在科技發(fā)達的今天，3D虛擬試衣鏡早已不是新鮮的概念。越來越多商場、購物平臺與服裝企業(yè)都曾嘗試推出此服務，但虛擬試衣鏡卻似乎遲遲未受到消費者青睞。

不用穿，也能試

虛擬試衣鏡的設計初衷，是希望節(jié)省消費者購物排隊換裝的時間、優(yōu)化消費者的購物體驗，同時幫助服裝業(yè)者更全面地了解客戶需求。前些年，3D虛擬試衣鏡+智慧門店的解決方案曾引起人們注意，一些服飾門店開始嘗試以此來增加門店坪效、降低成本并吸引客戶。

例如衣脈科技的自營服飾門店Moda Polso，其試衣間區(qū)域占了門店面積約一半。店內展示著傳統(tǒng)陳列的衣服，門口擺放了衣脈自產的虛擬試衣鏡Pilot。用戶在鏡中輸入身材樣貌數(shù)據(jù)并完成虛擬試衣后，走進試衣間就能看到想要的服裝。

“過去我們做虛擬試衣是用技術彌補線上用戶體驗的不足，幫助做購買判斷。接下來我們堅決要做線下，重點是幫助用戶挑選、快速發(fā)現(xiàn)適合的衣服，用技術改變傳統(tǒng)線下低效的方式，在固有客流不變的情況下，提升線下門店的坪效。” 衣脈科技CEO涂征輝表示。

據(jù)統(tǒng)計，虛擬試衣體驗可讓用戶在一分鐘內試穿近百件服裝，大幅提高了試穿效率。

 

 

此模式不僅能將受限于店鋪面積而無法陳列的商品展現(xiàn)在顧客面前，還能降低店鋪運營的人力成本，并數(shù)字化記錄客戶消費行為。除了自己的門店，衣脈虛擬試衣鏡也被應用于其他服裝品牌門店和服裝快閃活動，如天貓女王節(jié)、平昌冬奧會、云棲大會等。

類似的店面還有阿里的“Fashion AI概念店”，將人工智能大數(shù)據(jù)計算結合AR虛擬試衣技術，打造了無人服務店舖。和Moda Polso不同的是，F(xiàn)ashion AI必須要客戶掃描淘寶ID，綁定身份信息才能進去。

3D試衣鏡會根據(jù)用戶輸入的身材數(shù)據(jù)、之前在淘寶上的購物及瀏覽歷史做出個性化的智能推薦和搭配建議，用戶能先通過3D模型初步查看上身效果，再決定是否實際進行試穿。試穿滿意后，客戶可以直接通過鏡面下單購買并實時結賬，也可選擇快遞到家，不需提著商品繼續(xù)逛街?？焖僦苯颖憬萸液蛨鼍瓣P聯(lián)很緊密。

 

 

現(xiàn)在，一些新推出的虛擬試衣鏡甚至不再需要用戶手動輸入數(shù)據(jù)。像摩登大道的邁思體感魔鏡，只要消費者站在面前，魔鏡所采用的計算機視覺和3D建模技術就能快速精準的獲取用戶的體型數(shù)據(jù)，并智能識別風格和搭配推薦。

另一家虛擬試衣品牌購搭則是以微信綁定的形式記錄用戶數(shù)據(jù)，顧客能上傳照片客制化模特臉部，通過智能鏡頭掃描獲取身材數(shù)據(jù)直接建立模型，通過優(yōu)化GPU算法，使材質渲染更逼真，貼合度更高。還附有一鍵替換虛擬模特、T臺動態(tài)展示、下載并分享自己穿衣視頻或圖片等趣味性功能幫助引流。

與專注于虛擬試衣的購搭、衣脈不同，云之夢科技以建立人體大數(shù)據(jù)庫為根本目的，將人工智能3D人體感知與重建、真人虛擬形象合成、體型與運動三維人體預測等技術廣泛運用于服飾、美發(fā)、配飾、商業(yè)地產、智能安防等各個行業(yè)。

其“云3D智能形象管理系統(tǒng)”虛擬試衣鏡內含人臉識別技術，將消費者身體數(shù)據(jù)與Face ID、支付寶等賬號捆綁，識別用戶的消費行為，進行個性化商品推薦。云之夢還為品牌商提供了自行建模的服務，品牌商只需拍攝一張服裝照片，就能快速完成服裝的3D模型制作。并針對影樓、婚紗等換裝過程繁瑣的服飾提供專門的解決方案。

 

 

對商家而言，這樣充滿“科技感”、既“便利”又新奇的半自動化服務是個不錯的引流手段，對客戶數(shù)據(jù)的采集也能作為進貨的重要參考，線上展示商品的方式還能讓客戶看見由于門店空間有限而暫時無法展示的商品，可說是一舉多得。

既然虛擬試衣鏡的益處這么多，現(xiàn)有的供應商也不少，為何平時逛街很少看見虛擬試衣鏡?這款出現(xiàn)已久的智能設備為何尚未成為服裝店的標配?

先進的技術 不買單的用戶

首先，一些供應商口中的“還原度高、真實立體、3D動態(tài)展示”等看似美好的試穿效果描述，在部份消費者眼中就是一個“丑”字。

“那次去參加客戶活動，剛好看到有商家推出了新的虛擬試衣鏡，我就去試用了一下。因為在商場里嘛，有很多大牌的衣服，我就想說難得有機會試穿大牌，就用那個鏡子試了一下，結果試出來巨丑!超級丑!丑哭了要!”當時的場景讓彼得久久不能忘懷。

 

 

早期一些沒有配置智能攝像頭收集身材數(shù)據(jù)的虛擬試衣鏡也勸退了一些怕麻煩的用戶。“那個鏡子需要你輸入很多數(shù)據(jù)才能用，也不是很方便。有些數(shù)據(jù)你自己也不知道。”彼得表示。“主要是效果太差了，也許是我本來就丑吧，反正試出來巨丑。”

“智能相對論”了解到，2015年，優(yōu)衣庫也曾推出一款名為“記憶鏡子”的虛擬試衣鏡，因為用戶體驗不佳，很快就被停用。“虛擬試衣鏡就是個拔草神器。本來做出來是想讓你買衣服的，結果一試，太丑了，就通通不想買了。立馬拔草。”

除了試衣鏡的3D模型顯示效果欠佳，降低用戶的購物欲望外，也有一些顧客對這種新型購物方式的必要性存疑。

“我都出門去逛街了，用手直接感受布料、放在身上比一比size不是很好嗎?干嗎還要用這種半線上購物的方式挑衣服?”就讀服裝學院的璐娜覺得虛擬試衣鏡是個不可思議的存在。“(虛擬試衣鏡)是可以在短時間內‘試穿’非常多衣服沒錯，但衣服真正的效果只有穿上才能知道，不管是VR還是3D，都沒法再現(xiàn)衣服制料的肌膚觸感。穿起來舒不舒服、緊不緊繃只有實際穿了才知道。”

再者，建立在客戶數(shù)據(jù)收集基礎上的智能推薦，也引起了一些客戶對于個人隱私保護的擔憂。比起需要用戶自行填寫數(shù)據(jù)的線上虛擬試衣，線下虛擬試衣鏡通過智能鏡頭可收集的資訊數(shù)量更多更詳細，用戶的身材、體型、膚色、發(fā)型等一切外觀數(shù)據(jù)全部一覽無遺。“登錄才能使用”的設計更是讓想要體驗新科技的消費者別無選擇，只能乖乖交出所有個人數(shù)據(jù)。

以“Fashion AI概念店”為例，幾乎是”無人服務”的人工智能服飾門店，在用戶踏進店門的那一刻，就開始了360度無死角的數(shù)據(jù)收集。從整體來說，門店可使用人流監(jiān)測裝置，監(jiān)控到店客流數(shù)與每個sku的銷售情況，分析銷售數(shù)據(jù)，合理備貨減少庫存等。

 

 

通過用戶綁定淘寶賬號，顧客在門店內所有行為數(shù)據(jù)都能被記錄，如挑選衣服時，拿過哪幾件衣服、選擇試穿哪些、看過哪些搭配、從進店到離店用了多久，結合用戶在淘寶上的購物與瀏覽記錄與優(yōu)惠券、積分卡、會員卡、信用卡等個人信息，對應試衣鏡收集到的用戶身材體型詳細數(shù)據(jù)與個人偏好，建立精準的用戶畫像，更加準確地推送搭配建議及廣告。

按照供應商的暢想，虛擬試衣可通過收集用戶數(shù)據(jù)來提供個性化的服務，服務品質和AI獲取的資訊數(shù)量成正比。但是，萬一用戶不愿意提供那些數(shù)據(jù)呢?

“之前有路過Fashion AI概念店，本來想進去看看的，但我沒有淘寶賬號，要現(xiàn)場創(chuàng)建一個感覺很麻煩，我就沒有逛了。”留學生Leo告訴筆者。“不想綁定帳戶，覺得又要被竊取隱私了。”被隱私問題被勸退的齊琦表示。

“如果是這樣，那我就更不會用了。想到身材體型這些個人隱私都要被記錄就覺得有點可怕。”本來就不看好虛擬試衣鏡的璐娜說道。“本來信息時代要保護隱私就很難了，誰知道你的數(shù)據(jù)會被拿去做什么。”

由此可見，不好看、不方便、沒必要及隱私泄露等問題大幅降低了消費者的接受程度，虛擬試衣鏡的商業(yè)前景看似美好，實際上卻沒有那么“香”。目前商場中能看到的虛擬試衣鏡數(shù)量屈指可數(shù)，可見大規(guī)模商業(yè)化并不順利，只是大多作為服裝品牌活動的引流噱頭，偶爾出現(xiàn)在民眾眼前。

此外，目前市面上的虛擬試衣鏡產品同質性高、功能大同小異。對專注于虛擬試衣的公司而言，商品趨同將造成用戶粘性降低，并讓行業(yè)內部的競爭壓力增加。如何打造差異化產品，提升用戶體驗感受，形成獨特優(yōu)勢，是供應商們必須面對的問題。

疫情帶來的新商機?

雖然虛擬試衣技術在很長一段時間內，由于用戶體驗不佳和隱私問題等原因并未受到重視。但新冠疫情爆發(fā)帶來的特殊需求卻讓這項一直以來不溫不火的技術再度進入人們視野。

全球性的新冠肺炎疫情為人們日?；顒釉鎏砹瞬簧傧拗?。尤其在疫情正嚴重的歐美地區(qū)，一些服裝門店的試衣間被關閉，店內客流量受到限制，顧客之間必須要保持安全距離。

即使個別門店的試衣間保持開放，消費者也不再愿意排隊試穿衣物。據(jù)First Insight統(tǒng)計，65%的女性消費者表示在試衣間試穿服裝時感到不衛(wèi)生，54% 的男性持同樣觀點。

由于在服裝門店試穿衣服不再像以往那樣便捷安全，使得過去未受到重視的AR虛擬試衣技術現(xiàn)正成為國外一些實體服裝店迫在眉睫的需求。

去年九月，虛擬試穿技術初創(chuàng)公司Fit:Match開了一家結合服裝推薦和虛擬試衣的智能工作室。客戶可先在移動應用程序中回答有關身高、體重和體型偏好的問題，再通過3D智能攝像頭掃描，完成身材體型的相關數(shù)據(jù)采集。

 

 

Fit:Match的人工智能算法會將掃描得到的客戶資料與品牌方的服裝數(shù)據(jù)、面料質量信息等資料相結合，生成用戶的FITCH ID，為用戶分配合適的尺碼，還能為客戶提供在不同的服飾零售商中的尺寸建議及推薦搭配。

AI的介入讓服裝尺碼和風格搭配建議的準確率達到95%，這種新奇的體驗也吸引不少90后與Z世代的客戶。現(xiàn)在，擁有Nautica、Tahari和Betsey Johnson等品牌的Levy集團和Ted Baker、Good American、Under Armour等逾50個服飾品牌已和Fit:Match簽約?？蛻艨墒褂肍it:Match在網(wǎng)上購買商品或尋找商品所在的實體店，F(xiàn)it:Match也陸續(xù)在洛杉磯和達拉斯等更多城市開設工作室，將商業(yè)版圖拓展至全國。

 

 

另一家在線試衣技術供應商True Fit驚奇地發(fā)現(xiàn)，Levi’s、Ralph Lauren和Kate Spade等服裝品牌在疫情期間不約而同地提出，希望能將他們?yōu)殡娮由虅臻_發(fā)的在線尺碼推薦技術用于線下門店。

于是，True Fit與Tailored Brands展開合作，首次為實體服飾門店體驗設計功能。通過自拍獲取尺寸而制作的3D模型，True Fit為它上百萬個注冊用戶都一一進行了用戶畫像。這些畫像不僅囊括了用戶提供的身高、體重、尺碼、風格偏好，也會觀察到客戶在瀏覽數(shù)千個合作品牌時做出的具體行為，因而更加智能化。

True Fit的聯(lián)合創(chuàng)始人Jessica Murphy透露，一般情況下，采用True Fit技術的品牌貨品轉化率會增加三倍以上，而與尺碼相關的退貨率會有兩位數(shù)的下降。目前，True Fit正與零售商合作，通過他們的應用程序將技術帶入商店;客戶能通過掃描零售商應用程序中的二維碼或條形碼查看個人推薦，或從商店內訪問個性化購物清單。其在線工具的已知的客戶包括梅西百貨、Ralph Lauren和Lane Bryant。

從Fit:Match和True Fit的表現(xiàn)來看，疫情雖然使得線下服裝店受到重創(chuàng)，卻也為線下虛擬試衣技術開啟了另一扇窗。商家們若無法在提供創(chuàng)新解決方案的同時，改善虛擬試衣視覺體驗，并打消顧客對于隱私的疑慮。在疫情結束之后，虛擬試衣鏡恐怕也無法真正走下去。