“之前有路过Fashion AI概念店 ， 本来想进去看看的 ， 但我没有淘宝账号 ， 要现场创建一个感觉很麻烦 ， 我就没有逛了 。 ”留学生Leo告诉笔者 。 “不想绑定帐户 ， 觉得又要被窃取隐私了 。 ”被隐私问题被劝退的齐琦表示 。
“如果是这样 ， 那我就更不会用了 。 想到身材体型这些个人隐私都要被记录就觉得有点可怕 。 ”本来就不看好虚拟试衣镜的璐娜说道 。 “本来信息时代要保护隐私就很难了 ， 谁知道你的数据会被拿去做什么 。 ”
由此可见 ， 不好看、不方便、没必要及隐私泄露等问题大幅降低了消费者的接受程度 ， 虚拟试衣镜的商业前景看似美好 ， 实际上却没有那么“香” 。 目前商场中能看到的虚拟试衣镜数量屈指可数 ， 可见大规模商业化并不顺利 ， 只是大多作为服装品牌活动的引流噱头 ， 偶尔出现在民众眼前 。
此外 ， 目前市面上的虚拟试衣镜产品同质性高、功能大同小异 。 对专注于虚拟试衣的公司而言 ， 商品趋同将造成用户粘性降低 ， 并让行业内部的竞争压力增加 。 如何打造差异化产品 ， 提升用户体验感受 ， 形成独特优势 ， 是供应商们必须面对的问题 。
疫情带来的新商机?
虽然虚拟试衣技术在很长一段时间内 ， 由于用户体验不佳和隐私问题等原因并未受到重视 。 但新冠疫情爆发带来的特殊需求却让这项一直以来不温不火的技术再度进入人们视野 。
全球性的新冠肺炎疫情为人们日常活动增添了不少限制 。 尤其在疫情正严重的欧美地区 ， 一些服装门店的试衣间被关闭 ， 店内客流量受到限制 ， 顾客之间必须要保持安全距离 。
即使个别门店的试衣间保持开放 ， 消费者也不再愿意排队试穿衣物 。 据First Insight统计 ， 65%的女性消费者表示在试衣间试穿服装时感到不卫生 ， 54% 的男性持同样观点 。
由于在服装门店试穿衣服不再像以往那样便捷安全 ， 使得过去未受到重视的AR虚拟试衣技术现正成为国外一些实体服装店迫在眉睫的需求 。
去年九月 ， 虚拟试穿技术初创公司Fit:Match开了一家结合服装推荐和虚拟试衣的智能工作室 。 客户可先在移动应用程序中回答有关身高、体重和体型偏好的问题 ， 再通过3D智能摄像头扫描 ， 完成身材体型的相关数据采集 。


Fit:Match的人工智能算法会将扫描得到的客户资料与品牌方的服装数据、面料质量信息等资料相结合 ， 生成用户的FITCH ID ， 为用户分配合适的尺码 ， 还能为客户提供在不同的服饰零售商中的尺寸建议及推荐搭配 。
AI的介入让服装尺码和风格搭配建议的准确率达到95% ， 这种新奇的体验也吸引不少90后与Z世代的客户 。 现在 ， 拥有Nautica、Tahari和Betsey Johnson等品牌的Levy集团和Ted Baker、Good American、Under Armour等逾50个服饰品牌已和Fit:Match签约 。 客户可使用Fit:Match在网上购买商品或寻找商品所在的实体店 ， Fit:Match也陆续在洛杉矶和达拉斯等更多城市开设工作室 ， 将商业版图拓展至全国 。


另一家在线试衣技术供应商True Fit惊奇地发现 ， Levi’s、Ralph Lauren和Kate Spade等服装品牌在疫情期间不约而同地提出 ， 希望能将他们为电子商务开发的在线尺码推荐技术用于线下门店 。
于是 ， True Fit与Tailored Brands展开合作 ， 首次为实体服饰门店体验设计功能 。 通过自拍获取尺寸而制作的3D模型 ， True Fit为它上百万个注册用户都一一进行了用户画像 。 这些画像不仅囊括了用户提供的身高、体重、尺码、风格偏好 ， 也会观察到客户在浏览数千个合作品牌时做出的具体行为 ， 因而更加智能化 。

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