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通过AI赋能时尚零售行业,极睿科技服饰商品识别准确率达99.5%

2018-08-06 10:13
来源: 猎云网

H&M、优衣库、ZARA、GAP、Forever21等过去十年里,快时尚品牌如雨后春笋般占据着一、二线城市的商业地产。然而最近两年里,它们却接连出现频繁关店、业绩增速持续走低的疲态。

从中国市场上来看,Zara自两年前就开始将其中国开店增长速度调整为低于8%,低于多年前两位数的增长指标;H&M集团也放弃了在中国每年开设10%至15%家新实体店的目标;在全球范围内业绩连续七个季度走低的GAP,也表示计划关闭超过四分之一的零售连锁店。

头部品牌的“业绩寒冬”说明了快时尚在全球跑马圈地迅速扩张后,其“速度后遗症”开始呈现,市场饱和已成事实,关店或将成为常态。遭受互联网冲击的快时尚品牌们,需要开始思考在新形势下赢得更多的年轻人与优质客户群体,而不是只靠粗放的规模战术。

随着大数据的迅速发展和人工智能的崛起,以数据为驱动以消费者体验为中心的新零售形态,开始对商品从供应链到流通等各个环节进行升级,以满足消费者购物体验。

在快消品场景中,盒马鲜生、天猫小店打造出了新零售场景,而智慧门店可能是服饰业的新零售参考样本。

近日,猎云网采访到极睿科技创始人武彬,他表示,衣食住行是与普通消费者结合最相关的领域,但是相比已经拥有了饿了么、滴滴、携程的食住行,拥有万亿级市场的服饰行业,消费者在购衣体验上仍然没有很大的改变。

线上:

极睿科技以时尚零售切入零售行业,利用AI赋能零售。目前已研发 AIFashion和ECPro两款产品。

AIFashion在线上可以提供五大功能:

1、服饰相似检索:以图搜图,通过上传图片即可搜索到同款或相似服饰商品,做到所见即所得,使用户获得高效、精准的购物体验,帮助中小型商家快速实现类似“拍立淘”的功能。

2、智能化跨品类搭配推荐:基于海量数据库和AI技术的支持,让AI学习穿搭博主的穿搭风格,培养时尚概念,为用户选中的服饰推荐其相关的时尚搭配。

3、商品自动标注:根据图片完成商品的归类整理,实现商品的快速上架,与智能化运营管理。在服饰商品识别与属性标签识别中,分别达到了99.53%与97.89%的准确率。

4、跨语言商品介绍:根据上传图片生成中文、英文、法语、德语,俄语等多种语言标题。

5、生成智能营销文案:基于商品图片与自动生成的标签属性,智能化生成营销文案并挑选配图,从而一键完成营销。

结合ECPro,基于计算机视觉、元计算处理技术通过爬取、整编数对电商平台以及内容媒体上的文字、图像、销量、用户的评论进行全网分析,可以让品牌商和线下门店做到对全网数据、商品销量走势的认知。


线下:

在线下,AIFashion主要通过智能试衣镜和个性化橱窗,对商城进行升级改造,把线上的体验带到线下。

通过这个智能试衣镜,可以在用户拿起或穿上衣服时通过计算机视觉或RFID技术进行感官处理,从而使衣服的产地、材质、清洗方式等用户可能想知道的服装附加信息显示在屏幕上,并且通过线上的自动搭配功能,进行跨类别店铺内其他商品推荐。

而传统的橱窗大多为广告版或固定的图片与视频展示,个性化橱窗可以根据经过用户的体貌特征与穿衣风格,个性化推荐店铺内的商品或定制化显示用户可能喜欢的广告信息。


智能化+体验式购物

武彬向猎云网介绍到,线上推荐,是一个新增的入口,可以让用户更好的检索商品,但是目前的线上推荐,主要都都是同品类推荐,过于简单,不符合用户的预期。武彬认为,智能搭配、个性化浏览对用户来说更重要。

而线下对于门店而言,无法精准获取人货场的数据,销售情况依赖导购的个人能力,选品则依赖店长的主观判断,对于消费者而言,无法快速浏览商品的附加信息,获取搭配意见。

极睿科技将AI和大数据技术赋能到时尚零售行业,通过线上智能化服务,为消费者提供智能化+体验式的购物体验,同时也减少了电商企业的商品审核、运营营销的人力成本,用AI解放劳动力,提升行业效率。

自2018年5月,AIFashion上线以来,目前已与京东、小红书等企业合作。线下部分正在试点运营,预计8月将正式发布线下产品。

目前,极睿科技团队共有20人。核心团队来自是清华大学计算机系人工智能国家重点实验室,并拥有来自清华、MIT、新加坡国立,人民大学的教授顾问团。团队成员大多为90后,武彬认为,带领一支年轻化的团队,最重要的创业企业需要为成员搭建一个成长型平台,年轻成员可以在公司得到成长。

据猎云网了解,此前极睿科技曾获金沙江创投天使轮融资,主要用于技术研发、产品研发以及团队搭建。目前,极睿科技正在寻求pre A轮融资,主要用于市场推广、迭代产品和技术研发等三个方面。

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