從線上被逼到線下，虛擬試衣如何擊穿零售邊界
鋅財(cái)經(jīng) 2018-03-15
心情不好，“買買買”；心情好，更要開心地“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。”店+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。
衣脈CEO | 涂征輝
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Ochirly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，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。
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文章∣詩(shī)琦
編輯∣陵魚
攝影∣黃碩
手繪∣陵魚
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