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这个叫做 Lily 的 AI 私人购物助理,说要帮每个女性选出最合适的衣服

加入日期:2017-3-27 21:59:08

  

  购买衣服和搭配造型永远是女性的刚需,甚至是天性。

  许多明星和时装模特甚至会雇佣自己的私人造型师和购物顾问,来帮自己选择最合适的衣服和搭配造型。可对普通人来说,这并不现实,但在不久的将来每个人也许都可以轻易拥有自己的私人购物助理。

  一个叫做 Lily 的虚拟 AI 购物助理,可以通过学习了解你的穿衣风格和喜好,为你挑选合心意的衣服。这款应用程序刚刚在美国西南偏南(SXSW)大会上获得社会和文化类别大奖。人工智能也许又将在一个新的领域掀起一股风潮。

  Lily 是由来自 Facebook 和 美国梅西百货公司 (Macy’s) 的 6 位女性开发的一款个性化购物 app,目标是帮助女性发现和购买好看又舒适的的衣服,目前,iOS 用户可以免费下载这款应用,但创始人 Purva Gupta 承诺 Android 版本正在开发中。

  

  据 Gupta 介绍,Lily 是由女性创造的,目的就是要让女性成为最好的自己,Gupta 说:

  有 1.2 亿美国女性对自己的外表不满意,而且女性每天都会产生为此 13 个消极的想法。我们正在改变这些数字并解决这个问题。

  市场上有很多购物应用, 大多数是基于用户的购买历史给用户提供一些购买推荐,精准度有限。Lily 能做到的不止于此,她能创造一种 app 正在你交朋友的体验。

  但都说女人心海底针,要知道不同女人需要什么样的衣服,Lily 凭什么能做到?

  与其他购物 app 不同的是, Lily 会向用户询问关于身体类型和风格偏好的一系列问题,对话过程就像平时在聊天应用中和朋友交谈,这看起来很像微软小冰这样聊天机器人。除此之外,Lily 还会询问你希望突出身体哪些部分,隐藏哪些部分,最后通过复杂的匹配算法提出相应的建议。

  Lily 会向用户解释推荐的每一件衣服为什么适合用户,目前 Lily 已经积累了 5000 多万个数据点,这个功能还在随着和更多用户的交流不断学习提升。

  

  Lily 的创始人 Gupta 称之为“Perception and Empathy engine(感知和同情引擎),据 Gupta 介绍,她发现大多数服装推荐引擎都是通过“数百万有形的行为”来推荐,如用户的购买和浏览历史。

  但过去三年 Gupta 曾花费 1 万多小时向不同女性了解他们购买衣服的理由,她认为真正的个性化推荐引擎需要超越用户有形的行为,考虑用户无形的看法和看似不合理的行为,从而形成消费者的购买决策,于是 Lily 诞生了。

  我们还在研究中发现,女性每天都在购买更多的衣服,在她们正在或准备购买的的时候心情是最好的,这是一种满足感。

  用户可以使用 Lily 在线选购服装,在实体店中预订物品,也可以在商场购物时打开 app 询问购买建议。

  Lily 目前已经与众多知名服装零售商合作,包括 H&M,Express、Macy’s、Bloomingdale、Nordstrom 和 Banana Republic。据 Gupta 介绍,Lily 上三分之一的用户已经通过这款 app 购买了适合自己的衣服。

  

  (图自:华盖创意)

  其实人工智能在购物场景中的应用也不新鲜,或者说正在成为潮流。

  将短信界面和人工智能结合的购物助手 Mezi 就是其中之一,在需要购物时,用户只需给 Mezi 发一条短信,然后 Mezi 就会根据用户的目标价格、偏好及购物习惯,在成千上万个商品选项中进行筛选,帮助用户下单,从而简化用户的购物过程。去年 7 月,Mezi 宣布完成了 900 万美元 A 轮融资。

  

  (图自:科技猎)

  阿里巴巴也于 2015 年在淘宝上推出了人工智能服务产品“阿里小蜜”,提供体验服务、导购、咨询、智能助手等功能,相比起 Lily ,“阿里小蜜”承担起更多为店家缓解客服压力的作用,去年双 11 当天,“阿里小蜜”接待消费者数超过 632 万,对话轮次超 1800 万,相当于 5.2 万名客服连续工作 24 小时。

  而去年亚马逊也针对零售行业推出 Amazon Go,Amazon Go 实体店利用传感器和人工智能,自动识别购物者从货架上取下的食品,使消费者不用再经过收银环节,以实现付款流程的自动化。

  更多的 Lily 也许会很快出现在我们的生活中,因为在这个信息过载的时代,帮助消费者高效购物节省时间的市场前景必定不小。

  题图来自:venturebeat

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