Coba Bikin Model Machine Learning Sendiri dan Nyaris Menyerah
Waktu pertama kali saya memutuskan membuat model machine learning untuk memprediksi trend fashion wanita, saya penuh optimisme. Ide terdengar keren: ambil data Instagram, toko online, dan runway report — lalu biarkan model yang “menangkap” apa yang akan laku. Nyaris menyerah? Hampir. Kenapa? Karena realita bisnis fashion jauh lebih rumit daripada grafik loss yang rapi di notebook.
Kenapa Saya Mau Bikin Model Sendiri?
Tujuan awalnya jelas: bantu tim merchandising memilih koleksi yang relevan, kurangi overstock, dan tingkatkan konversi. Saya sudah bekerja bersama beberapa butik dan e-commerce; mereka punya insting kuat tapi skalanya terbatas. Machine learning menjanjikan objektivitas dan skalabilitas. Dari pengalaman saya, kombinasi antara intuition buyer dan output model berbasis data bisa memberikan hasil terbaik. Salah satu proyek awal saya bahkan menghasilkan peningkatan CTR dua digit pada fase uji A/B — bukan karena model sempurna, tapi karena model membantu menyaring opsi yang relevan.
Langkah yang Saya Ambil — dan Mistake yang Terjadi
Langkahnya tampak sederhana: kumpulkan data (foto produk, deskripsi, tags, engagement), preprocessing, buat model, lalu deploy. Nyatanya, masalah muncul sejak tahap data. Saya mengandalkan scraping Instagram dan katalog toko, tanpa cukup memikirkan bias sampel. Hasilnya, model “menyukai” outfit influencer tertentu karena data mereka overrepresented, sementara trend lokal atau mikro-segment terabaikan. Lesson learned: data representativeness itu bukan jargon — itu penentu apakah model akan berguna di pasar nyata.
Saat membangun model gambar, saya menguji transfer learning dari ResNet dan MobileNet. Model mengenali siluet dan warna dengan baik, tapi gagal memahami konteks: apakah item itu dress casual untuk jalan-jalan atau dress formal untuk acara kantor? Labeling multi-dimensi (occasion, season, fabric) ternyata krusial. Saya merekrut dua stylist berpengalaman untuk memberi label ulang 5.000 sampel — proses yang memakan waktu tapi meningkatkan kualitas prediksi konteks secara signifikan.
Pelajaran Teknis untuk Mengidentifikasi Trend Fashion Wanita
Dari sisi teknis ada beberapa praktik yang saya anggap non-negotiable sekarang. Pertama, jangan hanya andalkan akurasi; gunakan metrik segmented seperti precision per kategori dan recall pada niche rendah-volume. Kedua, gunakan time-series features untuk menangkap seasonality—fashion itu musiman. Ketiga, model harus dilatih untuk menangani concept drift: trend berubah cepat. Solusi praktis? Pipeline retraining terjadwal dan alert ketika performa turun di subset penting.
Saya juga belajar pentingnya feature engineering yang sederhana namun efektif: kombinasi color histograms + text embeddings dari deskripsi produk + engagement features (suka, komen, share). Untuk teks, saya lebih suka fine-tuning model bahasa ringan ketimbang menggunakan embedding pra-latih mentah: hasilnya lebih “paham” istilah fashion lokal seperti “kebaya modern” atau “athleisure chic”.
Aplikasi Praktis: Dari Dataset ke Koleksi yang Laris
Di tahap implementasi saya bekerja sama dengan tim merchandising untuk menerjemahkan output model menjadi keputusan nyata: ordering, pricing, highlight di homepage. Tips praktis: gunakan model sebagai filter, bukan pembuang keputusan. Contoh konkret: model memprediksi naiknya permintaan untuk warna terracotta di segmen 25-35 tahun. Tim membeli stok lebih moderat, memprioritaskan fast-sellers, dan menyusun editorial shoot kecil—hasilnya stok habis lebih cepat dibanding koleksi lain.
Saya juga sering merekomendasikan toko online untuk menampilkan kurasi berbasis model pada landing page. Ini bukan sekadar rekomendasi otomatis; perlu kombinasi kurasi manusia untuk menjaga brand voice. Untuk referensi style dan inspirasi kurasi, sumber seperti storelamode bisa sangat membantu — mereka punya sense curated items yang sesuai dengan insight model, sehingga kolaborasi manusia-mesin terasa natural.
Penutup: Membuat model machine learning untuk trend fashion wanita bukan jalan pintas. Ia menuntut investasi pada data, labeler yang paham konteks, pengujian real-world, dan integrasi yang matang ke proses bisnis. Saya nyaris menyerah bukan karena tekniknya tidak bekerja, tapi karena awalnya saya mengira teknologi akan menggantikan pemahaman manusia. Kebenarannya: teknologi memperkuat pemahaman itu. Kalau Anda berencana memulai, siapkan waktu untuk memperbaiki data, pelibatan ahli fashion, dan siklus iterasi yang konsekuen — hasilnya memuaskan, dan sangat aplikatif di dunia ritel yang cepat berubah.