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陈凯文:衣+:以图搜衣,基于图像识别拓展购物新模式
2016-01-20 8784

 

“女人的衣橱里永远缺一件衣服”,折射出女性消费市场有着先天优势和巨大潜力,女性消费欲望、消费能力和消费品次的提升,给女性市场带来巨大商机,同时,爱拍照爱购物的女性天生是感性的视觉动物,对时尚的追求始终不渝,以美妆、服饰等目标客户群体为女性的细分化垂直领域迎来发展契机。

然而在现实中,当在大街上、看电视、翻杂志、刷朋友圈时,看到一见钟情的服饰,想购买时却无法或没时间用合适的词语描述,从而与之擦肩而过。在个性张扬的时代,女性对时尚的追求从未满足,也不想被满屏购物推荐洗脑,只想找自己想要的,从而满足女性“所见即所得”碎片化移动购物需求。

面对女性购物市场亟需解决的市场需求和痛点,今年7月份上线的一款“以图搜衣”应用衣+逐渐吸引人们的眼球。衣+,从价值高的女性用户群体切入,基于时尚的图像识别搜索引擎,实现以图搜衣购物方式,用户可以随时随地通过图片搜索时尚服饰购买,通过新一代图像识别搜索和深度学习技术连接图像与人、商品,来挖掘移动互联网海量图像数据中潜在的商业价值。创始人张默整合团队成员来自斯坦福、新加坡科学院、中科院、百度等技术优点,采用国际领先的深度卷积神经网络技术,将图像识别精度从60%—70%提高到90%—98%。张默对猎云网讲,“未来五年使用图像和语音来表达需求的比例将超过50%,需求表达最多的一个类型是与life style(生活方式)相关的。”

衣+“以图搜衣”购物方式受到广泛关注,那具体到产品功能上,衣+遵循怎样的产品逻辑与普通购物方式形成区分呢?具体分析有以下几点:

1、以图搜衣。用户通过拍照或上传图片搜索出相同和相似款时尚服饰进行购买,帮助用户实现“所见即所得”碎片化购物需求,同时,衣+收录了精选的Amazon、Farfech、Heels、H&M等海外140家电商网站的商品数据,和国内的天猫、淘宝的商品数据,通过新一代图像识别搜索和深度学习技术来挖掘移动互联网海量图像数据中潜在的商业信息。

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2、优化搜索。衣+应用的搜索结果会以图片列表展示,用户还可通过产品类别、颜色、价格等条件改进搜索结果。

3、社交互动。衣+社区是一个有温度的应用,通过社区用户分享照片和互动交流形式,在上传的图片上加品牌、风格、人物等任意标签,帮助用户搜寻来自巴黎、米兰、伦敦、纽约的最流行款式。通过导入社交网络熟人关系,根据对时尚服饰的兴趣爱好交友,培养粘性用户。

4、PK明星。通过上传自己穿美衣照片,系统会根据衣着明星范指数,为你找到你最像的明星,增加购物的乐趣。

衣+(Dress+)是时尚的以图搜衣应用,支持网站,手机和Google Glass,可在各大应用商店下载使用,衣+应用“工具+社区+导购”模式逐渐被用户广泛认可,他们在2013年12月获得美国硅谷某天使投资。在谈到衣+创业的成功时,张默讲,“新颖的购物模式和服饰垂直细分领域的发展趋势是衣+能够成功的关键性因素。”

衣+的本质是基于人工智能的图像识别搜索引擎,与百度推出的拍照搜索功能很相似,单纯从搜索方式和内容上很难区分二者孰优孰略,但是,更加专注的“以图搜衣”应用衣+与百度拍照搜索功能相比,在服装搜索垂直细分领域更胜一筹。

 

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