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国际商报:新零售裂变催生服饰业态新创意
【发布日期:2018-07-09 11:30】 【浏览次数:-次】

  7月7日,香港理工大学校区,时尚品牌GUESS启幕了一家新门店。从外部看,这家门店与品牌服装店并无二致:简约的店面设计、当季新品整齐悬挂展示、试衣间宽敞舒适,但这不只是一家传统意义上的新门店,其井然有序的表象下蕴含着截然不同的消费体验。

  拿衣服比身是不少消费者在服饰店都会有的行为,但看着试衣镜中的自己,很多人还会有这样的思绪在脑中旋转:家里有哪些衣服可以与之相配或者还要买哪些服饰穿搭。这种影响买买买的“小烦恼”在这家新店里绝难滋生,一切要从店里6面“有魔力”的试衣镜说起。

  不仅能告诉试装者相关服饰资讯,还能推荐相关搭配方案;消费者点点屏幕选好尺码型号就可以两手空空去试衣间,相关服饰已挂在试衣间等着被试穿;在试穿过程中换号换色也不用再走进走出,点击试衣镜就能给店员发出取货指令……“魔镜”的伫立让这家GUESS新店的消费体验更智慧与便捷,其背后则是互联网大玩家对新零售的又一创新之举。以上种种也让这家店成为全球首家人工智能服饰店。

  服饰消费未来已来

  作为“衣食住行”四大生活场景之一的服饰业,其产业规模高达3万亿元,但无论是对消费者还是对品牌商而言,仍存在不少消费弊端与运营瓶颈。在系统数字化已有诸多尝试的GUESS此番携手新零售领军者阿里巴巴打造的这间冠名为FashionAI的概念店意在让科技打破时尚业的壁垒,描绘一幅未来服饰消费的新图景。

  阿里巴巴集团副总裁庄卓然表示,阿里巴巴一直关注服饰方面的发展,去年“双十一”的服饰销量占比逾30%,这次阿里与GUESS合作的亮点在于如何让机器识别衣服,不仅单品推荐,而是用AI进行时尚搭配推荐。同时,利用阿里巴巴线上算法与线下硬件连结,让零售业减少有限空间的重复陈列,以提供无限商品。“在镜屏上,我去年买的蓝色牛仔裤居然跟店里的高跟鞋搭配了起来。”在店内使用“魔镜”试穿的一位消费者表示。她在进入FashionAI概念店时通过人脸扫描,绑定了淘宝ID等身份信息,在此后的购物过程中,在镜屏上获得了极具个性化的服务,曾经购买过的衣服、鞋子、配饰似乎都“活”了起来。

  国际商报记者从FashionAI概念店方面获悉,FashionAI是阿里巴巴自2011年开始研究的一套面向服饰消费场景的技术产品体系,通过强大的算法、数据、交互等能力,FashionAI把目前女装领域内的知识架构做了系统性学习,能辨别、搭配不同款式、不同设计元素的服饰单品,并将这些数据与消费者的个性化数据打通,让概念店实现了人屏联动及货屏联动。

  这一转变带来的效能提升已被预见。从消费者角度来说,此前并不是每一个消费者都会得到售货员的个性化搭配服务,但通过镜屏,消费者可以自行进行时尚穿搭;从商家角度来说,通过数据的打通,商家能更清楚洞察到哪些款式的衣服有着极高试穿率,却很少有人购买;抑或是哪些商品的带货能力最强,能联动其他商品一起售卖。

  穿搭方法论之外

  虽然不断有人质疑,冰冷的算法是否可以理解时尚?但事实上,尽管时尚看起来庞杂且主观,但当算法不断“庖丁解牛”,可以清晰找到服饰认知体系的框架。FashionAI就是这样,它把抽像的美学变为可重复的方法论,然后再重新建构,进而理解时尚穿搭之道,理解流行风向。

  据介绍,过去一年,FashionAI学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭,通过机器学习与图像识别技术,它把复杂的时尚元素、时尚流派进行了拆解、分类、学习。以袖口部位为例,FashionAI共计拆出了袖形、袖口、袖肩、设计手法等4个维度、24个设计标签,时尚潮人脱口而出的灯笼袖、泡泡袖、喇叭袖、蛋糕袖、冷肩袖……都已经成为阿里巴巴工程师们“如数家珍”的标签。

  所以,GUESS新店展示的服饰消费新图景只是冰山一角。通过FashionAI不断积累对时尚的理解、辨别庞杂的时尚元素、学习层出不穷的穿搭方式,阿里巴巴新零售在服饰领域的裂变,将有这样的未来:用户的“衣橱衣柜”不仅是线下的,还可以是线上的,是数据化的,线上线下互为打通。消费者不但可以通过FashionAI获得更高效的服装搭配、购买建议,找到心仪的商品,制造商、零售商也会更加了解用户行为、偏好,让“试穿率”“购买率”这些只可意会的数字变成有效运营的指导。

  此外,连接亿万消费者,唤醒衣柜沉默数据,推动服饰商根据消费者需求改进生产制造方式也是FashionAI在时尚领域的“野心”。就唤醒消费者衣柜的沉默数据而言,阿里巴巴相关业务负责人表示:“大多数消费者都没有让他们购买的衣服发挥最大价值,很多是买了就丢在一边了,未来我们希望通过唤醒消费者的购买记录,帮助他们更好地进行搭配,制定更好的购买决策。”

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