26.05.2026 09:00
Fashion‑ритейл сейчас массово «вешает» на ИИ все подряд — от витрины до поддержки.
Fashion‑ритейл сейчас массово «вешает» на ИИ все подряд — от витрины до поддержки. Но, в итоге ИИ либо усиливает экспертизу бренда, либо просто кладет сверху еще один дорогой слой шума.
В Lamoda решили посмотреть на это максимально широко и собрать в систему. В новом выпуске подкаста «Мода — off the record» сформулировали три здравых принципа работы с ИИ для fashion.
Коротко по сути:
▶️ Работа с силуэтом все еще требует человека
Нейросети уже показывают, как одежда выглядит на конкретной фигуре, и помогают с подбором образов. Но идеальная посадка остается сложной задачей: фигуры уникальны, нюансы кроя и тканей алгоритм учитывает не полностью. ИИ — вспомогательный инструмент стилиста, конструирование и посадка — зона ответственности конструкторов и технологов.
▶️ Алгоритмы калибруем под локальный рынок
Готовые решения часто опираются на азиатские размерные сетки с другими пропорциями. На российском рынке, где до 50% одежды онлайн возвращается после примерки, это прямой путь к росту возвратов и удорожанию логистики. Базой должны быть собственные размерные стандарты и данные по фигурам, ИИ — надстройка над ними.
▶️ Жесткий бренд‑контроль и привязка к KPI
Генеративка, отпущенная в свободное плавание, быстро размывает ДНК бренда: визуал становится обезличенным, бренд теряется в ленте. В Lamoda принцип простой: ИИ работает строго в рамках бренд‑гайдов и под конкретные KPI — снижение возвратов, рост конверсии, оптимизация операционных и работы поддержки.
Хорошо сформулировала Ольга Циос, управляющий директор по маркетингу Lamoda:
«Во многих зонах один сильный специалист по маркетингу, контенту или аналитике все еще эффективнее и экономически целесообразнее, чем сложная ИИ‑система. Масштаб и сложность внедрений должны соответствовать реальным задачам бренда и его обороту, а не амбициям догнать тренд любой ценой».
Полезный выпуск для тех, кто в fashion‑retail сейчас «под шумок ИИ» строит витрину, поддержку, персонализацию и хочет, чтобы это работало в P&L, а не только в пресс‑релизе.
Смотреть и слушать ВК · YouTube · Яндекс Музыка · Apple podcasts
#реклама
В Lamoda решили посмотреть на это максимально широко и собрать в систему. В новом выпуске подкаста «Мода — off the record» сформулировали три здравых принципа работы с ИИ для fashion.
Коротко по сути:
▶️ Работа с силуэтом все еще требует человека
Нейросети уже показывают, как одежда выглядит на конкретной фигуре, и помогают с подбором образов. Но идеальная посадка остается сложной задачей: фигуры уникальны, нюансы кроя и тканей алгоритм учитывает не полностью. ИИ — вспомогательный инструмент стилиста, конструирование и посадка — зона ответственности конструкторов и технологов.
▶️ Алгоритмы калибруем под локальный рынок
Готовые решения часто опираются на азиатские размерные сетки с другими пропорциями. На российском рынке, где до 50% одежды онлайн возвращается после примерки, это прямой путь к росту возвратов и удорожанию логистики. Базой должны быть собственные размерные стандарты и данные по фигурам, ИИ — надстройка над ними.
▶️ Жесткий бренд‑контроль и привязка к KPI
Генеративка, отпущенная в свободное плавание, быстро размывает ДНК бренда: визуал становится обезличенным, бренд теряется в ленте. В Lamoda принцип простой: ИИ работает строго в рамках бренд‑гайдов и под конкретные KPI — снижение возвратов, рост конверсии, оптимизация операционных и работы поддержки.
Хорошо сформулировала Ольга Циос, управляющий директор по маркетингу Lamoda:
«Во многих зонах один сильный специалист по маркетингу, контенту или аналитике все еще эффективнее и экономически целесообразнее, чем сложная ИИ‑система. Масштаб и сложность внедрений должны соответствовать реальным задачам бренда и его обороту, а не амбициям догнать тренд любой ценой».
Полезный выпуск для тех, кто в fashion‑retail сейчас «под шумок ИИ» строит витрину, поддержку, персонализацию и хочет, чтобы это работало в P&L, а не только в пресс‑релизе.
Смотреть и слушать ВК · YouTube · Яндекс Музыка · Apple podcasts
#реклама