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

Implementera AI-stödd efterfrågeprognostisering och sortimentsoptimering nu för att öka marginalerna med X procent och minska överflödigt lager med Y procent. Det här är er startstrategi: ett ramverk i nivåer som översätter data till handling genom design, inköp och detaljhandelskalendrar, och tilldelar sedan personalen tydligt ansvar för beslut.

Inom produkt-, leverans- och marknadsföringsområdena utmärker sig fem tillvägagångssätt: prediktiv merchandising och allokering, automatiserad produktinnehålls- och kopieringsgenerering för onlinekataloger och e-postmeddelanden, dynamisk prissättning och frekvensoptimering, proaktiv övervakning av risker i leveranskedjan med realtidsvarningar samt programmatisk medieinköp med personliga målgruppspreferenser.

Prognosprecisionen förbättrades från 68 procent till 82 procent inom sex månader i pilotbutiker, vilket ökade tillgängligheten i hyllan med 12 procentenheter och ökade onlinekonverteringen med 3,5 procent, samtidigt som personalproduktiviteten ökade med 20 procent genom automatisering av rutinuppgifter som påfyllningsförfrågningar och e-postmeddelanden till merchandisingteam.

Förvaltning av relationer mellan återförsäljare och leverantörer kräver tydliga beslutsrättigheter: en centraliserad modell hanterar riktmärkesrankningar, medan lokala team anpassar sortiment efter kundernas preferenser och sedan rapporterar resultat via automatiserade instrumentpaneler och e-postmeddelanden.

I denna strävan efter konkurrensfördelar bör etiketten börja med att kartlägga dataströmmar, fastställa ett 90-dagarspilotprojekt och sedan skala upp till företagsomfattande driftsättning. Målet är att omvandla data till beslut som hjälper till med prissättning, sortiment och engagemang i alla kanaler, vilket förbättrar den totala prestandan.

Adidas AI år 2025: Praktiska fallstudieinsikter

Rekommendation: Implementera en fokuserad AI-driven efterfråge-till-leverans-loop som integrerar grossistdata, detaljhandelns POS och shoppersignaler, och som ger veckovisa uppdateringar till produktionsnätverket för att minska driftstopp med 12-18% och säkerställa leveransprecision över 98%, vilket leder till en större, prestandafokuserad återkopplingscykel.

Identifiera de 20 främsta artikelnumren efter intäkt och marginal inom grossist- och direktkanaler; använd 3D-printade verktyg för att anpassa storlekskurvor och förpackningstester, vilket minskar prototyptiden med 40 % och förkortar tiden till marknaden för nya färgställningar.

Utforma ett beslutsramverk anpassat efter butikskadenser för att gå från batchreleaser mot inkrementella uppdateringar, uppdateringar som resonerar med shoppare och återspeglar realtidssignaler. Enligt prestandamått ger detta tillvägagångssätt resultat i toppklass och håller processen fokuserad på högeffektiva objekt. Det kan inspirera regionala team att äga planen.

Slutsatser för försörjningskedjan: bygg ett nätverk av leverantörer med insyn i nära realtid; kombinera driftstoppsprognoser med leveransplanering; säkerställ kontinuitet under perioder med hög belastning samtidigt som du balanserar grossist- och direktkanaler från regionala hubbar.

AI-driven produktdesign och personalisering

Implementera en centraliserad AI-driven produktdesignloop som utgör ryggraden i utvecklingen och omvandlar konsumentsignaler till testbara prototyper inom en 14-dagarssprint.

Sömlösa överlämningar mellan design, ingenjörskonst, inköp och tillverkning möjliggörs av modulbaserad programvara och molnbaserad experimentering, vilket kortar ner vägen från koncept till SKU.

Online-to-offline-datalänkar möjliggör verklig personalisering: online-klickströmmar, AR-utprovningar och feedback i butik matas in i en enda modell för att optimera både digitala upplevelser och fysisk passform.

Program i flera studior sammanställer data från undersökningar, lojalitetsappar och sensorutrustade produkter; sammanställda resultat matar prediktiva modeller som förutspår passform, komfort och hållbarhet.

Faktorer som driver iteration inkluderar materialvetenskap, biomekanik, leveransbegränsningar och hållbarhetsmätvärden; AI-drivna simuleringar hjälper till att förhandsgranska varianter innan någon provtagning.

Jämför med konkurrenternas rankningar för att optimera erbjudanden: spåra konvertering, genomsnittligt ordervärde, returfrekvens och prestanda över flera kanaler i varje kanal, e-handel och butiker.

Att fånga kundrösten i stor skala gör det möjligt för teamet att innovera inom nya kategorier och förfina befintliga linjer; genom att utnyttja datapipelines främjar metoden snabb experimentering och kontinuerlig förbättring.

Krafter som formar portföljen inkluderar förändrade konsumentförväntningar, leverantörskapacitet och regulatoriska överväganden; upprätthåll en sömlös programvarustack och tydlig styrning för att bibehålla momentum.

Konkreta steg för team: upprätta en kvartalsvis design-valideringscykel, publicera en rankningspanel och genomför 3–4 personaliseringsförsök per produktfamilj; mät effekten av varje release.

Efterfrågeprognoser och optimering av försörjningskedjan

Implementera en hybrid prognosmodell som integrerar realtidsanalyser med leverantörsnätverk för att drastiskt minska bristvaror och överskottslager inom några veckor.

Som en innovatör inom sportkläder, standardiserar varumärket prognostisering över regioner och kanaler, vilket ger planerare tydliga åtgärdssignaler.

• Datainmatningar och exempelscenario: modellen använder POS, e-handel, grossistorder och marknadsföringskalendrar; exempelvis driver kampanjhändelser prognosrevideringar och kalibreringar under samma vecka, vilket förbättrar noggrannheten med tvåsiffriga procenttal.
• Prognostisering av mål och planering på medellång sikt: anpassa efterfrågekänslighet (korta cykler) med medellånga horisonter (4–12 veckor) för att jämna ut inköp och produktion, vilket minskar kostnader och slöseri; hittade mönster indikerar säsongsvariationer över områden.
• Integration och drift: djup integration med distributionscentraler och leverantörer; systemet engagerar planerare i olika regioner för att samordna påfyllning och allokering på ett sätt som minimerar sena leveranser.
• Innehåll och kampanjer: kopplar samman innehållskalendrar med lagerplanering, vilket säkerställer att kampanjtryck inte överväldigar lagret; tillhandahåller scenarioanalyser för att validera sponsors kampanjkalendrar.
• Anpassning och tryck: stödjer anpassning av paket och tryckta varor genom att justera SKU:er per region; piloter visar högre marginal från riktade paket och regionala sortiment.
• Grundläggande och virtuell observerbarhet: möjliggör övervakning i nära realtid, vilket ger möjlighet till lokalisering av sortiment och snabba korrigerande åtgärder; tidiga varningar hjälper till att undvika överproduktion och överflödigt lager inom viktiga områden.
• Inköp och utförande: modellutdata styr inköp, allokeringar och påfyllningscykler; de kan matas in i system på lager- och butiksnivå med minimal manuell intervention.
• Analys och mätetal: upprätthåll en instrumentpanel med analyser – prognosnoggrannhet, servicenivåer, lageromsättningshastighet och kostnad per enhet; spåra förbättringsmål varje vecka och granska resultaten varje innehållscykel.
• Kostnadsstyrning och fördelar: isolera tydligt rörliga kostnadsbesparingar från förbättrade fyllnadsgrader; visa effekten i finansiella rapporter på medellång sikt för att motivera fortsatt finansiering av analysprogrammet.

Detaljhandelsupplevelse: AI-drivna kundinteraktioner

Rekommendation: använd AI-drivna showroom-assistenter och kiosker i butik för att minska friktionen i fysisk shopping och korta väntetiderna. I Amerika gav ett pilotförsök i 120 butiker en ökning på 12 % av konverteringen i butik och 20 % snabbare lösning av frågor, vilket nådde en miljon kunder med konsekvent vägledning. Utöka utrullningen till platser med hög trafik och anpassa till e-handelsavsikter för att jämna ut service över olika kanaler.

En investering på cirka 15-18 miljoner under 12 månader rekommenderas för att bygga ett skalbart AI-lager som kopplar samman POS-, CRM- och lagerdata. Initiativet kräver dataåtkomst från interna system och partner-API:er, där frågor med låg svans automatiskt dirigeras till rätt handläggare. Tydlig styrning för att hantera komplexitet över regioner säkerställer en enhetlig upplevelse. En centraliserad guide för butiksmedarbetare säkerställer enhetlighet, medan analyser i bakgrunden förfinar prompter och rekommendationer i realtid.

De viktigaste resultaten är en mätbar förbättring av prestandamåtten: genomsnittlig servicetid per förfrågan minskad med 25 %, genomsnittligt transaktionsvärde upp 4-6 % och avkastning på investeringen inom 9-12 månader. AI i butiken kan sälja mer eller komplettera med kontext om storlek, färg och användningsscenario. Samordning med grossistpartners och franchiseanläggningar säkerställer en enhetlig upplevelse där data informerar båda kanalerna. Systemet ska kunna analysera varje kontaktpunkt för att skräddarsy rekommendationer och upprätthålla enhetlighet bakom varumärket, även när kunderna rör sig mellan fysiska och onlinekanaler. Varumärket Skechers har visat hur AI-assisterad personal kan påskynda beslutsfattandet i välbesökta butiker; att tillämpa liknande taktik i stor skala förstärker resultaten i hela Amerika och övriga världen.

Implementeringssteg inkluderar att kartlägga dataflöden mellan POS, CRM, e-handel och lagersystem, definiera användningsfall som lagerkontroller i realtid och storleksanpassningsråd, utse en tvärfunktionell ägare och pilottest på ett antal flaggskeppsbutiker innan det skalas upp till nätverket. Etablera en kvartalsvis granskning för att mäta resultat och förfina guiden och uppmaningarna. Prioritera tillgänglighet för att säkerställa att lösningen kan användas av användare med olika språk och förmågor. Med en disciplinerad inställning till investeringar och styrning minskar komplexiteten i takt med att standarderna mognar och automatiseringen hanterar rutininteraktioner.

Ansvarsfull AI-styrning: Etik, partiskhet och efterlevnad

Lansera en formell AI-styrningsstadga som kodifierar etik, bias-kontroller och efterlevnadsmått, med ägarskap på ledningsnivå och ett kundcentrerat mandat kopplat till datadrivna mål och snabbare leverans.

Etablera dataproveniens, integritetsskydd och ett granskningsbart loggsystem; säkerställ att modeller som driftsätts i produktion integreras med ett ramverk för åtkomstkontroll som skyddar massor av personlig information samtidigt som ansvarsfull experimentering och iterativ förbättring möjliggörs.

Införliva detektering av partiskhet i programvaruutvecklingscykeln: kör tester på olika demografier, simulera skadescenarier och kräv godkännande av flera personer för beslut med stor inverkan på kunderna; definiera rättvisemått, övervaka dem kontinuerligt och rapportera resultat till intressenter och go-to-market-teamet.

Ge tydliga förklaringar för icke-tekniska användare, dela korta berättelser om modellers beteende för att hjälpa kunder att förstå hur algoritmer påverkar rekommendationer och erbjud möjligheter att välja bort där det är möjligt utan att kompromissa med servicekvaliteten.

Definiera styrningsroller och processer: utse en chefsansvarig för AI, inrätta en etiknämnd och implementera en produktionsövervakningsfunktion som flaggar drift, problem med datakvalitet och policyöverträdelser; säkerställ att ändringar dokumenteras, testas och är spårbara genom loggar och dashboards.

Hantera externa modeller och datakällor med stringens: kräv leverantörsriskbedömningar, biastestning och efterlevnadsintyg; integrera kontroller i den huvudsakliga tech-stacken för att upprätthålla en enda, granskningsbar integrationspunkt över arbetsbelastningar.

Resultaten fokuserar på kundernas tillfredsställelse och förtroende, med massor av feedback i realtid, snabbare åtgärdande av problem och en förstklassig position på en konkurrensutsatt marknad när styrning och teknik arbetar tillsammans för att leverera värde kring etik och ansvar.

Snabbare FoU: AI inom material och prototyper

Implementera ett modelldrivet organisationsarbetsflöde som knyter samman tygvetenskap, färghantering och snabb prototyputveckling till en centraliserad databas, vilket ökar tillförlitligheten samtidigt som ledtiderna minskas.

• Skapa ett centraliserat modellarkiv som kartlägger tygegenskaper (sammansättning, vikt, väv, rullmått, finish) till prestandatester, inklusive färgäkthet och nötning, för att förutspå tillförlitlighet innan prover produceras.
• Inkludera demografisk data för att förstå hur färger och ytbehandlingar presterar i olika regioner; använd den insikten för att optimera paletter och prognoser, vilket minskar returer på grund av felmatchningar.
• Lansera NikeID-inspirerade anpassningsvägar som gör det möjligt för personalen att justera variabler i realtid; detta anpassade alternativ kommer att tilltala målgrupperna och valideras av AI-styrd testning.
• Definiera innehavare och personalroller inom ett organisationsstyrningsskikt; tilldela innehavare till prototypsgrupper, spåra milstolpar, identifiera utmaningsområden tidigt för att snabba på beslut.
• Använd prediktiva modeller för att välja fibermixar, tyger och bultspecifikationer; detta förbättrar leveranstiderna och ökar materialutbytet drastiskt samtidigt som prestandakriterierna uppfylls.
• Inkludera en uppdragsdriven utvärderingsloop med tydliga kontrollpunkter, som fångar upp lärdomar för nästa cykel och säkerställer kontinuitet i förbättringen över materialplattformar.

Dessa steg anpassar AI efter konkreta mätetal: tillförlitlighetstillväxt, snabbare leverans, skarpare färgjustering och möjliggör strategier som når konsumenter över demografier.