Согласно годовому отчету за 2024 год, чистая прибыль H&M увеличилась на 33%, достигнув 11,584 млрд шведских крон (≈1,1 млрд долларов), а операционная прибыль выросла на 28%. H&M не раскрывает, какие конкретные ИИ-решения повлияли на этот рост, но компания открыто делится данными по выручке и стратегическим инициативам. Разберем, как искусственный интеллект помогает H&M оптимизировать работу и сделаем выводы о его влиянии на бизнес.
ИИ в цепочке поставок: снижение издержек и выбросов
H&M использует ИИ-платформу, которая агрегирует информацию с различных точек цепочки поставок, включая графики работы поставщиков, складские запасы и данные о продажах в магазинах и анализирует эти данные, выявляя закономерности, тренды и проблемные места. Такой подход помогает:
- снижать избыточные запасы;
- уменьшать вероятность out-of-stock (когда товара нет в наличии);
- оптимизировать транспортировку товаров.
Эти меры не только способствовали росту прибыли за счет сокращения издержек и увеличения продаж, но и помогли сократить выбросы парниковых газов в цепочке поставок на 23% по сравнению с 2019 годом. Данные факты говорят о том, что компания не просто инвестирует в устойчивость, но и делает это с помощью технологий.
Если вам требуется эффективное внедрение систем автозаказа или инструментов прогнозирования спроса, ознакомьтесь с передовыми решениями от Napoleon IT.
ИИ в онлайн-продажах: виртуальные примерочные
H&M внедряет 3D-технологии и алгоритмы машинного обучения для создания виртуальных примерочных. Клиенты могут загружать свои параметры и «примерять» одежду онлайн. Это помогает снизить количество возвратов и повысить удовлетворенность покупателей, особенно в e-commerce.
К слову, H&M — далеко не единственный ритейлер, внедривший такую технологию. Виртуальные примерочные уже используют Zalando, Prada, Warby Parker, Uniqlo и Gucci. В России первым мультибрендовым магазином, запустившим виртуальную примерку одежды, стала Lamoda.
ИИ в разработке коллекций: анализ трендов
Компания использует машинное обучение для анализа поисковых запросов, данных из соцсетей и блогов. На основе этих данных формируются решения о выпуске новых коллекций. Это позволяет H&M быстрее адаптироваться к трендам и запускать модные новинки, которые точно найдут спрос.
Стоит отметить, что выявлять новые тренды помогают не только внешние источники данных, но и сами клиенты. Отзывы покупателей часто содержат ценные инсайты о востребованных продуктах. Например, компания Lapochka, крупный производитель лимонадов, использовала ИИ-платформу «Napoleon IT Отзывы» для обработки отзывов. ИИ-инструмент помог всего за 20 минут обработать тысячи отзывов о продукции бренда и даже смог придумать новый вкус,о котором просили потребители.
«Анализ обратной связи от клиентов помогает не только оперативно узнавать о каких-то недостатках продукции, но и позволяет определить точки роста и развития для компании. С применением LLM-моделей больше не нужно вручную анализировать большое количество данных, искусственный интеллект способен проанализировать тысячи отзывов за пару часов и выдать результат для дальнейшего использования в бизнесе».Данил Зайцев, кофаундер «Napoleon IT Отзывы»
Вывод
H&M не говорит открыто о конкретном влиянии ИИ на свои финансовые показатели, но, если учитывать рост прибыли, снижение затрат и экологических издержек, можно сделать вывод — технологии работают. Искусственный интеллект уже сегодня помогает компании эффективнее управлять поставками, предсказывать тренды и улучшать клиентский опыт.
H&M — один из интересных примеров ритейлера, который интегрирует ИИ в бизнес не ради хайпа, а для реального улучшения операционной эффективности.
.png)
.png)
