星期五 , 11月 15 2024
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全世界首家人工智能服饰店来了!一群淘宝工程师拯救“直男审美”

人工智能跨界时尚搭配,50万淘宝红人穿搭锦囊可随时“翻阅”。

  全世界第一家人工智能服饰店7月4日在香港落地。

  这家人工智能服饰快闪店,是阿里巴巴一群直男工程师的手笔。灯笼袖、泡泡袖、喇叭袖、蛋糕袖、冷肩袖……这些专业的时尚名词早已成为他们的工作日常。

  记者看到,“FashionAI 概念店”位于香港理工大学校园,似乎和普通服饰门店没有差异——有丰富的货架、有宽敞的试衣间。

  人工智能服饰店探店视频

  不过,当你扫描淘宝ID绑定身份信息后进店,会获得诸多购物新体验:

  ◇你轻轻拿起任何一件衣服,衣服上的智能扣就会唤醒货架边的“镜屏”(智能屏),展示相应的商品信息。你把衣服拿给镜屏看,镜屏就能在短短1秒钟内为你提供100套穿搭建议。

  消费者得到FashionAI提供的穿搭建议

  ◇你在店内体验机器推荐的穿搭时,还可以选择与自己线上的购物记录打通,获得线上线下相结合的穿搭建议。比如,镜屏会告诉你,店里的高跟鞋,跟你去年在淘宝买的蓝色牛仔裤很搭。“这相当于,我们可以把店里的衣服和你衣柜里的衣服搭起来。”淘宝技术部“图像和美”团队资深专家贾梦雷(花名雷音)说。

  ◇挑选到心仪衣服,可以直接在镜屏上购买,也可以选择试穿。你在镜屏上选择尺码,即可“加入”试衣篮。店员会提前把你选的衣服放进试衣间。你到试衣间后,如需换衣服颜色或尺码,直接点击试衣镜,店员就会送上。

  配货员在后台接到消费者试衣下单指令

  ◇试衣镜就是一块魔镜,试完衣服后,你可以直接扫码购买,然后选择在店提货,还是快递到家。

  试完衣后进行购买

  ◇离店之后,你在这个店铺试过的、犹豫不决而没有购买的服饰会在“我的淘宝”中一一展现,方便二次浏览及日后购买。当这些服饰有新的搭配时,也会及时更新到淘宝上的一个专属页面,方便你查看。

  在淘宝上,消费者可以通过“我的淘宝”中看到穿搭建议

  据悉,FashionAI已与服饰品牌GUESS达成首期合作,概念店中的所有服装和配饰均由后者提供。

  “我们店铺大概有70%甚至往上的业绩,都是发生在试衣间环节。顾客跟我们的导购之间也有很多交流,关于产品、搭配等等。” GUESS大中华区CEO Jose Blanco告诉记者,“我们相信,应用AI搭配推荐之后,一定会对店铺整体的业绩带来非常大的帮助。”

  GUESS已经尝到新零售和新技术的甜头。在今年5月的天猫新零售公开课上,Jose Blanco曾透露GUESS在中国开了很多店,过去三年增长率达到每年60%至70%,电商更是每年以百分之百的增长率在增长。“我们非常明白如果不参与到新零售游戏中来,就会出局,不会有其他机会。”

  贾梦雷说,FashionAI不仅可以帮门店节省成本,还能做到很多导购员以前做不到的事情,改善顾客体验。

  贾梦雷和他的同事们还希望,FashionAI不但帮助消费者通过获得更高效的服装搭配、购买建议,还能帮助制造商、零售商更加了解用户行为和偏好。

  比如,哪件衣服拥有极高试穿率却很少被购买,哪件衣服让消费者拿起又放下,哪些服饰是万能百搭型产品,可以搭配其他商品一起售出。过去,“试穿率”、“购买率”是店员心中“只可意会,不可言传”的机密,而今天在人工智能的世界里,将被一一解密。

  所有单品都将沉淀试穿记录、购买记录

  Jose Blanco表示,当品牌更好地知道顾客是谁,顾客的喜好是什么,就可以从源头上给门店准备更匹配的产品,这会进一步节约成本,带来非常大的价值。

  冰冷的算法是否可以理解时尚?在淘宝工程师们看来是可行的。FashionAI的背后不仅是新零售体验,更有一套用算法读懂时尚的方法论。

  通过机器学习与图像识别技术,FashionAI把复杂的时尚元素、时尚流派进行了拆解、分类、学习。过去一年,他们学习了50万套来自淘宝达人的时尚穿搭,在接收到消费者的搭配需求后,会迅速在属性、颜色、风格、细节等维度进行匹配,找寻单品最适合的穿搭方式。它不停地学习,不停地辨别,不停地搭配。以袖口部位为例,已经拆出袖形袖口、袖肩、设计手法等4个维度、24个设计标签。

  据说,FashionAI已经达到一般网店搭配师的水平。它还初步搭建了女装的认知模型,接下来就是攻克男装、配件等其他时尚领域。

  这群工程师还计划开放服饰AI知识给消费者,让消费者自主参与搭配标准的定义和决策中,理解衣服本身,进而理解穿搭之道。

  当然,FashionAI系统还在打磨之中。“今天我们有更多的重心,放在怎样打磨系统,怎样让经营者更好地获益。”阿里巴巴集团副总裁庄卓然(花名南天)说,“未来我们肯定希望跟更多像GUESS这样的伙伴伙伴一起,快速地复制这个模式。”

  在庄卓然看来,FashionAI的出现,不仅会重构消费者穿搭试衣体验,也将重构整个服饰行业未来的设计与生产。

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