическую ситуацию. Вот почему одежду того сезона называли "депрессивным шиком" и почему черный цвет доминировал в цветовой палитре осени 2009 года», — объясняет Корен.

Так что, похоже, на данный момент ИИ — это полезный инструмент, который можно использовать наряду с другими для принятия более обоснованных творческих решений.

«Чтобы быть хорошим прогнозистом тенденций в наши дни, вы должны быть одновременно ориентированы на данные и мыслить творчески, — говорит Мустон. — Потому что, в конце концов, речь идет об интерпретации всех поступающих сигналов, чтобы наметить будущее».

* Meta и входящие в нее Facebook и Instagram признаны экстремистскими организациями, деятельность которых запрещена в РФ.

Источник.

Обложка и иллюстрация снегерированы нейросетью Midjourney