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AI跨界預測下一季流行色 解決每天穿什么的絕世難題

2017-07-11 23:16 來源:網絡 瀏覽:
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    相信對于不少女性同胞們來說,每天要做的最艱難決定,不會發生在辦公室、星巴克或者餐廳,一定是在堆的滿滿的衣柜前,糾結到底穿什么好。每次搭配衣服就像解答數學方程式,既要考慮到工作場合,還有服裝的舒適度,能夠代表自己的心情就更好了。變量太多,腦子不夠用。

    在時尚領域,大多數決定還要由消費者自己來完成,無論是購買還是搭配,都不能借助像Uber這樣的,不用消費者操任何心的調度平臺。所以通常都會產生后果:為了搭配現有的衣服或者追趕新潮流一直買買買;挑到了不合適的衣服壓箱底或者退貨。


ASOS
 
    消費者的自我挑選與“無窮無盡”地購買對時尚行業本身也產生了沖擊,催生出了超快時尚品牌,這些玩家們每周可以出上百件新品。一向慢吞吞的奢侈品都開始了即買即賣的模式,來響應消費者快速變化的口味。時尚行業開始了一場“速度的比拼”。

    但是業績騙不了人,雖然ASOS在過去兩年銷售額翻了一倍,不過利潤卻是停滯不前。不少曾經嘗試即買即賣額奢侈品牌都已退出,Burberry雖然還在實行,但是收入情況一點也沒改善。而且快時尚還屢屢上了環境黑榜。

    而亞馬遜之所以能夠在零售百貨業陷入一片泥沼時,大膽進入時尚產業,并得到不錯的效果是因為亞馬遜有豐富的數據,知道應該賣什么衣服,并知道把這些衣服賣給哪些具體的消費者。當他們一打開亞馬遜,就能看到自己心儀的服飾,大大減少了決策的時間,也能最大程度避免后續不合適或者退貨的麻煩。

    如果零售商都開始運用數據和AI技術,來幫顧客做決定,選擇最適合他們的產品,從而避免他們盲目的追趕時尚潮流而購買許多無效的商品,整個時尚產業是不是能夠回歸正常,而不是拼命比誰出了更多“抄襲”的新品?

    AI首次“跨界”到時尚產業中是預測潮流風向,今年三月IBM Waston與時尚媒體WWD合作,解讀秋冬的流行趨勢。Waston借助廣告宣傳冊、文章、博客、圖像和社交媒體上的大量數據,像一個時尚界的資深人士一般,給出2017年秋冬流行色。

    如果將AI用到消費者服裝選擇上,可以根據過往的消費數據,預測消費者什么時候打算買衣服了,買什么樣風格的衣服,然后給出建議,讓消費者添加一些必備品而非僅十幾美元的襯衣和褲子。對于消費者來說,不用再費腦筋一直刷淘寶,為買衣服發愁,也可以減少沖動消費。對于時尚產業來說,鼓勵消費者少而精的消費,既可以減少浪費,又有利于可持續性發展。

    亞馬遜已率先實現了這一想法,推出了Echo Look智能攝像頭可以判斷用戶穿衣風格的智能相機,根據機器學習算法和時尚專家的建議,幫助用戶進行服裝定制,并對用戶的穿衣搭配進行評估。雖然亞馬遜先行一步,但是小公司們仍可以抓住AI的機會,在時尚產業來一場“改革”。

    如果把AI這項作用使用到食品行業,另一千古難題,每天吃什么也有望解決。比如來個智能冰箱,AI能夠掃描你的冰箱存活,了解你的喜好。在冰箱空了以后,給出你一個購物清單,也省去了想吃什么的煩惱。


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