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虛擬試衣間的發(fā)展前景(2023虛擬試衣間未來發(fā)展規(guī)劃一覽表)

引言:如果有技術可以讓客戶退貨的可能性降低近四成,你想不想試一下?
  經濟下行的時期,行業(yè)頂級玩家們的動作會格外引人注意,畢竟經濟下行之后,救市的錢不再大水漫灌,而是定向灌溉,只刺激特定行業(yè)。登高望遠,站在行業(yè)頂端的行業(yè)大佬們顯然更容易看到未來。   那么這段時間,跨境電商領域里的頂級玩家們在做些什么?答案是:虛擬試衣間。   CNBC的消息稱,沃爾瑪正在推出一款虛擬試穿工具,幫助購物者了解襯衫、連衣裙或其他服裝在他們身上的效果。不只是沃爾瑪,隨著越來越多的在線消費和客戶數字偏好的改變,亞馬遜、阿里巴巴等零售商和品牌也正在技術層面進行快速響應,其中就包括虛擬試穿技術。大佬們的率先入局,很可能會帶來鯰魚效應,帶領更多零售商將類似的技術整合到自己的網站和App中。   虛擬試衣間可以讓消費者們在不接觸商品的情況下,看到商品在自己身上呈現出的效果。它的工作原理是將商品疊加在顧客的實時視頻上,顧客在購買之前就可以看到商品的尺寸、樣式以及是否適合自己啦!   虛擬試衣間這項技術實際上并非最近才開發(fā)出來的。早在2005年,虛擬試衣間(Virtual Fitting Room)的概念就被當作一種“超前的”高科技展望在國際科技論壇上提出,當時就吸引了不少初創(chuàng)企業(yè)和科技公司砸下重金進行大量實驗和嘗試。但這項技術真正變得流行起來,還是在全球疫情大流行之后。   在大流行期間,服裝產品的銷售額下降了43.5%,是所有行業(yè)中下降幅度最大的(數據來源:statista)。疫情期間的封鎖就意味著消費者們不能前往店里試穿衣服,即便是在解封之后,出于對疫情風險的考量,人們對試穿衣服的熱情也遠沒有疫情之前那樣高漲——這可能會增加他們接觸到病毒的風險。   對于上面這種情況而言,虛擬試衣的確是個挺好的解決辦法,不過對于消費者而言,這項技術更重要的作用是提高了消費者的參與度。根據NRF的數據,合身和尺碼問題是網購服裝時退貨的主要原因,占據總退貨量的42%,虛擬試衣間的出現則讓賣家看到了新的希望:零售技術公司Zeekit的聯(lián)合創(chuàng)始人Yael Vizel表示,自從使用虛擬試衣間以來,Zeekit的退貨率降低了36%。   在歐美,虛擬試衣間試衣3D虛擬試衣技術為主,所有模特和服裝都是三維動畫,好處是可以根據自己的身材參數設置模特的身材比例,缺點則是成本太高,每件衣服都要專人制作三維動畫,而且畫面看上去很沒有質感。   而在國內,有兩個不同的技術派系:一種是用體感技術實現高清晰的2D服裝圖像,自然貼上人的身體。中國第一臺正式量產化的虛擬試衣設備K-MIRROR就是這一派系,可以提供高清晰的服裝圖片預覽和試穿。   另一種則是以每日新款App為代表的虛擬試衣拍照系統(tǒng),用戶可以通過App事先準備的服裝素材進行服裝搭配選擇,在選取感興趣的服裝之后,用戶拍攝自己的頭像,進行照片合成,以完成試衣體驗,雖然能夠最大限度呈現衣服的質感,但卻不能貼合用戶自己的身材。   在過去,零售商們認為虛擬試衣間的作用在于節(jié)省更多空間——安裝一面虛擬鏡子,就可以節(jié)省出更衣室的空間展示更多庫存,很好的解決了展示空間不足的問題。另一方面,虛擬試衣間作為一項新技術,勢必會吸引眾多用戶前來體驗,甚至能夠扮演一個好導購的角色。   不過在疫情之后,人們顯然已經看到了虛擬試衣間技術的更多可能:數據顯示,97%的消費者都曾因為不夠方便而放棄購物(數據來源:Smart Insights),服裝消費者更是尤為重視便利性,有61%的消費者樂于為便捷體驗付費。如果說線上購物是為了便捷犧牲了體驗,那么虛擬試衣間就是為了解決線上購物體驗的后顧之憂而生。  
虛擬試衣間的發(fā)展前景(2023虛擬試衣間未來發(fā)展規(guī)劃一覽表)
  據估計,新冠疫情將電子商務的發(fā)展加速了5年時間,虛擬試衣間技術則非常適合那些想要把實體業(yè)務轉到線上的零售商:只需要在店鋪里配置虛擬試衣間,商家就可以在客戶體驗該技術時,趁機詢問用戶的電子郵件地址或者社媒信息,以便未來向他們發(fā)布促銷信息。也可以把用戶體驗過的商品添加到菜單欄里,方便用戶以后購買。   不管是哪一種方式,商家都可以利用這項技術創(chuàng)造一種全渠道購物體驗,而事實證明,這種體驗可以讓在線消費者多消費10%,還有34%的消費者認為虛擬試衣間讓網上購物變得更有趣了。商家完全可以借此與客戶建立聯(lián)系,拉到一些回頭客——只要將客戶保留率提高5%,就可以將利潤提高25%-95%!   作為一項還沒有廣泛應用的技術,虛擬試衣間的前路并不是一片坦途:   2006年,國內第一家?guī)в刑摂M試衣服務的購物網站Face72,可以讓用戶根據服飾尺碼選擇S、SM、M、L、XL五種體型的模特作為自己的“替身”進行試衣,但人的身材類型多種多樣,沒有辦法“客制化”模特的Face72實用性非常有限,只能當做購物網站上的“奇跡暖暖”來解悶,最后也只能涼涼。   京東則基于人工智能和仿真技術推出的線上虛擬試衣系統(tǒng),支持大量服裝跨店鋪的多層任意搭配,用戶可以自定義頭像,并調整身高、體重、腰圍、肩寬、胸圍等多個參數完成模特個性化設置,保存自己的個性化模特后,京東便會自動推薦符合買家身材特點的服裝產品。用戶看到滿意的商品可直接在試衣間購買,不需返回商品頁面。   但就算是最新的3D模型和人工智能自動成像技術,可以更加真實地模仿服飾布料在人體身上的試穿效果,優(yōu)衣庫的線上虛擬試衣也用了十幾個參數,依舊無法準確復制用戶的身材。此外不同款式的尺碼相差很大,系統(tǒng)卻只能統(tǒng)一推薦給用戶某一尺碼,也讓用戶的體驗感變得很差。   消費者們對于這項技術的接受程度還需要一段時間,海外消費者中有支持者認為“這實際上是一個好主意,希望它有效!”有調侃者整活兒:“我可以上傳我家倉鼠的照片做頭像嗎?”也有吐槽者大膽開麥:“沃爾瑪試衣間=恐怖屋!”   不過就算是技術問題能夠解決,良好的視覺效果也并不是消費者們購買商品的唯一決定因素。約82%的購物者表示,他們希望在在線購買產品之前先查看和觸摸產品,畢竟衣服除了合不合身、好不好看,穿起來舒不舒服也很重要。   此外,也有很多中小賣家覺得這項技術看起來很復雜,更像是大品牌的游戲,而不是我月出30單的人應該考慮的事。不過AR技術并沒有那么遙不可及,最簡單的辦法就是使用預制應用程序,挑選一款靠譜的產品是重中之重。   問題是存在的,但是這項技術的意義也是顯而易見的:虛擬試衣間需要海量的數據,而海量的數據能夠帶來的,是更加垂直和精細化的服務。或許接下來這個案例能夠讓我們看到這項技術在電商領域的高光時刻:   DTC品牌Warby Parker,是一家在網上銷售眼鏡的零售商,為了讓消費者對線上購物更有信心,推出了虛擬試穿功能。該功能使用蘋果系統(tǒng)的ARKit和TrueDepth技術在購物者的臉上展示眼鏡,消費者在下單之前就可以看到3D眼鏡模型出現在自己臉上的效果——這讓該品牌獲得了更多的回頭客,也降低了店鋪的退貨率。   不只是眼鏡,服裝店Knix的虛擬試衣間系統(tǒng)有97%的時間都已經被預訂出去了,奢侈品零售商Gucci與AR先驅Snapchat合作,打造了首批四款AR鞋,吸引了1890萬Snapchat用戶。美容品牌Charlotte Tilbury則通過虛擬鏡子來幫助用戶看到妝容出現在自己臉上的效果,大大提高了轉化率。

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