Adidas'ın 2025'te Yapay Zekayı Kullanımının 5 Yolu – Kapsamlı Bir Vaka İncelemesi

Hemen yapay zeka destekli talep tahmini ve ürün çeşitliliği optimizasyonunu uygulayarak karlılık marjlarını yüzde artırın ve fazla envanteri yüzde azaltın. Bu, başlangıç stratejiniz: Verileri tasarım, tedarik ve perakende takvimleri genelinde eyleme dönüştüren ve ardından personele kararlar için net sahiplik atayan katmanlı bir çerçeve.

Ürün, tedarik ve pazarlama genelinde beş yaklaşım öne çıkıyor: tahmini ticari ürünleştirme ve tahsis, çevrimiçi kataloglar ve e-postalar için otomatik ürün içeriği ve metin oluşturma, dinamik fiyatlandırma ve oran optimizasyonu, gerçek zamanlı uyarılarla proaktif tedarik zinciri risk izleme ve kişiselleştirilmiş hedef kitle tercihleriyle programatik medya satın alma.

Pilot mağazalarda tahmin doğruluğu altı ay içinde yüzde 68'den yüzde 82'ye yükselerek rafta bulunabilirliği 12 puan artırırken, çevrimiçi dönüşümü yüzde 3,5 artırdı ve personel verimliliği, ikmal talepleri ve merchandising ekiplerine e-posta bildirimleri gibi rutin görevlerin otomasyonu sayesinde yüzde 20 arttı.

Perakendeci ve tedarikçi ilişkilerini yönetmek, net karar hakları gerektirir: merkezi bir model kıyaslama sıralamalarını yönetirken, yerel ekipler ürün çeşitlerini müşteri tercihlerine göre ayarlar ve ardından sonuçları otomatik panolar ve e-posta özetleri aracılığıyla raporlar.

Rekabet avantajı arayışında etiket, önce veri akışlarını haritalandırarak başlamalı, 90 günlük bir pilot uygulama belirlemeli ve ardından kurumsal çapta dağıtıma ölçeklendirmelidir. Amaç, verileri kanallar arasında fiyatlandırma, ürün yelpazesi ve etkileşimi destekleyen ve genel performansı artıran kararlara dönüştürmektir.

Adidas'ın 2025'teki Yapay Zekası: Pratik Durum İçgörüleri

Öneri: Toptan satış verilerini, perakende satış noktası (POS) verilerini ve müşteri sinyallerini entegre eden, yapay zeka odaklı, talep odaklı bir tedarik döngüsü uygulayarak üretim ağını haftalık olarak güncelleyin ve böylece arıza süresini -18 oranında azaltıp, 'in üzerinde teslimat doğruluğu sağlayarak, performans odaklı büyük bir geri bildirim döngüsüne geçin.

Toptan ve doğrudan kanallarda gelir ve kar marjına göre ilk 20 SKU'yu belirleyin; 3 boyutlu yazıcıda üretilmiş araçları kullanarak boyut eğrilerini ve ambalaj testlerini uygulayın, prototip oluşturma süresini azaltın ve yeni renk seçenekleri için pazara çıkış süresini kısaltın.

Mağaza ritimleriyle uyumlu, toplu sürümlerden artımlı güncellemelere geçiş için, müşterilerle rezonansa giren ve gerçek zamanlı sinyalleri yansıtan bir karar çerçevesi tasarlayın. Performans metriklerine göre, bu yaklaşım sınıfının en iyisi sonuçları verir ve süreci yüksek etkili öğelere odaklı tutar. Bölgesel ekiplere plana sahip çıkmaları için ilham verebilir.

Tedarik zinciri için çıkarımlar: Neredeyse gerçek zamanlı görünürlüğe sahip bir tedarikçi ağı oluşturun; arıza süresi tahminlerini teslimat planlamasıyla birleştirin; bölgesel merkezlerden toptan ve doğrudan kanalları dengelerken yoğun dönemlerde sürekliliği sağlayın.

Yapay Zeka Odaklı Ürün Tasarımı ve Kişiselleştirme

Geliştirmelerin omurgası olarak hizmet veren, tüketici sinyallerini 14 günlük bir sprint içinde test edilebilir prototiplere dönüştüren merkezi bir AI odaklı ürün tasarım döngüsü uygulayın.

Tasarım, mühendislik, tedarik ve üretim arasında kusursuz devir teslimler, konseptten SKU'ya giden yolu sıkıştıran modüler yazılım ve bulut tabanlı denemelerle desteklenir.

Çevrimiçi-çevrimdışı veri bağlantıları gerçek kişiselleştirmeye olanak tanır: çevrimiçi tıklama akışları, AR denemeleri ve mağaza içi geri bildirimler, hem dijital deneyimleri hem de fiziksel uyumu optimize etmek için tek bir modelde birleşir.

Stüdyolardaki programlar, anketlerden, sadakat uygulamalarından ve sensörlü ürünlerden elde edilen verileri derler; derlenen sonuçlar, uyumu, konforu ve dayanıklılığı tahmin eden öngörücü modelleri besler.

İterasyonu yönlendiren faktörler arasında malzeme bilimi, biyomekanik, tedarik kısıtlamaları ve sürdürülebilirlik metrikleri yer almaktadır; yapay zeka odaklı simülasyonlar, herhangi bir örnekleme yapılmadan önce varyantların ön taramasını yapmaya yardımcı olur.

Teklifleri optimize etmek için rakip sıralamalarına göre kıyaslama yapın: dönüşümü, ortalama sipariş değerini, iade oranlarını ve her kanal, e-ticaret ve mağazadaki çapraz kanal performansını izleyin.

Müşteri sesini ölçekli olarak yakalamak, ekibin yeni kategorilerde yenilik yapmasına ve mevcut hatları iyileştirmesine olanak tanır; veri işlem hatlarından yararlanan bu yaklaşım, hızlı denemeyi ve sürekli iyileştirmeyi teşvik eder.

Portföyü şekillendiren güçler arasında değişen tüketici beklentileri, tedarikçi kapasitesi ve düzenleyici hususlar yer almaktadır; ivmeyi sürdürmek için kusursuz bir yazılım yığını ve net yönetişim sağlayın.

Ekipler için uygulanabilir adımlar: üç aylık bir tasarım-doğrulama döngüsü oluşturun, bir sıralama panosu yayınlayın ve ürün ailesi başına 3-4 kişiselleştirme deneyi yapın; her sürümdeki etkiyi ölçün.

Talep Tahmini ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu

Gerçek zamanlı analizleri tedarikçi ağlarıyla entegre eden ve birkaç hafta içinde stoksuz kalmaları ve aşırı envanteri önemli ölçüde azaltan hibrit bir tahmin modeli uygulayın.

Spor giyimde bir yenilikçi olarak marka, bölgeler ve kanallar arasında tahmini standartlaştırarak planlamacıları net eylem sinyalleriyle güçlendiriyor.

• Veri girişleri ve örnek senaryo: model, satış noktası (POS) verilerini, e-ticaret verilerini, toptan satış siparişlerini ve pazarlama takvimlerini kullanır; örneğin, promosyon etkinlikleri aynı hafta içinde tahmin revizyonlarını ve kalibrasyonlarını tetikleyerek doğruluğu çift haneli yüzdelerde artırır.
• Hedeflerin tahmini ve orta vadeli planlama: talebi algılamayı (kısa döngüler) satın alma ve üretimi dengelemek, maliyet ve israfı azaltmak için orta vadeli ufuklarla (4–12 hafta) uyumlu hale getirin; bulunan kalıplar, bölgelerde mevsimselliğe işaret etmektedir.
• Entegrasyon ve operasyonlar: dağıtım merkezleri ve tedarikçilerle derin entegrasyon; sistem, geç gönderileri en aza indirecek şekilde ikmal ve tahsisi koordine etmek için bölgelerdeki planlamacıları devreye sokar.
• İçerik ve promosyonlar: içerik takvimlerini envanter planlamasına bağlayarak promosyonların stokları aşırı yüklemesini önler; sponsor promosyon takvimlerini doğrulamak için senaryo analizleri sağlar.
• Özelleştirme ve baskı: bölgeye göre SKU'ları ayarlayarak paketlerin özelleştirilmesini ve basılı ürünlerin üretimini destekler; pilot uygulamalar, hedeflenen paketlerden ve bölgesel ürün çeşitlerinden daha yüksek kâr marjı göstermektedir.
• Temel ve sanal gözlemlenebilirlik: neredeyse gerçek zamanlı izleme sağlayarak, ürün çeşitlerinin yerelleştirilmesini ve hızlı düzeltici eylemleri mümkün kılar; erken uyarılar vermek, önemli alanlarda aşırı üretim ve fazla envanteri önlemeye yardımcı olur.
• Satın alımlar ve uygulama: model çıktıları satın alımlara, tahsislere ve ikmal döngülerine rehberlik eder; minimum düzeyde manuel müdahale ile depo ve mağaza seviyesi sistemlerine beslenebilirler.
• Analitik ve metrikler: bir analitik panosu tutun–tahmin doğruluğu, hizmet seviyeleri, stok devirleri ve birim başına maliyet; iyileştirme hedeflerini haftalık olarak takip edin ve sonuçları her içerik döngüsünde gözden geçirin.
• Maliyet yönetimi ve faydaları: değişken maliyet tasarruflarını iyileştirilmiş doluluk oranlarından net bir şekilde ayırın; analitik programı için devam eden fonlamayı haklı çıkarmak için orta vadeli mali tablolardaki etkiyi gösterin.

Perakende Deneyimi: Yapay Zeka Destekli Müşteri Etkileşimleri

Öneri: Fiziksel alışverişte sürtüşmeyi azaltmak ve bekleme sürelerini kısaltmak için yapay zeka destekli showroom asistanları ve mağaza içi kiosklar kullanın. Amerika'da 120 mağazada yapılan bir pilot uygulama, mağaza içi dönüşümde 'lik bir artış ve soruların daha hızlı çözülmesini sağladı ve bir milyon müşteriye tutarlı rehberlik sağladı. Yüksek trafikli lokasyonlara yaygınlaştırmayı genişletin ve kanallar arası hizmeti kolaylaştırmak için e-ticaret amaçlarıyla uyumlu hale getirin.

12 ay içinde POS, CRM ve stok verilerini bağlayan ölçeklenebilir bir yapay zeka katmanı oluşturmak için 15-18 milyon civarında bir yatırım yapılması önerilir. Bu girişim, dahili sistemlerden ve iş ortağı API'lerinden erişilen verileri gerektirir ve uzun kuyruklu sorgular otomatik olarak doğru işleyiciye yönlendirilir. Bölgeler arası karmaşıklığı yönetmek için net bir yönetişim, tutarlı bir deneyim sağlar. Mağaza çalışanları için merkezi bir kılavuz tutarlılığı sağlarken, perde arkası analizleri gerçek zamanlı olarak istemleri ve önerileri iyileştirir.

Temel sonuçlar, performans metriklerinde ölçülebilir bir iyileşmeyi içerir: sorgu başına ortalama hizmet süresi azalma, ortalama işlem değeri %4-6 artış ve yatırımın geri dönüşü 9-12 ay içinde sağlanır. Mağaza içi AI, boyut, renk ve kullanım senaryosu hakkında bağlam sağlayarak yukarı veya çapraz satış yapabilir. Toptancı ortakları ve franchise lokasyonlarıyla uyum sağlamak, verilerin her iki kanalı da bilgilendirdiği tutarlı bir deneyim sağlar. Sistem, önerileri uyarlamak ve müşteriler fiziksel ve çevrimiçi kanallar arasında geçiş yapsalar bile marka arkasındaki tutarlılığı korumak için her temas noktasını analiz edebilmelidir. Skechers markası, AI destekli personelin yoğun satış noktalarında karar almayı nasıl hızlandırabileceğini gösterdi; benzer taktikleri ölçekte uygulamak, Amerika ve ötesinde sonuçları artırır.

Uygulama adımları arasında POS, CRM, e-ticaret ve envanter sistemleri genelinde veri akışlarının haritalanması, gerçek zamanlı stok kontrolleri ve beden uyumu rehberliği gibi kullanım örneklerinin tanımlanması, çapraz fonksiyonel bir sorumlu atanması ve ağa ölçeklendirmeden önce bir dizi amiral gemisi lokasyonunda pilot uygulama yapılması yer almaktadır. Sonuçları ölçmek ve kılavuzu ve istemleri iyileştirmek için üç ayda bir gözden geçirme oluşturun. Çözüme farklı dil ve yeteneklere sahip kullanıcıların erişebildiğinden emin olmak için erişilebilirliğe öncelik verin. Yatırım ve yönetişime disiplinli bir yaklaşımla, standartlar olgunlaştıkça ve otomasyon rutin etkileşimleri ele aldıkça karmaşıklık azalır.

Sorumlu Yapay Zekâ Yönetişimi: Etik, Yanlılık ve Uyumluluk

Yapay zeka etiğini, önyargı kontrollerini ve uyumluluk metriklerini resmileştiren, yönetici sahipliği ve veri odaklı hedeflerle daha hızlı teslimata bağlanan müşteri merkezli bir yetkiyle resmi bir YZ yönetişim sözleşmesi başlatın.

Veri kökenini, gizlilik önlemlerini ve denetlenebilir bir günlük sistemini oluşturun; üretimde kullanılan modellerin, sorumlu deneyleri ve yinelemeli iyileştirmeyi mümkün kılarken kişisel bilgilerin yüklerini koruyan bir erişim kontrol çerçevesiyle entegre olmasını sağlayın.

Yazılım geliştirme yaşam döngüsüne önyargı tespiti yerleştirin: çeşitli demografik özelliklere sahip kişiler üzerinde testler yapın, zarar senaryolarını simüle edin ve müşteriler üzerinde yüksek etkisi olan kararlar için çoklu kişi onayları şart koşun; adalet metrikleri tanımlayın, bunları sürekli olarak izleyin ve sonuçları paydaşlara ve pazara giriş ekibine raporlayın.

Teknik bilgisi olmayan kitlelere yönelik açık açıklamalar sağlayın; algoritmaların önerileri nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olmak için model davranışına ilişkin kısa hikayeler paylaşın ve hizmet kalitesinden ödün vermeden mümkün olan yerlerde vazgeçme seçenekleri sunun.

Yönetişim rollerini ve süreçlerini tanımlayın: bir yapay zeka sorumlusu atayın, bir etik kurulu oluşturun ve sapmayı, veri kalitesi sorunlarını ve politika ihlallerini işaretleyen bir üretim izleme işlevi uygulayın; değişikliklerin belgelendiğinden, test edildiğinden ve günlükler ve panolar aracılığıyla izlenebilir olduğundan emin olun.

Dış modelleri ve veri kaynaklarını titizlikle yönetin: satıcı risk değerlendirmeleri, yanlılık testleri ve uyumluluk beyanları isteyin; iş yükleri arasında tek, denetlenebilir bir entegrasyon noktası sağlamak için kontrolleri ana teknik yığına entegre edin.

Çıktılar; yönetim ve teknolojinin etik ve sorumluluk hakkında değer sunmak için birlikte çalışmasıyla, müşterilerin memnuniyetine ve güvenine, bol miktarda gerçek zamanlı geri bildirime, sorunların daha hızlı giderilmesine ve rekabetçi bir pazarda önde gelen bir konuma odaklanır.

Ar-Ge Hızlandırma: Malzemelerde ve Prototiplemede Yapay Zeka

Kumaş bilimi, renk yönetimi ve hızlı prototiplemeyi merkezi bir veri havuzuna bağlayan, model odaklı ve organizasyonel bir iş akışı uygulayarak güvenilirliği artırırken teslim sürelerini kısaltın.

• Merkezileştirilmiş bir model havuzu oluşturun. Bu havuz, kumaş özelliklerini (içerik, ağırlık, örgü, top boyutları, apre) performans testlerine (renk haslığı ve aşınma dahil) eşleyerek numuneler üretilmeden önce güvenilirliği tahmin etsin.
• Demografik verileri entegre ederek renklerin ve yüzeylerin farklı bölgelerdeki performansını anlayın; bu içgörüyü paletleri ve tahminlemeyi optimize etmek, uyumsuzluklardan kaynaklanan iadeleri azaltmak için kullanın.
• Personelin değişkenleri gerçek zamanlı olarak ayarlamasını sağlayan, nikeid'den ilham alan kişiselleştirme yollarını başlatmak; bu özel seçenek hedef tüketicilerde yankı uyandıracak ve yapay zeka güdümlü testlerle doğrulanacaktır.
• Organizasyonel yönetişim katmanında yetkilileri ve personel rollerini tanımlayın; prototip ekiplere yetkililer atayın, kilometre taşlarını takip edin ve karar alma süreçlerini hızlandırmak için zorluk alanlarını erken tespit edin.
• Elyaf karışımlarını, kumaşları ve vida özelliklerini seçmek için tahmini modeller kullanın; bu, teslimat süresini iyileştirir ve performans kriterlerini karşılarken malzeme verimini önemli ölçüde artırır.
• Materyal platformları arasında sürekli iyileştirmeyi sağlamak ve sonraki döngü için öğrenilenleri yakalamak üzere, net kontrol noktaları içeren görev odaklı bir değerlendirme döngüsü ekleyin.

Bu adımlar, yapay zekayı somut metriklerle uyumlu hale getirir: güvenilirlik artışı, daha hızlı teslimat, daha keskin renk hizalaması ve stratejilerin demografik özellikler genelinde tüketicilerle rezonansa girmesini sağlar.