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尝试了多年的虚拟试衣,是新零售的代表吗?

发表时间:2018-07-30 14:30:13

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       心情不好,“买买买”;心情好,更要开心地“买买买”。但,商场里的衣服那么多,怎么能够试的完?试一套衣服,试衣间门口排队半小时,WTF?

       这对“剁手族”来说,是***的痛——有钱,却不能愉快地花。



       一个段子,涉及的却是两方面的需求:想要买衣服和想要卖衣服。

       在去年的天猫女王节上,天猫商城掀起线上“AR试衣”的热潮,在今年却风光不再。

       或许线上的打开方式并不成熟,但线下场景来说,如何高效的“买衣服”和“卖衣服”,却可能是黑科技构建线下消费场景“新零售”模式的关键之一。

 

黑科技进军线下零售


     走进位于上海龙之梦购物中心三层,在设计师品牌店broadcast,接过店员递上来的iPad扫描陈列的服装,在现实背景下瞬间跳出了一块跟随视线移动的浏览区。左右滑动,可以挑选感兴趣的明星同款、模特视频、搭配推荐、试穿秀等介绍信息放大观看。



       这是之前逛服装店从未设想过的消费体验,虽然还是觉得有点鸡肋,但除了偶尔识别失误外,没什么大毛病。

       通过这样一套SaaS系统,把线上的、可以实时更新的图文信息放到线下,让顾客拿着终端设备进行探索,创始人刘秋阳说这是他们推出小白墙AR的目的所在。目前,他们帮合作的几家门店实现了成交额22.7%的同比增长。

       而在另一家AI公司衣脉科技,在办公室内建起了成型的demo店面,黑科技被运用得更为***。

       门头放置引流大屏,吸引用户去看,去互动,去分享。店内同时设有选款中屏、智能试衣间和智能仓库。

       试穿的***预设步骤是:现场拍一张个人正面照,两三秒内就能还原出五官。填上身高体重后,再勾选下腿粗不粗,个子高不高,屁股翘不翘,胸大不大之类的身材信息,一个近似度达到90%的数字人像跃然屏上。

       进行虚拟试穿,只需要用手机直接扫服装上的二维码,或是在选款中屏右侧点选想要试穿的服饰,通过手机扫码预约试衣间即可。

       当用户走进试衣间,试穿已经摆放好的衣服后,想要更换颜色和尺码时,仅需通过试衣间内的屏幕操作即可。

       这一种全新的购物体验。

       在陆续找了一大批用户来店测试,并做相应调整后,demo点的产品模式日趋优化。衣脉旗下服装零售门店Moda Polso,将在五一前后正式落户上海浦东的金桥国际商业广场,恰巧在***家盒马鲜生店铺的上方。

 

妥协也是一种进攻


       近几年,国内外尝试过虚拟试衣的创业公司不下百家,但能在市面上找到的,不是简单地贴个脸上去,不同身材的人在同一模型上面做拉伸,体验太差,就是每件衣服都花上一两周时间做3D建模,成本到两三千,没法规模化地商用推广。

       衣脉CEO涂征辉说,衣脉将过去几年上百家尝试过虚拟试衣技术的公司都不能实现的场景,落了地。

       其中有四大核心点:

       1、人的数字化。用一张正面照片,去还原出五官的3D模型,然后在几百万个人的数据库中去匹配这个人具体的肩宽、腰围、臀围等信息,误差在1.5公分,而一般服装的尺码精度是3到4公分一个尺码。

       2、衣服的数字化。处于边际效益考虑,没有做3D的实时AR,只有正面和背面,虽然展示效果相应地受影响,但成本瞬间降到几十。

       3、陈列的数字化。100件衣服和100条裤子能产生10000种搭配,是上衣是扎在裤子里,还是放在裤子外,褶皱感、蓬松感、垂坠感怎么较好地体现,都是需要考虑的点。

       4、行为的数字化。用户在浏览、调训、试穿、购买等一系列于衣服发生的行为,将会通过数字化的形式被记录下来。

       4年时间,数千万投入,一脚一个坑的技术累积,涂征辉眼中的衣脉已经有了足够高的护城河,“即便是巨头复制已有的路径走,至少也要两三年。”虽然虚拟试衣还无法成为用户当下是否购买的决定性因素,清醒认识到这一点的涂征辉,并不指望仅仅靠着虚拟试衣帮助用户完成购买决策,它是更多地会作为过滤器,去加速发现的流程。

 

数据成***空间


       为了加速发现,提升效率,衣脉能够基于人的数字化和衣服的数字化,给到每个用户动态的智能陈列。

       举个简单的例子,一百件衣服,一百条裤子,一百件外套,一百万种的排列组合。用机器排除掉其中98%不靠谱的组合,剩下的2%当中,通过机器进行衣服的个性化推荐。

       这背后有两个点在支撑:***,通过长时间累计与校正建立的成熟算法机制。第二,新零售的核心,数据。



       过去的一年半里,新零售、消费升级的概念一炒再炒,商家被反逼着不断在原有的模式中寻求突破点。商家要数据,但很少有人能有效地给予,这成了行业迈不过去的坎。

       即便是技术开始渗透线下零售的现在,服装门店为获取前端数据,大多会采用的方法仍是找到咨询公司,让他们派人来店门口蹲着,记录类似进来多久,看了几件衣服,买没买这样的信息,难以量化,误差也大。

       涂征辉说虚拟试衣能让这一困局得到很好的解决。

       在衣脉构建的全新消费场景中,用户看了哪些衣服,试了哪些衣服,试了多久,最终有没有转化为购买等,都能被数据化。而这些是智能推荐最重要的依据,也是后续营销、预测潮流,反哺供应链的关键所在。

       而这,也是小白墙AR***的想象空间。

       iPad的摄像头,是一个透镜,能叠加虚拟元素变成AR,但同时,它也是个数据搜集器。当用户拿着iPad扫取服装信息时,他的运动轨迹、定点停留时间、看了什么、看了多久、有没有购买等数据都被记录,这是很多的APP无法获得的。

       但刘秋阳在大谈未来的同时强调,在模式还未被市场验证的2018年,谈数据,还为时过早。毕竟阿里巴巴也做过Buy ,推出了近两年,现在所有人忘了它。

 

库存才是致命伤


       在黑科技未进军线下的2017年,或是更早,服装行业拿数据的***做法是通过从端到端的CRM、ERP系统,留存单店交易信息、库存信息,并基于此做简单营销。

       但在中国,98%以上的服装品牌都会采用加盟代理的形式,每个加盟代理门店相当于一个数据孤岛,与总部之间无法打通。造成的直接影响是货品调配困难,大量存货积压。比如美邦,2017年存货周转天数204天,存货占总资产的比重高达25.28%。

      “这足够拖垮一家服装品牌。”店 创始人龙井告诉锌财经潘越飞。从事服装相关行业近10年的他,看过不少品牌因为库存问题难以为继。

       在他看来,通过AR、AI切入线下的确能够帮助门店提升交互体验,但它只解决了一个环节的大数据化,是锦上添花而不是必选。服装门店面临的致命难题还是在各个门店库存的打通。

比如江南布衣,通过向其他门店调货,产生的销售占到它全年近30个亿销售的15%左右。

但这都是在更为隐性的背后,对于顾客来说,最直观的印象是门店服务。

       在店 构建的线下场景里,导购和会员建立一对一的服务关系,全渠道库存信息全部植入到导购手机上,促销优惠线上线下统一。

       使用了全套解决方案的六丁目女装门店,在与店 合作的一年里,让99%的到店消费者成为会员。去年双11当天,他们根据会员的画像发送定制优惠券,创造了将近150万的业绩,是全年单日***业绩的2倍多。

这是一套已被行业验证正确的打法,不新颖、但有用。

说了这么多,基于AR技术、和大数据的支持,虚拟试衣真的就能成为新零售的代表吗?


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