입을 것이 없습니까? 인공 지능 스타일리스트에게 물어보십시오

똑똑한 스타일리스트는 훌륭한 치료사와 같습니다. 인간 상태를 잘 관찰하려면 작업을 올바르게 수행해야하며 결과는 인생을 바꿀 수 있습니다. 그러나 스타일리스트는 비싸고 인공 지능이 들어오는 곳입니다.

패션 AI는 미묘하기 때문에 쇼핑객이 옷을 입지 않아도 알고리즘에 부딪 칠 수 있습니다. 때로는 전자 상거래 사이트에서 소프트 판매하는 경우도 있고, 다른 경우에는 매장 내 얼굴 인식을 사용하여 쇼핑객이 상품에 대해 어떻게 느끼는지 알아 내려고합니다. 아마존은 Look 카메라를 통해 고객의 옷장에 Alexa를 배치하기도합니다.

테크놀로지는 오랫동안 패션 에디터를 대체하는 블로거, 쇼에서 무대 뒤에서 접근하는 소셜 미디어 스타, 슈퍼 모델을 뛰어 넘는 스트리트 스타일 스타, 인스 타 그램에서 막대한 수입을 얻는 블로거, 희귀 독점 패션 업계에서 오랫동안 사라져 왔습니다.

이제 구매자는 Amazon Prime 멤버십을위한 백화점 신용 카드를 버리고 있기 때문에 업계는 가능한 모든 도움이 필요합니다. AI가 온라인, 가정, 휴대 전화 및 상점에서 패션을 경험하는 데 도움이되는 방법은 다음과 같습니다.

온라인

소비자가 휴대 전화를 사용하는 경우는 드물기 때문에 온라인 패션 소매 업체에서 비즈니스가 호황을 누리고 있다고 생각할 것입니다. 그러나 워싱턴 포스트 (Washington Post) 가보고 한 바와 같이 쇼핑객의 시선을 놓고 경쟁하기가 어려울 수 있습니다.

일부 좌절에도 불구하고, 가입 상자 서비스는 2013 년부터 2016 년까지 사이트 방문이 3, 000 % 증가했습니다. 예를 들어 스티치 수정은 "온라인 개인 스타일리스트"라고합니다. 고객은 스타일 설문지를 작성하여 스타일리스트가 쇼핑객을위한 옷장을 만들 수 있도록합니다. 전문가 스타일리스트 요청 기능은 또한 스타일 딜레마에 대한 빠른 응답을 제공합니다.

그러나 고객이 개인 메모를 포함하여 Stitch Fix에 보내는 정보는 먼저 AI에 의해 해부됩니다. 그런 다음 한 팀의 사람들 이이 데이터를 사용하여 항목을 선택합니다 ( Harvard Business Review 보고서). AI는 스타일리스트의 선택을 통해 배우지 만, 스타일리스트 자체를 모니터링하여 고객이 자신의 추천을 잘 받는지 판단하고 스타일리스트가 빠르고 효과적인 스타일을 선택하는 데 필요한 정보를 파악합니다.

Stitch Fix는이 데이터를 사용하여 완전히 새로운 의복이 생길 때까지 소매 길이를 변경하고, 밑단을 조정하여 디자인을 점진적으로 발전시킵니다. Amazon은 Lab126이 AI에게 패션 사진을 연구하고 완전히 새로운 디자인을 제시하도록 가르치면서 그리 멀지 않습니다. MIT Technology Review가보고 한 바와 같이, 아마존은이를 사용하여 소셜 미디어 피드에 나타나는 복장에 대한 권장 사항을 작성할 수 있습니다.

마찬가지로 Propulse Analytics는 쇼핑객이 Frank 및 Oak와 같은 패션 소매 사이트에서 품목을 탐색 할 때 얻는 품질을 식별하기 위해 노력합니다. 이 회사는 이전에 Saks의 데이터베이스 마케팅에서 일했던 Eric Brassard에 의해 설립되었으며 그의 플랫폼은 고객이 선호하는 컷, 색상 및 패턴에 결과를 적용합니다.

"실제 매장이고 몇 가지 물건을 구입했다는 가정하에 그 상점을 쇼핑했기 때문에 역사가있는 경우, 우리는 사용자가 탐색 한 제품의 맛과 구입 한 제품의 맛과 일치하는 적이없는 제품으로 개인화 된 페이지를 만듭니다." 브라 사드는 말한다.

현장이나 상점을 처음 접하는 판매 사원을 위해 Propulse는 고객 선호도를 입력하고 제품과 일치하는 매장 구성 요소를 가지고 있습니다.

매장에서

점원 영업 직원 만이 매장 내 활동을 모니터링하는 것은 아닙니다. Cloverleaf의 AI 시스템 (shelfPoint라고 함)은 쇼핑객의 연령, 성별, 민족 및 정서적 반응을 평가하는 센서를 통해 고객을 스캔 한 다음 LCD를 통해 대상 판매 메시지를 전달합니다.

ShelfPoint는 주로 식료품 점에서 발견되지만 Cloverleaf의 CEO Gordon Davidson은 회사가 식료품 점과 식료품 점을 판매하는 소매점과 논의했다고 말했습니다. 데이비슨은 또한 쇼핑객이 앱을 다운로드하거나 설문 조사를하거나 가제트와 상호 작용하지 않고도 데이터를 수집 할 수있는 좋은 방법이라고 Davidson은 말했다.

shelfPoint의 미래는 부분적으로 수집 한 정보를 구매자를위한 권장 사항으로 전환하는 데 있습니다. "지금 우리가보고있는 것은 쇼핑객에게 더 많은 혜택을 제공하기 시작하는 것입니다. 저는 청바지를 예로 들어 올랐습니다. 갈색 벨트? ' "Davidson이 제안합니다.

데이비슨은 실제 매장을 포기할 준비가되어 있지 않습니다. "실제로, 가트너가 올해 초에 나온 연구를 살펴보면 판매의 80 %가 여전히 벽돌과 박격포, 특히 패션 분야에서 발생하고 있습니다." "벽돌과 박격포는 여전히 어느 정도있을 것입니다."

집에서

입을 옷이 없습니까? 아마존 룩은 다르게 구걸합니다.

이 카메라 중심의 Alexa 장치의 주요 기능은 스타일 검사입니다. 스타일 검사는 스타일리스트의 AI와 입력을 사용하여 의상을 선택하는 데 도움이됩니다. Look으로 찍힌 두 장의 사진을 업로드하기 만하면 Style Check가 트렌드와 그 결과가 무엇인지에 따라 하나를 선택합니다.

아마존은 스타일 체크의 비밀을 밝히지 않았지만 패션 전문가들은 착용감, 색상, 스타일, 현재 트렌드에 중점을두고 있다고한다. 고객은 약 1 분 안에 응답을 기대할 수 있으며 모든 스타일 검사 평결에는 휴먼 스타일리스트의 입력이 포함되지만 Echo Look이 휴먼 동료없이 처리하는 몇 가지 작업이 있습니다. 에코 룩 (Echo Look)은 착용 한 것의 룩북을 만들어 예를 들어 공유 할 수있는 아첨하는 전체 길이의 사진을 찍습니다. 스타일리스트 (및 Instagram 남편)가 주목합니다.

200 달러짜리 Amazon Look은 현재 초대를 통해서만 이용할 수 있습니다. 지금 요청하십시오.