The paper examines current practices of online promotion in the women’s fashion industry using neural network technologies. Key digital marketing tools of fashion brands are analyzed, including personalized recommendations, content generation and virtual models, and real cases of artificial intelligence (AI) implementation in marketing communications are presented. The relevance of applying neural networks to improve the effectiveness of advertising campaigns, product visualization, and audience engagement is demonstrated. Special attention is paid to end-of-2025 trends: the widespread adoption of generative AI for creating marketing content and individualizing consumer experience. The author provides a critical analysis of the consequences of integration of neural networks — highlighting new opportunities (accelerating creative processes, hyper-personalization, cost reduction) as well as risks (replication of bias, authenticity and ethics issues). The conclusions emphasize that neural networks are becoming an indispensable tool of digital marketing in the women’s fashion segment, functioning as a «digital co-pilot» while preserving the leading role of creative professionals.
Keywords: digital marketing, fashion industry, women’s apparel, online promotion, neural networks, generative AI, personalization.
Одной из ключевых областей применения нейросетей в онлайн-маркетинге моды является гиперперсонализация потребительского опыта. Бренды женской одежды традиционно стремятся учитывать индивидуальные вкусы и тренды, и благодаря ИИ эта задача решается на новом уровне. Так, технологии машинного обучения анализируют большие данные о поведении покупателей (история просмотров, покупки, активность в соцсетях) для сегментации аудитории и таргетинга с точностью, ранее недоступной традиционными методами. Например, американский бренд Tommy Hilfiger совместно с IBM и Институтом моды FIT внедрил нейросеть для анализа данных с подиумных показов, соцсетей и собственного архива, чтобы выявлять тренды и лучше понимать запросы целевой аудитории [1, с. 30]. Результатом стало ускорение разработки новых коллекций, более точное соответствие предложения вкусам покупателей и, как следствие, более эффективные маркетинговые кампании, акцентирующие самые востребованные изделия.
Нейросети также повысили качество рекомендаций товаров и удержание клиентов через персонализированные рассылки и сервисы. Первые практические реализации включали использование алгоритмов обработки естественного языка (NLP) для продуктовых рекомендаций в email-рассылках и push-уведомлениях [1, с. 42]. Сегодня персональные стилисты на основе ИИ стали частью клиентского сервиса многих fashion-ритейлеров. Известный пример — онлайн-сервис Stitch Fix, который применяет комбинацию нейросетевых алгоритмов и экспертных стилевых советов, чтобы подбирать покупательницам комплекты одежды, максимально соответствующие их стилю и предпочтениям. Аналогичные решения появляются и на других рынках: так, испанский бренд Adolfo Domínguez разработал виртуального «персонального шопера» ADN, который по результатам стилевого теста отбирает и высылает клиенткам одежду для примерки на дом [1, с. 52]. В результате повышается лояльность и удовлетворённость покупателей, а бренды получают рост конверсии за счёт более точного попадания в запросы потребительниц.
Визуальный контент — движущая сила продвижения модных брендов, особенно в женском сегменте, где эстетика образа играет решающую роль. Генеративные нейросети (включая deep learning модели для создания изображений и текстов) открыли новые возможности для производства маркетингового контента. С их помощью бренды могут быстрее и дешевле генерировать качественные визуальные материалы — от фотографий товаров на моделях до полноценных рекламных креативов. В 2023–2025 гг. ряд модных компаний экспериментировал с AI-сгенерированными моделями и фотосессиями.
Так, крупнейший российский онлайн-ритейлер Wildberries в 2024 году запустил сервис «Виртуальная фотостудия» на базе генеративных нейросетей, позволяющий продавцам автоматически создавать фотографии одежды на виртуальных моделях [6]. Алгоритм предлагает на выбор около 20 цифровых аватаров разного типа внешности и телосложения, самостоятельно подбирает позу и фон для фото, учитывая особенности товара (материал, цвет, крой). По сути, ИИ-система берёт на себя функцию фотостудии: продавцу достаточно загрузить снимок одежды, и нейросеть сгенерирует реалистичное изображение вещи на модели.
В Wildberries отмечают, что этот инструмент позволяет значительно снизить затраты на традиционные фотосъёмки и оперативно получать качественный визуальный контент для карточек товаров. Аналогичные технологии тестируют и другие игроки: конкурент Wildberries, маркетплейс Ozon, также разработал генератор фото одежды на виртуальных моделях, а международные бренды начали сотрудничать со стартапами по созданию AI-аватаров. Примером является инициатива Levi’s, объявившей в 2023 году о партнёрстве с цифровой студией Lalaland.ai для внедрения ИИ-моделей в свой e-commerce. Levi’s планировала с помощью нейросети дополнять фотографии реальных моделей цифровыми аватарами разных телосложений, оттенков кожи и возраста, чтобы расширить представление ассортимента на сайте и повысить инклюзивность показа товаров [3].
Представители Levi’s подчёркивали, что виртуальные модели не заменят людей, а лишь дополнят их, позволяя бренду демонстрировать одежду на большем числе вариантов внешности, не неся колоссальных затрат на множество отдельных фотосессий [3]. Практика показывает, что в эпоху социальных сетей успех кампании часто зависит от количества и скорости выхода креативов — чем больше контента запускает бренд, тем выше шанс «попасть в тренды» и охватить широкую аудиторию. Нейросети способны существенно ускорить этот процесс, автоматически генерируя вариации видеороликов, баннеров, описаний и хештегов, экономя время креативной команды.
Ещё одно направление — использование моделей искусственного интеллекта в интерактивных коммуникациях с клиентами. В fashion-сегменте набирают популярность AI-стилисты, то есть чат-боты на основе больших языковых моделей, которые могут выступать в роли персонального консультанта по стилю. Такие ассистенты доступны 24/7 и отвечают на вопросы покупательниц: подбирают образ к событию, рекомендуют товары из каталога под запрос, помогают с размерами. К примеру, на рынке появляются сервисы вроде YesPlz AI Stylist или экспериментальные боты от ретейлеров, способные анализировать описание предпочтений или даже фотографии пользователя, чтобы советовать подходящую одежду [4].
В российском ритейле в 2024 г. компания Яндекс Маркет встроила в своё приложение AI-агента для шопинга, который отвечает на запросы и подбирает товары, упрощая поиск для пользователей (новость об этом появилась одновременно с волной внедрения ИИ-сервисов на маркетплейсах). Хотя конкретно женский сегмент моды не всегда выделяется в описаниях подобных технологий, очевидно, что основная аудитория таких виртуальных стилистов именно женщины, активно покупающие одежду онлайн и ценящие удобство персональных подсказок. Благодаря диалоговым нейросетям бренд может поддерживать индивидуализированный контакт с тысячами клиенток одновременно, повышая удовлетворённость сервисом и стимулируя дополнительные продажи через рекомендации.
Нейросети применяются не только для фронтальных коммуникаций, но и для бэк-энд аналитики маркетинга. Так, предиктивные модели на основе deep learning позволяют модным компаниям отслеживать возникающие тренды в социальных сетях и медиа, прогнозировать спрос на те или иные стилевые направления. Например, упомянутый кейс Tommy Hilfiger с IBM — это проактивная аналитика трендов, влияющая и на дизайн, и на маркетинговое позиционирование коллекций. Ещё один показательный случай — проект Neural Fashion AI, описанный в литературе: платформа, генерирующая фотореалистичные изображения модных луков на основе заданных дизайнов, призвана помочь компаниям оптимизировать процессы и снизить расходы на производство контента [1, с. 15].
Инструменты компьютерного зрения (convolutional neural networks) используются маркетологами для анализа пользовательского контента: так, по фотографиям из Instagram или street-style можно с помощью ИИ выявлять, какие фасоны и цвета сейчас популярны, и эти инсайты оперативно применять в рекламных креативах и закупке рекламы. Кроме того, нейросети задействуют для оптимизации рекламных кампаний, например, алгоритмы могут в реальном времени перераспределять бюджет между разными объявлениями в зависимости от отклика аудитории, подбирать наиболее кликабельные визуалы для разных сегментов пользователей и т. д. Такие возможности на стыке MarTech и AdTech уже предлагают крупные digital-платформы, и fashion-ретейлеры активно пользуются ими, стремясь получить максимум отдачи от онлайн-продвижения при ограниченных бюджетах.
Таким образом, к концу 2025 г. сложился комплексный подход к применению нейросетей в маркетинге женской моды. Он охватывает весь путь клиента — от повышения заметности бренда за счёт массированной генерации уникального контента и виртуальных инфлюенсеров до улучшения пользовательского опыта через персональные рекомендации и диалоговые сервисы, и далее до повторных продаж и лояльности через тонкую настройку коммуникаций под каждого покупателя.
Результаты обзора позволяют сделать вывод, что нейросети на текущем этапе стали для fashion-маркетинга не революционной заменой креативной деятельности, а эволюционным инструментом-ускорителем. Как отметил директор по технологиям бренда Mango, «генеративный ИИ — это расширенный интеллект, своего рода со-пилот для сотрудников» [1, с. 25]. Иными словами, нейросети берут на себя рутинные и технические задачи (анализ данных, генерацию вариантов контента, автоматизацию адаптаций), освобождая время и ресурсы для творческой работы людей. Компании женского сегмента моды, освоившие такую связку человеческого креатива и машинного интеллекта, получают конкурентные преимущества на рынке. Можно прогнозировать, что в ближайшие годы применение ИИ в коммуникациях модных брендов станет повсеместным: от разработки дизайнов до управления рекламными кампаниями. Однако решающим фактором успеха по-прежнему останется уникальность творческого замысла и эмоциональный отклик у аудитории, обеспечить которые под силу только человеку. Следовательно, оптимальной стратегией будет симбиоз: нейросети как высокотехнологичный инструмент в руках маркетологов и дизайнеров, позволяющий быстрее и тоньше донести до мира вдохновляющие идеи моды.
Литература:
- Fashion communication and Artificial Intelligence: the case of Neural Fashion AI / Díaz-Soloaga, P., Pelzer-Peinado, I.. — Текст: непосредственный // Universitas-XX1: Revista de Ciencias Sociales y Humanas. — 2024. — № 41. — С. 15–52.
- Alaina, Demopoulos Computer-generated inclusivity: fashion turns to 'diverse' AI models / Demopoulos Alaina. — Текст: электронный // The Guardian: [сайт]. — URL: https://www.theguardian.com/fashion/2023/apr/03/ai-virtual-models-fashion-brands (дата обращения: 21.11.2025).
- Vogue первым из модных журналов опубликовал рекламу с ИИ-моделью. — Текст: электронный // AdIndex: [сайт]. — URL: https://adindex.ru/news/tendencies/2025/08/6/336058 (дата обращения: 18.11.2025).
- Al fashion face-off: Can tech assistants give good styling advice?. — Текст: электронный // Vogue Business: [сайт]. — URL: https://www.vogue.com/article/ai-fashion-face-off-can-tech-assistants-give-good-styling-advice (дата обращения: 19.11.2025).
