時裝零售商H&M如何通過AI和大數據盈利

近幾年的低迷表現和六年來最顯著的利潤下降，讓快速時裝零售商H＆M開始尋求盈利之路。該公司正在轉向新興技術，以建立更強大的業務，提高其供應鏈和運營的效率，并通過大數據和AI提供的有關時尚趨勢和客戶偏好，從而能夠為消費者提供他們想要的商品。只有時間才能證明他們的投資是否足以讓他們擺脫銷售蕭條，以及他們對AI和大數據的賭注是否會得到回報。以下是H＆M利用技術實現業務優勢的幾種方式：

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數據洞察有助于避免不良產品周期

大約20年前，快速時裝零售商成為該領域的市場破壞者，通過提供物美價廉和時尚新品來建立強大的業務。然而，為了取得成功，像H＆M這樣的快速時裝零售商需要預測哪些市場想要規避不良產品周期，甚至通過打折出售從而幫助公司擺脫困境。由于快速時裝零售商的商品價格已經非常低，因此很難再從糟糕的銷售決策中恢復到正常水平，并且也需要清理不必要的庫存。快速時裝零售商的利益很高，而數據洞察有助于建立更靈活、更快速的供應鏈、促進趨勢檢測、管理庫存和設定價格。

個體商店庫存

以前，任何H＆M商店，無論位于瑞典、英國還是美國，商品種類和款式都如出一轍。不幸的是，該零售商需要不斷降價以清理全球4,288家商店的未售出庫存。為了更好地讓個體商店的庫存滿足當地客戶的需求，H＆M使用了大數據和AI來分析退貨、收據和會員卡數據，以定制每個商店的商品。這被稱為本地化，并且對于諸如H＆M之類的全球鏈而言可能更難以執行，但其通常可以通過其全球供應商網絡來利用規模經濟。

自動化倉庫

為了讓每個商店都有定制庫存，并滿足消費者對無障礙購物體驗的需求，H＆M投資了自動化倉庫，90％的歐洲市場將會完成“隔日達”配送服務。消費者已經開始期待隨時隨地都能夠配送，以及免費送貨和退貨服務——后者是H＆M向會員用戶提供的服務。倉庫和會員計劃由算法和數據驅動，公司正在向其商店推出RFID技術，以提高供應鏈的效率。

有活力、無沖突的客戶體驗

H＆M已經為在線購物者提供了個性化的建議，并且很快就會通過RFID技術將這一功能帶到實體店。在商店中，客戶可以通過算法來獲取商品購買建議。該公司也致力于更好地整合在線和離線購物體驗：例如，通過FindaStore（查找商店）功能，客戶可以查詢他們在線上發現的商品是否可在附近的實體店中購買；此外，通過ScanandBuy（掃描和購買）功能，客戶可以掃描店內標簽，以確定該商品是否可以在其他門店或者線上購買。

定制時裝

機器已經可以創作音樂，谷歌和H＆M旗下的時尚數碼屋Ivyrevel共同打造了應用程序CodedCouture，其理念是“根據您的生活方式創建獨一無二的設計”。他們還共同推出了DataDress，“能夠監控您的活動和生活方式，然后為您定制設計并生產服裝”。該軟件通過Google內置的SnapshotAPI監測用戶的日常活動、生活方式和手機位置信息，判斷用戶正在進行什么樣的活動，同時也收集當地的天氣信息。只需要攜帶手機一周，這個軟件就能理解你的生活方式，并通過Google的技術，生成獨一無二的定制服裝，從服裝材料到到輪廓刺繡一切都可以進行定制。當然用戶也可以選擇在DataDress上進行購買。

這些技術能否讓H＆M再次盈利，我們還不得而知，但該公司對大數據和AI的投資無疑是朝著正確方向邁出的一步。數據和AI算法可以使公司的商品化決策更加準確，同時簡化供應鏈和運營，并改善客戶體驗。

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