这个画面大家可能都挺有感触的，我创业之前做投资，我们投了俏丽说，创造很故意思的一个话题，用户实在买的不是一件他想要的衣服，这个衣服在模特身上很好看，穿在自己身上好不好看才是自己想要买的，用户跑到试衣间，穿了很多件，试到一件不错才决定买，必须穿在身上看着好看才是他真正想要的东西。
创造这个事情并不随意马虎，服装企业的全体逻辑，我把衣服设计好，模特展示很俊秀，放在线下橱窗里，用户进店找到好看的衣服，这在体验效率，用户真正代价，我找到我穿得好看的那件衣服上，实在差得很远。

我们在跟企业互换时候就看到他们给我反馈两个问题，办理两个问题就了不起了，一是用户进店，衣服挂在架子上，这么一件件挂着，翻完往后在镜前比一比想象一下穿这个衣服什么样子，很难挑到好看的。
你试了几件不得当也不会再去试，怎么创造衣服里面好看的一件不随意马虎，大部分用户进店就走了，一件都没试。

第二个问题是即利用户试了买了，衣服是所有商品中最特殊的品类，我们买一堆水，手机，你买的东西对就行了，你在网上看的东西很好先容不是假的，买回来对就行，衣服要穿在自己身上，用户离开店大概一个月两个月没有再到店里的时候，店里有新款上来，怎么把用户持续留住，转化发卖，更关键是用户的做事体验好，这是我们很关注的问题。

我们看看在这个事情上帮助他们办理什么事，线上和线下用户选择衣服都很难，他得一件件去穿，去换，谁能把虚拟试衣做起来，一试就能试到，我们从2013年开始创业，那个时候判断传统虚拟试衣的办法是没有办法做成的，我们做到现在也没有第二家用三维建模办法能做成，衣服须要一件件去做三维建模，特殊是女装，一些立体的东西在建模方面非常困难，而且不好看。

我们能够做到什么效果呢，这是一个例子，三个用户，有一张他她真正穿到了真实的衣服拍照得到的结果，还有一个是建模在手机上，智能屏幕前就能看到效果，就不用亲自去试了，这是我们实现比较大的打破。

（镜像级虚拟试衣技能，犹如照镜子的逼真试穿效果）

为什么几百家公司做，只有我们做到了，这是蛮自满的一件事，第一，试穿得是你自己的身材，我们就得用非常大略的办法，用户先输入身高体重这个准确信息，我不知道肩宽怎么量，但你知道你的肩是比较宽还是窄，或者臀是宽还是窄，通过标签输入可以实现。
更前沿的一些技能办法让你在镜前把身材扫描出来，我们得到非常精准你的体形，得到体形还不足，气质，风格如何，女生对这个美非常敏感，用一张照片我们实际把他脸三维模型重修出来，你可以看到纵然动态图象可以把脸估算出来，用普通相机就可以了，这时候我们再给她换发形，肤色，不同妆容。

有了自己形象还不足，你怎么看到你穿这件衣服你自己的样子呢，别人穿衣服好毫不好看跟你也没有关系，每个人身材又不一样，我们前面找一个人跟你身材千篇一律，他先穿好给你看，我们就做了一个机器人，自动去改变不同的身材大小，尺寸，不管它是什么样的特色都可以变出来。
只要供应衣服，经由数据重修就可以得到这件衣服在任何体形上的效果，得到逼真的样子，同样一款衣服，每个客户有不同的身材特色，不同的肤色发型，他就能像照镜子一样看到自己穿的效果了。
用户关键的不是试穿衣服，关键是通过试穿衣服买到自己以为最好看的衣服，我们做了智能实体试衣镜在店铺里，用户上前创建自己形象，浏览衣服一点立时就看到自己上死后果，以是我们实际在一家著名法国快时尚品牌店内试了一下，得到了非常好的效果，均匀用户会穿50多套原来都是脑补，这个之前在衣架上我从来不知道会怎么样，现在一看我居然穿这种格局还不错，他就去叫做事员我以为这件不错，购买率非常高，和靠想象拿出去不一样，以是我们大幅度提升了购买转化。

（智能试衣镜：直不雅观看到百套搭配的上死后果）

赞助故意思的一些点，原来用户不仅是想试这些衣服，还想知道怎么搭配，配裤子，还是配裙子呢，怎么好看，我们做了任意搭的技能系统，一件衣服可以看到各种各样的搭法，品牌设计师，达人都可以创造很多丰富的搭配。
一件衣服可以这么穿，那么穿，可能跟自己家里的衣服还挺搭配的，就更有可能实现购买。
看起来整套都不错，买下来下周去见男朋友，就可能产生连带的购买，这些事情都是原来商家非常关注而且又做不到的事。

（查看每件单品的搭配推举，促进购买乃至提升连带发卖）

前口试穿完了，帮用户找到她可能穿起来最好看的格局，一是他到底适宜什么格局，不好看的我就不要推举给她了，二是用户喜好什么，不同用户的审美，喜好的风格是不一样的，我怎么帮助她找到，进店300件，500件衣服，你能考试测验的太有限了，常常有品牌好的策略是说我去培训了很好的超级导购，他非常懂每个用户的心思，知道什么人穿什么更好看，但这种导购流失落率很高，非常难培养。
这个事情人工很难，我既然有前面的试穿过程，我有了你所有的样貌，身材数据，浏览过程中我知道你点了什么衣服，没点什么衣服，我是比那个导购更理解你的，我们怎么做呢，比如用户已经看上了这件衣服，他点了我们后台就知道这个用户对这一类搭配风格更感兴趣，干系性比较差的我就不推举了，相似搭配款会更多一点去展示。

我们会提到线上这个数据更加有代价，把用户偏好捕捉下来，用户相似喜好的风格之后，还有他得当的搭配，每个用户身材不同，发型不同，适宜穿不同的衣服，我们看一个综艺节目，穿衣服挺一样平常的女生到台上，造型师给她打扮焕然一新，我们AI可以供应，这个例子是比较范例的梨形身材的女性，微胖，臀部略宽一点，同样白色的上身T恤，右边的格局没有显得那么胖，臀宽的缺陷没有了，用户常常说我要买件好看的衣服，其实用户是买衣服润色他的身材使他变得比较好看，这是衣服的意义，衣服把我穿美，这些我们有很好的推举，能自动化很精准做事到她，用户也更满意。

（根据用户身材特色，主动推举展示身材优点的格局&搭配）

个性化的推举，线下零售店，特殊是服装，还会像原来那样构造布局吗，这是很故意思的问题，我们看到有些智能技能出来了，线下超市不须要人，无人零售了，等等一些变革，我们想象服装在线下会有什么变革呢，我们的试衣镜放到线下创造有很好的导购引流效果，它是用户最喜好体验的东西，挺抓眼球的。
进店往后你也可能未必需要很大的面积做展示，这是我们做的观点性事例，原来店面必须放大量面积做陈设，由于用户必须去逛去创造才能找到得当的衣服。
我们可以直接做到你用更小的面积去把所有衣服推出来，原来店里只能展示200，300款，现在你可以展示1000款，以是用户进店可以在店里考试测验更多的可能性，有一些创新创造，仓库是跟试衣间连在一起的，用户选完衣服我们说你到3号试衣间，你选的5件衣服已经在那里了，以是更高的坪效产生更高的收入。

（同等面积店铺，展示数倍sku,显著提升坪效）

以前用户离店了往后就失落联了，但现在用户在线上屏试穿了，用微信扫一扫保存下来了，如果接下来有折扣我会主动见告你，用户都很喜好，就扫了微信。
品牌之前一贯求之不得的事，每个门店卖了哪些格局，从来不知道他的那些用户是谁，长什么样子，有什么偏好，只知道这些货卖得挺好，但是我们可以把用户所有的脸形，身材，偏好都存下来，用户画像第一次给他画出来，用户就长这个样。

二是用户喜好的格局有一个历史存下来了，以前哨上都是模特穿的效果，由于有前面的试衣和推举，这个时候我在微信上推的可能是新的冬装上来了，你喜好的这条牛仔裤搭最新上线的冬装，比较好看的搭配，或者你喜好的风格格局，这时候推举的是你自己在意喜好的，跟自己干系的，而不是看的模特，以是很像一个知心的导购，而不是一个发卖说你买这个吧，买那个吧，你还看不到效果，这时候用户体验会很好。

所有服装企业一定会有库存，打折去发卖，一打折对品牌形象侵害很大的，每天放五折优惠就不会认为你的衣服是正价该当卖的。
而现在，我给真正感兴趣这件衣服的用户定向推送，六折，你是VIP可以购买，用户会特殊愉快，对品牌来讲这个折扣很快卖出去了，而且对品牌形象没有影响，这是我们去实现的一些事情。

（线下用户留存线上，供应AI个性化做事）

总结一下我们通过虚拟试衣和AI到底帮助了在服装企业产生什么变革，一个是用户在线下体验升级了，更好更酷的办法去考试测验到店里各种各样的可能性，找到你穿起来最好看那一件，对品牌来讲，用户体验更好了，更主要是我把这个用户数据全部留存下来，7×24小时在你的微信里，而你的用户还不以为烦，你给她推送的格局还挺满意，你推举折扣我更喜好，更乐意跟品牌互动持续去玩。
这时候你见告我这件衣服即将售謦，线下哪个店有，用户就会会去逛，把用户带到线下产生成交。
帮助服装企业第一次构造化数据去理解我的用户和商品，我的角色不但是试衣间，是超级导购，帮助品牌呈现最好的衣服给顾客，这是我们理解新零售怎么环绕详细每一个独特的用户给他体验，怎么样有构造化的数据，更好的变成商业体验。

我们自己开始做了一个APP，喝采搭，暂时只有女生的版本，女生可以***这个APP去试品牌的衣服，成本市场上我们也有一些新的考试测验，以是欢迎各位到时候感兴趣跟我们联系，感激各位。

本文源自创业邦

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