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

Implementujte predpovídání poptávky a optimalizaci sortimentu s podporou AI nyní a zvyšte marže o procent a snižte nadměrné zásoby o procent. Toto je vaše výchozí strategie: víceúrovňový rámec, který převádí data do akcí v rámci designu, nákupu a maloobchodních kalendářů a poté přiděluje zaměstnancům jasnou odpovědnost za rozhodnutí.

V napříč produktem, dodávkami a marketingem vyniká pět přístupů: prediktivní merchandising a alokace, automatizovaná tvorba obsahu a textů produktů pro online katalogy a e-maily, dynamické oceňování a optimalizace sazeb, proaktivní monitorování rizik v dodavatelském řetězci s upozorněními v reálném čase a programatický nákup médií s personalizovanými preferencemi publika.

Přesnost předpovědí se v pilotních prodejnách zlepšila ze 68 procent na 82 procent během šesti měsíců, což zvýšilo dostupnost zboží na pultech o 12 procentních bodů a online konverzi o 3,5 procenta, přičemž produktivita zaměstnanců vzrostla o 20 procent díky automatizaci rutinních úkolů, jako jsou žádosti o doplnění zboží a e-mailová upozornění pro merchandisingové týmy.

Řízení vztahů s maloobchodníky a dodavateli vyžaduje jasně definovaná rozhodovací práva: centralizovaný model spravuje benchmarkové žebříčky, zatímco lokální týmy upravují sortiment podle preferencí zákazníků a následně reportují výsledky prostřednictvím automatizovaných dashboardů a e-mailových zpráv.

V tomto úsilí o konkurenční výhodu by měla značka začít zmapováním datových toků, nastavit 90denní pilotní projekt a poté škálovat na celopodnikovou implementaci. Cílem je převést data na rozhodnutí, která pomáhají s cenotvorbou, sortimentem a zapojením napříč kanály, čímž se zvyšuje celková výkonnost.

Adidas AI v roce 2025: Praktické poznatky z případů

Doporučení: Implementujte cílenou smyčku poptávky a dodávky řízenou umělou inteligencí, která integruje velkoobchodní data, maloobchodní POS a signály kupujících, a poskytuje tak týdenní aktualizace výrobní síti, čímž se zkrátí prostoje o 12–18 % a zajistí se přesnost dodávek nad 98 %, čímž se přejde k zásadnímu cyklu zpětné vazby zaměřenému na výkon.

Identifikujte 20 SKU s nejvyšším obratem a marží napříč velkoobchodními a přímými kanály; aplikujte 3D tištěné nástroje pro tvarové křivky a testy balení, čímž se zkrátí doba prototypování o 40 % a zkrátí se doba uvedení nových barevných provedení na trh.

Navrhněte rozhodovací rámec sladěný s frekvencí obchodů pro přechod od dávkových verzí k inkrementálním aktualizacím, které rezonují s nakupujícími a odrážejí signály v reálném čase. Podle metrik výkonu tento přístup vede k nejlepším výsledkům a udržuje proces zaměřený na vysoce efektivní položky. Může inspirovat regionální týmy k tomu, aby plán převzaly za svůj.

Závěry pro dodavatelský řetězec: vybudujte síť dodavatelů s téměř okamžitou viditelností; kombinujte předpovědi prostojů s plánováním dodávek; zajistěte kontinuitu během špiček a zároveň vyvažujte velkoobchodní a přímé kanály z regionálních center.

Produktový design a personalizace řízené umělou inteligencí

Implementujte centralizovanou smyčku návrhu produktu řízenou umělou inteligencí, která slouží jako páteř vývoje a transformuje spotřebitelské signály na testovatelné prototypy v rámci 14denního sprintu.

Plynulé předávání mezi designem, inženýrstvím, nákupem a výrobou je poháněno modulárním softwarem a cloudem umožněným experimentováním, čímž se zkracuje cesta od konceptu k SKU.

Propojení online a offline dat umožňuje skutečnou personalizaci: online clickstreamy, AR zkoušky a zpětná vazba z kamenných prodejen se vkládají do jediného modelu, který optimalizuje digitální zážitky i fyzický střih.

Programy napříč studii shromažďují data z průzkumů, věrnostních aplikací a produktů vybavených senzory; shromážděné výsledky pak slouží prediktivním modelům, které předpovídají střih, pohodlí a trvanlivost.

Mezi faktory, které pohánějí iterace, patří materiálová věda, biomechanika, omezení dodávek a metriky udržitelnosti; simulace řízené umělou inteligencí pomáhají předem prověřovat varianty ještě před samotným vzorkováním.

Analyzujte žebříčky konkurence a optimalizujte nabídku: sledujte konverze, průměrnou hodnotu objednávky, míru návratnosti a výkonnost napříč kanály, e-commerce i kamennými prodejnami.

Získávání hlasu zákazníka ve velkém měřítku umožňuje týmu inovovat do nových kategorií a zdokonalovat stávající řady; s využitím datových kanálů tento přístup podporuje rychlé experimentování a neustálé zlepšování.

Portfolio je utvářeno vyvíjejícími se očekáváními spotřebitelů, kapacitou dodavatelů a regulatorními ohledy; pro udržení dynamiky zajistěte bezproblémový softwarový balík a jasnou správu.

Akční kroky pro týmy: zavést čtvrtletní cyklus návrh-ověření, zveřejňovat přehled výsledků a spouštět 3–4 personalizační experimenty na produktovou řadu; měřit dopad každé verze.

Předpovídání poptávky a optimalizace dodavatelského řetězce

Implementujte hybridní model prognózování, který integruje analýzu v reálném čase se sítěmi dodavatelů, aby během několika týdnů drasticky snížil nedostatek zboží a nadměrné zásoby.

Jako inovátor v oblasti sportovního oblečení značka standardizuje prognózování napříč regiony a kanály a poskytuje plánovačům jasné akční signály.

• Vstupní data a příklad scénáře: model využívá POS, e-commerce, velkoobchodní objednávky a marketingové kalendáře; například propagační akce vedou k revizím a kalibracím prognóz ve stejném týdnu, což zlepšuje přesnost o dvouciferné procento.
• Předpovídání cílů a střednědobé plánování: sladit snímání poptávky (krátké cykly) se střednědobým horizontem (4–12 týdnů) pro vyhlazení nákupů a výroby, snížení nákladů a plýtvání; nalezené vzorce naznačují sezónnost v různých oblastech.
• Integrace a provoz: hluboká integrace s distribučními centry a dodavateli; systém zapojuje plánovače napříč regiony ke koordinaci doplňování a alokace, a to způsobem, který minimalizuje pozdní zásilky.
• Obsah a propagace: propojuje obsahové kalendáře s plánováním zásob, čímž zajišťuje, že propagační akce nezahltí skladové zásoby; poskytuje analýzy scénářů pro ověření sponzorských propagačních kalendářů.
• Přizpůsobení a tisk: podporuje přizpůsobení balíčků a tištěných produktů úpravou SKU podle regionu; pilotní programy ukazují vyšší marži z cílených balíčků a regionálních sortimentů.
• Základní a virtuální pozorovatelnost: umožňuje monitorování v reálném čase, což umožňuje lokalizaci sortimentu a rychlé nápravné akce; poskytování včasných varování pomáhá předcházet nadprodukci a nadměrným zásobám v klíčových oblastech.
• Nákupy a realizace: výstupy modelu řídí nákupy, alokace a cykly doplňování; mohou být vloženy do systémů na úrovni skladů a prodejen s minimálním manuálním zásahem.
• Analýzy a metriky: udržujte panel s analýzami – přesnost prognóz, úrovně služeb, obrátky zásob a náklady na jednotku; sledujte týdenní cíle zlepšení a výsledky kontrolujte v každém cyklu obsahu.
• Řízení nákladů a přínosy: jasně oddělte úspory variabilních nákladů od lepších úrovní plnění; prokažte dopad ve střednědobých finančních výkazech, abyste ospravedlnili pokračující financování analytického programu.

Retail Experience: Interakce se zákazníky s využitím umělé inteligence

Doporučení: nasaďte asistenty v showroomu a kiosky v prodejnách s umělou inteligencí, abyste snížili třecí plochy při fyzickém nakupování a zkrátili čekací doby. V Americe pilotní projekt ve 120 prodejnách přinesl 12% nárůst konverze v prodejně a o 20 % rychlejší řešení dotazů a oslovil milion zákazníků s konzistentním poradenstvím. Rozšiřte nasazení do lokalit s vysokou návštěvností a slaďte s e-commerce záměry pro usnadnění služeb napříč kanály.

Doporučuje se investice kolem 15–18 milionů během 12 měsíců pro vybudování škálovatelné vrstvy umělé inteligence, která propojí data z POS, CRM a skladových zásob. Iniciativa vyžaduje přístup k datům z interních systémů a partnerských API, přičemž dotazy s dlouhým chvostem jsou automaticky směrovány na správného pracovníka. Jasná správa pro řízení složitosti napříč regiony zajistí konzistentní zkušenost. Centralizovaný průvodce pro zaměstnance prodejen zajistí konzistentnost, zatímco analytika v zákulisí v reálném čase upřesňuje výzvy a doporučení.

Mezi klíčové výsledky patří měřitelné zlepšení metrik výkonnosti: průměrná doba obsluhy na jeden dotaz zkrácena o 25 %, průměrná hodnota transakce zvýšena o 4–6 % a návratnost investic zajištěna během 9–12 měsíců. Umělá inteligence v prodejně může nabízet doplňkový prodej nebo křížový prodej s ohledem na kontext, jako je velikost, barva a scénář použití. Sladění s velkoobchodními partnery a franšízovými pobočkami zajišťuje jednotnou zkušenost, kde data informují oba kanály. Systém by měl být schopen analyzovat každý kontaktní bod, aby přizpůsobil doporučení a zachoval konzistenci v pozadí značky, i když zákazníci přecházejí mezi fyzickými a online kanály. Značka Skechers ukázala, jak personál s asistencí umělé inteligence může urychlit rozhodování v rušných prodejnách; aplikace podobných taktik v měřítku umocňuje výsledky v celé Americe i mimo ni.

Mezi kroky implementace patří mapování toků dat mezi systémy POS, CRM, e-commerce a inventarizace, definování případů použití, jako jsou kontroly stavu zásob v reálném čase a pokyny pro výběr velikosti, jmenování vlastníka napříč odděleními a pilotní provoz v několika stěžejních lokalitách před rozšířením do celé sítě. Zavede se čtvrtletní hodnocení pro měření výsledků a vylepšování pokynů a výzev. Upřednostňuje se přístupnost, aby řešení mohli používat uživatelé s různými jazyky a schopnostmi. S disciplinovaným přístupem k investicím a správě se složitost snižuje s tím, jak se standardy vyvíjejí a automatizace zvládá běžné interakce.

Odpovědná správa AI: Etika, zkreslení a shoda

Zahajte formální chartu správy umělé inteligence, která kodifikuje etiku, kontroly zkreslení a metriky souladu, s vlastnictvím vedení a mandátem zaměřeným na zákazníka, který je propojen s cíli založenými na datech a rychlejším dodáním.

Zajistěte původ dat, ochranu soukromí a auditovatelný systém protokolů; zajistěte, aby modely nasazené v produkci byly integrovány s rámcem řízení přístupu, který chrání objemy osobních informací a zároveň umožňuje zodpovědné experimentování a iterativní zlepšování.

Začleňte detekci zkreslení do životního cyklu vývoje softwaru: provádějte testy na různých demografických skupinách, simulujte scénáře poškození a vyžadujte schválení rozhodnutí s vysokým dopadem na zákazníky více osobami; definujte metriky spravedlnosti, nepřetržitě je sledujte a reportujte výsledky zúčastněným stranám a týmu pro uvedení na trh.

Poskytujte jasná vysvětlení pro netechnické publikum; sdílejte stručné příběhy o chování modelu, abyste zákazníkům pomohli pochopit, jak algoritmy ovlivňují doporučení, a nabízejte možnosti odhlášení tam, kde je to proveditelné, aniž by to ohrozilo kvalitu služeb.

Definujte role a procesy řízení: jmenujte vedoucího pracovníka pro AI, vytvořte etickou radu a zaveďte funkci monitorování produkce, která bude upozorňovat na odchylky, problémy s kvalitou dat a porušování zásad; zajistěte, aby byly změny dokumentovány, testovány a sledovatelné prostřednictvím protokolů a řídicích panelů.

Důsledně spravujte externí modely a zdroje dat: vyžadujte posouzení rizik dodavatelů, testování zkreslení a ověření souladu; integrujte kontroly do hlavního technologického zásobníku, abyste zachovali jednotný, auditovatelný integrační bod napříč pracovními zátěžami.

Výsledky se zaměřují na spokojenost a důvěru zákazníků, se spoustou zpětné vazby v reálném čase, rychlejší nápravou problémů a přední pozicí na konkurenčním trhu, protože správa a technologie fungují společně, aby přinesly hodnotu v oblasti etiky a odpovědnosti.

Urychlení výzkumu a vývoje: AI v materiálech a prototypování

Implementujte modelově řízený organizační pracovní postup, který propojuje textilní vědu, správu barev a rychlé prototypování s centralizovaným datovým úložištěm, čímž se zvyšuje spolehlivost a zkracují dodací lhůty.

• Vytvořte centralizované úložiště modelů, které mapuje atributy látky (složení, hmotnost, vazba, rozměry role, úprava) na výkonnostní testy, včetně stálosti barev a oděru, pro předpověď spolehlivosti před výrobou vzorků.
• Začleňte demografická data, abyste pochopili, jak si barvy a povrchové úpravy vedou v jednotlivých regionech; využijte tyto poznatky k optimalizaci palet a prognózování, čímž snížíte počet vratek způsobených nesouladem.
• Spuštění cest přizpůsobení inspirovaných NikeID, které umožní zaměstnancům upravovat proměnné v reálném čase; tato vlastní možnost bude rezonovat s cílovými zákazníky a bude ověřena testováním řízeným umělou inteligencí.
• Definujte role držitelů a zaměstnanců v rámci organizační vrstvy řízení; přidělte držitele prototypovým týmům, sledujte milníky a včas rozpoznávejte problematické oblasti, abyste urychlili rozhodování.
• Používejte prediktivní modely k výběru směsí vláken, tkanin a specifikací nosníků; to zlepšuje časování dodávek a drasticky zvyšuje výtěžnost materiálu při současném splnění výkonnostních kritérií.
• Zahrňte smyčku vyhodnocování řízenou úkoly s jasnými kontrolními body, zachycující poznatky pro další cyklus a zajišťující kontinuitu zlepšování napříč materiálovými platformami.

Tyto kroky sjednocují umělou inteligenci s hmatatelnými metrikami: růst spolehlivosti, rychlejší dodávky, ostřejší zarovnání barev a umožňují strategie, které rezonují u spotřebitelů napříč demografickými skupinami.