「購搭魔鏡」讓購物中心玩起虛擬試衣,AR+大數據幫助服飾品牌轉型新零售

.. 站在一面鏡子前,新款服裝會出現在自己身上,用手輕輕比劃就能實現換裝,這是很多人夢寐以求的體驗。

除去科技的炫酷感,為實體店簡化試衣流程,為電商在前置端提供更多的真實體驗,也是真實存在的需求。

36氪近日接觸的「購搭魔鏡」就是一家「虛擬試衣鏡」研發商。公司成立於 15 年,目前已與紅袖、A02、BASIC HOUSE 等 20 多家快時尚品牌進行合作,在購物中心投入 3D 體感試衣鏡近百台。

技術上,購搭魔鏡着重打造 3D 建模能力,可以在 2 小時完成一件服裝的建模,單件成本低於 100 元,這為大規模應用提供了可能。魔鏡的攝像頭首先會採集用戶的身高、三維等數據,調整服裝大小,再通過優化 GPU 算法,使材質渲染更逼真,貼合度更高。

創始人蔣亞洪告訴36氪,由於行業技術瓶頸,目前魔鏡的效果有限,無法替代試衣間。品牌方引入主要用於營銷場景,作為展示窗口,為店鋪獲得客流、增加人氣。目前硬件價格在 3 萬左右,品牌方主要採用租用的形式,購搭魔鏡還會為其提供每季新款服飾的建模。

除了魔鏡,購搭推出了配套的 APP 和公眾號,幫助品牌方形成線上線下的流量閉環。下一階段,購搭魔鏡計劃與品牌方合作推出「魔鏡試衣間」,安裝更多方位的數據採集設備,並對燈光進行控制,提供更好的虛擬換裝體驗。

「服飾新零售」怎麼玩?

僅作為一個營銷工具,市場空間有限,購搭魔鏡的野心也不止於此。公司未來不打算靠硬件賺錢,而是想建立一個體驗式服裝新零售平台,瞄準流量與傭金收入。

商超便利店的新零售場景我們已經看了很多,那麼服裝行業的新零售會是什麼樣子?

無人零售、智慧櫥窗、AI 客服、虛擬試衣、智能搭配都是目前正在探索的方向,其共性是體驗的升級和數據的參與

網購中,服飾作為佔比最高品類,尺碼不合、上身效果不好、商品與描述不符等問題,造成了「買家秀」與「賣家秀」的巨大差異。各平台也一直在積極探索,如何讓買家看到更真實的商品,已推出智能尺碼助手、商品視頻介紹等,天貓在「新零售體驗館」展示了「虛擬試衣間」,瑪麗黛佳已把「虛擬試妝鏡」運用到了促銷活動中。

對於服飾品牌方,一直存在着轉型焦慮。線下營銷、店面、庫存等前端環節擠壓着利潤空間;線上流量成本和廣告成本也不斷攀升,紅利不再。根據「展示高於推薦」的流量費用定律,更精準的推薦是解決不斷上升的流量成本的可行方法。線上難以獲取的用戶身材、膚色、髮型等數據,正是購搭魔鏡可以補充的。更全面的用戶標籤,為精準推薦提供了可能。用戶試穿時,魔鏡會實時、定製化推薦更多服飾搭配,以獲得比傳統瀏覽的方式更高的轉化率。

庫存問題也有望得到解決。新零售數據催生了 C2B 的生產模式,商家可以根據大數據預測調整生產計劃,甚至用數據驅動設計。隨着更多服飾品牌向新零售發展,會觸達到上游供應鏈的改變,從銷量的預測到商品的企劃,到面料的準備和商品的生產,大大縮短生產周期,從而提高反應速度,捕捉消費需求,打造柔性供應鏈。

競爭格局

「虛擬試衣」的概念已經提出多年,但效果卻不盡如人意。從用戶體驗來看,虛擬試穿和真實的試穿體驗之間存在差距;另一方面,3D 建模需要考慮衣服的柔性材質,兼顧紋理、飄逸感、層次感,製作難、成本高、耗時長,難以實現規模化的應用。

隨着技術發展,近年來「虛擬試衣」行業發展速度顯著加快。2016 年,「虛擬試衣」服務商「好買衣」獲得 1500 萬美元融資。好買衣的解決方案是,根據用戶上傳的照片和輸入的信息為其建立專屬平面形象,用戶在手機上即可以完成虛擬換衣的操作。相比購搭魔鏡的體感試衣,使用門檻更低,但用戶到底對哪種方式買賬還需要驗證。

圖:好買衣

另一家 3D+AI 技術公司「雲之夢」則作為阿里虛擬試衣的技術服務商,在去年 11 月開了一家智慧門店。在這個門店裡,智能穿衣設備具有虛擬試衣體驗、導購、服裝搭配建議等功能,用 3-5 秒的時間即可獲取用戶的人體數據,並根據用戶的體型、外貌特徵等進行個性化推薦。據稱,雲之夢提供的技術可以讓品牌商自己拍攝建模,只用1張服裝圖片,就能夠在 5~10 分鐘內完成服裝模型的製作。

今年,購搭魔鏡計劃簽約 500 家品牌商,平均一個品牌會引入 10 台終端,公司還將在人流密集的電影院、辦公樓等部署魔鏡。蔣亞洪告訴36氪,未來會推出消費級硬件,類似於機頂盒,用戶藉助電視屏幕,在家中就可以完成試衣體驗。

創始人蔣亞洪是國家「千人計劃」特聘專家,美國西北大學應用工程數學博士,曾創辦輿情監測公司「優訊時代」。購搭魔鏡在 2016 年 12 月份獲得了賽伯樂的 1500 萬元 Pre-A 投資。目前正在尋求 5000 萬元 A 輪融資。

拓展閱讀:

好買衣聯合創始人兼CEO黃仲生:虛擬試衣正全面改善零售體驗

以建立人體大數據庫為出發點,「雲之夢」與阿里合作落地了一家可虛擬試衣的智慧門店


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