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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。
支持门店数
1500+
来源披露
有机棉农户签约数
2000
来源披露
有机棉采购量
1500
来源披露
01
业务背景
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。
02
遇到的问题
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。
03
AI 解决方案
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。
- 1Bestseller India 赴班加罗尔寻找懂时尚与技术的合作伙伴，选定 IBM
- 2通过 IBM Garage Enterprise Design Thinking Workshop 创建共创路线图与用户画像
- 3使用 IBM Watson AI 工具与 IBM Cloud Kubernetes Service 开发
- 4数月迭代头脑风暴 61 个概念，建成 Fabric.ai 平台
- 5先聚焦 Only 品牌部署，后续扩展至 Jack & Jones、Vero Moda 等品牌
04
实施结果
支持门店数：1500+
有机棉农户签约数：2000
有机棉采购量：1500
T恤生产目标：3000000
05
风险与边界
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。
“IBM Garage is a fantastic model to work with. It cuts across technologies and domains to get a better solution and leverage what is ready.”
Ranjan Sharma · CIO and Head of Supply Chain, Bestseller India
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。