除了预测下一季流行色,AI要解决每天穿什么的绝世难题了

每天都要站在衣柜前想好久,最终还是拿起来最经常穿的衣服。

除了预测下一季流行色,AI要解决每天穿什么的绝世难题了

相信对于不少女性同胞们来说,每天要做的最艰难决定,不会发生在办公室、星巴克或者餐厅,一定是在堆的满满的衣柜前,纠结到底穿什么好。每次搭配衣服就像解答数学方程式,既要考虑到工作场合,还有服装的舒适度,能够代表自己的心情就更好了。变量太多,脑子不够用。

在时尚领域,大多数决定还要由消费者自己来完成,无论是购买还是搭配,都不能借助像Uber这样的,不用消费者操任何心的调度平台。所以通常都会产生后果:为了搭配现有的衣服或者追赶新潮流一直买买买;挑到了不合适的衣服压箱底或者退货。

消费者的自我挑选与“无穷无尽”地购买对时尚行业本身也产生了冲击,催生出了超快时尚品牌,这些玩家们每周可以出上百件新品。一向慢吞吞的奢侈品都开始了即买即卖的模式,来响应消费者快速变化的口味。时尚行业开始了一场“速度的比拼”。

但是业绩骗不了人,虽然ASOS在过去两年销售额翻了一倍,不过利润却是停滞不前。不少曾经尝试即买即卖额奢侈品牌都已退出,Burberry虽然还在实行,但是收入情况一点也没改善。而且快时尚还屡屡上了环境黑榜。

而亚马逊之所以能够在零售百货业陷入一片泥沼时,大胆进入时尚产业,并得到不错的效果是因为亚马逊有丰富的数据,知道应该卖什么衣服,并知道把这些衣服卖给哪些具体的消费者。当他们一打开亚马逊,就能看到自己心仪的服饰,大大减少了决策的时间,也能最大程度避免后续不合适或者退货的麻烦。

如果零售商都开始运用数据和AI技术,来帮顾客做决定,选择最适合他们的产品,从而避免他们盲目的追赶时尚潮流而购买许多无效的商品,整个时尚产业是不是能够回归正常,而不是拼命比谁出了更多“抄袭”的新品?

AI首次“跨界”到时尚产业中是预测潮流风向,今年三月IBM Waston与时尚媒体WWD合作,解读秋冬的流行趋势。Waston借助广告宣传册、文章、博客、图像和社交媒体上的大量数据,像一个时尚界的资深人士一般,给出2017年秋冬流行色。

如果将AI用到消费者服装选择上,可以根据过往的消费数据,预测消费者什么时候打算买衣服了,买什么样风格的衣服,然后给出建议,让消费者添加一些必备品而非仅十几美元的衬衣和裤子。对于消费者来说,不用再费脑筋一直刷淘宝,为买衣服发愁,也可以减少冲动消费。对于时尚产业来说,鼓励消费者少而精的消费,既可以减少浪费,又有利于可持续性发展。

亚马逊已率先实现了这一想法,推出了Echo Look智能摄像头可以判断用户穿衣风格的智能相机,根据机器学习算法和时尚专家的建议,帮助用户进行服装定制,并对用户的穿衣搭配进行评估。虽然亚马逊先行一步,但是小公司们仍可以抓住AI的机会,在时尚产业来一场“改革”。

如果把AI这项作用使用到食品行业,另一千古难题,每天吃什么也有望解决。比如来个智能冰箱,AI能够扫描你的冰箱存活,了解你的喜好。在冰箱空了以后,给出你一个购物清单,也省去了想吃什么的烦恼。

本文为 品途商业评论(http://www.pintu360.com)转载作品,作者: Evelyn 杜,责编:孙鸣曦。转载()请联系原作者。本文仅代表作者观点,不代表品途商业评论观点。

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