2025 年阿迪达斯运用人工智能的 5 种方式——综合案例研究

立即实施AI驱动的需求预测和选品优化，将利润率提升百分之 \[百分比]，并将过剩库存削减百分之 \[百分比]。. 这是你的初始策略：一个分层框架，将数据转化为设计、采购和零售日历上的行动，然后为员工分配明确的决策权。.

在产品、供应和营销方面，有五种方法尤为突出：预测性商品推销和分配、在线目录和电子邮件的自动化产品内容和文案生成、动态定价和费率优化、通过实时警报进行主动式供应链风险监控，以及通过个性化受众偏好进行程序化媒体购买。.

在试点商店中，预测准确率在六个月内从 68% 提高到 82%，货架供货率提高了 12 个百分点，在线转化率提高了 3.5%，同时，通过自动化补货请求和向商品销售团队发送电子邮件通知等日常任务，员工生产力提高了 20%。.

管理零售商和供应商关系需要明确的决策权：集中式模型处理基准排名，而本地团队则根据购物者偏好调整产品组合，然后通过自动化仪表板和电子邮件简报报告结果。.

在此寻求竞争优势的过程中，应首先绘制数据流图，设定 90 天的试点，然后扩展到企业范围的部署。目的是将数据转化为决策，从而协助跨渠道的定价、品类组合和互动，从而提升整体业绩。.

2025年阿迪达斯人工智能：实用案例洞察

建议：实施以人工智能驱动的、以需求到交付为中心的闭环，整合批发数据、零售POS和消费者信号，每周向生产网络提供更新，从而减少12-18%的停机时间，并确保98%以上的交付准确率，进入以绩效为导向的重要反馈周期。.

识别批发和直销渠道中收入和利润最高的 20 个 SKU；应用 3D 打印工具进行尺寸曲线和包装测试，将原型设计时间缩短 40%，并缩短新配色的上市时间。.

设计一个与门店节奏相一致的决策框架，以从批量发布过渡到增量更新，这些更新能引起购物者的共鸣并反映实时信号。根据绩效指标，这种方法能带来一流的成果，并使流程专注于高影响力项目。它可以激励区域团队拥有该计划。.

供应链重点：建立具有近实时可见性的供应商网络；将停机时间预测与交付计划相结合；确保高峰期的连续性，同时平衡区域枢纽的批发和直销渠道。.

人工智能驱动的产品设计和个性化

实施以人工智能驱动的集中式产品设计环路，作为开发的主干，在 14 天的冲刺中将消费者信号转化为可测试的原型。.

设计、工程、采购和制造之间无缝交接由模块化软件和云端试验驱动，从而缩短从概念到 SKU 的路径。.

线上到线下数据链接实现了真正的个性化：线上点击流、AR试穿和店内反馈都输入到单一模型中，以优化数字体验和实际匹配度。.

各工作室的程序会汇总来自调查、会员应用程序和配备传感器的产品的数据；汇总的结果将输入预测模型，以预测合身性、舒适度和耐用性。.

驱动迭代的因素包括材料科学、生物力学、供应限制和可持续性指标；人工智能驱动的模拟有助于在任何取样之前预先筛选变体。.

对照竞争对手排名进行基准测试以优化产品：跟踪转化率、平均订单价值、退货率以及每个渠道、电子商务和商店的跨渠道表现。.

大规模地捕捉客户的声音，使团队能够在新的类别中进行创新并改进现有产品线；通过利用数据管道，这种方法可以促进快速实验和持续改进。.

影响产品组合的因素包括不断变化的消费者期望、供应商能力和监管考虑；保持无缝的软件堆栈和清晰的治理，以维持发展势头。.

团队可执行的步骤：建立季度设计验证周期，发布排名仪表板，并为每个产品系列运行3-4个个性化实验；衡量每次发布的影响。.

需求预测与供应链优化

实施一种混合预测模型，将实时分析与供应商网络相结合，可在数周内大幅减少缺货和过剩库存。.

作为运动服装领域的创新者，该品牌将跨区域和渠道的预测标准化，让规划人员能够清晰地收到行动信号。.

• 数据输入和示例情景：该模型使用销售点数据、电子商务数据、批发订单和营销日历；例如，促销活动会推动预测修订和校准在同一周进行，从而将准确性提高两位数百分比。.
• 预测目标和中期规划：将需求感知（短周期）与中期范围（4–12周）对齐，以平滑采购和生产，降低成本和浪费；发现的模式表明各区域存在季节性。.
• 集成和运营：与配送中心和供应商深度集成；该系统让各区域的规划人员参与进来，以协调补货和分配，从而最大限度地减少延迟发货。.
• 内容和促销：将内容日历与库存计划相连接，确保促销活动不会使库存不堪重负；提供情景分析以验证赞助商的促销日历。.
• 定制和印刷：支持通过调整每个地区的 SKU 定制捆绑销售和印刷商品；试点表明，有针对性的捆绑销售和区域性产品组合可带来更高的利润率。.
• 基础和虚拟可观测性：实现近乎实时的监控，从而能够进行品类本地化和快速纠正措施；提供早期预警有助于避免关键领域的过度生产和库存过剩。.
• 采购和执行：模型输出指导采购、分配和补货周期；它们可以被输入仓库和商店层面的系统，且只需最少的人工干预。.
• 分析与指标：维护分析仪表盘，包括预测准确性、服务水平、库存周转率和单位成本；每周跟踪改进目标，并在每个内容周期审查结果。.
• 成本管控和效益：明确区分可变成本节省与提高填充率；在中期财务报表中展示影响，以证明分析项目持续获得资金的合理性。.

零售体验：人工智能驱动的客户互动

建议：部署人工智能驱动的展厅助理和店内自助服务终端，以减少实体购物中的摩擦并缩短等待时间。在美国，一项在 120 家门店进行的试点使店内转化率提高了 121%，问题解决速度提高了 201%，为一百万客户提供了一致的指导。将推广范围扩大到高流量地区，并与电子商务意图保持一致，以实现跨渠道服务的顺畅衔接。.

建议在 12 个月内投资约 1500-1800 万，构建一个可扩展的 AI 层，连接 POS、CRM 和库存数据。该计划需要访问内部系统和合作伙伴 API 的数据，并将长尾查询自动路由到正确的处理人员。明确的治理以管理跨区域的复杂性，确保一致的体验。为门店员工提供集中指南，确保一致性，同时幕后分析会实时优化提示和建议。.

主要成果包括性能指标的可衡量提升：每次查询的平均服务时间减少25%，平均交易额增加4-6%，并在9-12个月内实现投资回报。店内AI可以根据尺寸、颜色和使用场景进行追加销售或交叉销售。与批发合作伙伴和特许经营地点的协调一致，确保数据能同时为两个渠道提供信息的连贯体验。该系统应能够分析每个接触点，以定制推荐并保持品牌背后的一致性，即使客户在实体渠道和在线渠道之间切换。斯凯奇品牌已经展示了AI辅助员工如何加速繁忙门店的决策；大规模应用类似策略可以扩大在美国及其他地区的成果。.

实施步骤包括映射POS、CRM、电子商务和库存系统的数据流，定义实时库存检查和尺码推荐等用例，任命一个跨职能负责人，并在扩展到整个网络之前在一组旗舰店进行试点。建立季度审查，以衡量结果并完善指南和提示。优先考虑可访问性，以确保具有不同语言和能力的用户能够访问该解决方案。通过严谨的投资和治理方法，随着标准成熟和自动化处理日常交互，复杂性会降低。.

负责任的 AI 治理：伦理、偏见与合规

启动正式的 AI 治理章程，将伦理、偏差控制和合规指标编纂成文，由高管负责，并以客户为中心，与数据驱动的目标和更快的交付速度挂钩。.

建立数据来源、隐私保护措施和可审计的日志系统；确保在生产环境中部署的模型与访问控制框架集成，以保护个人信息的加载，同时实现负责任的实验和迭代改进。.

将偏差检测嵌入软件开发生命周期：对不同人口群体运行测试，模拟损害场景，并要求对影响客户的高风险决策进行多人审批；定义公平性指标，持续监测，并将结果报告给利益相关者和上市团队。.

为非技术受众提供清晰的解释；分享简洁的模型行为案例，帮助客户理解算法如何影响推荐，并在不影响服务质量的前提下，尽可能提供退出选项。.

明确治理角色和流程：任命首席人工智能官，成立道德委员会，并实施生产监控职能，以标记漂移、数据质量问题和违反政策行为；确保变更已记录、测试，并通过日志和仪表板可追溯。.

严格管理外部模型和数据源：要求进行供应商风险评估、偏差测试和合规性证明；将控制集成到主技术堆栈中，以便跨工作负载维护单一、可审计的集成点。.

结果侧重于客户的满意度和信任，拥有大量的实时反馈、更快的问题修复，以及在竞争激烈的市场中占据首要地位，因为治理和技术协同工作，以交付关于道德和责任的价值。.

研发加速：人工智能在材料和原型设计中的应用

实施一种模型驱动的组织工作流程，将面料科学、色彩管理和快速原型设计与集中式数据存储库联系起来，从而提高可靠性并缩短交付周期。.

• 创建一个集中式模型存储库，将面料属性（成分、重量、编织、卷尺寸、整理）映射到性能测试（包括色牢度和耐磨性），以便在生产样品之前预测可靠性。.
• 结合人口统计数据来了解颜色和表面处理在不同地区的表现；利用这些见解来优化调色板和预测，减少因不匹配造成的退货。.
• 启动NikeID风格的定制路径，使员工能够实时调整变量；这种定制选项将与目标消费者产生共鸣，并通过人工智能引导的测试进行验证。.
• 在组织管治层中定义持有者和员工角色；为原型设计小组分配持有者，跟踪里程碑，尽早识别挑战领域以加速决策。.
• 使用预测模型来选择纤维混合物、织物和螺栓规格；这可以改善交货时间，并大幅提高材料利用率，同时仍然满足性能标准。.
• 包含一个任务驱动的评估循环，其中包含清晰的检查点，捕捉下一周期的学习成果，并确保跨材料平台的持续改进。.

这些步骤使人工智能与可衡量的指标相一致：可靠性增长、更快的交付、更敏锐的色彩对齐，并使策略能够引起不同人群消费者的共鸣。.