好买衣联合创始人兼CEO黄仲生:虚拟试衣正全面改善零售体验丨WISE·2017

2017-12-13 零售老板内参APP 36氪 36氪


虚拟试衣不仅在电商渠道意义重大,在线下也有很大的价值。




12月12日,由36氪《零售老板内参》主办的2017 WISE新零售峰会在北京国际会议中心隆重举行,15位零售业界顶级大咖,1000多名零售行业精英齐聚一堂,围绕“新零售时代的融合进化”展开丰富多样的主题演讲、圆桌对话,复盘新零售元年的商业变革,深入探讨新零售未来发展趋势和进化之路。

在2017 WISE新零售峰会上,好买衣联合创始人兼CEO黄仲生发表了主题为《虚拟试衣+人工智能打造服装全渠道新零售》的精彩演讲。黄仲生表示,过去很长一段时间,用户购买衣服的体验非常糟糕。线下场景里,需要经过大量的试穿才能做出判断。线上则直到收到衣服才发现不合适并最终无奈退回去。黄仲生认为,突破这种不好体验的一个做法是,在试穿之前就让消费者进行虚拟试衣。

好买衣联合创始人兼CEO黄仲生

黄仲生在演讲中谈到,他们跟很多服装品牌商交流发现,虚拟试衣不仅在电商渠道意义重大,在线下也有很大的价值。在这个过程中,有两个痛点非常明显:第一,用户进店环节,衣服摆在货架上,店里300多件衣服用户不可能一件件试穿。第二,用户在传统服装购物中,离店之后用户就消失了,可能两三个月以后才再次到店里。而通过虚拟建模的方式,则几乎可以完全镜像化创造自己的身材、脸型及发型,用户可以很方便快速地选择适合自己的款式以及搭配策略。

“在虚拟试衣过程当中,我们可以帮助零售的是什么?第一,实现线下的体验升级。在这个过程中,我们把用户数据沉淀下来;第二,通过丰富的线上渠道,品牌可以利用这些数据,实现品牌持续24小时跟用户进行很好的互动。”黄仲生表示,在持续产生互动的时候,会产生一些新信息,把这些沉淀为用户的数据,这也是非常重要的资产。通过线上把这些留存下来,优化服务及持续变现,实现更大的价值。

以下为黄仲生演讲实录,《零售老板内参》APP(微信ID:lslb168)编辑整理:

黄仲生:各位下午好,我们前面有一个展台,有一个智能试衣镜,大家可以去看一下。我们做虚拟试衣,初心是帮助女生找到最好看的衣服。我们发现了一个很有意思的现象,就是女生买衣服这件事情上,衣服不是标品,用户买回去可能穿到身上并不好看,这并不是说衣服不好看,也不是用户不好看,而是这件衣服不适合这个用户。每个人有不同的样貌和身材,她需要通过大量的试穿,四五件不太合适,终于有一件才合适。还有在线上场景,线上你更加是蒙着买,你付了钱,衣服已经寄出了,直到收到衣服不合适才退回去。这么不友好的购物方式有没有办法做一个突破呢,是否可以做到一个很好的效果?于是我们就做了这个虚拟试衣。

新零售的爆发,让我们有了一些新的思考,我们跟很多服装品牌交流的时候,发现虚拟试衣不仅在电商,在线下也有很大的价值。线下有两个痛点非常剧烈,第一用户进店,衣服摆在货架上,拿出来比一比,好不好看不知道,怎么搭配也不知道,配什么鞋裤子衣服不知道,不知道怎么穿又挂回去。店里300多件衣服你知道哪件最好看吗,不知道,怎么办,用户不可能一件件试穿,这就是很大的痛点。

还有一个问题,在传统服装购物中,离店之后用户就失去联络了,可能两三个月以后才到店里,品牌如何解决呢?

用传统方式做虚拟试衣的公司很多,建模的方法是根据衣服的几个面计算出来,通常算出来的效果是不美观的,用户看的时候觉得不好看。第二点,如果衣服上来一个立体花,来一个蕾丝,建模需要很长的时间,这样无法满足商用化的需求。

我们就做了一个技术突破。我们先看看是什么效果,上面是三个用户,有一个是用户真人拍照的,还有一个是虚拟建模建出来的,你可以看出来哪个是真人哪个是建模吗?我们虚拟建模的效果,几乎是完全镜像化地模拟出自己的身材,脸和发型,每件衣服都有天然的美感。

我们是怎么做到这一点呢?

第一,你需要获得用户的身材,我们有亚洲最大的女性身材数据库,通过AI的方式目前已经实现用户只需输入身高和体重,我们就可以估算出跟她实际非常相似的身材模型。第二,用户关心的不仅是衣服跟我的身材搭不搭,还有我的动作以及我的脸是不是跟这件衣服很搭。于是我们把真实人脸三维建模出来,这样用户可以调整自己的脸形和发型,看到非常自然的自己。有了自己的模型,但是衣服怎么穿在我身上呢?所以我们找到一个身材跟你一模一样的人让她穿上,我们做了一个柔性人型机器人,这是物理的实物模型,它可以变成各种各样不同的体型,我们把衣服给机器人穿上,来模拟不同体型穿同一件衣服的不同效果。经过这一系列的技术突破,每个不同身材、不同肤色样貌的用户,都可以呈现出来,并且找到最合适的搭配。

这是我们做的智能试衣镜的产品,大家可以体验一下。用户在这上面看到有非常好看的衣服,一点就穿上了。在更多的试穿当中发现你穿哪个好看,这是我们可以做到的。另外,关于服装搭配,我们研发了自由搭功能,任意上装和下装,以及鞋子、包都可以自由组合搭配,用户搭配一下就可以知道跟家里的衣服怎么配了。虚拟试衣是不是只是一个试穿工具呢?其实我们看到用户在虚拟试衣过程中,她喜欢哪一件我是有数据的,我们可以快速的地把相似的风格,相似的衣服都找出来。

除了风格类似推荐,我们通过训练机器学习资深服装搭配师的造型经验、最新的流行趋势以及大量用户身材样貌数据,可以为每一位用户个性化推荐最合适她的衣服。大家看这个用户是梨型身材,她穿白色的T恤、紧身牛仔裤这个款式不太合适,但是穿白色背心和阔腿裤就可以有效改善她的身材特点,使用户穿着更漂亮,这是我们给用户最大的价值。

线下的零售店还有什么变化呢?以前用户进店的时候,用户把衣服拿起来比对下又放回去了,但是我们做了一个产品,用户过去屏幕上形象就出来了,看到自己穿着各种衣服的样子,如果觉得哪件好看可以拿着衣服实际再试穿感受下,然后购买。

另外,当有这么一面可以帮助用户发现款式的智能试衣镜时,品牌店铺里就可以利用有限的面积对衣服进行更好地展示,而将库存全部移入仓库。当用户在屏幕上挑好款之后,可能走进试衣间,这件衣服就已经放在了试衣间里,这样可以让用户得到更快的反馈。

现在我们说用户离店后会发生的一些改变,我们可以做什么。当用户在智能试衣镜上创建形象试穿后,可以直接扫描试衣镜上提供的二维码,就可以关注品牌的线上试衣间,回家后也可以试穿。品牌也可以留存这个用户,这个用户长什么样,什么身材,什么面容特征,这些信息全部都有了。更关键的是你要了解用户喜欢什么,比如喜欢淑女风,或者喜欢白色的衣服。我们根据用户画像和用户试穿行为,可以给每个用户打上标签,从而在线上给用户提供持续的有价值的服务。比如说用户在上次进店过程中买了一条牛仔裤,接下来我可以给这个用户推与这条牛仔裤搭配的最新上市的款式,用户觉得搭配起来还不错就会再进行购买,这都是根据用户的喜好特征,身材合不合适,做出搭配让她选择的。再比如想要降低库存对一些款式进行打折,现在你可以把这个折扣只推送给对它表示喜欢的用户,其他用户看到款式都是不打折的,这不仅对用户来说是非常好的事情,喜欢的衣服有折扣,对品牌来说也不会损害它的品牌形象。

这是针对用户的私人化服务,用户可以得到一个搭配顾问帮助她选衣服,原来的统一上新、统一降价的推广广告变成了与用户间有温度、提供价值感的互动。

总的来说,我们通过虚拟试衣可以帮助零售的是什么,第一实现线下的体验升级,同时在这个过程中,我们把用户沉淀下来留存。在为品牌专属定制的线上虚拟试衣间里,品牌持续24小时跟用户很好的互动,在互动时,也会有数据沉淀,进一步完善用户画像,这是品牌非常重要的资产。线上把这些用户留存下来,服务好,进行变现,从而实现更大的价值。我们是围绕衣服这个垂直行业用户喜欢什么样的东西开展的,并提供最好的方法,希望我们在这个过程中帮助零售行业更多,也希望帮助女生更好的试穿衣服,帮助你们获得更好的体验,谢谢大家。 


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