8가지 비밀: 패션 산업을 활용해 성공적인 사업(제품)을 만드는 방법

쇼핑객들은 과도한 낭비와 그린워싱에 지쳐 정직함과 느리고 지속 가능한 패션을 원합니다. Ajio에서 액세서리를 선택할 때는 달성하고자 하는 전반적인 모습을 고려하세요. 마지막으로, lisence.co.kr The Frankie Shop은 스타일리시할 뿐만 아니라 패션을 선도하는 모습을 희생하지 않고도 추운 계절을 견뎌낼 수 있는 퀼팅 코트를 제공합니다. 마지막 쌍은 또한 입술을 기반으로 하고 뺨 색상이나 컨투어가 없었지만 각 위쪽 눈꺼풀에 밝은 분홍색을 희미하게 칠했습니다. 검은색 바지에 대한 선호도는 카키색을 만드는 GAN에 반영되었지만 시스템은 아직 특정 바지에 잘 어울리는 신발을 만들 수 없습니다. 소매업체는 웹사이트 오류나 충돌이 어떻게 큰 이익 손실을 초래할 수 있는지 잘 알고 있습니다. 이러한 유형의 파트너십은 한 당사자가 양질의 콘텐츠를 얻고 다른 당사자는 더 많은 노출과 그의 웹사이트로의 백링크를 얻기 때문에 두 당사자 모두에게 좋은 거래입니다. 당사의 주력 웹사이트와 5성급 모바일 앱부터 제품 개발, 빅 데이터 관리, 최첨단 엔지니어링 및 시스템 지원 제공에 이르기까지 NIKE Global Technology의 팀은 기술과 스포츠의 융합에서 미래에 혁명을 일으키기 위해 존재합니다.

이 기술은 소비자로부터 직접 데이터를 수집하여 무엇이 인기 있고 무엇이 그렇지 않은지 판단합니다. 다행스럽게도 오늘날의 소비자들은 변화를 요구하기 시작했습니다. 다행히 반품 기술 덕분에 이미 수백 개의 브랜드에서 이것이 가능해졌습니다. 인공지능은 반품률을 줄이는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템이 수집하는 데이터가 많을수록 인공지능은 더욱 스마트해지기 때문에 브랜드는 과잉 재고나 과잉 생산 없이 재고를 관리하고 고객을 만족시킬 수 있습니다. 그런 다음 팀은 이 정보를 사용하여 사실적인 이미지 생성에 특히 능숙한 인공 지능 유형인 생성적 적대 네트워크(GAN)를 훈련했습니다. 패션 프로젝트에서는 이러한 문제가 적었습니다. 네트워크를 훈련하는 데 크림 할인 쿠폰 코드 사용된 이미지가 모두 흰색 배경에서 동일한 각도에서 촬영되었기 때문에 설득력 있는 이미지를 훨씬 쉽게 생성할 수 있었기 때문입니다. 이는 실제로 사용된다면 필수적일 것입니다. 옷을 팔려고. GAN은 두 개의 네트워크가 동일한 데이터를 학습하도록 하여 작동합니다. 불행하게도 큐레이터들은 좀 더 전통적인 작품 중 하나를 쇼의 중심으로 삼고 본질보다 현란함을 선택함으로써 그 메시지를 약화시켰습니다. 반면에 중심에 더 어울리는 심오하고 놀라운 방식으로 기술과 재료의 발전을 활용하는 다른 의상 디자인이 있었습니다. 단계.

리타는 "여름을 위한 페스티벌에서 영감을 받은 컬렉션을 출시하면서 프리마크와 함께하는 여정의 다음 단계를 발표하게 돼 매우 기쁘다"고 말했다. GoPro는 사용자가 비디오를 편집, 업로드, 공유하는 데 필요한 기술을 끊임없이 개선하고 있습니다(이를 모바일 기기에서 할 수 있는 GoPro 앱이 이번 여름에 출시될 예정입니다). 그래도 연구자들은 이를 실현하기 전에 2차원 컴퓨터 생성 이미지를 의류를 만드는 데 사용할 수 있는 3D 렌더링으로 변환하는 방법을 포함하여 꽤 많은 것을 알아내야 할 것입니다. 몇 년 전만 해도 이는 사이즈 차트, 부정확한 측정 및 수십억 건의 반품을 수반했을 것입니다. 이에 대한 가장 좋은 예 중 하나는 소셜 미디어 팔로워의 성공과 규모로 인해 여러 브랜드의 얼굴이 된 Kendall Jenner입니다. 이는 소셜 미디어 마케팅에 특히 유용합니다. 대부분의 회사가 브랜드에 적합하고 완전히 새로운 대상 고객에게 도달하는 데 도움이 되는 패션 인플루언서와 협력하면 이익을 얻을 수 있다고 말하는 것이 정확합니다. Anheuser Busch는 사람들이 이미 자사 제품을 좋아한다는 것을 알고 있었지만 Budweiser 브랜드와 더 깊은 소비자 관계를 구축하기를 원했습니다.

기업이 브랜드가 아닌 대체 제품인 일반 제품을 판매하더라도 이 제품은 여전히 ​​해당 생산자의 이름과 평판을 유지합니다. 팀의 GAN이 스타일리스트를 교체하거나 심지어 새 옷을 제안하기까지 갈 길이 멀다. Mvuemba는 "시청자들이 실제 패션쇼에서와 같은 방식으로 경험할 수 있도록 실시간으로 진행되기를 원했습니다."라고 말했습니다. 기술이 패션 산업에 혁명을 일으킨 또 다른 방법은 전자상거래를 통해서입니다. 한편 알리바바는 쇼핑객이 탈의실에 가져온 물건을 기반으로 상품을 추천할 수 있는 기술인 FashionAI를 막 선보였습니다. 전 세계의 패션 아이템을 구매하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 그리고 2일 배송의 숨겨진 비용은 의류 운송으로 인한 막대한 탄소 배출입니다. 전 세계적으로 모든 탄소 배출의 10%는 패션 산업에서 발생합니다(세계 은행을 통해). 불행하게도 이러한 쇼는 전 세계 연간 탄소 배출량의 37%는 말할 것도 없고 엄청난 양의 재료 낭비를 발생시킵니다. 매년 1,500만 톤의 탄소 배출과 50억 파운드의 매립 폐기물이 발생합니다.