新零售这个词大家谈论蛮长时间，比较火，我们从2013年开始创立，先从虚拟试衣开始做起来，在线上看了这么多好看的衣服想买，穿在身上到底怎么样不好说，买的时候你都不知道那件衣服你要不要，付了先发了货到家里一穿不对再退回去，在这个过程中如何买到自己衣服不容易。我们做虚拟试衣，发现更大痛点还在线下，今年比较巧碰到新零售的新变化发展，我们谈谈我们在这个事情上新的理解。

这个画面大家可能都挺有感触的，我创业之前做投资，我们投了美丽说，发现很有意思的一个话题，用户其实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。发现这个事情并不容易，服装企业的整个逻辑，我把衣服设计好，模特展示很漂亮，放在线下橱窗里，用户进店找到好看的衣服，这在体验效率，用户真正价值，我找到我穿得好看的那件衣服上，其实差得很远。

我们在跟企业交流时候就看到他们给我反馈两个问题，解决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，翻完以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。你试了几件不合适也不会再去试，怎么发现衣服里面好看的一件不容易，大部分用户进店就走了，一件都没试。

第二个问题是即使用户试了买了，衣服是所有商品中最特别的品类，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介绍不是假的，买回来对就行，衣服要穿在自己身上，用户离开店也许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，转化销售，更关键是用户的服务体验好，这是我们很关注的问题。

我们看看在这个事情上帮助他们解决什么事，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方式是没有办法做成的，我们做到现在也没有第二家用三维建模方式能做成，衣服需要一件件去做三维建模，特别是女装，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，就不用亲身去试了，这是我们实现比较大的突破。

（镜像级虚拟试衣技术，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，这是蛮自豪的一件事，第一，试穿得是你自己的身材，我们就得用非常简单的办法，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。更前沿的一些技术方式让你在镜前把身材扫描出来，我们得到非常精准你的体形，得到体形还不够，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建出来，你可以看到即使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。

有了自己形象还不够，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一模一样，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征都可以变出来。只要提供衣服，经过数据重建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征，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觉得最好看的衣服，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，浏览衣服一点马上就看到自己上身效果，所以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，平均用户会穿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款式还不错，他就去叫服务员我觉得这件不错，购买率非常高，和靠想象拿出去不一样，所以我们大幅度提升了购买转化。

（智能试衣镜：直观看到百套搭配的上身效果）

辅助有意思的一些点，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术系统，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荐，促进购买甚至提升连带销售）

前面试穿完了，帮用户找到她可能穿起来最好看的款式，一是他到底适合什么款式，不好看的我就不要推荐给她了，二是用户喜欢什么，不同用户的审美，喜欢的风格是不一样的，我怎么帮助她找到，进店300件，500件衣服，你能尝试的太有限了，经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，我是比那个导购更了解你的，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，相关性比较差的我就不推荐了，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价值，把用户偏好捕捉下来，用户相似喜欢的风格之后，还有他合适的搭配，每个用户身材不同，发型不同，适合穿不同的衣服，我们看一个综艺节目，穿衣服挺一般的女生到台上，造型师给她打扮焕然一新，我们AI可以提供，这个例子是比较典型的梨形身材的女性，微胖，臀部略宽一点，同样白色的上身T恤，右边的款式没有显得那么胖，臀宽的缺点没有了，用户经常说我要买件好看的衣服，其实用户是买衣服修饰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荐，能自动化很精准服务到她，用户也更满意。

（根据用户身材特征，主动推荐展示身材优点的款式&搭配）

个性化的推荐，线下零售店，特别是服装，还会像原来那样结构布局吗，这是很有意思的问题，我们看到有些智能技术出来了，线下超市不需要人，无人零售了，等等一些变化，我们想象服装在线下会有什么变化呢，我们的试衣镜放到线下发现有很好的导购引流效果，它是用户最喜欢体验的东西，挺抓眼球的。进店以后你也可能未必需要很大的面积做展示，这是我们做的概念性事例，原来店面必须放大量面积做陈列，因为用户必须去逛去发现才能找到合适的衣服。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，所以用户进店可以在店里尝试更多的可能性，有一些创新发现，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，所以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）

以前用户离店了以后就失联了，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告诉你，用户都很喜欢，就扫了微信。品牌之前一直求之不得的事，每个门店卖了哪些款式，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。

二是用户喜欢的款式有一个历史存下来了，以前线上都是模特穿的效果，因为有前面的试衣和推荐，这个时候我在微信上推的可能是新的冬装上来了，你喜欢的这条牛仔裤搭最新上线的冬装，比较好看的搭配，或者你喜欢的风格款式，这时候推荐的是你自己在意喜欢的，跟自己相关的，而不是看的模特，所以很像一个贴心的导购，而不是一个销售说你买这个吧，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，打折去销售，一打折对品牌形象伤害很大的，天天放五折优惠就不会认为你的衣服是正价应该卖的。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，用户会特别开心，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，提供AI个性化服务）

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化，一个是用户在线下体验升级了，更好更酷的方式去尝试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，更重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，而你的用户还不觉得烦，你给她推送的款式还挺满意，你推荐折扣我更喜欢，更愿意跟品牌互动持续去玩。这时候你告诉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结构化数据去了解我的用户和商品，我的角色不只是试衣间，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围绕具体每一个独特的用户给他体验，怎么样有结构化的数据，更好的变成商业体验。

我们自己开始做了一个APP，叫好搭，暂时只有女生的版本，女生可以下载这个APP去试品牌的衣服，资本市场上我们也有一些新的尝试，所以欢迎各位到时候感兴趣跟我们联系，谢谢各位。

本文源自创业邦

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