文章來源：創新拿鐵
作者：陳蔚銘
創新點：以「數據」取代「直覺」，用時髦人工智慧重塑傳統時尚產業。 本文四大重點： 1. 電商、社群、COVID-19 加速時尚數位化。 2. 人工智慧訓練出潮流專家，每天從百萬照片挖出下波流行趨勢。 3. 把時尚元素量化，成為品牌商生產銷售策略指南。 4. 終結「亂槍打鳥」的「快時尚」，開啟依需生產的「永續時尚」。
「Heuritech」是一間創立於 2013 年的法國新創公司，兩位共同創辦人 Tony Pinville 和 Charles Ollion 取得巴黎第六大學人工智慧博士學位後，就一直試著將技術應用到不同行業，看看人工智慧會在哪些領域產生最大影響。
2016 年，他們的技術潛力被 LV 看中，從此在時尚產業落地。Heuritech 的核心技術可以預測接下來一年可能會引領流行的時尚元素，再將分析結果提供給各大品牌付費訂閱，作為未來產品開發和設定目標客群的參考。
1. 電商、社群、COVID-19 加速時尚數位化
近年來，電子商務的蓬勃發展逐漸讓消費行為從實體商店轉移至網路商店；另一方面，社群平台也改變了消費者購物習慣，每天在 Instagram 上發布的圖片超過 1 億張，海量圖片不斷刺激用戶的購買慾，每 4 次購買中就有 3 次受到時尚穿搭的 KOL 或身邊親友的影響。
而近兩年來的 COVID-19 疫情影響，除了許多實體店家關門，各大時尚品牌每年春夏、秋冬的重頭戲「時裝週」也從實體改為線上發表，甚至直接取消。
在多重因素影響之下，各大品牌商無不加速數位轉型的腳步，而隨著流行趨勢更替的頻率加速，各大品牌商在產品開發規劃階段，常常必須在短時間內決定以下策略：
- 未來幾個月會流行的趨勢是什麼？
- 在歐洲計劃比在美國更多的中長裙嗎？
- 什麼時間點該推出什麼商品？
- 我的目標客群能不能接受這麼前衛的設計？
雖然比起傳統通路，品牌商能從數位平台 (官方網站、社群官方帳號) 獲得更多消費者數據，但數據的品質不足卻讓品牌商「事倍功半」。而Heuritech 主打的人工智慧技術能夠清理數據、提高品質，有效解決這些令各家品牌商格外頭痛的煩惱。
2. 人工智慧訓練出潮流專家，每天從百萬照片挖出下波流行趨勢
Instagram 是許多潮流領袖 (Fashion KOL) 努力經營粉絲、建立影響力的主要社群平台，因此亟欲數位轉型的各大品牌商也紛紛建立官方帳號與消費者互動。
為了抓住消費者喜好，品牌商的傳統做法是從後台數據中分析帶有品牌主題標籤 (Hashtag) 的用戶貼文。然而根據 Heuritech 的分析，傳統做法有兩大缺點：
- 標籤缺失：大部分用戶發文沒加主題標籤，但實際上圖片、影片中有品牌商的產品 (平均78.4%)
- 標籤汙染：有主題標籤，發文內容卻與品牌無關、甚至出現競爭對手產品 (平均77.5%)
標籤缺失和汙染讓品牌商投入十分心力卻只能得到兩分成果，而 Heuritech 的獨家技術改善了分析方式。
Heuritech 透過品牌商授權，從後台收集所有公開發佈的粉絲貼文，用人工智慧分析用戶並分類為三大類：永遠走在時尚尖端的前衛客群 (Edgy)、有著敏銳時尚嗅覺的時髦客群 (Trendy) 和最大宗的主流消費客群 (Mainstream)。
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接下來，以每天 300 萬張的速度分析貼文中的照片和影片，從中擷取出 3000 多種特徵 (包含顏色、材質、圖案、印花等等)，加上發文日期、地點資訊，把品牌受眾放進時間、空間的立體座標進行多角度分析，為品牌客戶提供量身定制的趨勢洞見。
經過六年多累積，目前 Heuritech 的技術已經可以有效排除標籤汙染和缺失的貼文，準確率高達 90%；具體的例子如 2020 年 Heuritech 注意到「斑馬印花」的流行趨勢自 2018 年以來仍然持續上升，進而做出以下建議：
- 細條紋比粗條紋更好、白色和琥珀色條紋同樣適合裙子
- 時尚前衛的客群可以接受斑馬紋裙子或洋裝、主流大眾偏好斑馬紋上衣
- 亞洲地區消費者對斑馬紋接受度不如歐美地區高
3. 把時尚元素量化，成為品牌商生產銷售策略指南
有了 Heuritech 提供的趨勢預測，更精準的量化數據為品牌商帶來許多實質的好處，如：
- 發佈時程：在最佳的時間點發表，並據以提前安排相關的通路鋪貨、行銷活動
- 庫存管理：依照流行的趨勢上升或下降決定進多少貨、發現流行開始退燒前以折扣出清
- 國際市場：根據不同地區的喜好調整產品設計，降低切入海外市場的門檻
帶著「時髦」的人工智慧技術切入「傳統」時尚產業，Heuritech 的趨勢預測平台獲得 LV、DIOR 等知名品牌採用，也順利募得 550 萬歐元的資金用於擴張。然而，除了商業成功外，Heuritech 的兩位共同創辦人 Tony Pinville 和 Charles Ollion 有著更大的願景 ——「永續時尚」。
4. 終結「亂槍打鳥」的「快時尚」，開啟依需生產的「永續時尚」
近年來由 H&M、Zara 帶領的「快時尚」風潮一路從歐洲席捲全世界，讓原先一年中只有春夏、秋冬兩次換季的頻率暴增為一年 52 次的「換季」。
然而，產品生命週期極短的快時尚雖滿足喜歡嘗鮮的消費者，卻也衍生出生產過剩造成資源浪費的環境問題；到 2030 年，全球服裝產量預計將達到 1.02 億噸，比現在增長 64.5%。
著眼於此，Heuritech 發表了一份時尚永續發展報告，指出使用過「#sustainablefashion」主題標籤的 Instagram 用戶在過去 3 年內增加了 5 倍、歐美地區搜尋「#secondhand」的次數提高了 15%，顯示出近年來消費者的確開始注重「永續時尚」相關的議題。
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因此，Heuritech 的預測能力除了讓品牌商得以適量、就近生產各地消費者想要的產品，減少資源浪費，也抓住了消費者心態的轉變。他們最終希望達成的理想是讓「世界上任何產品的生產都應該按需規劃」。
接下來，Heuritech 也預告他們的下一個目標將從時尚產業跨足美容產業。他們能否順利複製過往的成功經驗達成理想？讓我們拭目以待！
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參考資料：
1. ShopTalk: Heuritech Uses Artificial Intelligence To Predict Fashion Trends From Millions Of Images
2. Heuritech: AI for fashion trends
3. Heuritech puts forth AI for precise fashion trend forecasting
6. A Few Words with Tony Pinville and Celia Poncelin
※ 此專欄文章為作者觀點，不代表本網立場。 ※
