心情不好,“買買買”;心情好,更要開(kāi)心地“買買買”。但,商場(chǎng)里的衣服那么多,怎么能夠試的完?試一套衣服,試衣間門口排隊(duì)半小時(shí),WTF?
這對(duì)“剁手族”來(lái)說(shuō),是最大的痛——有錢,卻不能愉快地花。
一個(gè)段子,涉及的卻是兩方面的需求:想要買衣服和想要賣衣服。
在去年的天貓女王節(jié)上,天貓商城掀起線上“AR試衣”的熱潮,在今年卻風(fēng)光不再。
或許線上的打開(kāi)方式并不成熟,但線下場(chǎng)景來(lái)說(shuō),如何高效的“買衣服”和“賣衣服”,卻可能是黑科技構(gòu)建線下消費(fèi)場(chǎng)景“新零售”模式的關(guān)鍵之一。
01
黑科技進(jìn)軍線下零售
走進(jìn)位于上海龍之夢(mèng)購(gòu)物中心三層,在設(shè)計(jì)師品牌店broadcast:播里,接過(guò)店員遞上來(lái)的iPad掃描陳列的服裝,在現(xiàn)實(shí)背景下瞬間跳出了一塊跟隨視線移動(dòng)的瀏覽區(qū)。左右滑動(dòng),可以挑選感興趣的明星同款、模特視頻、搭配推薦、試穿秀等介紹信息放大觀看。
吳歡說(shuō),這是她之前逛broadcast:播時(shí)從未設(shè)想過(guò)的消費(fèi)體驗(yàn),雖然還是覺(jué)得有點(diǎn)雞肋,但除了偶爾識(shí)別失誤外,沒(méi)什么大毛病。初次體驗(yàn),她在店里逛了半小時(shí),試穿后帶走了一整套推薦搭配。
通過(guò)這樣一套SaaS系統(tǒng),把線上的、可以實(shí)時(shí)更新的圖文信息放到線下,讓顧客拿著終端設(shè)備進(jìn)行探索,創(chuàng)始人劉秋陽(yáng)說(shuō)這是他們推出小白墻AR的目的所在。目前,他們幫合作的幾家門店實(shí)現(xiàn)了成交額22.7%的同比增長(zhǎng)。
而在另一家AI公司衣脈科技,在辦公室內(nèi)建起了成型的demo店面,黑科技被運(yùn)用得更為極致。
門頭放置引流大屏,吸引用戶去看,去互動(dòng),去分享。店內(nèi)同時(shí)設(shè)有選款中屏、智能試衣間和智能倉(cāng)庫(kù)。
試穿的唯一預(yù)設(shè)步驟是:現(xiàn)場(chǎng)拍一張個(gè)人正面照,兩三秒內(nèi)就能還原出五官。填上身高體重后,再勾選下腿粗不粗,個(gè)子高不高,屁股翹不翹,胸大不大之類的身材信息,一個(gè)近似度達(dá)到90%的數(shù)字人像躍然屏上。
進(jìn)行虛擬試穿,只需要用手機(jī)直接掃服裝上的二維碼,或是在選款中屏右側(cè)點(diǎn)選想要試穿的服飾,通過(guò)手機(jī)掃碼預(yù)約試衣間即可。
當(dāng)用戶走進(jìn)試衣間,試穿已經(jīng)擺放好的衣服后,想要更換顏色和尺碼時(shí),僅需通過(guò)試衣間內(nèi)的屏幕操作即可。
這一種全新的購(gòu)物體驗(yàn)。
在陸續(xù)找了一大批用戶來(lái)店測(cè)試,并做相應(yīng)調(diào)整后,demo點(diǎn)的產(chǎn)品模式日趨優(yōu)化。衣脈旗下服裝零售門店Moda Polso,將在五一前后正式落戶上海浦東的金橋國(guó)際商業(yè)廣場(chǎng),恰巧在第一家盒馬鮮生店鋪的上方。
02
妥協(xié)也是一種進(jìn)攻
近幾年,國(guó)內(nèi)外嘗試過(guò)虛擬試衣的創(chuàng)業(yè)公司不下百家,但能在市面上找到的,不是簡(jiǎn)單地貼個(gè)臉上去,不同身材的人在同一模型上面做拉伸,體驗(yàn)太差,就是每件衣服都花上一兩周時(shí)間做3D建模,成本到兩三千,沒(méi)法規(guī)模化地商用推廣。
CEO涂征輝說(shuō),衣脈將過(guò)去幾年上百家嘗試過(guò)虛擬試衣技術(shù)的公司都不能實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景,落了地。
其中有四大核心點(diǎn):
1、人的數(shù)字化。用一張正面照片,去還原出五官的3D模型,然后在幾百萬(wàn)個(gè)人的數(shù)據(jù)庫(kù)中去匹配這個(gè)人具體的肩寬、腰圍、臀圍等信息,誤差在1.5公分,而一般服裝的尺碼精度是3到4公分一個(gè)尺碼。
2、衣服的數(shù)字化。處于邊際效益考慮,沒(méi)有做3D的實(shí)時(shí)AR,只有正面和背面,雖然展示效果相應(yīng)地受影響,但成本瞬間降到幾十。
3、陳列的數(shù)字化。100件衣服和100條褲子能產(chǎn)生10000種搭配,是上衣是扎在褲子里,還是放在褲子外,褶皺感、蓬松感、垂墜感怎么較好地體現(xiàn),都是需要考慮的點(diǎn)。
4、行為的數(shù)字化。用戶在瀏覽、調(diào)訓(xùn)、試穿、購(gòu)買等一系列于衣服發(fā)生的行為,將會(huì)通過(guò)數(shù)字化的形式被記錄下來(lái)。
4年時(shí)間,數(shù)千萬(wàn)投入,一腳一個(gè)坑的技術(shù)累積,涂征輝眼中的衣脈已經(jīng)有了足夠高的護(hù)城河,“即便是巨頭復(fù)制已有的路徑走,至少也要兩三年。”
“但說(shuō)實(shí)話,有點(diǎn)像卡通貼畫,和想象中的還是有一定差距。”看完衣脈還未對(duì)外的宣傳視頻,吳歡說(shuō)她不會(huì)因?yàn)樗^的科幻場(chǎng)景多買幾件衣服。
虛擬試衣無(wú)法成為用戶下是否購(gòu)買的決定性因素,清醒認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)的涂征輝,并不指望僅僅靠著虛擬試衣幫助用戶完成購(gòu)買決策,它是更多地會(huì)作為過(guò)濾器,去加速發(fā)現(xiàn)的流程。
03
數(shù)據(jù)成最大空間
為了加速發(fā)現(xiàn),提升效率,衣脈能夠基于人的數(shù)字化和衣服的數(shù)字化,給到每個(gè)用戶動(dòng)態(tài)的智能陳列。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,一百件衣服,一百條褲子,一百件外套,一百萬(wàn)種的排列組合。用機(jī)器排除掉其中98%不靠譜的組合,剩下的2%當(dāng)中,通過(guò)機(jī)器進(jìn)行衣服的個(gè)性化推薦。
這背后有兩個(gè)點(diǎn)在支撐:第一,通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間累計(jì)與校正建立的成熟算法機(jī)制。第二,新零售的核心,數(shù)據(jù)。
過(guò)去的一年半里,新零售、消費(fèi)升級(jí)的概念一炒再炒,商家被反逼著不斷在原有的模式中尋求突破點(diǎn)。商家要數(shù)據(jù),但很少有人能有效地給予,這成了行業(yè)邁不過(guò)去的坎。
即便是技術(shù)開(kāi)始滲透線下零售的現(xiàn)在,服裝門店為獲取前端數(shù)據(jù),大多會(huì)采用的方法仍是找到咨詢公司,讓他們派人來(lái)店門口蹲著,記錄類似進(jìn)來(lái)多久,看了幾件衣服,買沒(méi)買這樣的信息,難以量化,誤差也大。
涂征輝說(shuō)虛擬試衣能讓這一困局得到很好的解決。
在衣脈構(gòu)建的全新消費(fèi)場(chǎng)景中,用戶看了哪些衣服,試了哪些衣服,試了多久,最終有沒(méi)有轉(zhuǎn)化為購(gòu)買等,都能被數(shù)據(jù)化。而這些是智能推薦最重要的依據(jù),也是后續(xù)營(yíng)銷、預(yù)測(cè)潮流,反哺供應(yīng)鏈的關(guān)鍵所在。
而這,也是小白墻AR最大的想象空間。
iPad的攝像頭,是一個(gè)透鏡,能疊加虛擬元素變成AR,但同時(shí),它也是個(gè)數(shù)據(jù)搜集器。當(dāng)用戶拿著iPad掃取服裝信息時(shí),他的運(yùn)動(dòng)軌跡、定點(diǎn)停留時(shí)間、看了什么、看了多久、有沒(méi)有購(gòu)買等數(shù)據(jù)都被記錄,這是很多的APP無(wú)法獲得的。
但劉秋陽(yáng)在大談未來(lái)的同時(shí)強(qiáng)調(diào),在模式還未被市場(chǎng)驗(yàn)證的2018年,談數(shù)據(jù),還為時(shí)過(guò)早。畢竟阿里巴巴也做過(guò)Buy+,推出了近兩年,現(xiàn)在所有人忘了它。
04
庫(kù)存才是致命傷
在黑科技未進(jìn)軍線下的2017年,或是更早,服裝行業(yè)拿數(shù)據(jù)的最佳做法是通過(guò)從端到端的CRM、ERP系統(tǒng),留存單店交易信息、庫(kù)存信息,并基于此做簡(jiǎn)單營(yíng)銷。
但在中國(guó),98%以上的服裝品牌都會(huì)采用加盟代理的形式,每個(gè)加盟代理門店相當(dāng)于一個(gè)數(shù)據(jù)孤島,與總部之間無(wú)法打通。造成的直接影響是貨品調(diào)配困難,大量存貨積壓。比如美邦,2017年存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)204天,存貨占總資產(chǎn)的比重高達(dá)25.28%。
“這足夠拖垮一家服裝品牌?!钡?創(chuàng)始人龍井告訴鋅財(cái)經(jīng)潘越飛。從事服裝相關(guān)行業(yè)近10年的他,看過(guò)不少品牌因?yàn)閹?kù)存問(wèn)題難以為繼。
在他看來(lái),通過(guò)AR、AI切入線下的確能夠幫助門店提升交互體驗(yàn),但它只解決了一個(gè)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)化,是錦上添花而不是必選。服裝門店面臨的致命難題還是在各個(gè)門店庫(kù)存的打通。
比如江南布衣,通過(guò)向其他門店調(diào)貨,產(chǎn)生的銷售占到它全年近30個(gè)億銷售的15%左右。
但這都是在更為隱性的背后,對(duì)于顧客來(lái)說(shuō),最直觀的印象是門店服務(wù)。
在店+構(gòu)建的線下場(chǎng)景里,導(dǎo)購(gòu)和會(huì)員建立一對(duì)一的服務(wù)關(guān)系,全渠道庫(kù)存信息全部植入到導(dǎo)購(gòu)手機(jī)上,促銷優(yōu)惠線上線下統(tǒng)一。
使用了全套解決方案的六丁目女裝門店,在與店+合作的一年里,讓99%的到店消費(fèi)者成為會(huì)員。去年雙11當(dāng)天,他們根據(jù)會(huì)員的畫像發(fā)送定制優(yōu)惠券,創(chuàng)造了將近150萬(wàn)的業(yè)績(jī),是全年單日最高業(yè)績(jī)的2倍多。
這是一套已被行業(yè)驗(yàn)證正確的打法,不新穎、但有用。只是,龍井想要的不止這些。
但在采訪臨近結(jié)尾時(shí),他表示,他們還是會(huì)通過(guò)技術(shù)不斷賦能線下,比如在5月份,店+將推出人臉識(shí)別技術(shù),對(duì)于所有到店消費(fèi)者進(jìn)行人像的建立。
QA
壹晨仟陽(yáng)創(chuàng)始人 | 劉秋陽(yáng)
Q:現(xiàn)在AR行業(yè)已經(jīng)發(fā)展到什么階段了,為什么你們這么堅(jiān)持做線下?
A:在泡沫期95%的創(chuàng)業(yè)公司被洗掉以后,AR已經(jīng)處于死亡谷右側(cè),等待新的爆發(fā)契機(jī)。
至于一直堅(jiān)持做線下是因?yàn)锳R這個(gè)行業(yè),就是大家都在嘗試的一個(gè)行業(yè),沒(méi)有人會(huì)知道怎樣的表現(xiàn)形態(tài)才是對(duì)的。但從創(chuàng)業(yè)之初,我們定義的AR就更偏向于物聯(lián)網(wǎng),也認(rèn)定AR真正地發(fā)揮價(jià)值是在線下。
Q:現(xiàn)在的服裝品牌線下運(yùn)營(yíng)的意識(shí),真的那么強(qiáng)烈了嗎?
A:可能比你想的還要強(qiáng)烈。
以前的店鋪成本結(jié)構(gòu)都是這么算的:店面租金多少,一個(gè)月水電多少,人工成本多少,買衣服的流水有多少,一減,一個(gè)月是掙錢還是虧錢。
但Alikely的一個(gè)總經(jīng)理說(shuō),上海內(nèi)環(huán)所有的店就全部虧,但虧也得開(kāi),因?yàn)檫@是品牌曝光的機(jī)會(huì)。他還把用戶分到每一個(gè)銷售人員手里,讓每一個(gè)人去用社交化的方法管理他的客戶。
畢竟店鋪可能開(kāi)十來(lái)個(gè)小時(shí),但營(yíng)銷是24小時(shí)的。
議
1.去年看到的一個(gè)現(xiàn)象是:蘋果發(fā)布會(huì)結(jié)束后的幾周時(shí)間里,國(guó)內(nèi)外的基于ARkit的應(yīng)用如雨后春筍般出現(xiàn)在大眾視線里。而在發(fā)酵半年之后的今天,這一行業(yè)或許會(huì)面臨更大的機(jī)遇。
2.不斷誕生新物種的零售業(yè)正掀起一場(chǎng)打破邊界的全新變革,但人、貨、場(chǎng)仍是零售業(yè)核心所在。
文章∣詩(shī)琦
編輯∣陵魚
攝影∣黃碩
手繪∣陵魚
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