AI驱动的时尚规划与预测

Bestseller India 在时尚产品的准确预测和规划方面面临挑战，这常常导致运营效率低下和浪费。为解决此问题，他们与 IBM 合作创建了 Fabric.ai，这是首个专为印度时尚行业打造的 AI 驱动平台。利用 IBM Garage 框架，该创新工具使设计师、采购员和商品规划师能够有效分析市场趋势和消费者偏好。结果，该平台成功支持了 250 家独家门店和 1,500 家外部门店，优化了三个品牌的运营，同时通过从 2,000 名农民采购有机棉生产 300 万件 T 恤的目标促进可持续发展。

Bestseller India 在印度时尚市场因方言、宗教、族群众多导致消费者偏好城镇间差异大，传统靠经验与直觉的规划方式难以精准预测，旗下 Only 品牌销售突然下滑且无法查明原因，整体面临预测与规划不准、库存积压与浪费风险。

与 IBM Consulting 通过 IBM Garage 框架合作，开展 Enterprise Design Thinking 工作坊，整合设计师、买手、商品规划师等用户需求创建人物画像与路线图；采用 IBM Watson AI 工具与 IBM Cloud Kubernetes Service，经数月迭代头脑风暴 61 个概念，建成 Fabric.ai 平台，含 7 个核心 AI 模块与 6 个专用工具，提供视觉相似比对、门店视图、实时数据分析，辅助预季设计、规划、生产与预测。

1. 1Bestseller India 赴班加罗尔寻找懂时尚与技术的合作伙伴，选定 IBM
2. 2通过 IBM Garage Enterprise Design Thinking Workshop 创建共创路线图与用户画像
3. 3使用 IBM Watson AI 工具与 IBM Cloud Kubernetes Service 开发
4. 4数月迭代头脑风暴 61 个概念，建成 Fabric.ai 平台
5. 5先聚焦 Only 品牌部署，后续扩展至 Jack & Jones、Vero Moda 等品牌

印度经济规模巨大且各区域市场需求差异大，为开发团队带来巨大挑战；COVID-19 疫情导致许多门店关闭、零售行业大面积停摆。