Lợi nhuận:
- Khả năng phân biệt các khái niệm về xu hướng, xu hướng vĩ mô/vi mô và mùa và sử dụng trí tuệ nhân tạo làm trợ lý nghiên cứu tóm tắt khối lượng lớn tín hiệu
- Khả năng tổng hợp tín hiệu từ các nguồn như đường phố, mạng xã hội, buổi trình diễn thời trang và dữ liệu bán hàng với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và biến chúng thành câu chuyện xu hướng dành riêng cho thương hiệu
- Khả năng nhận ra rằng việc giải thích xu hướng của trí tuệ nhân tạo bị giới hạn về ngày tháng và mang tính xác suất, đồng thời cần được xác minh bằng dữ liệu bán hàng và hiện trường.
Mỗi bộ sưu tập là câu trả lời cho một câu hỏi: "Mọi người sẽ muốn mặc gì trong mùa tới?" Câu trả lời cho câu hỏi này không bao giờ dứt khoát; Nhiều nhất, đó là ước tính bắt nguồn từ các tín hiệu được đọc rõ. Đó chính là phân tích xu hướng: thu thập tín hiệu từ đường phố, mạng xã hội, các buổi trình diễn thời trang, dữ liệu bán hàng và xu hướng văn hóa rồi biến chúng thành một câu chuyện theo mùa. Đối với một nhà thiết kế, việc đọc xu hướng cũng giống như một thủy thủ đọc gió: đọc đúng hướng thì bạn sẽ chèo thuyền, đọc sai thì bạn sẽ trôi dạt.
Điều quan trọng là phải phân biệt hai khái niệm trong tác phẩm này. Xu hướng vĩ mô là xu hướng văn hóa chính kéo dài nhiều năm (ví dụ: “nhấn mạnh vào sự thoải mái và chức năng”, “nhận thức về tính bền vững”). Mặt khác, xu hướng vi mô là những làn sóng nhỏ (đường viền cổ áo cụ thể, tông màu, phụ kiện) có thể tỏa sáng và phai nhạt nhanh chóng trong một mùa. Xu hướng vĩ mô ảnh hưởng đến định hướng dài hạn của thương hiệu, trong khi xu hướng vi mô ảnh hưởng đến thời điểm ra mắt bộ sưu tập viên nang hoặc một sản phẩm. Nhầm lẫn cả hai là nhầm lẫn giữa mốt nhất thời với đầu tư lâu dài.
Trí tuệ nhân tạo làm gì trong phân tích xu hướng
Phần tốn nhiều công sức nhất của việc phân tích xu hướng là khối lượng: hàng nghìn bức ảnh, hàng trăm hình ảnh trình diễn thời trang, vô số bài đăng trên mạng xã hội, dữ liệu bán hàng hàng tháng. Người ta không thể quét từng cái một. Đây là lúc AI xuất hiện: tóm tắt nhanh chóng khối lượng lớn văn bản và hình ảnh (với AI trực quan), chỉ ra các mẫu lặp lại, nhóm các tín hiệu phân tán.
Nhưng hãy nhớ điểm khác biệt quan trọng: AI tóm tắt tín hiệu, bạn đưa ra ý nghĩa và phương hướng. AI có thể nói “quần ống rộng lặp lại trong nhiều hình ảnh”; Tuy nhiên, việc quyết định xem nó có phù hợp với thương hiệu và cơ sở khách hàng của bạn hay không là tùy thuộc vào bạn. Ngoài ra, kiến thức của trí tuệ nhân tạo bị đóng băng theo thời gian và không thể biết trước được tương lai; Giải thích của nó là lịch sử và xác suất. Tín hiệu mới nhất luôn có sẵn: doanh số bán hàng tại cửa hàng, tỷ lệ trả lại hàng, giỏ hàng của khách hàng.
Mẹo: Đừng hỏi AI "xu hướng mùa tới sẽ như thế nào"; Đây là yêu cầu một sự chắc chắn không tồn tại. Thay vào đó hãy nói “đây là những tín hiệu tôi đã thu thập, hãy tóm tắt chúng cho tôi và trích xuất một mẫu”. Bạn mang đến các tín hiệu, nhận được sự tổng hợp từ nó.
Từng bước: từ tín hiệu đến câu chuyện theo mùa
Bước 1 - Thu thập tín hiệu. Xác định nguồn của bạn: ảnh phong cách đường phố, báo cáo xu hướng ngành (báo cáo đã xuất bản), bộ sưu tập của đối thủ cạnh tranh, phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu bán hàng của riêng bạn. Đây là những nguyên liệu thô của bạn.
Bước 2 - Yêu cầu tóm tắt và nhóm. Đưa các ghi chú văn bản bạn đã thu thập vào AI và trích xuất các chủ đề định kỳ: hình bóng, màu sắc, chất liệu vải, chi tiết, cảm xúc.
Bước 3 - Chuyển nó qua bộ lọc thương hiệu. Hãy kết hợp các chủ đề thu được với nhận diện thương hiệu của riêng bạn. “Chủ đề này có phù hợp với chúng tôi không, khán giả của chúng tôi có muốn nó không, nó có phù hợp với định vị của chúng tôi không?”
Bước 4 - Kiểm tra chéo với dữ liệu bán hàng. Sự xác nhận mạnh mẽ nhất là doanh số bán hàng trước đây của bạn. Chủ đề do trí tuệ nhân tạo đề xuất có tìm thấy phản hồi trong dữ liệu của bạn không?
Bước 5 - Biến nó thành một câu chuyện theo mùa. Liên kết 2-3 chủ đề mạnh mẽ còn lại thành một câu chuyện: tên bộ sưu tập, cảm xúc, phần quan trọng và hướng màu sắc. Câu chuyện này trở thành cốt lõi của khái niệm và bảng tâm trạng trong các phần tiếp theo.
Bảng dưới đây tóm tắt điểm mạnh và điểm yếu của AI trong bối cảnh xu hướng:
Nhiệm vụ
trí tuệ nhân tạo
Con người (nhà thiết kế)
Tổng hợp hàng ngàn tín hiệu
rất mạnh mẽ
chậm
Trích xuất mẫu/chủ đề
Mạnh (dự thảo)
người xác nhận
Quyết định về mức độ phù hợp nhãn hiệu
yếu đuối
bắt buộc
Thông tin về lĩnh vực/bán hàng hiện tại
không/cũ
nguồn thực sự
biết chắc chắn về tương lai
không thể
Không thể (dự đoán)
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Điều chỉnh âm lượng. Một thương hiệu đồ thể thao có văn bản của 800 bài đăng của người dùng được thu thập từ 5 nền tảng khác nhau được tổng hợp bằng trí tuệ nhân tạo. Công việc lẽ ra phải mất 3 ngày theo cách thủ công đã giảm xuống còn nửa ngày. Trí tuệ nhân tạo gợi ý 6 chủ đề như “tông màu đất trung tính, đường cắt quá khổ, lớp trên da”. Nhóm đã so sánh những dữ liệu này với dữ liệu bán hàng; Chỉ có 3 trong số 6 chủ đề tìm được phản hồi từ khán giả của chính họ. Kết quả: tổng hợp từ trí tuệ nhân tạo, lựa chọn từ con người.
Trường hợp 2 - Cái giá của sự tin tưởng sai lầm. Một thương hiệu đã tin tưởng vào câu nói của trí tuệ nhân tạo "màu hoa vân anh rực rỡ sẽ rất hợp thời trang trong mùa này" và tích trữ hàng. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo không thể biết trước được tương lai; Những gì ông ấy nói là sự lặp lại một khuôn mẫu trong dữ liệu trong quá khứ. Fuchsia không được khán giả yêu thích trong mùa giải đó và lượng hàng vẫn còn trong kho. Bài học: Việc “dự đoán” xu hướng của AI không phải là điều chắc chắn; Nó phải được xác nhận trong khán giả của riêng bạn.
Trường hợp 3 - Sự nhầm lẫn vĩ mô/vi mô. Một nhà thiết kế đã đặt một chi tiết cổ áo rất cụ thể, một xu hướng vi mô theo mùa, làm đường nét chính trong DNA vĩnh viễn của thương hiệu. Khi xu hướng trôi qua, bộ sưu tập trông có vẻ lỗi thời. AI đã liệt kê các chủ đề, nhưng nhiệm vụ của con người là phân biệt đâu là vĩ mô và đâu là vi mô.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Bộ tóm tắt tín hiệu:
Dưới đây là các tín hiệu xu hướng (ghi chú về phong cách đường phố, quan sát đường băng, ghi chú bán hàng) mà tôi đã thu thập:[dán văn bản]Nhiệm vụ: Nhóm chúng theo các chủ đề định kỳ. Đối với mỗi chủ đề: (1) tên ngắn, (2) tín hiệu nó xuất hiện, (3) thẻ hình bóng/màu sắc/vải/chi tiết/cảm xúc.Dự đoán tương lai; Chỉ cần tóm tắt dữ liệu tôi đã cung cấp cho bạn.
2) Dấu phân cách vĩ mô/vi mô:
Dưới đây là các chủ đề tôi nghĩ ra: [danh sách]. Nhiệm vụ: Đánh giá từng chủ đề xem đó là "vĩ mô (kéo dài qua nhiều năm)" hay "vi mô (một mùa)" và viết cơ sở lý luận. Chỗ nào nghi ngờ, hãy nói rõ. Quyết định sẽ vẫn thuộc về tôi.
3) Bộ lọc phù hợp với thương hiệu:
Thương hiệu của tôi: [khán giả, định vị, DNA thẩm mỹ, phân khúc giá]. Chủ đề xu hướng: [danh sách]. Nhiệm vụ: Cho điểm từng chủ đề từ 1 đến 5 về mức độ phù hợp với thương hiệu của tôi và giải thích bằng một câu tại sao nó phù hợp hay không. Đừng ép buộc những người không phù hợp; Hãy đánh giá một cách trung thực.
4) Tóm tắt câu chuyện theo mùa:
Các chủ đề mạnh tôi đã chọn: [2-3 chủ đề]. Thương hiệu: [mô tả ngắn gọn]. Nhiệm vụ: Viết dàn ý câu chuyện theo mùa kết hợp những điều này. Bao gồm: gợi ý tiêu đề tuyển tập (5 phần), concept một câu, phần chủ chốt, hướng màu sắc, cảm xúc. Đây là bản nháp, tôi sẽ chỉnh sửa nó.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Xu hướng thời trang mùa tới sẽ như thế nào?
Điều này đòi hỏi sự chắc chắn từ AI mà nó không thể biết được; đầu ra sẽ chung chung, cũ kỹ và không liên kết với thương hiệu.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý nghiên cứu xu hướng. Dưới đây là những tín hiệu hiện tại tôi thu thập được: [80 ghi chú về phong cách đường phố + 3 quan sát về doanh số bán hàng]. Thương hiệu của tôi: phụ nữ thành thị 25-35 tuổi, thẩm mỹ đơn giản-hiện đại, phân khúc trung lưu. Nhiệm vụ: (1) Nhóm các tín hiệu thành các chủ đề định kỳ. (2) Gắn thẻ macro/micro cho từng chủ đề. (3) Đánh giá từ 1-5 điểm về mức độ phù hợp với thương hiệu của tôi. Dự đoán tương lai; Chỉ cần tổng hợp dữ liệu tôi cung cấp cho bạn. Tùy thuộc vào tôi.
Tuyên bố thứ hai định vị chính xác AI là một công cụ tổng hợp; Bạn đưa ra tín hiệu, cùng nhau đưa ra lời giải thích và đưa ra quyết định.
Những lỗi thường gặp
- Yêu cầu AI “biết” tương lai. Cách giải thích của nó mang tính lịch sử và xác suất; Nó không phải là sự chắc chắn.
- Bỏ qua việc kiểm tra chéo với dữ liệu bán hàng. Sự xác nhận mạnh mẽ nhất là hành vi thực tế của khán giả của bạn.
- Trộn lẫn xu hướng vĩ mô và vi mô. Việc đưa một mốt nhất thời vào DNA vĩnh viễn sẽ khiến bộ sưu tập trở nên lỗi thời.
- Không đặt câu hỏi về sự phù hợp của thương hiệu. “Xu hướng chung” và “xu hướng thương hiệu của bạn” là những thứ khác nhau.
- Chờ tổng hợp mà không thu thập tín hiệu. Nếu không có đầu vào thì đầu ra là một sự khái quát hóa trống rỗng; Bạn phải mang theo nguyên liệu.
Lưu ý: Bản tóm tắt xu hướng do trí tuệ nhân tạo cung cấp không phải là thông tin thực tế để xây dựng bộ sưu tập mà là sự khởi đầu để suy nghĩ. Dữ liệu thực địa và bình luận quyết định số phận của mùa giải chứ không phải đầu ra của mô hình.
Tóm lại
Phân tích xu hướng là nhiệm vụ biến các tín hiệu rải rác thành một câu chuyện theo mùa và phần tốn nhiều công sức nhất là khối lượng. Trí tuệ nhân tạo xử lý khối lượng này: tóm tắt dữ liệu lớn, trích xuất các mẫu, gợi ý chủ đề. Nhưng việc giải thích lịch sử còn hạn chế và mang tính xác suất; Quyết định về sự phù hợp của thương hiệu và xác minh bằng dữ liệu bán hàng cập nhật đều thuộc về con người. Quy trình gồm 5 bước: thu thập tín hiệu, tóm tắt và nhóm, lọc thương hiệu, kiểm tra chéo với dữ liệu bán hàng, chuyển thành câu chuyện theo mùa. Tách biệt xu hướng vĩ mô và vi mô; Đánh giá quan trọng nhất của nhà thiết kế là không nhầm lẫn giữa nhiệt tình nhất thời với định hướng lâu dài.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một mùa và phác thảo một nghiên cứu xu hướng thực sự. (1) Thu thập ít nhất 30 ghi chú tín hiệu (đường phố, mạng xã hội, trinh sát bán hàng). (2) Nhóm chúng thành các chủ đề với mẫu “tóm tắt tín hiệu”. (3) Dán nhãn cho mỗi chủ đề bằng “dải phân cách vĩ mô/vi mô”. (4) Chấm điểm thương hiệu (hoặc tưởng tượng) của chính bạn bằng "bộ lọc phù hợp với thương hiệu". (5) Kết nối 2-3 chủ đề mạnh nhất thành một câu chuyện bằng “bản phác thảo câu chuyện theo mùa” và giải thích chủ đề nào bạn đã loại bỏ và lý do trong một đoạn văn.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã tự mình thu thập các tín hiệu; Tôi muốn sự tổng hợp từ trí tuệ nhân tạo chứ không phải lời tiên tri.
- [ ] Tôi chia các chủ đề thành vĩ mô/vi mô.
- [ ] Tôi đã kết hợp từng chủ đề với bộ nhận diện thương hiệu.
- [ ] Tôi đã kiểm tra chéo các đề xuất với doanh thu/lợi nhuận từ lĩnh vực của riêng tôi.
- [ ] Tôi đã viết lời biện minh cho những chủ đề mà tôi đã loại bỏ.
- [ ] Tôi đã đưa ra quyết định định hướng cho mùa giải cuối cùng với tư cách là một con người.