衣脉涂征辉：服饰零售的七种智能“黑科技”

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[亿邦电力新闻]6月22日，在亿邦智能商务夏季峰会暨2018年全球人工智能+零售未来发展大会上，亿美科技首席执行官涂发表了题为《让服装说话:服装零售七大智能“黑色技术”的演讲。他指出，在未来，宜迈应该先数字化，再人工智能。第一步是数字化展示和数字化商品，给用户一种新的技术互动体验；第二步是拓展市场，即成为服装品牌的导购工具，帮助他们更好地服务顾客。

据悉，此次会议以“智能场景”为主题，由益邦电力、中国商业联合会智能商业分会、希尔福爱零售展、厦门互联网零售企业协会和海豚协会共同主办。

易迈科技首席执行官涂

提示:本文是一个速记初步审查，以确保现场嘉宾的初衷，没有删节或错误，请理解。

以下是一份发言记录:

屠郑辉:大家好！我是艺迈科技的涂郑辉，今天很高兴来到艺邦与大家分享我们在服装领域的探索。

首先，我想和大家分享行业变革的全过程。从20世纪80年代改革开放开始，大量个性化的服装需求被释放出来。当时，工厂有发言权，经销商出售工厂生产的任何商品，而渠道是回去的国王。当工厂有商品时，不同的工厂竞争，经销商有权说他们能卖给消费者什么商品。随着时代的发展和人们生活水平的提高，这种模式已经不能满足消费者的需求，人们开始进入“百货店”模式，消费者去百货店挑选商品，在那里消费者仍然认识商品而不是品牌。

之后，商家最终沉淀和选择品牌。后来，大家都熟悉了电子商务模式，它打破了渠道为王的时代，把更多的产品变成了王，让消费者可以通过不同的产品区分不同的品牌。在未来，它也是新零售的阶段，也就是说，行业中的关键决策权是高级的，区域权力从过去以工厂为核心的供应方慢慢向前移动到经销商、零售商，然后到消费者。

对于传统品牌，有几个过程让消费者知道。首先，消费者知道这个品牌，并对它感兴趣。他们去商店，看衣服，试穿。一个好的品牌有一个客户关系管理来留住它的顾客。在传统的过程中，看衣服和试穿衣服的数据是缺失的。他们只知道衣服已经买好了，但最重要的数据却不见了。

接下来，让我们分享我们如何帮助品牌沉淀最缺失的部分，通常是最重要的部分，以及沉淀后如何进行智能应用。简要介绍我们公司的历史。易迈成立于2013年，是一家在头部制造虚拟试衣技术的公司。用户只需要自己拍照就能看到穿这件衣服的效果。

我们根据服装零售线下的场景推出了一系列场景。我们专注于企业如何抓住潜在客户，留住老客户，解决高租金和不准确的sku问题，如何释放用户独立购物的乐趣，以及如何减少排队。

这是我虚拟试衣的效果，这是用户的真实照片，另一张是算法的结果。可以想象，用户用他们自己的图片尝试各种各样的衣服。这是我们的3d人脸技术，不同于市场上的许多公司。我们选择了一个非常深入和困难的技术路线图来实现它。我们通过照片识别用户的面部特征，然后将特征点恢复到三维模型并实时渲染它们。

第三步是增加米托的功能，包括化妆，这是女性完全不能接受的。这是一张3d人脸和人体重建技术。除了脸，用户应该看起来像我，对吗？我们有一个亚洲最大女性形象的数据库，可以通过算法匹配最相似的人体。这个人体数据是真实数据，可以达到1.5厘米的误差数据。然后我们可以做虚拟图像来帮助他做筛选率。我们也有一套专家系统，例如，针对身体的缺陷，即公众对美的认知缺陷。例如，这个女孩的腿很短，所以我们会推荐一些高腰的衣服穿。

也就是说，用户来商店后不需要购物指南，而是根据自己的喜好推荐。在用户在我们的平台上沉淀出更多的行为之后，我们可以根据自己的喜好将人和商品结合起来，也就是衣服，这是相对独立的维度，可以连接更多的数据。让我们给你看一段视频，展示我们模型的整个应用。

(视频回放)

我们将在传统的服装零售店中增加数字移动线，这样我们就可以在屏幕上试穿服装了。我们为什么要做这样的事情？首先，基于一些思考和数据验证，对于传统的服装零售来说，传统的展示模式是一一摆在那里的。想象一下穿这件衣服是什么感觉。我们认为，服装的消费者不是在购买服装，而是用户在更漂亮地购买自己。

我们的试衣间也是一个旋转衣柜，我们可以通过点击屏幕让试衣间继续尝试。此外，我们最近也有一些非常好的商业地产项目。未来无人商店的模型更符合今天的主题。除了场地的翻新，还有无处不在的场馆。当消费者经过我的商店时，我可以扫描一个代码然后离开，我可以用手机看到商场里的衣服。然而，

每个人都可以看到刚刚播放的视频。这是我们在上海金桥国际新开的一家服装零售店。今天是我们第一次与您分享运营数据。我们发现，在我们添加了数字动态之后，65%的人仍然在跑着买衣服。我们的真实数据是，默认情况下，35%的人会从屏幕上看衣服，65%的人会去商店直接买衣服。从发现衣服到进入试衣间，通过屏幕的人占55%，通过显示器的人占20%，这意味着人们更容易有通过屏幕试穿这件衣服的冲动，这很有趣。

试衣间的转换率几乎是31%，而展示率是27%，这是相似的。虚拟试衣可以解决上身效果的问题，展示也可以解决服装面料和面料的信息，这两者都可能是重要的信息，目前还不能明确区分。然而，我们有一个非常高的空在屏幕上。现在我们只是在1.0版的春天，我们将在未来把材料和分数放在它上面。

回到第一个环节，屏幕发现这条移动线的优势非常大。在屏幕上移动线条的转换率只有17%，最终，35%的人通过屏幕找到了衣服，这35%的人贡献了62%的销售额。对于服装零售，我们应该拥抱一个新的时代，即使在早期数字时代的效率是10%到15%。像麦当劳一样，每个人推自动点餐机时都不用它。后来，一些售货员被要求把它拉到屏幕上点食物。如今，年轻人非常独立，所以我们认为这种模式的数字移动路线一定是未来。对于服装领域来说，试穿是线下服装最重要的体验。我们公司在虚拟试运营的基础上建设数字移动线。

此外，我们的公司和百货公司已经很快登陆。事实上，当人们离线购物时，许多商店都有屏幕。这个屏幕更像是一个广告屏幕，它是一部展示企业而不与用户互动的宣传片。我们刚刚和小红树开了一家店，那是上海的欢乐城。我们可以在店内与顾客很好地互动，互动屏幕必须是未来的离线。

以上就是我们正在做的，我们也有点期待未来，首先是数字化，然后是人工智能。第一步是将展示和商品数字化，给用户一种全新的技术互动体验，然后给他一种全新的逛商店体验。第二步是扩大市场。我们知道服装品牌可以分为两类，一类是hm，一类是快速移动的品牌，另一类是欧士力，一种购物指南工具，帮助他更好地为顾客服务。

白天基本上没有人在线下服装店。他们在这段时间做什么？更大的行业更聪明。他有数百万付费会员，这些会员平均分配给一些店员。白天，让店员做服务并提出一些建议。他们现在拍照和发微信，我们将来会让他成为一个特别有用的工具。例如，在我最近上网后，我会拿出所有的crm服装。所以基本上，它是数字化的，然后授权，然后智能化。

有些人说与其买衣服，不如搭配衣服。我们提供一个数字工具。例如，图片的使用者都是同样的牛仔裙，但他们搭配不同的外套。另外，我刚才提到过，在用户浏览之后，用户的数据并不是支离破碎的，衣服都是图片，基于深度学习的算法。例如，我最近推出了一百款新车型。当整个数字化最终完成后，线上和线下象棋游戏将会开放。我们如何利用线下客户的强烈反应给用户留下深刻印象？让消费者觉得你的品牌和商品是你的最爱？然后做更多的交易。最终，我们需要通过库存，这是最大的痛点。

这是传统服装企业的服装生产过程。订货会议提前九个月召开，整个过程非常缓慢，然后销售方给出反馈。使用虚拟试衣后，我们可以提前反馈环节。我将通过在线活动提前使用它，用户可以分享它，这样我们就可以做出更准确的预测。有了数据后，我们可以学得更好。当我们到外面寻找新的趋势信息时，最好看看消费者的行为。什么样的衣服会试穿更多次？你买了多少次了？利用这些数据做出更好的商业决策。之后，我们可以做预售，这是由转换率支持的。我们将花费大量精力在早期阶段进行调整。当然，有了信息后，我们会有信心帮助品牌做c2m模式，这是改变企业库存结构的事情。

最后，我们公司想给消费者展示一面黑色的镜子，这种东西将来必须是低人工的，甚至是无人驾驶的。然后，我们公司的定位是，我们不会开100家店和1000家店，但是我们在帮助传统企业，包括基于特殊人群和特殊社区的新公司，我们更准确地获取用户数据来帮助他们。这是我今天的一份，谢谢。

来源：搜狐微门户