5 sposobów, w jakie Adidas wykorzystuje AI w 2025 roku – Kompletne studium przypadku

Wdróż już teraz prognozowanie popytu i optymalizację asortymentu oparte na sztucznej inteligencji, aby zwiększyć marże o [procent] i zredukować nadmierne zapasy o [procent]. To jest twoja strategia początkowa: warstwowy framework, który przekłada dane na działania w obszarze projektowania, zaopatrzenia i harmonogramów sprzedaży detalicznej, a następnie przypisuje pracownikom jasną odpowiedzialność za decyzje.

W obszarach produktu, zaopatrzenia i marketingu wyróżnia się pięć podejść: predykcyjna dystrybucja i alokacja towarów, automatyczne generowanie treści i opisów produktów do katalogów i e-maili online, dynamiczne ustalanie cen i optymalizacja stawek, proaktywne monitorowanie ryzyka w łańcuchu dostaw z alertami w czasie rzeczywistym oraz programatyczny zakup mediów z uwzględnieniem spersonalizowanych preferencji odbiorców.

Dokładność prognoz wzrosła z 68 do 82 procent w ciągu sześciu miesięcy w sklepach pilotażowych, zwiększając dostępność na półkach o 12 punktów procentowych i podnosząc konwersję online o 3,5 procent, podczas gdy produktywność personelu wzrosła o 20 procent dzięki automatyzacji rutynowych zadań, takich jak żądania uzupełnienia zapasów i powiadomienia e-mail do zespołów merchandisingowych.

Zarządzanie relacjami między sprzedawcami detalicznymi a dostawcami wymaga jasnych praw decyzyjnych: scentralizowany model obsługuje rankingi benchmarkowe, podczas gdy lokalne zespoły dostosowują asortyment do preferencji kupujących, a następnie raportują wyniki za pośrednictwem zautomatyzowanych paneli i krótkich wiadomości e-mail.

W dążeniu do przewagi konkurencyjnej, firma powinna zacząć od zmapowania strumieni danych, ustalić 90-dniowy program pilotażowy, a następnie przejść do wdrożenia w skali całej organizacji. Celem jest przełożenie danych na decyzje, które pomogą w ustalaniu cen, doborze asortymentu i zaangażowaniu we wszystkich kanałach, poprawiając ogólną wydajność.

Adidas AI w 2025: Praktyczne spostrzeżenia na podstawie przypadków

Rekomendacja: Wdrożyć skoncentrowaną pętlę popytu i podaży opartą na sztucznej inteligencji, która integruje dane hurtowe, dane z punktów sprzedaży detalicznej (POS) i sygnały od kupujących, zapewniając cotygodniowe aktualizacje do sieci produkcyjnej, aby skrócić czas przestoju o 12-18% i zapewnić dokładność dostaw powyżej 98%, przechodząc do głównego, skoncentrowanego na wydajności cyklu zwrotnego.

Zidentyfikuj 20 najlepiej sprzedających się pozycji (SKU) pod względem przychodów i marży w kanałach hurtowych i bezpośrednich; zastosuj narzędzia drukowane w 3D do dopasowywania krzywych rozmiarów i testów opakowań, skracając czas prototypowania o 40% i skracając czas wprowadzenia na rynek nowych wersji kolorystycznych.

Zaprojektuj ramy decyzyjne zgodne z rytmem pracy sklepów, aby przejść od wydań seryjnych do aktualizacji przyrostowych, aktualizacji, które rezonują z klientami i odzwierciedlają sygnały w czasie rzeczywistym. Według danych o wydajności, takie podejście prowadzi do najlepszych w swojej klasie wyników i utrzymuje proces skoncentrowany na elementach o dużym wpływie. Może zainspirować regionalne zespoły do przejęcia odpowiedzialności za plan.

Kluczowe wnioski dla łańcucha dostaw: zbuduj sieć dostawców z widocznością zbliżoną do czasu rzeczywistego; połącz prognozy przestojów z planowaniem dostaw; zapewnij ciągłość w okresach szczytowych, jednocześnie równoważąc kanały hurtowe i bezpośrednie z centrów regionalnych.

Projektowanie i personalizacja produktów oparte na sztucznej inteligencji

Wdrożyć scentralizowaną pętlę projektowania produktu, opartą na sztucznej inteligencji, która stanowi podstawę rozwoju, przekształcając sygnały od konsumentów w testowalne prototypy w ramach 14-dniowego sprintu.

Płynne przekazywanie zadań między działami projektowania, inżynierii, zaopatrzenia i produkcji jest możliwe dzięki modułowemu oprogramowaniu i środowisku eksperymentów w chmurze, co skraca drogę od koncepcji do jednostki magazynowej (SKU).

Połączenia danych online-offline umożliwiają prawdziwą personalizację: strumienie kliknięć online, przymiarki AR i informacje zwrotne w sklepie zasilają jeden model w celu optymalizacji zarówno doświadczeń cyfrowych, jak i dopasowania fizycznego.

Programy w różnych studiach gromadzą dane z ankiet, aplikacji lojalnościowych i produktów wyposażonych w czujniki; zebrane wyniki zasilają modele predykcyjne, które prognozują dopasowanie, komfort i trwałość.

Czynniki napędzające iterację obejmują materiałoznawstwo, biomechanikę, ograniczenia podaży i wskaźniki zrównoważonego rozwoju; symulacje oparte na sztucznej inteligencji pomagają wstępnie przesiewać warianty przed jakimkolwiek pobraniem próbek.

Porównuj z rankingami konkurencji, aby optymalizować ofertę: śledź konwersję, średnią wartość zamówienia, wskaźniki zwrotów oraz wyniki cross-channel we wszystkich kanałach: e-commerce i sklepach stacjonarnych.

Przechwytywanie głosu klienta na dużą skalę pozwala zespołowi wprowadzać innowacje w nowych kategoriach i udoskonalać istniejące linie; wykorzystując potoki danych, podejście to sprzyja szybkiej eksperymentacji i ciągłemu doskonaleniu.

Siły kształtujące portfolio obejmują zmieniające się oczekiwania konsumentów, możliwości dostawców i aspekty regulacyjne; utrzymuj płynny stos oprogramowania i przejrzyste zarządzanie, aby utrzymać dynamikę.

Konkretne kroki dla zespołów: ustanowić kwartalny cykl projektowania i walidacji, opublikować panel rankingowy oraz przeprowadzać 3-4 eksperymenty personalizacyjne na rodzinę produktów; mierzyć wpływ każdej wersji.

Prognozowanie popytu i optymalizacja łańcucha dostaw

Wdrożyć hybrydowy model prognozowania, który integruje analizę w czasie rzeczywistym z sieciami dostawców, aby radykalnie zredukować braki magazynowe i nadmierne zapasy w ciągu kilku tygodni.

Jako innowator w odzieży sportowej, marka standaryzuje prognozowanie w różnych regionach i kanałach, zapewniając planistom jasne sygnały do działania.

• Dane wejściowe i przykładowy scenariusz: model wykorzystuje dane z systemów POS, e-commerce, zamówień hurtowych i kalendarzy marketingowych; na przykład, wydarzenia promocyjne powodują korekty i kalibracje prognoz w tym samym tygodniu, poprawiając dokładność o dwucyfrowe wartości procentowe.
• Prognozowanie celów i planowanie średnioterminowe: dostosuj analizę popytu (krótkie cykle) do horyzontów średnioterminowych (4–12 tygodni), aby ustabilizować zakupy i produkcję, zmniejszając koszty i straty; wykryte wzorce wskazują na sezonowość w różnych obszarach.
• Integracja i operacje: głęboka integracja z centrami dystrybucyjnymi i dostawcami; system angażuje planistów z różnych regionów do koordynowania uzupełniania zapasów i alokacji, w sposób minimalizujący opóźnienia w dostawach.
• Treści i promocje: łączy kalendarze treści z planowaniem zapasów, aby upewnić się, że działania promocyjne nie przeciążą stanów magazynowych; dostarcza analizy scenariuszowe w celu zatwierdzenia sponsorskich kalendarzy promocji.
• Personalizacja i nadruki: wsparcie dla personalizacji pakietów i towarów z nadrukiem poprzez dostosowanie SKU w zależności od regionu; pilotażowe programy wskazują na wyższą marżę dzięki ukierunkowanym pakietom i regionalnym asortymentom.
• Fundamentacyjna i wirtualna obserwowalność: umożliwia monitorowanie praktycznie w czasie rzeczywistym, pozwalając na lokalizację asortymentów i szybkie działania naprawcze; zapewnienie wczesnych ostrzeżeń pomaga uniknąć nadprodukcji i nadmiernych zapasów w kluczowych obszarach.
• Zakupy i realizacja: wyniki modelu kierują zakupami, alokacjami i cyklami uzupełniania; mogą być one wprowadzane do systemów magazynowych i sklepowych z minimalną interwencją manualną.
• Analityka i metryki: prowadź panel analityczny – dokładność prognozowania, poziomy usług, rotacja zapasów i koszt jednostkowy; śledź tygodniowo cele poprawy i analizuj wyniki w każdym cyklu treści.
• Zarządzanie kosztami i korzyści: wyraźne oddzielenie oszczędności kosztów zmiennych od poprawy wskaźników realizacji zamówień; przedstawienie wpływu w średnioterminowych wynikach finansowych, aby uzasadnić kontynuację finansowania programu analitycznego.

Doświadczenia w handlu detalicznym: Interakcje z klientem oparte na sztucznej inteligencji

Rekomendacja: wdrożyć asystentów w salonach sprzedaży i kioski w sklepach stacjonarne, oparte na sztucznej inteligencji, aby zmniejszyć tarcie w fizycznych zakupach i skrócić czas oczekiwania. W Ameryce pilotaż w 120 sklepach przyniósł wzrost konwersji w sklepach o 12% i 20% szybsze rozwiązywanie pytań, docierając do miliona klientów ze spójnym doradztwem. Rozszerzyć wdrożenie na lokalizacje o dużym natężeniu ruchu i dopasować do intencji e-commerce, aby usprawnić obsługę wielokanałową.

Zalecane jest zainwestowanie około 15-18 milionów w ciągu 12 miesięcy w celu zbudowania skalowalnej warstwy AI, która łączy dane z POS, CRM i inwentarza. Inicjatywa wymaga dostępu do danych z systemów wewnętrznych i API partnerów, a zapytania long-tail są automatycznie kierowane do właściwego operatora. Jasne zasady zarządzania złożonością w różnych regionach zapewniają spójne doświadczenie. Scentralizowany przewodnik dla pracowników sklepu zapewnia spójność, a zakulisowe analizy udoskonalają podpowiedzi i rekomendacje w czasie rzeczywistym.

Kluczowe rezultaty obejmują mierzalną poprawę wskaźników wydajności: średni czas obsługi zapytania skrócony o 25%, średnia wartość transakcji wzrosła o 4-6%, a zwrot z inwestycji nastąpił w ciągu 9-12 miesięcy. AI w sklepie może oferować dodatkowe lub powiązane produkty, uwzględniając rozmiar, kolor i scenariusz użycia. Współpraca z partnerami hurtowymi i franczyzowymi zapewnia spójne doświadczenie, w którym dane informują oba kanały. System powinien być w stanie analizować każdy punkt kontaktu, aby dostosowywać rekomendacje i zachowywać spójność marki, nawet gdy klienci przemieszczają się między kanałami fizycznymi i online. Marka Skechers pokazała, jak personel wspomagany przez AI może przyspieszyć podejmowanie decyzji w ruchliwych punktach sprzedaży; zastosowanie podobnych taktyk na dużą skalę wzmacnia efekty w Ameryce i poza nią.

Etapy wdrożenia obejmują mapowanie przepływów danych między systemami POS, CRM, e-commerce i systemami zarządzania zapasami, określenie przypadków użycia, takich jak sprawdzanie stanu magazynowego w czasie rzeczywistym i wskazówki dotyczące dopasowywania rozmiarów, wyznaczenie międzyfunkcyjnego właściciela i pilotaż w wybranych flagowych lokalizacjach przed rozszerzeniem na całą sieć. Ustanowienie kwartalnego przeglądu w celu pomiaru wyników i udoskonalenia przewodnika i podpowiedzi. Priorytetowe traktowanie dostępności, aby zapewnić dostęp do rozwiązania użytkownikom posługującym się różnymi językami i o różnych możliwościach. Dzięki zdyscyplinowanemu podejściu do inwestycji i zarządzania złożoność maleje wraz z dojrzewaniem standardów i automatyzacją obsługującą rutynowe interakcje.

Odpowiedzialne zarządzanie sztuczną inteligencją: etyka, stronniczość i zgodność z przepisami

Wprowadź formalną kartę zarządzania sztuczną inteligencją, która kodyfikuje etykę, kontrolę odchyleń i metryki zgodności, z odpowiedzialnością kadry kierowniczej i zorientowanym na klienta mandatem, powiązanym z celami opartymi na danych i szybszą realizacją.

Ustanowić system pochodzenia danych, zabezpieczenia prywatności oraz system audytowalnych dzienników; zapewnić, że modele wdrożone do produkcji integrują się z ramami kontroli dostępu, które chronią duże ilości danych osobowych, jednocześnie umożliwiając odpowiedzialne eksperymentowanie oraz iteracyjne doskonalenie.

Wbuduj wykrywanie stronniczości w cykl życia rozwoju oprogramowania: przeprowadzaj testy na zróżnicowanych grupach demograficznych, symuluj scenariusze potencjalnych szkód i wymagaj zatwierdzeń przez wiele osób w przypadku decyzji mających duży wpływ na klientów; zdefiniuj metryki sprawiedliwości, monitoruj je w sposób ciągły i raportuj wyniki interesariuszom oraz zespołowi odpowiedzialnemu za wprowadzenie produktu na rynek.

Zapewniaj jasne wyjaśnienia dla nietechnicznych odbiorców; udostępniaj zwięzłe historie dotyczące zachowania modelu, aby pomóc klientom zrozumieć, w jaki sposób algorytmy wpływają na rekomendacje, i oferuj opcje rezygnacji tam, gdzie jest to wykonalne, bez uszczerbku dla jakości usług.

Zdefiniuj role i procesy związane z zarządzaniem: wyznacz dyrektora ds. sztucznej inteligencji, powołaj komisję etyczną i wdroż funkcję monitorowania produkcji, która będzie sygnalizować odchylenia, problemy z jakością danych i naruszenia zasad; upewnij się, że zmiany są dokumentowane, testowane i możliwe do prześledzenia za pomocą dzienników i paneli kontrolnych.

Zarządzaj modelami zewnętrznymi i źródłami danych rygorystycznie: wymagaj ocen ryzyka dostawców, testowania w kierunku stronniczości i potwierdzeń zgodności; zintegruj mechanizmy kontrolne z głównym stosem technologicznym, aby utrzymać pojedynczy, podlegający audytowi punkt integracji dla wszystkich obciążeń.

Wyniki koncentrują się na satysfakcji i zaufaniu klientów, z dużą ilością informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym, szybszym usuwaniem problemów i uprzywilejowaną pozycją na konkurencyjnym rynku, ponieważ zarządzanie i technologia współpracują ze sobą, aby dostarczać wartość w zakresie etyki i odpowiedzialności.

Przyspieszenie B+R: Sztuczna inteligencja w materiałach i prototypowaniu

Wdrożyć modelowy, organizacyjny proces pracy, który łączy naukę o tkaninach, zarządzanie kolorem i szybkie prototypowanie ze scentralizowanym repozytorium danych, zwiększając niezawodność przy jednoczesnym skróceniu czasu realizacji.

• Stwórz scentralizowane repozytorium modeli, które mapuje atrybuty tkaniny (skład, gramatura, splot, wymiary beli, wykończenie) na testy wydajnościowe, w tym trwałość koloru i odporność na ścieranie, w celu prognozowania niezawodności przed wyprodukowaniem próbek.
• Wykorzystaj dane demograficzne, aby zrozumieć, jak kolory i wykończenia sprawdzają się w różnych regionach; wykorzystaj tę wiedzę do optymalizacji palet i prognozowania, redukując zwroty wynikające z niedopasowań.
• Uruchomienie ścieżek personalizacji inspirowanych NikeID, umożliwiających pracownikom dostosowywanie zmiennych w czasie rzeczywistym; ta opcja niestandardowa spotka się z pozytywnym odbiorem wśród docelowych konsumentów i zostanie zatwierdzona testami opartymi na sztucznej inteligencji.
• Zdefiniuj role właścicieli i pracowników w warstwie zarządzania organizacyjnego; przypisz właścicieli do prototypowych zespołów, śledź kamienie milowe, rozpoznawaj obszary problemowe na wczesnym etapie, aby przyspieszyć podejmowanie decyzji.
• Wykorzystuj modele predykcyjne do wyboru mieszanek włókien, tkanin i specyfikacji belek; poprawia to terminy dostaw i radykalnie zwiększa wydajność materiałową przy jednoczesnym spełnieniu kryteriów wydajności.
• Uwzględnij pętlę ewaluacji napędzaną zadaniami z jasnymi punktami kontrolnymi, rejestrując wiedzę zdobytą na potrzeby kolejnego cyklu i zapewniając ciągłość doskonalenia na różnych platformach materiałowych.

Te kroki dopasowują SI do wymiernych wskaźników: wzrostu niezawodności, szybszej dostawy, lepszego dopasowania kolorów i umożliwiają tworzenie strategii, które trafiają do konsumentów z różnych grup demograficznych.