時裝顏色生產訂單預測的AI算法

準確預測時裝潮流對時裝零售業非常重要,可以協助庫存管理,減少因為存貨過多而需要減價促銷的情況,從而增加利潤。即使相同的設計,不同顏色也有不同的需求,同樣會為庫存和銷售帶來風險。傳統上,買手、設計師和跟單員會按本身經驗和潮流觸覺來決定哪種顏色的選購數量;我們能否以電子數據取代直覺,協助零售商訂購不同顏色的設計?

雖然每年都有一些專業報告預測流行顏色,但在速食時裝文化下,我們仍欠缺一套可以快速有序地回應和分析潮流走勢的工具。

這個項目利用一間跨國時裝零售商超過兩年的實際銷售數字和社交媒體數據,開發出一套可靠的實時預測顏色流行趨勢系統,這套色彩預測模型整合了銷售、定價和品牌定位資料,以切合生產計劃和庫存管理等業務需要。

應用

這個預測模型所採用的數據庫整合了來自面書和微博兩個廣受大中華區用戶歡迎的社交網站貼文,涵蓋中文和英文內容。透過自然語言處理技術,系統能夠辨認出與顏色有關的時裝貼文,系統 也運用了先進的機器學習方法,以提高預測的準確度。

這項目研究流行顏色資訊在社交媒體中的傳播型態,根據時裝品牌、雜誌、設計師和網絡紅人(KOL)的貼文而設計預測公式,計算模型可因應不同用家的市場定位及生產週期等特性和需要而調整。

潛在優點

系統利用分析當前大數據和建構機器學習模型的技術提升了憑經驗作決策的傳統方式,具發展潛力,可以按時裝的顏色範圍、款式和合身程度,甚至功能來開創嶄新的在線及離線的零售模式。

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