人工智能识别图像原理

　　许多零售商开始转向人工智能(AI)来帮助消费者挑选适合其体型、预算和个人风格的服装。作为当下最热门的科技趋势，AI将广泛的零售数据转化为富数据和可操作性见解，从而让行政人员能更快地做出明智决定。

　　尽管行业面临巨大动荡，AI依然成为了零售的战略资产。AI能向零售商传达基于事实的情报，从而更好的向顾客服务。这将在消费市场助期望全渠道发展、可负担时尚和个性化营销的零售商一臂之力。

　　最重要的一点，AI是零售业的未来，行政人员必须学习如何利用AI参与市场竞争。

　　AI和零售：完美契合

　　当前的零售商和品牌被淹没在数据之中。AI能解决这一难题——通过理解大量可用数据，提出廉价和快速解决许多任务(当前，这些任务都是公司雇人来做的)的方法。这其中也包括了简化复杂数据分析(complex data analytics)。

　　公司拥抱AI能提升灵活性、性能和客户服务，同时还可以降低成本。使用AI技术后，公司能在个人购物的时刻精准预测消费者的个人风格。这种AI带来的增强体验能带来更多消费额，更少的退货，以及改进的采购能力。报告指出，有45%的零售商期望在三年内使用AI技术来增加收入。

　　将购物带入下一级别

　　AI能以个体水平提取数据洞察，帮助时尚零销商和品牌提升消费体验。无论精致休闲、复古风格还是高级时装，AI都能通过简单产品搜索，帮助顾客找到想要的。举例来讲，AI能通过购买记录、在线浏览记录以及社交网络点赞等，以无缝购物体验找到适合消费个体的牛仔裤。下面我们将列举AI让时尚公司和时尚人士生活更轻松的七个例子。

　　1、更快找到“look”

　　AI驱动的视觉搜索工具能帮助购物者迅速发现渴望的产品。以Pinterest推出的视觉搜索工具Lens为例，该工具能帮助机器视觉检测网络或该平台上的东西，并给出相关产品建议，有点类似服装和配件领域的Shazam(一款识别歌曲的软件)。

　　零售商Neiman Marcus也有类似的AI成就，这家高端零售商推出了AI驱动的应用《Snap. Find. Shop.》，允许消费者用智能手机摄像头拍摄他们喜欢的东西，然后在应用中列出自家商店中的相似商品。在国外，Asos、John Lewis、Nordstrom、Urban Outfitters等许多零售商也已经提供了类似的视觉搜索技术来强化线上购物体验。

　　2、提供超人际（hyper-personal）产品推荐

　　个性化造型服务Thread结合了AI和人工力量为顾客提供产品选择。该品牌会通过问卷调查，甚至要求消费者提供照片来提供服饰搭配建议。当消费者提交问卷结果后，Thread会通过AI算法，按照造型师给出的方案。从成千上万产品中挑出适合顾客的产品。

　　IBM的Watson实现了相似技术。这家公司与The North Face合作推出了一个工具，能询问顾客产品偏好，从而向其推荐符合个人消费者权益的产品。

　　3、实现全所未有的全渠道服务

　　在线奢侈品牌时尚购物平台Farfetch利用AI技术提升了供应链可视性。AI技术让Farfetch合作伙伴将在线库存与实体店存链接在一起，从而能提供点击提货(即“线上购物，线下提货”)和店内退货等服务。

　　AI机器人还能让零售店通过Facebook或Slack等聊天工具吸引消费者。借助Facebook Messenger聊天机器人，Burberry在产品推出前能提供新独家收藏的一瞥;用户甚至还能通过在线客服服务快速购买服装。

　　4、社会销售

　　Pinterest推出的Shop the Look是一个能帮助消费者购物的机器学习工具，用户可以通过该工具能购买许多主流零售商的时尚产品。不仅如此，通过富有洞察力的数据分析能力，如果投放在社交媒体的赞助带来了销售，该工具还会通知销售商。

　　5、像个人设计师那样购物

　　Hook团队创造了由AI生成的时尚信息流，向消费者提供了移动的个人设计师。Hook团队会实时的根据购物者喜欢或添加到愿望清单的商品，来学习购物者的个人爱好。这样购物者可以更迅速的找到感兴趣的商品。

　　通过实现搜索功能，以及对消费者想购买产品的价格和特性对比，该应用还会提供愿望清单中产品的实时降价提醒，让消费者以最好的价格买到合适的产品。

　　6、挖掘新趋势

　　AI可用于抓取电子商务网站，确定哪款产品最引人注目，这将想零售商提供最新的时尚趋势。AI同样可抓取社交媒体来获取趋势，帮助品牌第一时间营销他们的流行产品。

　　以“Google for fashion”这个零售抓取框架为例，该系统能实时抓取超10亿产品，覆盖了13万品牌和1400个分类。通过在图像识别中加入Ai和机器学习技术，能快速处理和理解丰富的零售市场数据。

　　7、设置正确的价格

　　听过与AI和机器学习技术相结合，类似Incompetitor等大数据工具能让零售商保持有竞争力的价格策略。零售商将该API和品牌数据结合在一起后，一个基于规则的引擎能根据库存、竞争对手的缺货情况和折扣等状况来实时优化价格。举例来讲，AI技术能帮助零售商确保，卖特定商品(的价格)总是比亚马逊少10%。

　　时尚的未来

　　AI驱动的工具让零售商对每个顾客有深刻理解，将其看做独一无二的个体。他们能帮助零售商标识顾客的身形、喜爱的款式、颜色以及价格区间。AI会把这些组合数据转换成影响产品推荐的情报，从而让购物者更愿意(将推荐商品)加入购物车。这种深刻的消费知识，与关联产品和实惠价格结合后，能让消费者更愿意花钱购物。

　　时尚公司应当将AI加入到其公司策略，避免在数字化时代落伍。采用新技术会让零售商、消费者和品牌同时受益——AI将简化零售数据，帮助公司改进流程，并让消费者保持高兴、忠诚，以及最重要的，高雅。