合肥淘寶開(kāi)網(wǎng)店培訓(xùn)機(jī)構(gòu)沈老師搭個(gè)概念店
淘寶搭了個(gè)概念店,大概這就是未來(lái)逛街買(mǎi)衣服的樣子了
不要再嘲笑程序員只會(huì)穿球鞋、格仔衫、牛仔褲了,這次淘寶的算法工程師聯(lián)合服裝設(shè)計(jì)師在訓(xùn)練人工智能模型,要教你怎么搭配穿衣。 7 月 4 日,阿里巴巴聯(lián)合香港理工*,在香港搭建了一個(gè)名為「Fashion AI」的時(shí)尚零售概念店。在這個(gè)進(jìn)店前先登錄,看衣服馬上就能獲得搭配指導(dǎo),還配備觸控屏試衣間的概念店里,我們看到了將來(lái)逛街買(mǎi)衣服的未來(lái)場(chǎng)景。
在「Fashion AI」開(kāi)店的天去體驗(yàn)了一下。 可能是社恐逛街福音的購(gòu)物體驗(yàn) 「Fashion AI」概念快閃店位于香港理工*校園里,開(kāi)放時(shí)間為 7 月 4-7 日。
進(jìn)店前,我們拿到了一個(gè)測(cè)試專用的,掃碼登陸了頁(yè)面。這家概念店的服裝合作品牌是來(lái)自美國(guó)的 GUESS。
概念店里有多個(gè)服裝挑選區(qū),不同區(qū)域的服裝有不同的主題,當(dāng)我們拿起貨架上的衣服,衣服上的智能扣就會(huì)感應(yīng)并喚醒旁邊的顯示屏。
GUESS 員工給我們演示了如何使用顯示屏 顯示屏上就會(huì)出現(xiàn)這件衣服的相關(guān)信息,以及推薦搭配的其他單品。這個(gè)顯示屏同時(shí)還是一個(gè)落地全身鏡。為了獲得更加切合自風(fēng)格的搭配推薦,顧客在挑選前,需要將淘寶賬戶在顯示屏上登陸。
圖片來(lái)自:阿里巴巴 在顯示屏上挑選好自己想要試穿的衣服后,就可以前往智能試衣間試穿。此時(shí),店員已經(jīng)通過(guò)店內(nèi)系統(tǒng),提前把選好的衣服放在試衣間內(nèi)。 試衣間里面也有一個(gè)顯示屏,如果需要更換衣服款式或尺碼,只需要在試衣間里面再次下單,店員就會(huì)給你送上。
在試衣間內(nèi),可以直接線上下單購(gòu)買(mǎi),快遞到家。 如果你和我一樣,在逛街購(gòu)物時(shí)很怕導(dǎo)購(gòu)員一直在身旁殷勤介紹,應(yīng)該會(huì)很喜歡這種基本都是跟機(jī)器交互的購(gòu)物體驗(yàn)。可以說(shuō),是社恐福音了。 據(jù)「Fashion AI」概念店的工作人員介紹,在理想狀態(tài)下,在概念店內(nèi)體驗(yàn)機(jī)器推薦的穿搭時(shí),同時(shí)也可以選擇與自己線上的購(gòu)物相打通,獲得線上線下相結(jié)合的穿搭建議。而顧客在離店后,他們?cè)诘陜?nèi)的體驗(yàn)行為,也會(huì)為之后淘寶線上購(gòu)物的推薦提供參考。
「Fashion AI」概念店的技術(shù)來(lái)自阿里巴巴的「圖像和美」團(tuán)隊(duì),他們一直致力于圖像技術(shù)的研究。這一期快閃概念店,是他們與 GUESS 共同探索服飾零售業(yè)未來(lái)運(yùn)營(yíng)模式的一個(gè)試驗(yàn)成果。 雖然在體驗(yàn)的時(shí)候,我會(huì)提出很多疑問(wèn),比如:在人流量大、相當(dāng)擁擠的環(huán)境下,如何保證購(gòu)物體驗(yàn)?倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的庫(kù)存如何保證試衣間的吞吐?在店內(nèi)來(lái)回走動(dòng)時(shí),如何解決需要頻繁登陸的問(wèn)題...... 但作為一個(gè)已經(jīng)與品牌切實(shí)合作的試驗(yàn)品,「Fashion AI」概念店確實(shí)創(chuàng)造了新的購(gòu)物體驗(yàn),同時(shí)為零售商提供了全面智能化的藍(lán)本。 Fashion AI 在解決什么? 「Fashion AI」的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人是阿里巴巴資深算法專家賈夢(mèng)雷(雷音),在談到人工智能與時(shí)尚相結(jié)合是,他認(rèn)為要解決的就是: 如何在一個(gè)主觀的世界里做客觀的事情? 人們的審美是一件非常主觀的事情,而通過(guò)、技術(shù)向用戶推薦商品進(jìn)行搭配,是一件非常客觀的問(wèn)題,由 0 和 1 來(lái)解決完成。 在 2017 年的天貓雙十一中,30% 的交易來(lái)自服裝。但在阿里巴巴看來(lái),目前絕大多數(shù)消費(fèi)者是不懂服飾的,而淘寶在服飾類(lèi)目的標(biāo)簽也需要重建。 淘寶就算被稱為「萬(wàn)能」,但他們依然接收到用戶這兩類(lèi)抱怨: 我找不到我想要的東西。
你們上面的商品太多了。
「Fashion AI」概念店陳列架 以淘寶上的連衣裙為例,平臺(tái)上連衣裙類(lèi)目有 2000 萬(wàn)件商品,但如果有人想要找一個(gè)特別的領(lǐng)子,一個(gè)特別的花紋,或者一種很特別的款式,依然沒(méi)法準(zhǔn)確地找到。 在偏主觀的服裝類(lèi)目,淘寶遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足消費(fèi)者找到商品需求,這是淘寶面臨的困境之一,也是很多淘寶用戶的親身體驗(yàn)。 而「Fashion AI」團(tuán)隊(duì)在做的,就是通過(guò)對(duì)淘寶的進(jìn)行重組,重建知識(shí)體系,從底層開(kāi)始去解決這些問(wèn)題。也只有在將服裝的標(biāo)簽變得更加精細(xì)化和專業(yè)化的基礎(chǔ)上,才能將這些投放給人工智能模型,進(jìn)而讓人工智能做到精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和推薦。 Fashion AI 不是要給你推薦淘寶爆款 也許有朋友會(huì)問(wèn),算法這么客觀(死板),會(huì)不會(huì)給大家推薦淘寶爆款,或者說(shuō)同一款服裝被大量推薦,就成了爆款,到處撞衫? 「Fashion AI」的回答是,它們想要做批量化的個(gè)性化推薦。 阿里巴巴在與香港理工*應(yīng)用科學(xué)與服裝設(shè)計(jì)合作,一起整理重建了服裝的知識(shí)體系。服裝領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),與人工智能工程師的算法進(jìn)行了互補(bǔ)協(xié)作。 「Fashion AI」團(tuán)隊(duì)通過(guò)與香港理工*的合作,對(duì)于服裝上的設(shè)計(jì)元素,已經(jīng)有了相對(duì)系統(tǒng)和全面的認(rèn)識(shí),包括顏色、紋理、圖案等全局屬性,以及領(lǐng)型、袖型、裙型等局部屬性,共有 30 個(gè)維度和 150 多種標(biāo)簽。 其中一個(gè)例子是“西裝領(lǐng)”,對(duì)于大部分淘寶運(yùn)營(yíng)「小二」和算法工程師而言,西裝領(lǐng)是一個(gè)相對(duì)模糊的概念,他們屬于服裝外行。但按照服裝業(yè)內(nèi)的專業(yè)劃分,西裝領(lǐng)細(xì)分為 9 種領(lǐng)子。
阿里巴巴表示,「Fashion AI」的推薦,將學(xué)習(xí)天貓合作品牌的造型建議,以及淘寶上 50 萬(wàn)造型師的搭配方案,未來(lái)還會(huì)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí),持續(xù)地優(yōu)化。 「Fashion AI」負(fù)責(zé)人雷音覺(jué)得,如今依然有很多人,連基本的穿搭規(guī)則都不熟悉。他想要讓機(jī)器智能去為這類(lèi)人群服務(wù),幫助更多消費(fèi)者去提升他們的審美水平,然后在熟悉規(guī)則的基礎(chǔ)上,進(jìn)階到欣賞設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意。 作為一位資深算法專家,他自認(rèn)在三、四年前也是只會(huì)穿運(yùn)動(dòng)服的程序員,代表相當(dāng)大一類(lèi)人。在如今看來(lái),身穿素色 Polo 衫、合身西褲的他,在學(xué)術(shù)會(huì)議上西裝革履的人群中,看上去依然相當(dāng)?shù)皿w利落。
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