5 Ways Adidas Uses AI in 2025 – A Comprehensive Case Study

طبّق الآن التنبؤ بالطلب المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتحسين التشكيلة لرفع الهوامش بنسبة [ ] في المائة وخفض المخزون الزائد بنسبة [ ] في المائة. هذه هي استراتيجية البداية الخاصة بك: إطار عمل متعدد المستويات يترجم البيانات إلى إجراءات عبر التصميم، والمصادر، وجداول البيع بالتجزئة، ثم يحدد ملكية واضحة للموظفين فيما يتعلق بالقرارات.

في مجالات المنتجات والإمداد والتسويق، تبرز خمسة مقاربات: الترويج والتخصيص التنبؤي، وإنشاء محتوى المنتج ونسخه تلقائيًا لفهارس البريد الإلكتروني وعبر الإنترنت، والتسعير الديناميكي وتحسين الأسعار، والرصد الاستباقي لمخاطر سلسلة التوريد مع التنبيهات في الوقت الفعلي، والشراء الإعلامي البرنامجي مع تفضيلات الجمهور المخصصة.

تحسن دقة التوقعات من 68 بالمئة إلى 82 بالمئة خلال ستة أشهر في المتاجر التجريبية، مما عزز توافر المنتجات على الرفوف بنسبة 12 نقطة مئوية وزيادة التحويل عبر الإنترنت بنسبة 3.5 بالمئة، في حين ارتفعت إنتاجية الموظفين بنسبة 20 بالمئة من خلال أتمتة المهام الروتينية مثل طلبات إعادة التعبئة وإشعارات البريد الإلكتروني لفرق التسويق.

تتطلب إدارة العلاقات بين تجار التجزئة والموردين حقوق قرار واضحة: يتعامل نموذج مركزي مع تصنيفات المقارنة المعيارية، بينما تقوم الفرق المحلية بتعديل التشكيلات وفقًا لتفضيلات المتسوقين، ثم تبلغ عن النتائج من خلال لوحات معلومات آلية وموجزات بالبريد الإلكتروني.

في هذا المسعى لتحقيق ميزة تنافسية، يجب أن تبدأ العلامة التجارية بتحديد مسارات تدفق البيانات، وتحديد برنامج تجريبي لمدة 90 يومًا، ثم التوسع إلى نطاق المؤسسة بأكملها. والهدف هو ترجمة البيانات إلى قرارات تساعد في التسعير، والتشكيلة، والتفاعل عبر القنوات، مما يعزز الأداء العام.

أديداس والذكاء الاصطناعي في 2025: رؤى عملية لحالات واقعية

توصية: قم بتطبيق حلقة طلب-إلى-تسليم مركزة وموجهة بالذكاء الاصطناعي تدمج بيانات البيع بالجملة، ونقاط البيع بالتجزئة، وإشارات المتسوقين، وتقدم تحديثات أسبوعية لشبكة الإنتاج لخفض وقت التوقف بنسبة 12-18％ وضمان دقة التسليم بنسبة تزيد عن 98％، والانتقال إلى دورة تغذية راجعة رئيسية تركز على الأداء.

تحديد أفضل 20 وحدة SKU من حيث الإيرادات وهوامش الربح عبر قنوات البيع بالجملة والمباشر؛ تطبيق الأدوات المطبوعة ثلاثية الأبعاد على منحنيات الأحجام واختبارات التعبئة والتغليف، مما يقلل وقت النماذج الأولية بنسبة 40٪ ويقلل الوقت اللازم لطرح الألوان الجديدة في الأسواق.

تصميم إطار عمل لاتخاذ القرارات يتماشى مع دورات المتاجر للانتقال من الإصدارات المجمعة إلى التحديثات المتزايدة، وهي تحديثات تلقى صدى لدى المتسوقين وتعكس الإشارات في الوقت الفعلي. وفقًا لمقاييس الأداء، يقود هذا النهج إلى تحقيق أفضل النتائج في فئته ويبقي العملية مركزة على العناصر عالية التأثير. يمكن أن يلهم الفرق الإقليمية لتولي مسؤولية الخطة.

الخلاصات المتعلقة بسلسلة التوريد: بناء شبكة من الموردين تتمتع برؤية شبه لحظية؛ الجمع بين توقعات وقت التعطل وتخطيط التسليم؛ ضمان الاستمرارية خلال فترات الذروة مع الموازنة بين قنوات البيع بالجملة والقنوات المباشرة من المراكز الإقليمية.

تصميم المنتجات والتخصيص المدفوعان بالذكاء الاصطناعي

تنفيذ حلقة تصميم منتجات مركزية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تعمل بمثابة العمود الفقري للتطوير، وتحويل إشارات المستهلك إلى نماذج أولية قابلة للاختبار في غضون دورة مدتها 14 يومًا.

تعتمد عمليات التسليم السلسة بين التصميم والهندسة والمصادر والتصنيع على البرامج المعيارية والتجارب المدعومة بالسحابة، مما يختصر المسار من المفهوم إلى وحدة حفظ المخزون (SKU).

تُمكِّن روابط البيانات بين الإنترنت والعالم الواقعي التخصيص الحقيقي: تعمل مسارات النقر عبر الإنترنت، وتجارب الواقع المعزز، وتعليقات المتاجر على تغذية نموذج واحد لتحسين كل من التجارب الرقمية والملاءمة الفعلية.

تقوم البرامج عبر الاستوديوهات بتجميع البيانات من الاستطلاعات وتطبيقات الولاء والمنتجات المجهزة بأجهزة استشعار؛ وتغذي النتائج المجمعة نماذج تنبؤية تتوقع الملاءمة والراحة والمتانة.

تشمل العوامل الدافعة للتكرار علم المواد، والميكانيكا الحيوية، وقيود الإمداد، ومقاييس الاستدامة؛ وتساعد المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي في الفحص المسبق للمتغيرات قبل أي أخذ عينات.

قارن بالمعايير القياسية لترتيب المنافسين لتحسين العروض: تتبع التحويل، ومتوسط قيمة الطلب، ومعدلات الإرجاع والأداء متعدد القنوات عبر كل قناة والتجارة الإلكترونية والمتاجر.

إنّ التقاط صوت العملاء على نطاق واسع يتيح للفريق الابتكار في فئات جديدة وتحسين الخطوط الحالية؛ وباستخدام خطوط أنابيب البيانات، يعزز هذا النهج التجارب السريعة والتحسين المستمر.

تشمل القوى التي تشكل المحفظة توقعات المستهلكين المتطورة، وقدرة الموردين، والاعتبارات التنظيمية؛ الحفاظ على مجموعة برامج سلسة وحوكمة واضحة للحفاظ على الزخم.

خطوات عملية للفرق: إنشاء دورة تصميم-تحقق ربع سنوية، ونشر لوحة معلومات للتصنيفات، وإجراء 3-4 تجارب تخصيص لكل مجموعة منتجات؛ وقياس التأثير على كل إصدار.

تَوقُعَات الطَّلَب وَتَحْسِين سِلْسِلَة التَّوريد

قم بتنفيذ نموذج تنبؤ هجين يدمج التحليلات في الوقت الفعلي مع شبكات الموردين لتقليل حالات نفاد المخزون والمخزون الزائد بشكل كبير في غضون أسابيع.

بصفتها مبتكرًا في الملابس الرياضية، تقوم العلامة التجارية بتوحيد التنبؤ عبر المناطق والقنوات، وتمكين المخططين بإشارات عمل واضحة.

• مدخلات البيانات وسيناريو مثال: يستخدم النموذج نقاط البيع والتجارة الإلكترونية وطلبات البيع بالجملة والتقويمات التسويقية؛ على سبيل المثال، تؤدي الأحداث الترويجية إلى تعديلات المعايرة والتنبؤ في نفس الأسبوع، مما يحسن الدقة بنسب مئوية مضاعفة.
• توقعات الأهداف والتخطيط متوسط الأجل: مواءمة استشعار الطلب (دورات قصيرة) مع الآفاق متوسطة الأجل (4-12 أسبوعًا) لتسهيل عمليات الشراء والإنتاج، مما يقلل التكلفة والفاقد؛ تشير الأنماط المكتشفة إلى وجود موسمية عبر المناطق.
• التكامل والعمليات: تكامل عميق مع مراكز التوزيع والموردين؛ يشرك النظام المخططين عبر المناطق لتنسيق التجديد والتخصيص، بطريقة تقلل من الشحنات المتأخرة.
• المحتوى والعروض الترويجية: يربط بين تقويمات المحتوى وتخطيط المخزون، مما يضمن ألا تطغى الدفعات الترويجية على المخزون؛ وتوفير تحليلات السيناريوهات للتحقق من صحة تقويمات الرعاة الترويجية.
• التخصيص والطباعة: يدعم تخصيص الباقات التجارية والبضائع المطبوعة عن طريق تعديل وحدات SKU حسب المنطقة؛ تُظهر المشاريع التجريبية هامش ربح أعلى من الباقات المستهدفة والتشكيلات الإقليمية.
• إمكانية المراقبة الأساسية والافتراضية: تتيح المراقبة في الوقت الفعلي تقريبًا، مما يعزز تحديد مواقع التشكيلات واتخاذ الإجراءات التصحيحية السريعة؛ كما أن توفير الإنذارات المبكرة يساعد على تجنب الإفراط في الإنتاج والمخزون الزائد في المجالات الرئيسية.
• المشتريات والتنفيذ: توجه مخرجات النماذج عمليات الشراء والتخصيص ودورات التجديد؛ ويمكن تغذيتها في أنظمة المستودعات وعلى مستوى المتاجر بأقل تدخل يدوي.
• التحليلات والمقاييس: الحفاظ على لوحة معلومات للتحليلات - دقة التنبؤ، ومستويات الخدمة، ومعدل دوران المخزون، وتكلفة الوحدة؛ تتبع أهداف التحسين أسبوعيًا ومراجعة النتائج في كل دورة محتوى.
• حوكمة التكاليف والفوائد: عزل وفورات التكاليف المتغيرة بوضوح عن معدلات الملء المحسنة؛ إظهار التأثير في البيانات المالية متوسطة الأجل لتبرير استمرار تمويل برنامج التحليلات.

تجربة البيع بالتجزئة: تفاعلات العملاء المدعومة بالذكاء الاصطناعي

توصية: نشر مساعدين في صالات العرض مدعومين بالذكاء الاصطناعي وأكشاك داخل المتاجر لتقليل الاحتكاك في التسوق الفعلي وتقصير أوقات الانتظار. في أمريكا، أسفرت تجربة رائدة عبر 120 متجرًا عن زيادة بنسبة 12% في التحويل داخل المتجر وتسريع حل الاستفسارات بنسبة 20%، لتصل إلى مليون عميل بتوجيهات متسقة. وسّع نطاق النشر ليشمل المواقع ذات الازدحام الشديد وقم بمواءمته مع نوايا التجارة الإلكترونية لتبسيط الخدمة عبر القنوات.

يوصى باستثمار حوالي 15-18 مليون على مدى 12 شهرًا لبناء طبقة ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير تربط بين نقاط البيع وإدارة علاقات العملاء وبيانات المخزون. تتطلب هذه المبادرة الوصول إلى البيانات من الأنظمة الداخلية وواجهات برمجة تطبيقات الشركاء، مع توجيه الاستفسارات المطولة تلقائيًا إلى المعالج المناسب. يضمن الحوكمة الواضحة لإدارة التعقيد عبر المناطق تجربة متسقة. يضمن دليل مركزي لشركاء المتجر الاتساق، بينما تعمل التحليلات من وراء الكواليس على تحسين المطالبات والتوصيات في الوقت الفعلي.

تشمل النتائج الرئيسية تحسنًا قابلاً للقياس في مقاييس الأداء: انخفاض متوسط وقت الخدمة لكل استفسار بنسبة 25٪، وارتفاع متوسط قيمة المعاملة بنسبة 4-6٪، وتحقيق عائد على الاستثمار في غضون 9-12 شهرًا. يمكن للذكاء الاصطناعي داخل المتجر زيادة المبيعات أو البيع المتبادل مع سياق حول الحجم واللون وسيناريو الاستخدام. يضمن التوافق مع شركاء البيع بالجملة ومواقع الامتياز تجربة متماسكة حيث تُعلم البيانات كلا القناتين. يجب أن يكون النظام قادرًا على تحليل كل نقطة اتصال لتخصيص التوصيات والحفاظ على الاتساق وراء العلامة التجارية، حتى عندما ينتقل العملاء بين القنوات المادية وعبر الإنترنت. أظهرت العلامة التجارية Skechers كيف يمكن للموظفين المدعومين بالذكاء الاصطناعي تسريع اتخاذ القرارات في المنافذ المزدحمة؛ وتطبيق تكتيكات مماثلة على نطاق واسع يضخم النتائج في جميع أنحاء أمريكا وخارجها.

تشمل خطوات التنفيذ تخطيط تدفقات البيانات عبر نقاط البيع وأنظمة إدارة علاقات العملاء والتجارة الإلكترونية والمخزون، وتحديد حالات الاستخدام مثل فحوصات المخزون في الوقت الفعلي وتوجيهات القياس، وتعيين مسؤول متعدد الوظائف، والتجربة في مجموعة من المواقع الرئيسية قبل التوسع في الشبكة. وضع مراجعة ربع سنوية لقياس النتائج وتحسين الدليل والمطالبات. إعطاء الأولوية لإمكانية الوصول لضمان وصول المستخدمين ذوي اللغات والقدرات المختلفة إلى الحل. مع اتباع نهج منضبط للاستثمار والحوكمة، يقل التعقيد مع تطور المعايير وتولي الأتمتة التفاعلات الروتينية.

حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤول: الأخلاقيات والتحيز والامتثال

إطلاق ميثاق رسمي لحوكمة الذكاء الاصطناعي يرسخ مدونة الأخلاقيات وضوابط التحيز ومقاييس الامتثال، مع ملكية تنفيذية وتفويض يركز على العملاء ويرتبط بأهداف تستند إلى البيانات وتسريع وتيرة التسليم.

تأسيس نظام لإثبات مصدر البيانات، وضمانات الخصوصية، ونظام سجلات قابل للمراجعة؛ وضمان دمج النماذج المنشورة في بيئة الإنتاج مع إطار عمل للتحكم في الوصول يحمي كميات كبيرة من المعلومات الشخصية مع تمكين إجراء التجارب المسؤولة والتحسين التكراري.

إدماج اكتشاف التحيز في دورة حياة تطوير البرمجيات: إجراء اختبارات على التركيبة السكانية المتنوعة، ومحاكاة سيناريوهات الأضرار، والمطالبة بموافقات متعددة الأشخاص للقرارات ذات التأثير الكبير على العملاء؛ وتحديد مقاييس العدالة، ومراقبتها باستمرار، وتقديم النتائج إلى أصحاب المصلحة وفريق التسويق.

قدِّم تفسيرات واضحة للجمهور غير المتخصص؛ شارك قصصًا موجزة عن سلوك النموذج لمساعدة العملاء على فهم كيفية تأثير الخوارزميات في التوصيات، وقدم خيارات إلغاء الاشتراك حيثما كان ذلك ممكنًا دون المساس بجودة الخدمة.

تحديد أدوار وعمليات الحوكمة: تعيين مسؤول رئيسي للذكاء الاصطناعي، وإنشاء مجلس أخلاقيات، وتنفيذ وظيفة مراقبة الإنتاج التي تُعلِم عن الانحرافات ومشكلات جودة البيانات وانتهاكات السياسات؛ والتأكد من توثيق التغييرات واختبارها وتتبعها من خلال السجلات ولوحات المعلومات.

إدارة النماذج ومصادر البيانات الخارجية بصرامة: اشترط إجراء تقييمات لمخاطر الموردين، واختبارات التحيز، وإقرارات الامتثال؛ ودمج الضوابط في مجموعة التقنيات الرئيسية للحفاظ على نقطة تكامل واحدة وقابلة للتدقيق عبر أعباء العمل.

تركز النتائج على رضا العملاء وثقتهم، مع وفرة من الملاحظات اللحظية، ومعالجة أسرع للمشكلات، ومكانة مرموقة في سوق تنافسية حيث تعمل الإدارة والتقنية جنبًا إلى جنب لتقديم قيمة حول الأخلاقيات والمسؤولية.

تسريع البحث والتطوير: الذكاء الاصطناعي في المواد والنماذج الأولية

تنفيذ سير عمل تنظيمي يعتمد على النموذج ويربط علم الأقمشة وإدارة الألوان والنماذج الأولية السريعة بمستودع بيانات مركزي، مما يعزز الموثوقية مع تقليل المهل الزمنية.

• إنشاء مستودع نماذج مركزي يربط سمات الأقمشة (التركيب، الوزن، النسيج، أبعاد اللفة، التشطيب) باختبارات الأداء، بما في ذلك ثبات اللون والتآكل، للتنبؤ بالموثوقية قبل إنتاج العينات.
• ادمج بيانات التركيبة السكانية لفهم أداء الألوان والتشطيبات عبر المناطق؛ استخدم هذه الرؤية لتحسين اللوحات والتنبؤات، وتقليل المرتجعات الناتجة عن عدم التطابق.
• إطلاق مسارات تخصيص مُستوحاة من NikeID تُمكّن الموظفين من تعديل المتغيرات في الوقت الفعلي؛ سيتردد صدى هذا الخيار المخصص لدى المستهلكين المستهدفين وسيتم التحقق منه من خلال اختبار موجه بالذكاء الاصطناعي.
• تحديد أدوار الحائزين والموظفين داخل طبقة حوكمة تنظيمية؛ وتعيين الحائزين على فرق النموذج الأولي، وتتبع المعالم الرئيسية، والتعرف على مجالات التحدي مبكرًا لتسريع القرارات.
• استخدم نماذج تنبؤية لاختيار مزيج الألياف والأقمشة ومواصفات البكرات؛ مما يحسن توقيت التسليم ويزيد بشكل كبير من إنتاج المواد مع الاستمرار في تلبية معايير الأداء.
• تضمين حلقة تقييم قائمة على المهام مع نقاط تفتيش واضحة، والتقاط الدروس المستفادة للدورة التالية وضمان استمرارية التحسين عبر المنصات المادية.

تتماشى هذه الخطوات مع الذكاء الاصطناعي بمقاييس ملموسة: نمو الموثوقية، وتسريع التسليم، ومحاذاة الألوان بشكل أدق، وتمكين الاستراتيجيات من التفاعل مع المستهلكين عبر مختلف التركيبة السكانية.