Rzućmy się od razu na głęboką wodę. Jak dokładnie zbierane są dane dotyczące ryzyka związanego z poszczególnymi tkaninami?
Magda Bornos-Paciorek: Na samym początku chciałabym podkreślić, że cały proces produkcji odzieży zaczyna się od samego źródła włókien oraz ich przetwarzania. Dlatego opracowaliśmy specjalne bezpłatne narzędzie pomagające badać pochodzenie włókien. Narzędzie to nazywa się Material Impact Explorer. Dane gromadzone za jego pomocą pochodzą z informacji pochodzących z Google Earth Engine oraz z danych zewnętrznych, m.in. z Banku Światowego albo od Światowej Organizacji Zdrowia. W sumie korzystamy ze skwantyfikowanych danych z Google Earth Engine oraz informacji dostarczonych przez samych producentów. Firmy podają informacje o rodzaju używanych materiałów, certyfikatach, ilości wykorzystanego włókna czy kraju pochodzenia tkanin. Nie uwzględniamy jedynie objętości produkcji, aby ocena była fair zarówno dla małych, jak i dużych firm.
Cała ta metodologia została sprawdzona przez zewnętrznych partnerów, z których najważniejszym jest Textile Exchange, partner wdrożeniowy tego rozwiązania, a także Uniwersytet w Kolumbii, Uniwersytet Leeds i WWF, czyli pozarządowa organizacja działająca na rzecz ochrony ginących gatunków zwierząt oraz cennych przyrodniczo miejsc na świecie. Oczywiście zaangażowana jest też Europejska Rada Klimatyczna, Międzynarodowa Unia Ochrony Przyrody i inne podmioty.
To które marki już wzięły udział w testach? Wiem, że Stella McCartney była jedną z nich, ale czy są jeszcze inne, które chciałabyś wymienić?
Oczywiście, Stella McCartney to ikona zrównoważonej mody, która podnosi tę kwestię na poziom couture. Ona była jedną z pierwszych marek zaangażowanych w projekt. Co jest fajne to fakt, że w sumie ten projekt to oddolny projekt pracowników. Nie został narzucony z góry i nie musieliśmy go wdrażać, lecz opiera się na pojawiających się i zauważonych potrzebach po stronie klienta, który daje znać, że chce kultywować zdrową etykę biznesu.
Wracając do pytania, w program ambasadorski zaangażowały się też marki takie jak Adidas, Albert, H&M Group oraz VF Corporation, właściciel marek takich jak Vans, Timberland czy Supreme. Marki czasem podejmują ryzyko, angażując się w ten proces z otwartymi umysłami i sercami, bo naprawdę nigdy nie wiadomo, jakie wyniki finalnie osiągną. Moje osobiste marzenie to zobaczyć polskie marki w tym projekcie. Niektóre już się zarejestrowały, ale nie mogę tego jeszcze ujawnić. Świetnie byłoby, gdyby okazało się, że to nasze rodzime marki osiągną dobre wyniki, ale jeszcze lepiej, gdyby marka z kiepskimi wynikami zechciała dokonać zmian i zobowiązać się do zarządzania biznesem w etyczny sposób.
Czy jakimś markom udało się już zmniejszyć wskaźniki ryzyka?
Te marki ambasadorskie to duże konglomeraty, które i tak muszą nad tym pracować chociażby ze względu na ustawodawstwo. Istnieje też wiele innych wskaźników oceny wpływu na środowisko, m.in. ten, który co roku przygotowuje Business of Fashion, więc to nie jest ich jedyny punkt odniesienia.
Czy to narzędzie będzie dostępne również dla mniejszych, lokalnych marek, a nie tylko dla dużych graczy, takich jak H&M?
Tak, to narzędzie jest otwarte dla każdego producenta, niezależnie od skali działalności czy lokalizacji. To naprawdę demokratyczne podejście, pozwalające każdemu zainteresowanemu ocenić wpływ swojej produkcji na środowisko.
"Odpowiedzialność powinna leżeć po stronie producenta, a nie finalnego konsumenta"
Macie już plany na dodanie nowych funkcji?
Projekt Material Impact Explorer nadal się rozwija. Skupiamy się obecnie na pięciu głównych aspektach: wpływie na jakość powietrza, zalesianiu, różnorodności biologicznej, klimacie oraz jakości wody. Rozważamy także dodanie innych elementów, takich jak wpływ na stan gleby i chemikalia wykorzystywane w produkcji. Moim osobistym marzeniem jest uwzględnienie wpływu na społeczności, zwłaszcza jeśli chodzi o pracę dzieci. PIP zaraportował, że co 6 dziecko na świecie pracuje, mówimy tu o dzieciach do 14 lat roku życia – połowa z nich pochodzi z Azji. Wiele fabryk za zatrudnienie nieletniego, w zależności od prawa lokalnego, jest karana skandalicznie nisko, dlatego bardzo ważne jest, aby dodać to do narzędzia w kolejnym etapie.
W jaki sposób narzędzia Google, takie jak sztuczna inteligencja, mogą przyczynić się do ograniczenia nadprodukcji? Czy sztuczna inteligencja może pomóc w oszacowaniu zapotrzebowania w magazynach lub przewidywaniu trendów zakupowych klientów?
Odpowiedzialność powinna leżeć po stronie producenta, a nie finalnego konsumenta. Wyobraź sobie, że robisz zakupy i teraz musisz poświęcić więcej czasu na analizę w celu zrozumienia, gdzie i jakie ubrania są produkowane – czy nie są to ubrania wykonane przez dzieci lub produkowane w warunkach, które nie odpowiadają etycznym standardom itp. W dzisiejszym zabieganym świecie taki dodatkowy research to prawdziwe wyzwanie.
Zakupy ubraniowe są wystarczająco skomplikowane… Gdybym miała włożyć w to dodatkową pracę związaną z wyszukiwaniem tych wszystkich informacji, byłabym totalnie przytłoczona.
Dokładnie, dlatego ważne jest to, że klienci mają swoje wartości i wybierają ubrania zgodnie z nimi. Branża mody jest jedną z najczęściej wyszukiwanych kategorii. Marki i producenci mają dostęp do wiedzy dotyczącej preferencji swoich klientów i mogą lepiej ich poznać. Badania pokazują, że konsumentów interesują różne wartości, nie tylko cena, ale także rodzaj materiałów czy informacje o producencie. Użytkownicy są coraz bardziej świadomi tego, co kupują, a producenci starają się lepiej ich zrozumieć.
Jednak narzędzia Google, szczególnie funkcje wyszukiwarki, pozostają świetnym źródłem informacji. Możemy zobaczyć certyfikaty firm i dowiedzieć się, na co warto zwracać uwagę. Możemy śledzić pochodzenie metek, porównywać je z oznaczeniami z krajów, gdzie problemy społeczne są bardziej widoczne. Możemy dowiedzieć się więcej o producentach i ich zaangażowaniu społecznym. Wszystko to pomaga nam w podejmowaniu świadomych decyzji. Sztuczna inteligencja może nawet doradzić, na co zwrócić uwagę podczas zakupów, na przykład gdy szukamy ubrań z organicznej bawełny.
"W przyszłości rozwinięcie natural language model w kontekście sztucznej inteligencji może umożliwić nam rozmawianie z naszymi urządzeniami"
Czyli AI może być trochę jak personal shopper?
Jak najbardziej. Wyobrażam sobie, że w przyszłości rozwinięcie natural language model w kontekście sztucznej inteligencji może umożliwić nam rozmawianie z naszymi urządzeniami. Będziesz mogła mówić, z czego ma być stworzone Twoje wymarzone ubranie, o jakiej kolorystyce, z jakich materiałów, jakie lubisz długości. To oczywiście kwestia przyszłości, ale taki interfejs może się pojawić. Niemniej ważne jest, aby użytkownicy nie ograniczali się tylko do jednego źródła informacji, takiego jak czat ze sztuczną inteligencją. Warto korzystać z wielu źródeł, aby móc porównać informacje i podejmować bardziej świadome decyzje. Narzędzia takie jak Virtual Try On, Material Impact Explorer czy scoringi pomagają w tym procesie.
Mogłabyś powiedzieć coś więcej o Virtual Try On?
Według badań, które przeprowadziliśmy z Google w USA, 42% osób robiących zakupy nie utożsamia się z zdjęciami modelek i uważa, że te rzeczy nie odzwierciedlają tego, jak będą wyglądały na nich. Obraz ich i modelki nie jest spójny.
Doświadczyłam tego ostatnio, kiedy próbowałam robić zakupy online. Modelki na stronie były jak długonogie gazele, a to nijak się miało do mojej sylwetki. Ciężko jest w ten sposób przewidzieć, jak coś będzie leżało, żeby uniknąć kupowania w nadmiarze i dokładania się śladu węglowego zwracając te ubrania.
Dokładnie, aż 59% osób jest rozczarowanych tym, co otrzymują. To prowadzi do zwrotów i zwiększonego śladu węglowego, szczególnie jeśli korzystamy z kurierów. Wyobraź sobie, że szukasz sukienki z organicznej bawełny, ale nie jesteś pewna, jak będzie na Tobie leżała. Dzięki Virtual Try On możesz zobaczyć, jak sukienka prezentuje się na 40 różnych sylwetkach, co może pomóc uniknąć niepotrzebnych zwrotów. Pierwsze marki, które wdrożyły to narzędzie, to m.in. Anthropology, H&M i Everlane. Na razie jest dostępne tylko w Stanach Zjednoczonych, ale mam nadzieję, że wkrótce dotrze także do nas.
To na pewno ułatwiłoby proces zakupów przez Internet. A czy istnieją inne sposoby, w jakie technologia może wpłynąć na bardziej zrównoważoną modę?
Oczywiście. Narzędzia takie jak Google Trends pozwalają na przykład zrozumieć preferencje klientów i dostosować asortyment. Trends pozwala markom przeanalizować dane dla dowolnej kategorii, założyć „okulary użytkownika”, lepiej zrozumieć jego potrzeby i to, czego szuka. Możemy dowiedzieć się, jakie kolory są najpopularniejsze w różnych miesiącach. Jestem ciekawa, czy zgadniesz, jakie kolory Polacy i Polki wybierają najczęściej.
Strzelałabym, że odcienie nude, granatowy i czarny.
Zgadłaś dwa. My jesteśmy bardzo klasyczni, bo najczęściej wybieramy czarny, biały i beżowy. Zatem projektując odzież dla swojej marki, muszę się skupić na tych kolorach – więc może zamiast produkować czerwoną sukienkę, zdecyduję się na białą, zmniejszając przy tym zwroty i ślad węglowy. Co ciekawe, latem w Polsce wybieramy kolor złoty, a w okresie świątecznym i sylwestrowym - srebrny. Warto wziąć pod uwagę również takie aspekty, żeby dopasować towar pod oczekiwania klienta.
Kolejnym takim narzędziem jest Google Merchant Center – można powiedzieć, że to domek dla naszych produktów. Mogę w nim porównać mój asortyment z propozycją konkurencji i sprawdzić półki cenowe. Z kolei analiza danych z Google Analytics pozwala lepiej zrozumieć, kto jest naszym klientem, czego szuka, co powinienem mieć jako producent w magazynie w większych ilościach, a czego niekoniecznie, żeby uniknąć generowania strat. Nie mogę też nie wspomnieć o chmurze obliczeniowej; Google Cloud pozwala zoptymalizować różne procesy, np. logistykę, co prowadzi do realnych oszczędności.
Tego jest bardzo dużo, ale myślę, że producenci naprawdę powinni słuchać swoich klientów: czego potrzebują, jak się zmieniają, jakie są ich preferencje, jakie mają wartości. To już jest połowa sukcesu.
