5 tapaa, joilla Adidas hyödyntää tekoälyä vuonna 2025 – Kattava tapaustutkimus

Ota käyttöön tekoälypohjainen kysynnän ennustaminen ja valikoiman optimointi nyt, niin voit nostaa katteita prosentilla ja vähentää ylimääräistä varastoa prosentilla. Tämä on lähtökohtainen strategiasi: porrastettu viitekehys, joka muuntaa datan toiminnaksi suunnittelun, hankinnan ja myyntikalentereiden välillä, ja määrittää sitten henkilöstölle selkeän vastuun päätöksistä.

Tuote-, toimitus- ja markkinointitoiminnoissa erottuvat viisi lähestymistapaa: ennakoiva tuotteiden markkinointi ja kohdentaminen, automaattinen tuotesisällön ja -tekstien luonti verkkoluetteloita ja sähköposteja varten, dynaaminen hinnoittelu ja korkojen optimointi, ennakoiva toimitusketjun riskien valvonta reaaliaikaisilla hälytyksillä sekä ohjelmallinen median osto personoiduilla yleisöasetuksilla.

Ennustetarkkuus parani 68 prosentista 82 prosenttiin kuudessa kuukaudessa pilottimyymälöissä, mikä nosti hyllysaatavuutta 12 prosenttiyksikköä ja lisäsi online-konversiota 3,5 prosenttia, samalla kun henkilöstön tuottavuus kasvoi 20 prosenttia rutiinitehtävien, kuten täydennyspyyntöjen ja sähköposti-ilmoitusten automatisoinnin ansiosta myyntitiimeille.

Vähittäiskauppiaan ja tavarantoimittajan suhteiden hallinta edellyttää selkeitä päätöksentekovaltuuksia: keskitetty malli käsittelee vertailuarvosijoituksia, kun taas paikalliset tiimit muokkaavat valikoimia ostajien mieltymysten mukaan ja raportoivat sitten tulokset automatisoitujen koontinäyttöjen ja sähköpostikoosteiden avulla.

Kilpailuedun tavoittelussa kannattaa ensin kartoittaa datavirrat, asettaa 90 päivän pilotti ja sitten skaalata koko yrityksen laajuiseen käyttöönottoon. Tavoitteena on muuntaa data päätöksiksi, jotka auttavat hinnoittelussa, valikoimassa ja sitouttamisessa eri kanavissa, mikä parantaa kokonaissuoritusta.

Adidas tekoäly vuonna 2025: Käytännönläheisiä tietoja

Suositus: Ota käyttöön kohdennettu, tekoälypohjainen kysynnästä toimitukseen -silmukka, joka yhdistää tukkumyynnin tiedot, vähittäiskaupan kassajärjestelmän ja asiakkaan signaalit. Tämä tarjoaa viikoittaisia päivityksiä tuotantoverkostolle, vähentäen seisokkeja 12–18 % ja varmistaen yli 98 %:n toimitustarkkuuden siirtyen merkittävään, suorituskykykeskeiseen palautesykliin.

Tunnista 20 parasta SKU:ta liikevaihdon ja marginaalin perusteella tukku- ja suorakanavissa; käytä 3D-tulostettuja työkaluja kokokäyrien ja pakkaustestien tekemiseen, mikä lyhentää prototyyppien valmistusaikaa 40 % ja nopeuttaa uusien värivaihtoehtojen markkinoille tuloa.

Laadi myymäläsykliin mukautuva päätöksentekokehys, jossa siirrytään eräjulkaisuista kohti inkrementaalisia päivityksiä, jotka puhuttelevat ostajia ja heijastavat reaaliaikaisia signaaleja. Suorituskykymittareiden mukaan tämä lähestymistapa tuottaa luokkansa parhaat tulokset ja pitää prosessin keskittyneenä merkittäviin kohteisiin. Se voi innostaa alueellisia tiimejä ottamaan suunnitelman omakseen.

Hankintoihin liittyvät keskeiset asiat: rakenna reaaliaikaista näkyvyyttä tarjoava toimittajaverkosto; yhdistä seisokkiennusteet toimitussuunnitteluun; varmista jatkuvuus ruuhka-aikoina tasapainottaen samalla tukku- ja suorakanavat alueellisten keskusten kautta.

AI-pohjainen tuotesuunnittelu ja personointi

Ota käyttöön keskitetty, tekoälypohjainen tuotesuunnittelun kehä, joka toimii kehityksen selkärankana muuntaen kuluttajasignaalit testattaviksi prototyypeiksi 14 päivän sprintissä.

Saumattomat siirrot suunnittelun, insinöörityön, hankinnan ja valmistuksen välillä perustuvat modulaariseen ohjelmistoon ja pilvipohjaiseen kokeiluun, mikä lyhentää polkua konseptista valmiiksi tuotteeksi.

Verkkodatasta offline-dataan yhdistävät linkit mahdollistavat todellisen personoinnin: verkkovirrat, AR-sovellukset ja myymäläpalaute syöttävät dataa yhteen malliin, joka optimoi sekä digitaaliset kokemukset että tuotteiden fyysisen sopivuuden.

Eri studioiden ohjelmat keräävät tietoja kyselyistä, kanta-asiakasohjelmista ja sensoreilla varustetuista tuotteista; kerätyt tulokset syöttävät ennustemalleja, jotka ennustavat istuvuutta, mukavuutta ja kestävyyttä.

Iteraation ajureita ovat muun muassa materiaalitiede, biomekaniikka, toimitusketjun rajoitteet ja kestävyysmittarit; tekoälypohjaiset simulaatiot auttavat seulomaan muunnelmia jo ennen näytteiden ottamista.

Vertaa tarjontaa kilpailijoiden sijoituksiin optimoidaksesi sitä: seuraa konversioita, keskimääräistä tilausarvoa, palautusprosentteja ja monikanavaista suorituskykyä kaikissa kanavissa, verkkokaupassa ja myymälöissä.

Asiakkaan äänen talteenotto laajassa mittakaavassa mahdollistaa tiimin innovoinnin uusille alueille sekä nykyisten tuotelinjojen parantamisen; data pipelineja hyödyntäen lähestymistapa edistää nopeaa kokeilua ja jatkuvaa kehitystä.

Salkkuun vaikuttavia tekijöitä ovat muuttuvat kuluttajaodotukset, toimittajien kapasiteetti ja sääntelyyn liittyvät näkökohdat; ylläpidä saumatonta ohjelmistokokonaisuutta ja selkeää hallintotapaa vauhdin säilyttämiseksi.

Toimivat vaiheet tiimeille: ottakaa käyttöön neljännesvuosittainen suunnittele-vahvista-sykli, julkaiskaa sijoituksensiirtymisnäkymä ja suorittakaa 3–4 personointikokeilua tuoteperhettä kohden; mitatkaa vaikutus jokaisessa julkaisussa.

Kysynnän ennustaminen ja toimitusketjun optimointi

Ota käyttöön hybridiennustemalli, joka yhdistää reaaliaikaisen analytiikan toimittajaverkostoihin, jotta varastopuutteet ja ylijäämävarastot vähenevät huomattavasti viikoissa.

Urheiluvaatteiden innovaattorina brändi standardoi ennustamisen alueiden ja kanavien välillä, mikä antaa suunnittelijoille selkeät toimintakehotukset.

• Data-aineistot ja esimerkkiskenaario: malli käyttää kassajärjestelmän, verkkokaupan ja tukkumyyntitilauksia sekä markkinointikalentereita; esimerkiksi kampanjatapahtumat aiheuttavat ennusteiden tarkistuksia ja kalibrointeja samalla viikolla, mikä parantaa tarkkuutta kaksinumeroisin prosenttiluvuin.
• Ennusteiden tavoitteet ja keskipitkän aikavälin suunnittelu: kohdista kysynnän tunnistus (lyhyet syklit) keskipitkän aikavälin horisontteihin (4–12 viikkoa) hankintojen ja tuotannon tasaamiseksi, mikä vähentää kustannuksia ja jätettä; havaitut mallit viittaavat alueelliseen kausiluonteisuuteen.
• Integraatio ja toiminta: syvä integraatio jakelukeskusten ja toimittajien kanssa; järjestelmä sitouttaa suunnittelijoita eri alueilla koordinoimaan täydennystä ja allokointia tavalla, joka minimoi myöhäiset lähetykset.
• Sisältö ja kampanjat: yhdistää sisältökalenterit varastosuunnitteluun ja varmistaa, että kampanjaponnistelut eivät ylikuormita varastoa; tarjoaa skenaarioanalyysejä sponsorien kampanjakalenterien validoimiseksi.
• Mukauttaminen ja painatus: tukee nippujen mukauttamista ja painettuja tuotteita säätämällä SKU-tunnuksia alueittain; pilottihankkeet osoittavat parempaa marginaalia kohdennetuista nipuista ja alueellisista valikoimista.
• Perustavanlaatuinen ja virtuaalinen havainnointi: mahdollistaa lähes reaaliaikaisen valvonnan, mikä tehostaa valikoimien lokalisointia ja nopeita korjaavia toimenpiteitä; varhaiset varoitukset auttavat välttämään ylituotantoa ja ylimääräistä varastoa keskeisillä alueilla.
• Ostot ja toteutus: mallien tuotokset ohjaavat ostoja, kohdennuksia ja täydennyssyklejä; ne voidaan syöttää varasto- ja myymälätason järjestelmiin mahdollisimman vähäisellä manuaalisella väliintulolla.
• Analytiikka ja mittarit: ylläpidä analytiikan koontinäyttöä – ennusteiden tarkkuus, palvelutasot, varaston kiertonopeus ja yksikkökustannus; seuraa parannustavoitteita viikoittain ja tarkastele tuloksia jokaisen sisältösyklin yhteydessä.
• Kustannusten hallinta ja hyödyt: erottele selkeästi muuttuvat kustannussäästöt parantuneista täyttöasteista; osoita vaikutus keskipitkän aikavälin taloustiedoissa, jotta voidaan perustella analytiikkaohjelman jatkuvaa rahoitusta.

Vähittäiskaupan kokemus: tekoälypohjaiset asiakaskohtaamiset

Suositus: Ota käyttöön tekoälypohjaisia myymäläavustajia ja itsepalvelukioskeja myymäläasioinnin kitkan vähentämiseksi ja odotusaikojen lyhentämiseksi. Amerikassa 120 myymälän pilottihanke tuotti 12 %:n lisäyksen myymäläkonversioihin ja 20 % nopeamman kysymysten ratkaisun, tavoittaen miljoona asiakasta yhtenäisellä opastuksella. Laajenna käyttöönottoa vilkkaille paikoille ja yhdenmukaista verkkokaupan pyrkimysten kanssa sujuvoittaaksesi monikanavaista palvelua.

Investointi noin 15–18 miljoonaa 12 kuukauden aikana on suositeltavaa, jotta voidaan rakentaa skaalautuva tekoälykerros, joka yhdistää kassajärjestelmän (POS), asiakkuudenhallinnan (CRM) ja varastotiedot. Aloite edellyttää dataa sisäisistä järjestelmistä ja kumppani-rajapinnoista, ja pitkän hännän kyselyt ohjataan automaattisesti oikealle käsittelijälle. Selkeä hallintomalli monimutkaisuuden hallitsemiseksi eri alueilla varmistaa yhdenmukaisen kokemuksen. Keskitetty opas myymälätyöntekijöille varmistaa johdonmukaisuuden, kun taas taustalla toimiva analytiikka hienosäätää kehotteita ja suosituksia reaaliajassa.

Keskeisiä tuloksia ovat suorituskykymittareiden mitattava paraneminen: keskimääräinen palveluaika per kysely lyhenee 25 %, keskimääräinen liikevaihto nousee 4–6 % ja sijoitetun pääoman tuotto saavutetaan 9–12 kuukaudessa. Myymälässä toimiva tekoäly voi lisä- tai ristiinmyydä tuotteita koon, värin ja käyttötarkoituksen perusteella. Yhteistyö tukkukumppaneiden ja franchising-toimipaikkojen kanssa varmistaa yhtenäisen kokemuksen, jossa data ohjaa molempia kanavia. Järjestelmän on kyettävä analysoimaan jokainen kosketuspiste, jotta suositukset voidaan räätälöidä ja säilyttää brändin johdonmukaisuus, vaikka asiakkaat siirtyisivät fyysisten ja verkkokanavien välillä. Skechers-brändi on osoittanut, kuinka tekoälyavusteinen henkilöstö voi nopeuttaa päätöksentekoa kiireisissä myymälöissä; vastaavien taktiikoiden soveltaminen laajassa mittakaavassa vahvistaa tuloksia Amerikassa ja sen ulkopuolella.

Toteutusvaiheisiin sisältyy datavirtojen kartoitus myyntipiste-, CRM-, verkkokauppa- ja varastojärjestelmien välillä, käyttötapausten määrittely, kuten reaaliaikaiset varastosaldotarkistukset ja koonsovitusopastus, monitoiminnollisen omistajan nimittäminen ja pilotointi valikoiduissa lippulaivaliikkeissä ennen skaalaamista koko verkostoon. Vakiinnuta neljännesvuosittainen katsaus tulosten mittaamiseksi ja ohjeiden sekä kehotteiden hiomiseksi. Priorisoi saavutettavuus varmistaaksesi, että ratkaisu on eri kielten ja kykyjen käyttäjien saatavilla. Kurinalaisella lähestymistavalla investointeihin ja hallintoon monimutkaisuus vähenee standardien kehittyessä ja automaation hoitaessa rutiininomaiset vuorovaikutukset.

Vastuullinen tekoälyn hallinta: etiikka, vinoumat ja vaatimustenmukaisuus

Laaditaan virallinen tekoälyn hallintomalli, jossa määritellään eettiset periaatteet, vinoutumien hallinta ja vaatimustenmukaisuuden mittarit, johdon vastuulla ja asiakaskeskeisellä mandaatilla, joka on linkitetty datalähtöisiin tavoitteisiin ja nopeampaan toimitukseen.

Varmista datan alkuperä, tietosuojatoimet ja auditoitava lokijärjestelmä; varmista, että tuotantoympäristöön asennetut mallit integroituvat pääsynvalvontakehykseen, joka suojaa henkilötietoja mahdollistaen samalla vastuullisen kokeilun ja iteratiivisen kehityksen.

Sisällytä vinoutumien havaitseminen ohjelmistokehityksen elinkaareen: suorita testejä eri väestöryhmillä, simuloi haittavaikutuksia ja vaadi useamman henkilön hyväksyntä päätöksille, joilla on suuri vaikutus asiakkaisiin; määrittele oikeudenmukaisuuden mittarit, seuraa niitä jatkuvasti ja raportoi tulokset sidosryhmille ja markkinoillemenotiimille.

Tarjoa selkeitä selityksiä ei-tekniselle yleisölle. Jaa ytimekkäitä tarinoita mallien toiminnasta auttaaksesi asiakkaita ymmärtämään, miten algoritmit vaikuttavat suosituksiin. Tarjoa mahdollisuuksia kieltäytyä käytöstä, kun se on mahdollista palvelun laatua vaarantamatta.

Määrittele hallintoroolit ja -prosessit: nimitä tekoälyjohtaja, perusta eettinen toimikunta ja ota käyttöön tuotannonvalvontatoiminto, joka havaitsee muutokset, datan laatuongelmat ja käytäntörikkomukset; varmista, että muutokset dokumentoidaan, testataan ja jäljitetään lokien ja hallintapaneelien avulla.

Hallitse ulkoisia malleja ja tietolähteitä huolellisesti: edellytä toimittajien riskinarviointeja, vinoutumatestausta ja vaatimustenmukaisuustodistuksia; integroi valvontoja keskeiseen teknologiakokonaisuuteen, jotta voidaan ylläpitää yhtä ainoaa auditoitavaa integrointipistettä eri työkuormien välillä.

Lopputulokset keskittyvät asiakkaiden tyytyväisyyteen ja luottamukseen, reaaliaikaisen palautteen runsauteen, ongelmien nopeampaan korjaamiseen ja ensisijaiseen asemaan kilpailluilla markkinoilla, kun hallinto ja teknologia toimivat yhdessä tuottaakseen arvoa etiikasta ja vastuullisuudesta.

T&K-toiminnan nopeuttaminen: tekoäly materiaaleissa ja prototyypityksessä

Ota käyttöön mallipohjainen, organisaatiolähtöinen työnkulku, joka yhdistää kangastekniikan, värinhallinnan ja nopean prototyypinvalmistuksen keskitettyyn tietovarastoon, mikä parantaa luotettavuutta ja lyhentää läpimenoaikoja.

• Luo keskitetty mallivarasto, joka kartoittaa kankaan ominaisuudet (koostumus, paino, kudos, rullan mitat, viimeistely) suorituskykytesteihin, mukaan lukien värinkesto ja hankaus, luotettavuuden ennustamiseksi ennen näytteiden valmistusta.
• Hyödynnä demografisia tietoja ymmärtääksesi, miten värit ja viimeistelyt toimivat eri alueilla. Käytä tätä oivallusta hyödyksi palettien optimoinnissa ja ennustamisessa, mikä vähentää virheellisen valinnan aiheuttamia palautuksia.
• Käynnistetään nikeid-tyyliset kustomointipolut, joiden avulla henkilöstö voi säätää muuttujia reaaliajassa; tämä räätälöity vaihtoehto vetoaa kohdekuluttajiin ja sen validioi tekoälyn ohjaama testaus.
• Määrittele haltijoiden ja henkilöstön roolit organisaation hallintotasossa; osoita haltijat prototyyppiryhmille, seuraa virstanpylväitä ja tunnista haastealueet varhaisessa vaiheessa päätöksenteon nopeuttamiseksi.
• Hyödynnä ennustemalleja kuitusekoitusten, kankaiden ja pulttien teknisten tietojen valinnassa; tämä parantaa toimitusaikataulua ja lisää huomattavasti materiaalin tuottoa samalla kun suorituskykyvaatimukset täyttyvät.
• Sisällytä tehtävävetoinen arviointilenkki selkeillä tarkistuspisteillä, oppien tallennuksen seuraavaa sykliä varten ja jatkuvan parantamisen varmistamisen materiaalialustoilla.

Nämä vaiheet yhdenmukaistavat tekoälyn konkreettisten mittareiden kanssa: luotettavuuden kasvu, nopeampi toimitus, tarkempi värien kohdistus ja mahdollistavat strategiat, jotka resonoivat kuluttajien kanssa eri väestöryhmissä.