Nếu bạn muốn bán một chiếc áo khoác Helmut Lang trên một trang web bán lại, bạn phải chụp ảnh nó, viết mô tả và định giá nó, việc này không phải lúc nào cũng đơn giản. Có nhiều mức giá khác nhau cho một chiếc áo khoác Helmut Lang, có chiếc được thiết kế bởi một nhóm studio ẩn danh sau khi vị giám đốc sáng tạo này ra đi và có chiếc được thiết kế gần đây bởi giám đốc sáng tạo mới Peter Do, tất cả chúng đều mang cùng một nhãn hiệu.
Tháng trước, công ty khởi nghiệp công nghệ Truss cho biết họ có giải pháp và đang có cơ hội chứng minh điều đó thông qua khoản tài trợ trị giá 1 triệu bảng Anh (1,27 triệu USD) từ cơ quan đổi mới của chính phủ Anh cũng như sự hỗ trợ từ Depop, Selfridges và Đại học Warwick. Ý tưởng là, bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo, Truss có thể xác định bất kỳ loại quần áo nào chỉ từ một bức ảnh, cung cấp chi tiết sản phẩm đầy đủ và cho biết mặt hàng đó thường được bán trực tuyến như thế nào cũng như danh sách người bán trước đó dựa trên dữ liệu được thu thập từ các trang web bán lại.
Thực tế, theo The Business of Fashion, các công ty bán đồ cũ đã cố gắng tự động hóa một số công việc này trong nhiều năm. RealReal đã đầu tư vào việc tự động hóa các nhiệm vụ như viết quảng cáo và định giá. Ebay cho phép người dùng nhập tiêu đề của một mặt hàng và gợi ý chi tiết danh sách, bao gồm cả giá bán. Tuy nhiên, Truss muốn xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu cho toàn bộ thị trường đồ cũ mà người dùng có thể tiếp cận chỉ bằng một bức ảnh.
Ý tưởng có thể nhanh chóng xác định bất kỳ mặt hàng thời trang nào chỉ thông qua một bức ảnh ngày càng trở nên khả thi với những tiến bộ trong lĩnh vực AI về học máy và thị giác máy tính. Giờ đây người ta đã tìm ra những cải tiến từ ô tô tự lái đến Google Lens, giờ đây cho phép người dùng chụp ảnh bất kỳ món đồ thời trang nào và định vị nó hoặc ít nhất là thứ gì đó tương tự về mặt hình ảnh, tất nhiên là trực tuyến.
Theo ông Woody Lello, đồng tác giả của Truss, Truss hoạt động hiệu quả trên cùng một ý tưởng, nhưng thay vì tìm kiếm trên Internet để tìm kết quả phù hợp, nó tìm kiếm cơ sở dữ liệu về các mặt hàng thời trang đang phát triển nhanh chóng, với tổng số hơn 50 triệu sản phẩm, một số thậm chí có niên đại từ nhiều thập kỷ trước. Với số tiền tài trợ, Truss đang xây dựng các thuật toán độc quyền, tuy nhiên, thách thức lớn nhất là xây dựng cơ sở dữ liệu sản phẩm.
Nền tảng này cần hình ảnh của mọi mặt hàng cũng như thông tin chi tiết về sản phẩm. Selfridges và Depop đang cung cấp một số nguồn dữ liệu, nhưng Truss cũng thu thập các trang web và có các plug-in trực tiếp với các đối tác khác. Tất cả hình ảnh sản phẩm cũng cần phải được gắn thẻ đúng cách. Công ty sử dụng kết hợp AI và dịch vụ thẩm định bởi một số nhân viên ở Ghana. Những người này đảm bảo rằng những bức ảnh được xác định là cùng một sản phẩm thực sự là cùng một mặt hàng và việc gắn thẻ là chính xác.
Đối với Depop, công nghệ của Truss được dự đoán có thể giúp ích cho người dùng và xa hơn nữa là một số mục tiêu mà Depop đang theo đuổi. Nền tảng bán lại này quan sát thấy người bán thường xuyên đặt câu hỏi trên Reddit về độ hiếm của một mặt hàng để biết cách định giá nó. Đồng thời, cách người bán dán nhãn và mô tả sản phẩm của họ có thể khác nhau rất nhiều, cũng như hai hình ảnh của cùng một mặt hàng.
Cho rằng công ty có khoảng 34 triệu sản phẩm trong danh mục của mình, dẫn đến một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, Depop kỳ vọng dữ liệu được chuẩn hóa hơn của Truss có thể là giúp tăng doanh thu và doanh số.
Trong khi đó, Selfridges sẽ có những ứng dụng tiềm năng riêng đang chờ đợi công nghệ của Truss. Nhà bán lẻ này đã bắt tay vào một kế hoạch đầy tham vọng nhằm có 45% giao dịch đến từ các sản phẩm được làm bằng vật liệu tái chế hoặc từ các dịch vụ như bán lại, sửa chữa hoặc nạp lại.
Vào năm 2022, chưa đến 1% giao dịch trên nền tảng đến từ các nguồn bền vững do không đủ nhân lực để truy xuất nguồn gốc. Khi hoạt động kinh doanh bán lại được mở rộng quy mô thì công việc đi kèm cũng tăng theo, Selfridges đang trông cậy vào Truss để làm cho quy trình trở nên hiệu quả hơn.
Truss sẽ có cơ hội chứng minh sự trợ giúp hiệu quả với các đối tác của mình và Lello cho biết ông cũng hy vọng công ty có thể tìm được một chỗ đứng trong hệ sinh thái gồm các công ty xây dựng hộ chiếu sản phẩm kỹ thuật số cho các mặt hàng thời trang.
Dự án đang ngày càng trở nên cấp bách khi EU dường như sắp bắt buộc các danh tính kỹ thuật số này trong bối cảnh cần đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc và tính minh bạch cao hơn cho các ngành như thời trang. Những nỗ lực đó không chỉ tập trung vào sản phẩm mới mà còn mở rộng cho hàng triệu mặt hàng đang lưu hành trên thị trường vì mục tiêu bền vững.
Thành thực mà nói, có lẽ không có gì ngạc nhiên khi thương mại kỹ thuật số (digital commerce) được coi là động lực tăng trưởng chính cho ngành thời trang trong 12 tháng tới. Thị trường "công nghệ thời trang" (fashion tech) hiện nay cũng đón nhận rất nhiều các đối thủ cạnh tranh mới. Sự phát triển hướng tới thương mại điện tử có đạo đức này không chỉ đơn giản là vấn đề áp dụng các thực tiễn xanh mà còn đảm bảo rằng những tiến bộ công nghệ không làm lu mờ các nhu cầu cơ bản về trách nhiệm xã hội và môi trường.
Sức mạnh của công nghệ này đang biến đổi các quy trình và giảm đáng kể chi phí cũng như thời gian bằng cách đóng vai trò là nền tảng. Theo zipdo.co, AI trong thị trường thời trang dự kiến sẽ đạt 4,391,7 triệu USD vào năm 2027, tăng với tốc độ CAGR là 38,20% trong giai đoạn dự báo.
Với nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng về tính minh bạch và bền vững, các nhà bán lẻ thời trang – cả trong lĩnh vực bán lại lẫn bán mới - đang ngày càng chuyển sang sử dụng AI để cải thiện hoạt động và trải nghiệm của khách hàng. Từ trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa đến quảng cáo, công nghệ AI đang giúp thương mại điện tử trở nên hiệu quả hơn và lấy khách hàng làm trung tâm. Các công cụ cá nhân hóa do AI cung cấp sẽ phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa, tăng sự hài lòng của khách hàng và giảm tỷ lệ hoàn trả, những điều rất quan trọng để giảm lãng phí.
Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong ngành bán lẻ thời trang phải được xử lý một cách thận trọng để đảm bảo rằng nó hỗ trợ các mục tiêu bền vững. Môi trường được hỗ trợ bởi công nghệ AI đang gặp nhiều thách thức. Các trung tâm dữ liệu cần thiết để chạy các thuật toán AI phức tạp tiêu tốn rất nhiều năng lượng. Do đó, điều quan trọng là các công ty phải cung cấp năng lượng tái tạo cho các hoạt động này để giảm lượng khí thải carbon.
Google translate