網購的衣服都不合身？3DLook做了一款外掛程式來幫你

目前，網購衣服仍然是一件比較麻煩的事情，不過對商家來說，這是一門有利可圖的生意。隨著智慧手機全面普及，網購正變得越來越流行。

據2016年VB Insight發佈的一份報告，移動設備貢獻了5000億美元的銷售額增長，其中1400億直接來源於移動電子商務。

網購服裝最棘手的問題在於，難以買到合適尺寸的產品，以及由此帶來的退貨。一般而言，消費者每網購三件衣服就有兩件需要退貨，直接削減了經營者的利潤。

雷鋒網瞭解到，3DLook剛剛發佈了一款基於AI技術的智慧身體“掃描”外掛程式—— SAIA。SAIA可以輕鬆集成到現有的手機app和移動網站中。

其工作原理如下：

消費者需要用手機分別拍攝一張正面照和側面照，SAIA可以根據這兩張照片計算出精確的身體輪廓，並將消費者的身形尺寸與商家的產品相匹配。SAIA相容多種嘜頭標籤，即使不同製造商的產品尺寸有所差異（比如A廠商的中碼，在B廠商中卻是小碼），它也能準確匹配。

那麼，零售商怎樣才能把SAIA集成到自己的網站和app中呢？

3DLook首席執行官兼聯合創始人Vadim Rogovskiy介紹道：“廠商可以通過js標籤將SAIA集成到他們的網站中，或者使用我們的SDK將SAIA植入他們的app中。然後他們的客戶就可以用手機拍攝照片“掃描”自己了，整個過程無需離開網站”。

零售商可以根據使用者的身形尺寸自動推薦商品，避免以往“買三退二”的尷尬。

Rogovskiy說道：“SAIA不僅能為消費者提供個性化的購物體驗，還能幫他們節約時間，因為網站只會向他們展示合適的商品”。

據雷鋒網瞭解，SAIA可以和現有的推薦引擎、電子商務平臺以及CRM系統相整合，整合後系統就可以為零售商提供分析支援，比如收集客戶的身形尺寸，分析體型分佈情況等。

Rogovskiy介紹道：“服裝店和品牌商可以訪問他們在SAIA平臺的個人帳戶，查看特定時間段內有多少用戶對自己進行了“掃描””。他們還可以使用報告API，將需要的資料抓取到CRM和分析工具中進行分析，比如分析用戶的身體參數，與歷史購買記錄進行比較和匹配。

根據3DLook針對大型零售商制定的合作計畫，零售商可以以按月訂閱的方式使用SAIA，同時還需要為每次“掃描”額外付費。

3DLook接下來準備如何運用這項技術，會涉足服裝零售之外的領域嗎？

Rogovskiy表示，“我們目前專注於服裝行業的解決方案，但我們的計畫遠不止於此。我們還看到了健康和健身行業的巨大商機，將儘快制定相應的垂直方案。我們不會局限於身體“掃描”，而是希望最大限度地利用客戶通過我們的平臺搜集到的資料，為使用者提供更加個性化的建議”。

目前，SAIA已經正式對外開放。

via

venturebeat

雷鋒網編譯