找到自己的数字模特
2018-02-08姚芳沁
姚芳沁
不管电商对实体零售业造成多大的冲击,有一点,在目前的技术条件下,电商还无法与实体店抗衡,那就是试衣。
成立于2008年的Metail就是为了解决电商的这个短板。消费者只要输入一些基本的身高体重数据,Metail就能利用3D视觉技术实时为他们创造一个符合自身身材体征的虚拟模特“MeModel”,代替真人在虚拟环境下试衣。
Metail的创始人Tom Adeyoola对时尚一窍不通,但妻子总是向他抱怨自己在购物时,为了找到一件合身的衣服不得不跑遍各家零售店频繁试衣的疲惫经历。为什么不能简单地向网站提供一些基本的身高体重数据,就能看到自己试穿时装时的模样,而不是只能看到某个跟自己身材完全不同的模特的樣子?这引起了Adeyoola的思考。
那时的Adeyoola在一家游戏公司工作,为了开发一款在线的21点游戏,他花了大量的精力研究计算机视觉技术,并找来了这一领域的专家,毕业于剑桥大学的Duncan Robertson合作。Adeyoola很快发现,用在游戏上的计算机视觉技术,正好可以解决常年困扰他妻子的问题。Metail就这样成立了,总部设在伦敦,由Adeyoola担任首席执行官,Robertson则留在剑桥,负责公司的技术研发。
现在,在接入了Metail技术的电商网站上购物时,消费者选中了心仪的服装后,再输入自己的身高、体重、胸围,并选择合适的身型比例,比如苹果型或是鸭梨型,就可以看到虚拟的试衣效果。Metail还会告诉消费者服装在胸部、腰部、臀部的松紧程度,这样他们也可以针对自己是想穿宽松式或是紧身式的服装作出选 择。
最近,Metail根据用户的反馈数据,还加入了一个腿长的选项,根据用户提供的腿部长度的大致数据,可以显示出一条裙子或是一条裤子穿着时的长短比例。Adeyoola表示“MeModel”与真人试穿相比,准确率能达到92%到96%。
让人们在数字化的环境下试衣,除了要创建数字化的人体模型,还需要将服装数字化,完成数字试衣穿搭的过程。
每件服装都会被套在人偶模特上照相,在电脑中形成各自的3D模型,再参考服装布料的属性,以及由用户创造的定制虚拟模特的体型,在数字化的环境下为用户试衣,精确地体现服装在用户指定的体型上会呈现怎样的效果。
“我希望用户看到的是自己最好的形象。真实感是很重要的,尤其是在大码用户群那里。他们迫切地需要看到服装真实的上身效果,而不是屏幕前由苗条的模特展现出的虚幻的形象。”Adeyoola对《第一财经周刊》说。在时装行业,理想和现实之间是一场持续的较量,一方面品牌希望创造一种完美的幻想,激发人们的购买欲,另一方面,消费者则希望通过自身有限的条件,表现出最美的形象。Metail就是为了满足后者对真实性和现实感的需求,帮助人们更快更方便找到合适自己的衣 服。
如何降低数字化服装的成本,是Metail最大的挑战。在Metail成立之初,数字化一件服装的成本高达300英镑到400英镑(约合2964元至3952元人民币),由于成本太高,品牌们只考虑把它当成一种营销的噱头。但Adeyoola表示从一开始他便决定要让零售商真正把Metail当成是一个有价值的工具,为此,单件服装的数字化成本必须降到3英镑(约合29.6元人民币)。
最后他们想到的解决办法是简化数字化的过程,也就是采用2.5D数字化服装而不是完全的3D。另外,由于模特和服装分开拍摄,也就是说不同的模特和不同的服装可以通过数字化的形式实现无限种自由组合搭配,就好像在游戏中给角色换衣一样,对于零售商而言,这么做可以大幅降低拍摄成本,他们再也不用请模特为每一件服装单独拍摄。
Metail至今已经为8万件服装完成了数字化的工作,Adeyoola希望数字化的速度可以更快一些。他表示Metail已经能做到每天为200件服装实现数字化捕捉,而亚马逊只能做到每天60到90件。
完成大量的数字化采集工作之后,Adeyoola很清楚自己所拥有的数据会有巨大的商业化潜力,不仅能看到消费者作出购买决定的细节,并且能帮助零售商更准确地把握服装版型的设计。
接下来,在流媒体上已经很常见的内容推荐,也可以在时尚消费领域实现。Metail可以根据用户个人的喜好,为他们提供时尚推荐。比如说,一件新的服装若是和用户之前购买的风格类似,就会出现在用户的推荐页上;当和用户有着类似身材体型的消费者都在购买某件单品时,它也会出现在用户的推荐页上;或者根据当日的天气状况作出相应的产品推荐。相比之下,目前在一般的电商页面内,用户只能筛选款式或是型号,最终依然得翻看成千上万件衣服,并且只能看到穿在别人身上的效果。
Metail的技术可直接接入电商的网购终端,Metail会收取一定的费用,并从销售收入中提成。这是Metail当前的商业模式。不过,Metail有意朝价值链上游方向发展。“如果服装品牌或是厂家能知道什么样的款式和型号是消费者真正想要的,网上购物将能发挥更大的潜能,并且为零售商减少退货的频率,降低整个时装行业的浪费。”Adeyoola说。
Adeyoola回忆起英国一个时尚品牌向他讲述的经历。这个品牌一直无法理解为什么他们的实际用户比自己定位的用户年龄更大,后来发现是因为他们使用的试穿模特在10年内没有换过,这些模特随着年龄的增长,体型也在变大,这样他们设计的服装整体也变大了,不再适合年轻用户的体型。
“10年内采用同一套流程模式,这样的案例在时装行业不止一个。未来零售应该是朝消费者技术方向发展的,时尚的数字化程度会越来越高。随着流量从高街实体店转移到智能手机上,零售商与消费者的互动关系会愈加重要。”Adeyoola说。
Adeyoola认为,虚拟试衣的实现可以彻底解决零售商的库存问题。一件服装完成数字化设计之后,消费者即刻就能用“MeModel”数字化试穿,试穿满意并下单后,这件服装才会真正投入生产。Adeyoola表示,目前亚马逊上40%的书都是先下单后印刷,极大地减少了库存浪费。这样的模式同样可以应用在时装领域。
2012年Metail获得了一个大客户的签约,英国乐购超市的自有服装品牌Florence + Fred。那时候Metail已经把数字化服装的成本降到了每件7英镑(约合68.7元人民币)。这项合作也为Metail打响了名声。
不过,Adeyoola本人却对合作结果并不满意。他发现,乐购对开发新技术并没有太大的兴趣,他们只在意如何降低成本,这与Metail的理念有很大的分歧。
2014年伦敦时装周期间,Metail和House of Holland合作推出的手机应用在韩国大火,在那之后,Adeyoola把注意力转向了亚洲。2017年7月Metail与韩国第四大时装企业KOLON签订合作协议。Adeyoola表示2018年内Metial还将和全球排名前二十的时装零售商中的4家陆续达成合作,主要集中在亚洲。“那里的人们习惯于智能手机应用,乐于接受新技术,并追求时尚。像KOLON集团这样的规模也能让我们的技术发挥最大的效益。”Adeyoola说。
亚洲有着规模持续扩大的中产阶级、快速更新的技术,实体高街零售的包袱也不是那么頑固,这些因素都使得通过零售数字化来提高用户购物体验的创新进展得格外顺利。Metail总共超过800万的用户大多数在亚 洲。
“传统公司的发展模式是先在本地稳定之后,再寻求向外扩张。技术的进步则打破了地域的界线,对于一家提供新概念的创业公司来说,更重要的是选对一个合适的投入市场。”Adeyoola说。
他看到在亚洲,尤其是中国,像京东这样的电商正积极地开发AR/VR技术在购物领域的应用。那些位于西方国家的时尚零售公司就很少有这样的胆识。它们通常对新技术的态度是先观望,等别人做成了,再考虑进 入。
他也并不认同中国市场具有特殊性的说法。“在购物体验的需求方面,中西方的消费者真的会有很大的区别吗?购物更方便,产品质量更好,价钱更便宜,我相信任何消费者都希望如此。”Adeyoola说。由于阿里巴巴、京东这样的公司原本就是互联网企业出身,因而它们能更快地试验一些新技术,只有不断将这些新技术投入到市场中供消费者体验,消费者接受它们的速度才会更快。
此外,正是由于时尚企业一直以来遵循将不同市场分隔运营的模式,地区市场的特征才会变得过于明显。“并不是说在中国行得通的模式在西方就行不通,而是因为中国市场本身太大了,把其中某个细分市场放到英国来,就显得微不足道了,但并不等于说他们不存在。由于高街实体零售业不振,高街实体将商品品类集中在大众款和大众码上,导致原本就小众的消费人群的需求愈加边缘化。但如果以一个全球化公司的角度考虑问题,参考全球用户基数,那些位于长尾末端、原本被人们忽视的用户群体,也是不小的数量。”Adeyoola说。
在Adeyoola的设想中,Metail就应该成为一家真正意义上的全球性的企业。
成立10年以来,Metail总共融得了2250万英镑(约合2.02亿元人民币)。2017年7月,Metail在最新的B轮融资中获得了1000万英镑(约合8770万元人民币)的资金,主要的投资者是来自香港的服装生产商TAL,它也是Metail在2014年A轮融资中的领投者。这家公司的主要客户集中在美国,据估计美国每售出6件衬裙,就有1件是由TAL生产的,Metail希望引入TAL的投资,帮助加速他们在美国市场的推广。
2017年10月,亚马逊宣布收购3D人体建模技术公司Body Labs,这很有可能会直接和Metail形成竞争。Body Labs于2013年在纽约成立,主要利用3D可视化技术完成人体建模,支持虚拟试衣、虚拟竞技游戏、健康追踪等应用。
Body Labs联合创始人兼CEO Bill OFarrell的理念是身体本身可以是一个数据平台,围绕这个数据平台,可以设计、制造、买卖和推荐商品及服务。这和Adeyoola的设想可以说是惊人的相似。不过,亚马逊收购Body Labs后的应用方向还不明确,该技术在时尚电商、游戏和视觉通信领域都有发挥的空间。
Metail相信自己在技术上的优势。至今Metail已经申请到了9项技术专利,另外还有20项正在申请审批中。他们也还在不断优化技术,比如让消费者上传一张个人照片就能完成虚拟形象的数据捕捉。为此,Metail引入了深度学习算法。他们发现用户经常会直接用Facebook上的照片,这些照片的质量很差,使用深度学习能让处理这些照片的能力更强大,它能识别出用户在照片中摆出的是怎样的姿势,展现出的是身体的哪个部分。
Adeyoola希望Metail最终能在人们谈论时尚的任何地方出现。他需要完成对全球所有服装的数字化工作,这样不管是在阅读时尚杂志,还是在电商网站上购物,用户随时可以让自己的虚拟模特试穿,并且在社交网站上分享,所有这些操作都能在手机上实现。