AI服裝定制可行嗎？
衣、食、住、行四個基本生活需求中，后三者已經(jīng)與線上結(jié)合地非常好，發(fā)展迅速。衣服由于線上APP無法滿足衣服“貼合、舒適”的特殊需求，消費者的消費方式依舊傾向于線下試穿。主要依賴線下零售方式的服裝行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)暴下艱難前行，是時候?qū)で笠粓鲎兏锪恕?/p>
衣、食、住、行四個基本生活需求中，后三者已經(jīng)與線上結(jié)合地非常好，發(fā)展迅速。衣服由于線上APP無法滿足衣服“貼合、舒適”的特殊需求，消費者的消費方式依舊傾向于線下試穿。主要依賴線下零售方式的服裝行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)暴下艱難前行，是時候?qū)で笠粓鲎兏锪恕?/p>
市場分析
從百度搜索指數(shù)上看，“服裝定制”關(guān)鍵詞在PC（平均：91）端逐漸轉(zhuǎn)移至移動端（平均：143）。從移動端搜索數(shù)據(jù)來看，低峰值主要在周末，可以猜測用戶行為大致為工作日通勤時間或其他空余時間會瀏覽服裝定制相關(guān)內(nèi)容，但是在周末用戶更偏向線下消費或者花時間在社交上。用戶在周末的自由可支配時間更多，由此可見服裝定制的市場目前還是更傾向于線下服務(wù)。
從“服裝定制”關(guān)鍵詞的移動端搜索同比和環(huán)比來看，人們對于“服裝定制”的關(guān)注度在降低，可見服裝定制比較小眾化，市場缺乏活力，規(guī)模較小。
百度指數(shù)，2020.6
百度指數(shù)，2020.6
從搜索相關(guān)詞的詞云中可以找到幾個重要的類別。
第一類為需求：T恤、成衣、西裝、工作裝、校服、男裝、創(chuàng)意、知性優(yōu)雅等。
第二類為競品：幫客、碼尚定制、得力佳。
從中，我們找到了一個與主題相關(guān)的一家公司——碼尚定制。碼S是2016年成立的一家AI輕定制服裝公司，提供人體智能測量方案，致力于提供人體智能測量方案，讓C端產(chǎn)生大規(guī)模的個性化且精度高的服裝定制，為中國男人創(chuàng)造購買途徑方便、合身體面又性價比超高的輕定制服裝，幫助中國男性更好的建立形象管理。
百度需求圖譜，2020.6
從目前服裝定制的需求上來看，主要以T恤、工作裝、校服為代表的團體定制、低端定制，而高端定制、創(chuàng)意定制等需求較少。
從2018年的淘寶數(shù)據(jù)來看，目前成本較小的團體定制占到88.55%，但是隨著人民消費水平的提高、對外表精致化的追求，創(chuàng)意、高級、專業(yè)的服裝定制必然將會成為趨勢，所以高端私人服裝定制則為此行業(yè)缺口。
中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，2020.6
從我國服裝定制市場規(guī)模走勢圖上來看，服裝定制的市場份額逐漸擴大，呈正向趨勢。
中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，2020.6
運用SPSS對該數(shù)據(jù)進行回歸預(yù)測，將年份作為自變量，而將份額作為因變量進行線性回歸分析，得出結(jié)論：模型R方值為0.977，意味著年份可以解釋份額的97.7%變化原因。對模型進行F檢驗時發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(F=214.343，p=0.000<0.05)，也即說明年份一定會對份額產(chǎn)生影響關(guān)系，以及模型公式為：份額=-351072.460 + 174.705*年份，通過該公式預(yù)測2020年服裝定制規(guī)模達到1832.361億元。
SPSS回歸分析
我們就線上服裝定制來做一個SWOT分析：
技術(shù)分析 AI量體
AI量體目前是服裝行業(yè)運用最廣泛的技術(shù)之一，但是技術(shù)壁壘仍存在。比如，“衣呼”的量體功能是它的亮點，但是當(dāng)用戶去用的時候，會發(fā)現(xiàn)圖片識別成功率不高。
AI可以用于量體的主要技術(shù)分解為目標定位+骨骼點定位兩步，運用的主要是YOLO系的算法和R-CNN系算法，前者效率更高但是不代表準確率高，目前在MSCOCO數(shù)據(jù)集上最好的效果僅有72.6%，還有待改進。
AI量體不夠準確的原因之一是數(shù)據(jù)庫的匱乏導(dǎo)致模型的精確度較低。因為數(shù)據(jù)標注人力工程量大，已標注的數(shù)據(jù)集較少，使模型還不足以精確定位。所以如果公司可以構(gòu)建自己的標注數(shù)據(jù)集，是提高量體技術(shù)的關(guān)鍵。
個性化優(yōu)化
個性化推薦可以拆解為聚類和排序兩個問題，數(shù)據(jù)集來源于用戶上傳的量體照片、頭像、身體數(shù)據(jù)等。可以運用聚類對用戶的服裝類型對同類型用戶提供同類用戶推薦。但僅僅這樣的功能，很多電商依賴龐大的用戶數(shù)據(jù)庫已經(jīng)做得很好。而服裝零售的本身獲客成本過高，此類APP又缺少知名度，用戶數(shù)據(jù)過少，所以有一部分產(chǎn)品依賴電商生存。
如果AI服裝定制想從中求得生存，可以考慮精細化推薦功能。只針對“同類”用戶提供“同類”甚至“同版”服飾，有撞衫的槽點。所以AI服裝可以聚焦于用戶的身材、皮膚等去精準定位匹配，推薦完全個性化的搭配，同時結(jié)合機器學(xué)習(xí)可以做到的流行趨勢和銷售預(yù)測進行個性化推送。
值得一提的是，目前的產(chǎn)品推送都過于泛濫和粗糙，大多數(shù)推送無法抓住用戶的心，大多數(shù)用戶甚至采用關(guān)閉推送的措施。
個性化智能服裝設(shè)計也是個性化方向之一，即讓用戶參與到設(shè)計自己服裝的過程中來，增加用戶粘性。可以在設(shè)計中結(jié)合AI圖像識別進行同一版型下不同材質(zhì)或者相同材質(zhì)下不同版型的搭配選擇，甚至可以完全通過AI設(shè)計出服裝爆款，推薦給用戶，真正做到穿什么讓用戶說了算。
競品分析
從百度指數(shù)中，無論是PC端還是移動端，衣B人的用戶流量都要大于碼S，但是衣B人的搜索環(huán)比下降率較大。可見衣B人的用戶基礎(chǔ)很不錯但是碼S的未來趨勢更好，另一方面反應(yīng)AI技術(shù)結(jié)合的服裝定制是未來趨勢。
百度指數(shù)，2020.6
結(jié)合用戶在貼吧等公共渠道對兩款產(chǎn)品的用戶反饋進行兩款產(chǎn)品的優(yōu)劣勢對比，衣B人的優(yōu)勢在于前期用戶關(guān)注度高但產(chǎn)品后勁不足，相比之下，碼S一直在求穩(wěn)發(fā)展。
衣B人的優(yōu)勢
用戶規(guī)模：衣B人的廣告營銷和公關(guān)能力在前期投入較大，并用優(yōu)惠券、美女上門量體等噱頭吸引大批用戶。 服務(wù)：上門服務(wù)預(yù)訂和售后服務(wù)效率很高，在效率方面得到好評。 量體：顧問推薦方案不夠?qū)I(yè)，量體不準確。針對這一點可以利用AI量體代替人工量體，解決不專業(yè)不準確、隱私泄漏等問題，同時線上獲取數(shù)據(jù)可以節(jié)省顧問人力和時間，做到顧問聘請的寧缺毋濫，更專業(yè)化。 產(chǎn)品質(zhì)量：衣服質(zhì)量低于實體店，做工粗糙。針對這一點的本質(zhì)還是要從工廠解決，對接專業(yè)平臺提高衣服質(zhì)量，公司應(yīng)該嚴格把關(guān)審核工廠的生產(chǎn)過程，包括售前和售后。 設(shè)計：材質(zhì)單一、服裝展示不夠生動。針對這一點可以運用直播、3D等技術(shù)解決，使客戶端展示更加生動有趣，使用戶感受到不失實體店試穿的購物樂趣。 公關(guān)廣告的生硬操作：過多的推廣如果與實際產(chǎn)品不質(zhì)量符，雖然前期能夠積累大量資源，但是在后期容易引起用戶的反感情緒，要再塑造品牌形象會更加難。 AI量體：新技術(shù)的開發(fā)，盡管有大量的公司消防，但是大量的數(shù)據(jù)積累是它的奠基石。 用戶推廣：更專業(yè)的平臺接入，區(qū)別于衣B人的硬廣告推薦，與更大的平臺合作對用戶來說仿佛有了品質(zhì)保障，是更好的宣傳方式。雖然目前用戶流量還沒有達到衣B人，但是可以說是穩(wěn)扎穩(wěn)打了。 自身客戶量少：與京東的結(jié)合確實解決了創(chuàng)業(yè)初期的用戶流量不足的問題，但是同時面臨天花板太小的問題，就目前碼尚自己APP的流量來看還是較少。 AI量體：智能量體的尺寸有出入，還是不夠合身。針對這一問題主要是輸入更多標注數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫，訓(xùn)練模型提高準確率，詳細參考技術(shù)分析part。從中我們可以看出，碼S運用AI量體解決了前面服裝定制APP的關(guān)于上門量體“不方便”的問題，但是仍然保留準確率這個亟待解決的需求（雖然CEO自己說準確率在98%以上），后期產(chǎn)品可以在數(shù)據(jù)標注和模型訓(xùn)練等技術(shù)上加大投入，并同時需要開通方案設(shè)計師的線上溝通功能。
另外，服裝定制的兩大需求：質(zhì)量和服務(wù)，后期產(chǎn)品可以通過對供應(yīng)貨的人工審核或者用戶反饋起到監(jiān)管質(zhì)量的作用。同時對售前售后的溝通和服務(wù)重視起來，其實用戶之所以對服務(wù)抱怨，完全是因為在售前急需有特殊要求的溝通而苦于聯(lián)系不到供應(yīng)商，或者在收到衣服之后需要改制等，由于私人訂制的其中一個重點也是“一對一服務(wù)”，產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)配合量體提供這種服務(wù)。
需求與用戶
需求定義為行業(yè)缺口的私人高端定制，但是考慮到目前團隊定制的用戶基礎(chǔ)較好，所以會考慮產(chǎn)品以團隊定制為輔、私人訂制業(yè)務(wù)為主。
從兩款產(chǎn)品的用戶人群屬性可以看出，年齡普遍集中在20-40的年輕人。猜想用戶有經(jīng)濟水平不夠、工作較忙不愛逛街的青年男人和替不怎么講究、腿腳不方便的老年人購買的孝順年輕人，還有因為身材不方便買成衣的大號寶寶們，因此年輕人的基數(shù)較大，風(fēng)格應(yīng)定位于年輕化、有活力。
從性別上看，不同于碼S用戶定位于男性，考慮到女性群體的衣B人的用戶性別分布上依舊是男性要高于女性。我猜想原因來源于女生本身就熱愛逛街，去感受實體店的視覺刺激，也有人會把逛街作為一種社交。因此最終產(chǎn)品用戶定位于23-35的男性。
百度指數(shù)，2020.6
結(jié)合前面競品分析得出的需求如下：
定制需求：AI量體，衣服的風(fēng)格展示； 服務(wù)需求：售前服務(wù)，售后服務(wù)、用戶反饋互動。結(jié)合AI服裝定制聊聊新功能
從上圖可見：√已經(jīng)做到的功能，×為沒有做到的問題，？為做了但是做得不好部分。
拉新促銷功能
從蟬大師數(shù)據(jù)上看，衣B人日均下載量(1188)>碼S(312)，衣B人之所以用戶基數(shù)大的一個原因，除了他的公關(guān)實力，還依賴于首頁的首頁的促銷信息。從碼S的京東款界面上看已經(jīng)非常重視打折促銷這個part，如果碼S后期要獨立運營的話，這個部分是很重要的一個part。
新人專享福利、限量秒殺、三件打折的活動一定是APP需要考慮的引流手段。
直播與多維展示
從兩款產(chǎn)品的UI風(fēng)格來看，主色調(diào)為藏青藍與白色，是典型的商務(wù)風(fēng)。如果要吸引年輕用戶，可以選用更加明亮的夏日風(fēng)格色彩，如淡藍色、沙灘黃等，并加入有趣流行的文案導(dǎo)購提示。
同時直播是目前流行的不可或缺的元素，雖然直播的內(nèi)容不可以定義為電商的促銷互動，因為促銷會降低私人訂制的高級感，但是試穿直播完全可以安排上，給用戶更多購物安全感與互動趣味性，增加用戶粘性的同時也可以用生動的彌補用戶網(wǎng)購得不到的觸覺。
服裝的展示不應(yīng)該僅僅局限于圖文，靜態(tài)的展示方式已經(jīng)脫離潮流，且完全沒有現(xiàn)實購物的實體體驗，視頻和3D展示同樣可以運用其中，增添用戶對衣服、材料的理解。
付費一對一服務(wù)
私人定制本就是應(yīng)該提供一對一服務(wù)，包括方案推薦、特殊量體，但這顯然在線上難以支持。一是用戶較多應(yīng)付不過來，二是成本較高。但是如果APP想要做到品牌提升至高端，將自己與巨頭電商區(qū)別賽道，就應(yīng)該考慮到以會員制或者一次性付費方式提供一對一服務(wù)，以此吸引到更高級的用戶。而且這種方式也正可以方便收集到用戶的喜好、數(shù)據(jù)，為后期提供更好的個性化定制打下基礎(chǔ)。
