【亿邦原创】6月22日消息，在亿邦智能商业大会夏季峰会暨2018全球人工智能+零售未来发展大会上，衣脉科技CEO涂征辉发表了题为《让衣服会说话：服饰零售的七种智能“黑科技”》的演讲。他指出，衣脉未来要做到先数字化后AI化，首先第一步把陈列数字化、货品数字化，给用户全新的科技交互的体验；第二步做场的延伸化，即为服装品牌做导购的工具，帮助他们能够更好服务客户。
据悉，大会以“智能场景”为主题，由亿邦动力、中国商业联合会智慧商业分会、思尔福·AI零售展、厦门市网络零售企业协会、海豚社主办。
衣脉科技CEO涂征辉
温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。
以下是演讲实录：
涂征辉：大家好！我是衣脉科技的涂征辉，今天非常高兴来到亿邦的现场来跟大家分享一下我们在服装领域做的探索。
首先跟大家分享一下整个行业变迁的过程。最早从改革开放80年代初大量个性化服装需求得到释放化。那时候工厂是有话语权的，工厂生产什么货经销商就卖什么货，往后走就是渠道为王。工厂有了货有不同的工厂进行竞争，能够把什么货卖到消费者的手里经销商就有话语权。随着时代的发展，以及大家生活水平的提高，这种模式不能满足消费者的需求了，大家开始进入到了“百货”的模式，消费者去百货商场里挑货，这里消费者对货品认知还是货品，而不是品牌。
再往下商家最后进行沉淀挑选出了品牌，后来也就是大家熟悉电商的模式，打掉了渠道为王的时代，变成更多产品为王，让消费者通过不同的产品区别不同的品牌。再往后也就是新零售的阶段，就是说把行业里重点决策权提前，过去从工厂供给端为核心的区域权慢慢往前走到经销商、零售商然后到消费者的手里。
对于传统的品牌来讲，让消费者认知上有几个过程。首先消费者知道这个品牌，对品牌产生兴趣，到店、看衣服、试穿。做的好的品牌有一个CRM把客户留存起来。传统的过程当中看衣服和试穿数据是缺失的，他们只知道这件衣服是被买走了，但是最重要的数据是没有的。
接下来分享一下我们是如何帮助品牌把中间最缺失的一块，往往是最重要的一块沉淀下来，沉淀下来之后如何做智能化的应用。简单介绍一下我们公司的历程。衣脉成立于2013年，是在头部做虚拟试衣技术的公司，用户只需要拍自己的照片就可以看到自己穿上这件衣服的效果。
我们基于对服装零售线下的场景推出了一系列场景，我们针对商家如何抓住潜在客户、留存老的客户，解决租金高昂、SKU不准等功能，怎么样释放用户自主购物的乐趣，怎样减少排队。
这个是我做出来虚拟试衣的效果，这一张是用户真实的照片，一张是算法做出的结果。可以想像用户用自己的形象试遍各种各样的衣服。这个是我们3D人脸技术，跟市面上很多公司不一样，我们选择一条非常深、非常难的技术路线图做的，我们通过一张照片识别用户五官特征，然后把特征点还原到3D模型上，并且实时渲染出来。
第三步加一个美图的功能，包括上一些妆容，对于女性来讲完完全全真实不太接受的。这一块是3D的人脸还有身材重建的技术，用户除了脸要像我，身体也要像我对吧？我们有一个亚洲最大女性身材的数据库，可以用算法匹配到最相似的人体，这个人体数据是真实存在的数据，可以做到1.5厘米的误差数据。然后我们可以做到虚拟形象帮他做筛率。我们还有一套专家系统，比如说针对身材的缺陷，也就是在美上大众认知的缺陷，比如说这个姑娘腿特别短，我们会推荐一些高腰的衣服去穿。
也就是说用户到店来了之后不需要导购，另外是根据喜好推荐。用户在我们的平台上沉淀更多行为之后，我们可以基于喜好把人和货，也就是衣服相对来讲比较独立的维度东西联合起来，有更多的数据可以做连接。给大家看一段视频，就是展示我们模式整体应用的。
（视频播放）
我们会在传统的服装零售店铺里增加数字化的动线，让能够在屏幕上试衣服，为什么要做这样的事情呢？首先基于一些思考和数据验证，对于传统服装零售来讲，传统陈列方式也就是一对一会摆在那，想象一下自己穿这件衣服是什么样的。我们认为服装消者买的并不是服装，用户买得是更美的自己。
我们试衣间也是做了旋转的衣橱，通过屏幕上的点选就可以让试衣间不断去试，而且我们最近也有一些非常好的商业地产落地的项目，未来无人店的模式跟今天的主题更契合一些，除了在场内做了改造之外，还有无处不在的场，当一个消费者路过我这家店挺感兴趣的，我可以扫一个码就走了，我就可以在手机上看商场里的衣服，但是我是可以试穿的，这个模式也会在商场里落地展示。
刚才播放的视频大家都看明白了，是我们全新的服装零售店的模式，这家店已经开出来了，在上海的金桥国际。今天是我们第一次跟大家分享运营数据。我们发现当我们增加了一条数字化动态之后，有65%的人还是奔着衣服去。我们真实的数据是35%的人会默认从屏幕上看衣服，还有65%的人还是进到店里直奔衣服。从发现衣服到进入试衣间通过屏幕的人比例是55%，通过陈列的人是20%，也就意味这说大家通过屏幕选衣服、挑衣服是更容易让自己内心有一种冲动想去试这件衣服的，这个事情就非常有意思。
从试衣间出来转化率差不多31%，陈列是27%，这个数据比较相似。虚拟试衣能够解决上身效果的问题，陈列也会解决到衣服面料、材质的信息，这两个信息可能都是重要的信息，目前还不能分出明显的高下。但是我们在屏幕上是有很高的上升空间的，我们现在只是简简单单1.0版本的春天，将来还会把材质、评分都放上去。
回到第一个环节，屏幕发现这条动线优势是非常大的，我们通过屏幕的动线转化率只有17%，而且最终结果35%的人通过屏幕发现衣服，这个35%的人贡献了62%的销售。对于服装零售来讲应该拥抱新的时代，哪怕数字化时代前期占到10%到15%的效率也没有关系。像麦当劳推自动点单机时大家是不用的，后来请一些营业员拉到屏幕点餐。现在年轻人都非常独立，所以我们认为这个模式数字化的动线一定是未来，这对于服装的领域来讲试穿是线下服装最重要的体验，我们公司基于虚拟试穿为核心打造数字化的动线。
而且我们公司和商场百货都快速落地。大家去线下逛店其实很多店都有屏幕，这个屏幕更多是广告屏，它是展示企业的宣传片没有跟用户做交互。我们刚刚跟小红书做了一家店，是上海的大悦城。我们在店里可以跟客户有很好的交互，能够交互的屏幕在线下一定是未来。
上面讲的是我们在做的事情，我们也稍微展望一下未来，先数字化后AI化。我们第一步做到把陈列数字化、货品数字化，给到用户全新的科技交互的体验，然后给他一个全新的逛店体验。第二步做场的延伸化，我们知道服装品牌分为两类，一类是HM这种快消品牌，另外像欧时力这样的品牌，我们做导购的工具，帮助他能够更好服务客户。
线下的服装店白天基本上没有什么人的，这段时间他们干什么呢？做得比较大的行业做得比较聪明，他有几百万的付费会员，把会员平均分配一些店员的手里。白天就让店员做服务，去做一些推荐。他们现在拍照片、发微信，未来我们会给他做一个特别好用的工具，比如说我最近上线完之后，我把所有CRM衣服都会调出来。所以基本上是做数字化然后赋能再做智能化。
衣服有人说会买不如会搭配，我们提供了一个数字化的工具，例如说图片展示的用户都是同一个牛仔裙，但是搭配了不同的外套。另外也就是我刚刚提到有了用户浏览之后，用户的数据不是割裂的，衣服都是图片，基于深度学习的算法。比如说我最近上了一百款新款。最终完成整个数字化之后会把线上线下一盘棋打通，我们如何利用对线下的客户强应打动用户？打动消费者认为你的品牌、你的货品是你喜欢的？接下来再做更多的交易。最终我们需要打通库存，库存是最大的痛点。
这是传统服装企业服装生产的流程，提前九个月就开订购会，整个流程非常慢，然后从销售端进行反馈。我们用虚拟试衣之后，可以把反馈的环节提前，我会更早通过线上的活动，用去试完、用户去分享这样可以做到更准的预测，有了数据之后可以做更好的学习，我们去外面新的潮流信息还不如看消费者的行为表现，到底哪种衣服试穿的次数多？买得次数多少？用这些数据做更好的经营决策。之后我们可以做预售，这一块有转化率的支撑，我们前期会花很大的精力去调，当然有了信息之后就有自信帮助品牌做C2M的模式，这种模式才是改变企业库存结构的东西。
最后我们这家公司更多是希望最终给消费者呈现出黑镜，而且这个东西将来一定是低人工化，甚至是无人化的，然后我们公司的定位，我们不是去开一百家店、一千家店，我们是帮助传统企业包括新的立足于有特例人群、特例社群进入的公司，更准拿到用户的数据去帮助他们。这就是我今天的分享，谢谢。
文章来源：亿邦动力网
