AI人工智能幫你解決出門穿衣服的選擇困難癥
如今,服裝市場面臨的最大挑戰(zhàn)之一,對很多不熟悉該行業(yè)的朋友而言似乎根本不像是挑戰(zhàn)——這就是可供選擇的商品數(shù)量過大。此種狀況意味著客戶對特定品牌及零售商缺乏...
如今,服裝市場面臨的最大挑戰(zhàn)之一,對很多不熟悉該行業(yè)的朋友而言似乎根本不像是挑戰(zhàn)——這就是可供選擇的商品數(shù)量過大。此種狀況意味著客戶對特定品牌及零售商缺乏忠誠度,亦可能令客戶提不起購物的興致。
電子商務(wù)帶來的大量選項(xiàng)與便利性對消費(fèi)者而言確實(shí)非常重要,這一點(diǎn)已經(jīng)憑借著該行業(yè)快速迅猛的發(fā)展而得到證明。但是,其特性同樣也給購物者帶來了負(fù)擔(dān)——人們很難找到自己喜歡的商品,并搭配成能令自己滿意的組合。這要求我們將來自不同設(shè)計(jì)師與零售商的服飾放在一起,同時(shí)考慮自己的衣櫥里已經(jīng)有了哪些衣物。
這種看似無限的選擇空間反而帶來了選擇困難問題。即使購物者使用過濾條件或搜索功能大幅縮小搜索結(jié)果范圍,但多數(shù)在線商家并沒有將所有選項(xiàng)都擺在顧客面前?,F(xiàn)在,他們意識(shí)到自己必須給出更多正確的選項(xiàng),從而降低買家的采購負(fù)擔(dān)。
個(gè)性化正是人工智能最擅長的發(fā)揮空間。根據(jù)Mad Street Den公司(一家基于計(jì)算機(jī)視覺的人工智能初創(chuàng)公司,通過結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺和AI技術(shù),來探索視覺搜索,根據(jù)購物者在線下世界獲得的商品圖片,來幫助用戶在線上尋找類似商品)首席運(yùn)營官Julia Kaplan的說法,零售商不應(yīng)止步于此。人工智能技術(shù)可以用于在客戶選擇商品后,通過觀察幫助其作出明智的采購決定。她解釋稱,這也正是Mad Street Den智能零售自動(dòng)化系統(tǒng)Vue.ai的意義所在。(Vue.ai借助AI技術(shù),進(jìn)行圖像搜索,為購物者顯示同類產(chǎn)品,并結(jié)合每位購物者的購物歷史和個(gè)人喜好,為他們提供個(gè)性化的購物體驗(yàn)。)
Kaplan在采訪當(dāng)中解釋了Vue.ai的工作原理,以及其如何幫助零售商在實(shí)現(xiàn)成本節(jié)約的同時(shí)增加業(yè)務(wù)收入。
Kaplan表示,當(dāng)用戶能夠直觀看到某款商品的使用背景——即“上身”效果——之后,無論其被穿著在模特身上還是客戶身上,都能夠有效提升銷量。然而,對于電子商務(wù)網(wǎng)站而言,提供這樣的背景往往成本高昂——要求其在模特、攝影師、工作室乃至造型師等身上投入大量資金。
為了幫助零售商建立起這樣的背景,同時(shí)節(jié)約圖像制作成本,Kaplan表示Vue.ai能夠利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對平放在桌上的服裝進(jìn)行掃描,而后將其屬性(例如袖子長度、領(lǐng)口形狀或衣長等)映射至由計(jì)算機(jī)生成的模特身上。
接下來,商家將可以為虛擬模特選擇不同的姿勢、調(diào)整膚色并添加其它配飾。Kaplan指出,此項(xiàng)技術(shù)目前還無法展示不同形狀及尺寸的體態(tài),但該公司正在為此作出努力。
Kaplan表示要在網(wǎng)站上提供此類展示效果,需要首先建立起設(shè)置過程。目前商家需要一支完整的團(tuán)隊(duì)以手動(dòng)方式處理相關(guān)工作,包括創(chuàng)建標(biāo)題、描述并利用元數(shù)據(jù)以優(yōu)化搜索引擎的具體條目。
利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)將能夠提取出服裝屬性以提供統(tǒng)一且豐富的數(shù)據(jù),提升搜索引擎效能,且無需承擔(dān)昂貴的時(shí)間與人力成本。
當(dāng)然,在攝影方面,這種作法也能夠消除由模特及攝影師帶來的開支,同時(shí)顯著節(jié)約時(shí)間投入。一般來講,在效率較高的情況下,每天商家也只能完成60至80件商品的手動(dòng)拍攝與展示工作。
而利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),原本需要手動(dòng)輸入的數(shù)據(jù)將能夠自動(dòng)生成,因此員工只需要對計(jì)算機(jī)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行核實(shí)即可——基本上,人類員工只需要充當(dāng)質(zhì)量保證類角色。
通過這樣的流程自動(dòng)化方案,企業(yè)可以有效減少員工數(shù)量并提升執(zhí)行效率。這一點(diǎn)對于市場類及多品牌網(wǎng)站尤為重要,特別是考慮到其往往需要在店面平臺(tái)上展示更多服飾品種。
Kaplan說道,也有一些服裝零售相關(guān)從業(yè)者希望利用人工智能解決尺碼問題。他們正在利用統(tǒng)計(jì)模型與身體掃描相結(jié)合的方式幫助客戶準(zhǔn)確得知最適合自己的尺碼與版型。
Vue.ai并不會(huì)使用任何高成本的高科技模板,而單純強(qiáng)調(diào)以最低的建模與成像成本解決問題。從本質(zhì)上講,其目標(biāo)是以遠(yuǎn)低于真實(shí)攝影師加時(shí)裝模特的開銷提供盡可能接近的成像效果。
一旦該公司切實(shí)達(dá)成這項(xiàng)目標(biāo),Kaplan表示其計(jì)劃向客戶提供更多成像選項(xiàng)——例如小尺碼服飾在中等身材乃至壯碩身材模特身上的穿著效果,從而更全面地作為參考。當(dāng)然,其仍將堅(jiān)持一直以來的前提——利用計(jì)算機(jī)成像技術(shù)生成逼真的圖像,但不會(huì)帶來真實(shí)拍攝場景下的高昂成本。
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