到2026年，本土服装品牌面临的问题已不再只是行业内部的讨论。多家知名的俄罗斯品牌已宣布关闭或面临关闭风险。许多品牌的原因相似：税负和运营成本不断上升、需求下降、物流、租赁和生产成本高昂，以及需要更快地将资金回笼以维持周转。Looksy的联合创始人兼首席技术官基里尔·佩戈夫（Kirill Pegov）介绍了哪些人工智能工具帮助服装品牌在运营成本上升和需求萎缩的情况下降低开支、提高转化率并维持盈利能力。
市场正在收缩，竞争日益加剧
2025年，服装和鞋类品类进入更理性的消费阶段，消费者减少线下门店访问频率并对新购买行为更加谨慎，而销售额在很大程度上得益于客单价的增长；据T银行数据，活跃客户的人均购买次数在三年内从16次减少至11次——购买决策变得不那么冲动，且决策路径更长。
与此同时，获客成本正在上升；据E-Promo Group数据，仅在2024年第三季度，Yandex非品牌搜索广告的单次点击成本同比上涨了44.4%；72%的品牌指出吸引新客户存在困难，而据Lamoda数据，获取一位高端客户的成本可能高达1.5万卢布。
在这种情况下，销售逻辑发生了根本性变化。仅仅将用户引导至网站是不够的——必须更快地消除他们的疑虑，更精准地展示产品价值，并在不增加流量成本的前提下提高购买转化率。
“如今，关键问题已不再是是否要引入人工智能，而是它究竟在哪些地方真正创造了商业价值：是帮助提升转化率、降低成本，还是加速新产品推向市场。”Commeta 首席执行官阿纳斯塔西娅·纳扎罗娃表示。
无需拍摄和撰稿人的内容
内容生产是最容易理解的节省成本领域之一。过去，为网站、电商平台、社交媒体和电子邮件通讯撰写商品描述是四项不同的任务。如今，通过精心设计的提示词（prompt），只需几分钟即可解决这些问题。大型电商平台已开始利用语言模型自动生成商品卡片：描述、标题、属性和图片均由系统生成，无需人工编辑介入，从而加快商品上架速度并保持沟通语调的一致性。
据Fashion Factory School数据，俄罗斯68%的时尚公司已利用人工智能生成内容，52%的公司报告称拍摄成本有所降低；修图、背景生成以及为不同格式适配视觉素材等部分任务正借助生成式工具以更快速、更低廉的方式完成；Outsaida男装品牌创始人叶夫根尼·杜贾金表示，对于新兴品牌而言，传统制作流程往往难以负担：随着人工智能的出现，即使是小众品牌也能无需传统拍摄即可创作出专业级别的视觉内容，且受众对这些内容与经典内容的接受度相当。
Commeta的评估显示，品牌在制作照片内容方面平均可节省约40%的成本。过去，每一季新系列都需要单独拍摄，而现在部分视觉素材已借助生成式模型创建。过去需要数周才能完成的100个SKU的上线，如今凭借AI生成和模板化流程，仅需几天即可完成。”Commeta管理董事阿纳斯塔西娅·纳扎罗娃表示。
顾客犹豫不决，转身离开
据Baymard Institute数据，约70%的用户在未完成购买前离开购物车；这一数字背后是一连串的内部疑虑，尤其在服装领域尤为典型：顾客无法触摸面料，不确定衣物上身效果，也不确定尺码是否合适；他们打开商品页面，查看图片，将商品加入购物车——然后推迟做出购买决定。
这正是市场平台相较于品牌自有网站的结构优势之一。在Wildberries、Ozon和Lamoda上，买家可以看到数百条带图评价，了解物流流程，知晓退换货条件，并对整个购买流程产生信任。对于小型品牌而言，入驻市场平台并非总是可行或划算：佣金、平台内竞争以及失去与买家的直接联系，使得这一渠道成本过高。因此问题在于：如何让自己的网站足够有说服力，从而避免买家流失。
决策点的人工智能
AI工具在商品已选定但购买尚未完成时发挥最大作用。此时，消费者往往会产生最后的犹豫，而这通常会导致订单流失。
AI助手实时完成这些操作：回答关于尺码的问题，展示尺寸表，调取具有相似参数的买家评价，确认配送条件或提醒使用优惠券。俄罗斯大型电商平台已朝这一方向迈进——将此类提示直接嵌入商品详情页，避免用户离开购买界面。“Yandex”推出了基于神经网络“Alisa AI”的低价格代理：用户委托其寻找优惠方案，该代理会检查从电商平台到本地网站的所有渠道，并在聊天窗口中直接显示相关选项。
据麦肯锡估计，到2030年，通过此类代理模式进行的全球销售额可能达到3至5万亿美元。MTS分析师预测，届时高达90%的数字操作将通过AI代理完成。对品牌而言，这意味着未来的消费者将不再直接与网站互动，而是通过数字中介进行交互——那些已经擅长运用个性化和数据的企业将占据优势地位。
虚拟试穿采用类似的逻辑，但解决了最关键的疑虑——这件衣服在特定人身上的实际效果。买家上传照片后，可以在下单前看到自己穿上所选衣物的样子。
"当我们决定引入虚拟试衣间时，我们希望为客户提供有趣的服务，并为他们再次访问我们的网站提供理由。对我们来说，重要的是让他们在购物和试穿时感受到情感体验，就像在实体店中一样。当顾客能够在下单前看到自己穿上衣服的效果时，他们会感到更加自信，决策也会更加从容。" Glenfield电子商务总监米哈伊尔·卡尔塔绍夫表示。
额外效果是退货率降低。俄罗斯的“逆向消费”规模估计约为1万亿卢布，而每件商品的逆向物流成本在300至1500卢布之间。当买家提前看到商品穿在自己身上的效果时，他们因选择失误而退货的情况会减少。
个性化作为销售驱动力
到2025年底，俄罗斯时尚零售中线上渠道的份额已达到60%，但购买的商品数量却下降了6.5%——消费者变得更加挑剔。在这样的环境下，品牌的任务不仅是展示商品，更要在合适的时机向合适的人提供合适的方案。
大型平台已从个性化中获得了可衡量的成果。在Ozon，算法每秒分析约5000万件相关商品——综合考虑价格、评分、折扣和购买历史。得益于个性化推荐的加强，推荐带来的销售额占比在过去一年增长了60%，从占平台总销售额的7%上升至11%。在Avito，约40%的交易是在用户与推荐内容互动后完成的；其算法每天处理多达500亿次行为事件。对于通过自有网站销售时尚品牌而言，逻辑相同：向考虑了用户历史和网站行为的买家展示相关商品，能显著提高转化率。
支持自动化
随着订单数量的增长，客服团队的工作压力也随之增加。目前，部分工作可由AI助手承担：它们负责回答关于面料成分、尺码、配送时间及退换货政策等常见问题，使员工能够将精力集中在处理更复杂和非常规的咨询上。
俄罗斯电子商务品牌 Happywear 引入人工智能处理每月 18 万条用户评价：模型可识别消息情感倾向，生成个性化回复，并将关键反馈传递至质量部门。实施后，运营成本降低了 55%。在 12 Storeez，生成式 AI 每天实时分析数千条评价：当多位买家反映同一商品问题时，团队会立即获知。结果，人工处理评价的需求几乎被完全消除。
基于数据的商品组合
业务规模的扩张往往伴随着成本的增加——包括佣金、获客成本、物流和退货费用。市场增速快于大多数参与者的盈利能力。在这种环境下，选品失误不再仅仅是滞销库存，而是意味着资金被占用、被迫降价促销以及对品牌定位的打击。
AI分析有助于更精准地处理数据：识别真正畅销的款式，理解退货模式，并在产品发布前预测需求。据麦肯锡评估，大语言模型（LLM）的应用可为全球零售业带来2400亿至3900亿美元的新增价值，使平均利润率提升1.2%至1.9%。在小批量、预售和柔性生产模式下，当背后支撑的不是个人的直觉，而是涵盖整个漏斗的数据——包括用户浏览、试穿、加入购物车及最终购买的行为数据时，这些策略的效果会显著提升。
技术作为工作条件
几年前，人工智能工具还被视为主要流程之上的实验性层。如今，对于时尚市场而言，这已不再是创新问题。据Fashion Factory School数据，75%的俄罗斯时尚企业代表认为人工智能具有战略重要性，44%的企业将其作为业务发展的基础。
“与此同时，人工智能并未取代专家——他们的角色正在发生变化：花在例行操作上的时间减少，花在质量控制和品牌发展上的时间增加。目前还无法完全实现战略管理的自动化：设定目标、评估结果以及理解市场定位仍然需要人类的参与。”Commeta首席执行官阿纳斯塔西娅·纳扎罗娃指出。
获得竞争优势的并非那些仅仅部署神经网络来生成文本的品牌，而是成功将技术融入关键业务流程的品牌——从内容创作到品类管理，再到决策点处的客户互动。