时装顏色生產订单预测的AI算法

准確预测时装潮流对时装零售业非常重要,可以协助库存管理,减少因为存货过多而需要减价促销的情况,从而增加利润。即使相同的设计,不同顏色也有不同的需求,同样会为库存和销售带来风险。传统上,买手、设计师和跟单员会按本身经验和潮流触觉来决定哪种顏色的选购数量;我们能否以电子数据取代直觉,协助零售商订购不同顏色的设计?

虽然每年都有一些专业报告预测流行顏色,但在速食时装文化下,我们仍欠缺一套可以快速有序地回应和分析潮流走势的工具。

这个项目利用一间跨国时装零售商超过两年的实际销售数字和社交媒体数据,开发出一套可靠的实时预测顏色流行趋势系统,这套色彩预测模型整合了销售、定价和品牌定位资料,以切合生產计划和库存管理等业务需要。

应用

这个预测模型所採用的数据库整合了来自面书和微博两个广受大中华区用户欢迎的社交网站贴文,涵盖中文和英文內容。透过自然语言处理技术,系统能够辨认出与顏色有关的时装贴文,系统 也运用了先进的机器学习方法,以提高预测的准確度。

这项目研究流行顏色资讯在社交媒体中的传播型態,根据时装品牌、杂誌、设计师和网络红人(KOL)的贴文而设计预测公式,计算模型可因应不同用家的市场定位及生產週期等特性和需要而调整。

潜在优点

系统利用分析当前大数据和建构机器学习模型的技术提升了凭经验作决策的传统方式,具发展潜力,可以按时装的顏色范围、款式和合身程度,甚至功能来开创崭新的在线及离线的零售模式。

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