Découvrez les meilleures stratégies de styling basées sur l’IA pour booster votre marque de mode

Dans le monde en constante expansion du commerce électronique de mode, le styling est devenu bien plus qu’un simple élément visuel : c’est un véritable outil stratégique permettant aux entreprises d'augmenter à la fois leurs taux de conversion et d'engagement. Comme nous commençons à le constater, la mode va au-delà des différentes catégories de produits et constitue désormais un moyen d'expression de soi et d'identité individuelle. En ce qui concerne la façon dont les produits sont stylisés et présentés, cela impacte directement la manière dont les décisions d’achat sont influencées.

Cet article explore les principales stratégies de styling basées sur l’IA, que les marques de mode en ligne utilisent pour faire passer leurs efforts de commercialisation générés numériquement au niveau supérieur et stimuler leur croissance.

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Le rôle stratégique du style dans le commerce électronique de mode

Lorsque vous comparez l'industrie de la mode à d'autres industries, vous comprenez que la mode a tendance à prospérer grâce à l'inspiration et à la capacité du client à se visualiser dans les produits qu'il souhaite acheter.

Lorsque l'on fait ses achats dans un magasin physique, il existe des liens affectifs qui découlent du fait de toucher certains tissus, d'associer et d'essayer différents styles, ainsi que de la sensation réelle d'une tenue. En ligne, cela devient un défi et on a tenté de le recréer de manière visuelle, créant ainsi le récit complet du style essentiel à un parcours d'achat numérique.

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Pourquoi le style est important

• Lien émotionnel : Le style aide les clients à se projeter dans les produits, favorisant ainsi un lien émotionnel qui oriente les décisions d'achat.
• Booster de conversion : L'utilisation efficace du style peut entraîner une augmentation significative des taux de conversion en aidant les acheteurs à visualiser des looks complets.
• Moteur d'engagement : Les expériences de style interactives et personnalisées renforcent l'engagement des clients, ce qui entraîne des visites plus longues sur le site et des valeurs moyennes de commande plus élevées.

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Le défi de la mise à l'échelle du style

Il va sans dire que le style évolue de manière significative dans ces catalogues plus volumineux et qui évoluent plus rapidement, mais cela comporte des défis importants. Lorsque vous examinez les méthodes traditionnelles, qu'il s'agisse de curation manuelle ou de séances photos, elles sont souvent coûteuses et demandent beaucoup de ressources et peuvent être difficiles à maintenir la cohérence. C'est là que les solutions de style pilotées par l'IA entrent en jeu, offrant évolutivité, personnalisation et efficacité opérationnelle.

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Cinq stratégies de style basées sur l'IA pour les marques de mode

1. Essayez de compléter le look des bannières pour attirer les clients

Vue d'ensemble : «Complétez le look« les bannières proposent des articles supplémentaires pour créer une tenue complète, généralement affichées sur les pages détaillées des produits (PDP) dans des sections telles que « Portez-le avec » ou »Comment le styliser. »

Mise en œuvre : Principalement manuel, les équipes de commercialisation étant chargées de sélectionner les combinaisons de tenues en fonction des directives de la marque et des tendances saisonnières. Certains détaillants utilisent une automatisation basée sur des règles pour les appariements de base.

Avantages :

• Augmente la taille du panier grâce à la vente croisée.
• Facile à mettre en œuvre pour des gains rapides.

Inconvénients :

• Besoins de personnalisation et engagement visuel limités.
• Difficile de s'adapter à de grands catalogues.

Exemple concret : Anine Bing propose un carrousel déroulant « Complétez le look » sur ses PDP, proposant des suggestions de tenues sélectionnées à l'aide de packshots plats.

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2. Activez les suggestions de tenues basées sur le packshot

Vue d'ensemble : Cette stratégie met en valeur des tenues entièrement stylées créées à partir de packshots et d'outils sélectionnés, allant au-delà de simples associations de produits pour démontrer la polyvalence des articles.

Mise en œuvre : Exige des équipes d'e-merchandising qu'elles configurent des règles de style adaptées à la stratégie esthétique et commerciale de la marque. L'automatisation peut aider à établir des appariements, mais une supervision humaine est essentielle.

Avantages :

• Améliore la découverte des produits en mettant en valeur leur polyvalence.
• Plus structuré et visuellement attrayant que les combinaisons de base.

Inconvénients :

• La maintenance est gourmande en ressources.
• Personnalisation limitée par rapport aux solutions basées sur l'IA.

Exemple concret : Boden affiche un carrousel de suggestions complètes de tenues sur ses PDP, présentant de multiples variantes de style pour un seul produit phare.

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3. Outils de création de tenues Packshot pour votre marqu

Vue d'ensemble : Les créateurs de tenues Packshot permettent aux acheteurs de créer leur propre look à l'aide d'interfaces glisser-déposer ou d'outils modulaires basés sur des packshots de produits.

Mise en œuvre : Relativement facile à déployer, elle nécessite une expérience utilisateur réfléchie, des données produits fiables et une curation minutieuse pour éviter de surcharger les utilisateurs.

Avantages :

• Intéressant et interactif pour les acheteurs.
• Léger et évolutif sans avoir besoin de séances photos.

Inconvénients :

• Conseils et impact émotionnel limités par rapport aux visuels basés sur des modèles.

Exemple concret : Le générateur de looks d'Uniqlo invite les utilisateurs à sélectionner des pièces d'une collection et à créer visuellement leurs propres tenues, en proposant des packshots plats et des options pour télécharger ou partager des looks.

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4. Carrousels d'inspiration pour les tenues des mannequins sur de vrais modèles

Vue d'ensemble : Cette approche montre les produits portés dans un look complet et stylé, fournissant aux acheteurs une inspiration visuelle et les aidant à imaginer comment les articles s'intègrent dans une tenue générale.

Mise en œuvre : Nécessite de définir des looks pertinents et de produire ou de générer des images stylisées, ce qui peut être long et coûteux. L'imagerie générée par l'IA peut aider à étendre ce processus.

Avantages :

• Améliore la découverte des produits et la confiance en matière d'achat.
• Soutient les ventes croisées en proposant des produits complémentaires.

Inconvénients :

• Coûts d'exécution élevés sans l'assistance de l'IA.

Exemple concret : Noonspain propose des carrousels de tenues sur des modèles sélectionnés sur certains PDP, présentant des articles portés dans différents styles, allant des séances photos professionnelles aux images générées par l'IA.

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5. Outils de style AI Mix & Match

Vue d'ensemble : Style AI Mix & Match permet aux acheteurs de découvrir en temps réel les tenues des mannequins générées à partir du catalogue de produits, avec la possibilité d'échanger des hauts, des bas et des couches pour créer des looks personnalisés.

Mise en œuvre : Propulsée par une IA propriétaire, cette solution génère instantanément des millions de combinaisons de tenues, garantissant un ajustement et des proportions précis.

Avantages :

• Hautement évolutif et personnalisé.
• Améliore l'engagement, la découverte de produits et la confiance en matière d'achat.

Inconvénients :

• Nécessite des investissements dans la technologie et l'intégration de l'IA.

Exemple concret : Eileen Fisher propose une expérience Mix & Match entièrement interactive, permettant aux acheteurs d'explorer des millions de combinaisons de tenues sur des modèles reflétant leur morphologie.

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Réflexions finales sur l'industrie de la mode

Cela montre que le styling n’est pas seulement un avantage pour l’e-commerce de mode, mais qu’il constitue un véritable moteur de performance. En matière de mode et de commerce électronique, mais qu'il s'agit plutôt d'un processus et d'un moteur de performance. Qu'il s'agisse de simples bannières ou même d'un style basé sur l'IA, chaque stratégie offre un compromis unique en termes de personnalisation et d'impact durable.

Si vous êtes capable de comprendre ces approches, les marques de commerce électronique sont en mesure de prendre des décisions éclairées et de transformer leur croissance numérique de manière significative. Êtes-vous prêt à commencer à choisir votre prochaine stratégie ?

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