Deep Learning × Moda

AI w branży modowej: Państwa kolekcja wie więcej,
niż Państwa dział zakupów podejrzewa

6 modułów. 6 problemów, które zna każda marka modowa. 6 rozwiązań opartych na danych, które przekształcają istniejące dane ERP, webshop i PLM w konkretne kwoty w euro, bez nowego systemu i bez nowego sprzętu.

6 modułów

Każdy moduł rozwiązuje konkretny problem branży modowej

Proszę kliknąć wybrany moduł, aby zobaczyć pełny interaktywny notebook z kodem, wizualizacjami i efektem biznesowym.

Moduł 01
Optymalizacja preorderu
Model dwuetapowy (LightGBM + LSTM) poprawia dokładność preorderu o 42% i koryguje go po 2 tygodniach sezonu, dzięki czemu overstock spada z 35% do 28%.
€3,84M
Oszczędności / rok
LightGBMLSTM
Moduł 02
Radar trendów
Analiza CLIP zdjęć z wybiegów + social media velocity + Google Trends wykrywa trendy modowe 6-9 miesięcy przed masowym rynkiem. Przewaga first-movera zostaje zabezpieczona.
€0,72M
Przewaga first-mover / rok
CLIPSocial Listening
Moduł 03
Predykcja rozmiaru i pasowania
Collaborative Filtering na historii zakupów i wzorcach zwrotów obniża wskaźnik zwrotów jeansów z 38% do 31%: wystarczy widget w kasie, bez żadnego sprzętu.
€1,61M
Oszczędności / rok
Collaborative FilterRecommender
Moduł 04
Analiza zwrotów
Analiza NLP 210 000 komentarzy swobodnych ujawnia 5 prawdziwych przyczyn "nie pasuje". Z działaniami do natychmiastowego wdrożenia.
€0,81M
Oszczędności / rok
NLPTopic Modelling
Moduł 05
Planowanie kolekcji
Sieć kanibalizacji identyfikuje 400 SKU jako kandydatów do weryfikacji w rundzie asortymentowej, przy zaledwie 3% utracie przychodu, ale do 18% mniejszym overstocku.
€0,78M
Oszczędności / rok
Graph-AnalyseOptimization
Moduł 06
Optymalizacja markdownów
Agent Reinforcement Learning oblicza ścieżki cenowe osobno dla każdego SKU zamiast ryczałtowych rabatów: +400-800 punktów bazowych na marży markdown (McKinsey), pozostały zapas na koniec sezonu 21% → 15% (założenie).
€1,17M
Oszczędności / rok
RL / PPOPricing
Interaktywnie

Symulator fashion

S01-S04
Cztery symulacje, wszystkie założenia jawne
Wielkość preorderu, sezonowa marża pokrycia jako rozkład, oszczędności na zwrotach i scenariusze przecen: proszę ustawić suwaki na skalę Państwa firmy. Każdy sposób liczenia stoi pod swoją symulacją.
Otwórz wszystkie cztery symulacje →
Nasze podejście

Żadnej teorii - wyniki w tygodniach

Pracujemy z danymi, które Państwo już posiadają. Bez uzależnienia od dostawcy, bez obowiązku chmury, bez ukrytych kosztów.

📊
Państwa dane, Państwa systemy
Webshop, ERP, PLM, CRM i komentarze do zwrotów: łączymy to, co już istnieje w Państwa systemach. Żaden nowy system nie jest wymagany.
⚡
Wyniki przed doskonałością
Dostarczamy pilotowy dashboard z rzeczywistymi liczbami z Państwa danych. Żadnych 6-miesięcznych koncepcji - ROI widoczny przed inwestycją.
👗
Wiedza branżowa + data science
Rozumiemy preorder, zwroty i cykle trendów. Nasze modele rozwiązują rzeczywiste problemy branży modowej, a nie akademickie ćwiczenia.

Gotowi, by dane zaczęły pracować na Państwa korzyść?

Umów warsztat z danymi →
Dowody i źródła

Skąd pochodzą wartości branżowe

Dźwignie wyliczenia modelowego opierają się na opublikowanych badaniach i raportach wdrożeń. Każdy zewnętrzny wskaźnik wymieniony w tekście jest tu udokumentowany wraz ze źródłem.

  • McKinsey: prognozy AI redukują błędy o 20-50%; optymalizacja markdownów poprawia marżę na przecenach o 400-800 punktów bazowych.
  • BoF State of Fashion 2025: full-price sell-through już tylko ~50%.
  • IHL: ~8% utraty przychodu przez out-of-stock.
  • Fit Analytics (Mammut): -20% wskaźnika zwrotów dzięki doradztwu rozmiarowemu.
  • True Fit/M&Co: -10% wśród aktywnych użytkowników.
  • Badania zwrotów Uniwersytetu w Bambergu: ~19,51 € kosztów procesowych na zwrot; niemieckie zwroty fashion ~50%.
  • Prime AI: utrata wartości 20-40% wartości towaru.
  • Heuritech (deklaracja vendora): prognozy trendów do 24 miesięcy, 90%+, natomiast my świadomie przyjmujemy 6-9 miesięcy i 67%.
  • Norma Pareto: ~20% SKU generuje ~80% przychodu.
  • Inditex FY2024: marża brutto ~58% (kontekst initial markup).

Wskaźniki innych firm służą jako kotwice wiarygodności, ale nie są przenoszone na modelową firmę. Wszystkie kwoty EUR to wyliczenia modelowe oparte na założeniach wymienionych w disclaimerze. Data pobrania źródeł: 2026-08-14.

Uwaga dotycząca kontekstu tego portfolio

Poniższe sześć modułów ilustruje, na przykładzie fikcyjnego średniego przedsiębiorstwa modowego (jeansy, T-shirty, bluzy, koszule), jak data science i AI mogą być wdrożone wzdłuż całego łańcucha wartości, od preorderu przez rozpoznawanie trendów do optymalizacji markdownów.

Wszystkie liczby, zestawy danych i wyniki są całkowicie fikcyjne. Służą wyłącznie zilustrowaniu metodologii i rodzaju osiągalnego wpływu, bez żadnych obietnic.

W rzeczywistym projekcie wiedza dziedzinowa Państwa firmy jest czynnikiem decydującym: jak przebiega Państwa proces preorderu? Jakie dane są dostępne w Państwa PLM, ERP i webshopie? Gdzie leżą największe straty: overstock, zwroty czy pominięte trendy? Na tej podstawie opracowujemy modele dopasowane do Państwa realiów.

To portfolio pokazuje, jakie pytania data science może zadać w branży modowej. Konkretne odpowiedzi powstaną dopiero z Państwa danymi.