虛擬試衣“魔鏡”

李婷

好買衣想要成為智能穿搭顧問，給服裝行業(yè)帶來更多消費升級的可能性。

“女性購物不只是在意衣服是否好看，更關(guān)注的是自己的上身效果。“這是黃仲生在創(chuàng)業(yè)好買衣虛擬試衣之前，作為GGV紀源資本VC，參與美麗說、觸控科技、時趣等創(chuàng)業(yè)公司的投資經(jīng)歷后，所洞察到的女性購衣消費心理。

看上去賞心悅目，實際上身效果卻慘不忍睹的買衣經(jīng)歷不管是在線上還是線下都時常發(fā)生。線下逛街拿著四五件喜歡的衣服去試，但是最后購買成功的就那么一兩件。而線上買衣因為缺失試穿環(huán)節(jié)，消費者先被模特穿上服裝的效果所吸引，然后通過腦補嘗試下單。“大概有一半的概率用戶會發(fā)現(xiàn)衣服不合身，不好看，再退換貨，導(dǎo)致電商品牌30%～40%的退貨率產(chǎn)生?！?這些是黃仲生看到女性因為“賣家秀”和“買家秀”產(chǎn)生的心理落差造成的行業(yè)痛點。

技術(shù)提升消費體驗

隨著AR/VR技術(shù)催生的消費體驗升級，虛擬試衣成為解決這些痛點折中的辦法。早在2011年7月，亞洲首款“3D互動虛擬試衣間”就曾亮相杭州，之后優(yōu)衣庫、淘寶、京東都曾推出過虛擬試衣間。但是，“虛擬試衣的常見路徑是三維建模，物理方式模擬出上身出的效果很僵硬，建模成本高，目前沒有用3D建模方式做出的虛擬試衣可以大規(guī)模商用。好買衣創(chuàng)建了一種新的技術(shù)路徑，融合了計算機圖形學(xué)、計算機視覺、柔性人形機器人等科技，讓用戶在虛擬試衣體驗的幾個關(guān)鍵點上得到突破?！秉S仲生說。

基于已經(jīng)建好了“亞洲女性身材三維人體的掃描數(shù)據(jù)庫”，用戶不需要拿皮尺測量、僅需輸入身高、體重、文胸號碼以及選擇回答11個身材特征問題，在1分鐘內(nèi)就能智能重建自己的身材模型。上傳正臉照片就能通過智能五官提取、三維融合技術(shù)與美肌功能將用戶真實的五官重建至虛擬三維人臉模型上。據(jù)估計，這種技術(shù)建造用戶模型各圍度平均誤差小于1.5cm，也就是精準度能達到90%左右。

用戶建好的自己的模型，可以看作是好買衣研發(fā)出的這種可以改變高矮胖瘦的“柔性人形機器人”的其中一面，這個機器人能夠物理仿真出無窮多個亞洲女性的身材，能在真實環(huán)境下觀察每件衣服穿在身上所展現(xiàn)的松緊度，最終再通過打版師為每一個品牌研究版型與尺碼的結(jié)果數(shù)據(jù)，精準推薦用戶服裝和尺碼?！昂觅I衣虛擬試衣成立4年以來，正是因為這項技術(shù)上的突破，從而能夠低成本、高效、規(guī)?；貞?yīng)用虛擬試衣技術(shù)。”黃仲生說。

使用傳統(tǒng)的方式，一個3D美工需要2～3天才能完成一件衣服的建模，成本在3000元左右，而女性服飾由于蕾絲、鏤空、毛邊等復(fù)雜設(shè)計，想要通過3D建模的方式來反映反光、質(zhì)感和彈性是很困難的。好買衣的突破在于自行研發(fā)的3D重構(gòu)模型軟件能夠?qū)⒎椏焖賹崿F(xiàn)數(shù)字化，能達到一天完成1000件衣服以上的建模速度。預(yù)計到了今年年底，可以支持500家大品牌全年所有新貨，數(shù)據(jù)化成本是傳統(tǒng)3D建模的1/3。

目前，好買衣的虛擬試衣技術(shù)服務(wù)在線上平臺、線下門店、移動端都有布局，和天貓SAAS服務(wù)合作2B端“智能導(dǎo)購”工具，在線上場景解決試衣款式搭配和尺碼選擇問題，通過和100多家線上top品牌合作，累積服務(wù)超過400萬的天貓/淘寶用戶，用戶平均停留時間在7分鐘左右，每人平均試穿83件；與C&A和cachecache線下門店合作虛擬試衣鏡，用戶能在店內(nèi)多停留4分鐘，平均試穿9套衣服，實體購衣轉(zhuǎn)化率10%；移動端推出了好搭A(yù)PP，有了超過15萬的安裝量，60多家品牌入駐，用戶平均停留時間24分鐘，平均試穿90件，還有20多位穿衣達人入駐，產(chǎn)生的PGC專題也有了190多篇。

促進小品牌的誕生

虛擬試衣技術(shù)在向著智能穿搭顧問的角色不斷優(yōu)化。隨著新零售的轉(zhuǎn)型，用戶變成了“人貨場”的中心，“好買衣收集了大量的用戶數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助服裝品牌優(yōu)化體驗路徑及改造供應(yīng)鏈、營銷端?！?這是黃仲生認為好買衣虛擬試衣技術(shù)潛在的價值。

好買衣在人體、服裝數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ)之上，從虛擬試衣技術(shù)服務(wù)到數(shù)據(jù)服務(wù)再到供應(yīng)鏈服務(wù)，然后再去豐富和完善人體、服裝的數(shù)據(jù)化，這是好買衣目前確定的商業(yè)層次鏈條。其中供應(yīng)鏈服務(wù)包括流行趨勢預(yù)測、智能打版、智能定制、生產(chǎn)前預(yù)售和智能導(dǎo)購等。

現(xiàn)在好買衣主要借助電商平臺和品牌方的合作，黃仲生表示也正在和品牌探索研發(fā)根據(jù)用戶的身材特征和風(fēng)格偏推薦衣服的功能，“給用戶推薦適合她本人且更好看的衣服，讓品牌衣服銷售得更好。” 并且虛擬試衣鏡也成為品牌線下店和用戶進行互動營銷的入口，也可以將合適的新款進行針對性推薦。

未來品牌會更加多樣化，傳統(tǒng)線下大品牌更占優(yōu)勢，符合大眾品味，但用戶希望通過個性化的著裝展示自己。黃仲生認為原來小品牌很難找到自己的用戶群，但是虛擬試衣技術(shù)可以給用戶進行專屬推薦，讓這些品牌與用戶產(chǎn)生鏈接?！捌放颇芨行У夭蹲降接脩舻男枨螅L(fēng)格偏好及版型等需求能幫助品牌誕生一些新系列、新元素，這能幫助用戶買到更滿意的衣服，也能幫助產(chǎn)生更多的小品牌?！?/p>

賣家秀很好，買家才會買單，在此黃仲生看來，商家的模特圖較吸引人，虛擬試衣的效果比較真實，這是線上線下都會碰到的問題。但是用了虛擬試衣之后，實際用戶購買行為還是在增長，反而排除了模特穿好看但是用戶穿不好看的衣服?！坝脩糍I到的結(jié)果會更滿意，長期以來會提升品牌忠誠度和復(fù)購率?！?/p>

目前，這個140多人的團隊，有一半都是技術(shù)人員，在去年9月份就獲得了1500萬美元的B輪融資。除了在技術(shù)上繼續(xù)投入，黃仲生透露，“虛擬試衣鏡業(yè)務(wù)下半年剛啟動，進展很快。我們線下試衣鏡的服務(wù)會根據(jù)品牌需求進行個性化定制，引入這樣的體驗成本在品牌整年的營銷預(yù)算中可以忽略不計，但是對于體驗和數(shù)據(jù)收集會有非常大的提升?！眅ndprint