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衣、食、住、行四個(gè)基本生活需求中，后三者已經(jīng)與線上結(jié)合地非常好，發(fā)展迅速。衣服由于線上APP無法滿足衣服“貼合、舒適”的特殊需求，消費(fèi)者的消費(fèi)方式依舊傾向于線下試穿。主要依賴線下零售方式的服裝行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)暴下艱難前行，是時(shí)候?qū)で笠粓鲎兏锪恕?/p>

市場分析

從百度搜索指數(shù)上看，“服裝定制”關(guān)鍵詞在PC（平均：91）端逐漸轉(zhuǎn)移至移動端（平均：143）。從移動端搜索數(shù)據(jù)來看，低峰值主要在周末，可以猜測用戶行為大致為工作日通勤時(shí)間或其他空余時(shí)間會瀏覽服裝定制相關(guān)內(nèi)容，但是在周末用戶更偏向線下消費(fèi)或者花時(shí)間在社交上。用戶在周末的自由可支配時(shí)間更多，由此可見服裝定制的市場目前還是更傾向于線下服務(wù)。

從“服裝定制”關(guān)鍵詞的移動端搜索同比和環(huán)比來看，人們對于“服裝定制”的關(guān)注度在降低，可見服裝定制比較小眾化，市場缺乏活力，規(guī)模較小。

百度指數(shù)，2020.6

百度指數(shù)，2020.6

從搜索相關(guān)詞的詞云中可以找到幾個(gè)重要的類別。

第一類為需求：T恤、成衣、西裝、工作裝、校服、男裝、創(chuàng)意、知性優(yōu)雅等。

第二類為競品：幫客、碼尚定制、得力佳。

從中，我們找到了一個(gè)與主題相關(guān)的一家公司——碼尚定制。碼S是2016年成立的一家AI輕定制服裝公司，提供人體智能測量方案，致力于提供人體智能測量方案，讓C端產(chǎn)生大規(guī)模的個(gè)性化且精度高的服裝定制，為中國男人創(chuàng)造購買途徑方便、合身體面又性價(jià)比超高的輕定制服裝，幫助中國男性更好的建立形象管理。

百度需求圖譜，2020.6

從目前服裝定制的需求上來看，主要以T恤、工作裝、校服為代表的團(tuán)體定制、低端定制，而高端定制、創(chuàng)意定制等需求較少。

從2018年的淘寶數(shù)據(jù)來看，目前成本較小的團(tuán)體定制占到88.55%，但是隨著人民消費(fèi)水平的提高、對外表精致化的追求，創(chuàng)意、高級、專業(yè)的服裝定制必然將會成為趨勢，所以高端私人服裝定制則為此行業(yè)缺口。

中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，2020.6

從我國服裝定制市場規(guī)模走勢圖上來看，服裝定制的市場份額逐漸擴(kuò)大，呈正向趨勢。

中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，2020.6

運(yùn)用SPSS對該數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測，將年份作為自變量，而將份額作為因變量進(jìn)行線性回歸分析，得出結(jié)論：模型R方值為0.977，意味著年份可以解釋份額的97.7%變化原因。對模型進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)模型通過F檢驗(yàn)(F=214.343，p=0.000<0.05)，也即說明年份一定會對份額產(chǎn)生影響關(guān)系，以及模型公式為：份額=-351072.460 + 174.705*年份，通過該公式預(yù)測2020年服裝定制規(guī)模達(dá)到1832.361億元。

SPSS回歸分析

我們就線上服裝定制來做一個(gè)SWOT分析：

技術(shù)分析

AI量體

AI量體目前是服裝行業(yè)運(yùn)用最廣泛的技術(shù)之一，但是技術(shù)壁壘仍存在。比如，“衣呼”的量體功能是它的亮點(diǎn)，但是當(dāng)用戶去用的時(shí)候，會發(fā)現(xiàn)圖片識別成功率不高。

AI可以用于量體的主要技術(shù)分解為目標(biāo)定位+骨骼點(diǎn)定位兩步，運(yùn)用的主要是YOLO系的算法和R-CNN系算法，前者效率更高但是不代表準(zhǔn)確率高，目前在MSCOCO數(shù)據(jù)集上最好的效果僅有72.6%，還有待改進(jìn)。

AI量體不夠準(zhǔn)確的原因之一是數(shù)據(jù)庫的匱乏導(dǎo)致模型的精確度較低。因?yàn)閿?shù)據(jù)標(biāo)注人力工程量大，已標(biāo)注的數(shù)據(jù)集較少，使模型還不足以精確定位。所以如果公司可以構(gòu)建自己的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，是提高量體技術(shù)的關(guān)鍵。

個(gè)性化優(yōu)化

個(gè)性化推薦可以拆解為聚類和排序兩個(gè)問題，數(shù)據(jù)集來源于用戶上傳的量體照片、頭像、身體數(shù)據(jù)等?？梢赃\(yùn)用聚類對用戶的服裝類型對同類型用戶提供同類用戶推薦。但僅僅這樣的功能，很多電商依賴龐大的用戶數(shù)據(jù)庫已經(jīng)做得很好。而服裝零售的本身獲客成本過高，此類APP又缺少知名度，用戶數(shù)據(jù)過少，所以有一部分產(chǎn)品依賴電商生存。

如果AI服裝定制想從中求得生存，可以考慮精細(xì)化推薦功能。只針對“同類”用戶提供“同類”甚至“同版”服飾，有撞衫的槽點(diǎn)。所以AI服裝可以聚焦于用戶的身材、皮膚等去精準(zhǔn)定位匹配，推薦完全個(gè)性化的搭配，同時(shí)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)可以做到的流行趨勢和銷售預(yù)測進(jìn)行個(gè)性化推送。

值得一提的是，目前的產(chǎn)品推送都過于泛濫和粗糙，大多數(shù)推送無法抓住用戶的心，大多數(shù)用戶甚至采用關(guān)閉推送的措施。

個(gè)性化智能服裝設(shè)計(jì)也是個(gè)性化方向之一，即讓用戶參與到設(shè)計(jì)自己服裝的過程中來，增加用戶粘性?？梢栽谠O(shè)計(jì)中結(jié)合AI圖像識別進(jìn)行同一版型下不同材質(zhì)或者相同材質(zhì)下不同版型的搭配選擇，甚至可以完全通過AI設(shè)計(jì)出服裝爆款，推薦給用戶，真正做到穿什么讓用戶說了算。

競品分析

從百度指數(shù)中，無論是PC端還是移動端，衣B人的用戶流量都要大于碼S，但是衣B人的搜索環(huán)比下降率較大?？梢娨翨人的用戶基礎(chǔ)很不錯但是碼S的未來趨勢更好，另一方面反應(yīng)AI技術(shù)結(jié)合的服裝定制是未來趨勢。

百度指數(shù)，2020.6

結(jié)合用戶在貼吧等公共渠道對兩款產(chǎn)品的用戶反饋進(jìn)行兩款產(chǎn)品的優(yōu)劣勢對比，衣B人的優(yōu)勢在于前期用戶關(guān)注度高但產(chǎn)品后勁不足，相比之下，碼S一直在求穩(wěn)發(fā)展。

衣B人的優(yōu)勢

• 用戶規(guī)模：衣B人的廣告營銷和公關(guān)能力在前期投入較大，并用優(yōu)惠券、美女上門量體等噱頭吸引大批用戶。
• 服務(wù)：上門服務(wù)預(yù)訂和售后服務(wù)效率很高，在效率方面得到好評。

衣B人的劣勢

• 量體：顧問推薦方案不夠?qū)I(yè)，量體不準(zhǔn)確。針對這一點(diǎn)可以利用AI量體代替人工量體，解決不專業(yè)不準(zhǔn)確、隱私泄漏等問題，同時(shí)線上獲取數(shù)據(jù)可以節(jié)省顧問人力和時(shí)間，做到顧問聘請的寧缺毋濫，更專業(yè)化。
• 產(chǎn)品質(zhì)量：衣服質(zhì)量低于實(shí)體店，做工粗糙。針對這一點(diǎn)的本質(zhì)還是要從工廠解決，對接專業(yè)平臺提高衣服質(zhì)量，公司應(yīng)該嚴(yán)格把關(guān)審核工廠的生產(chǎn)過程，包括售前和售后。
• 設(shè)計(jì)：材質(zhì)單一、服裝展示不夠生動。針對這一點(diǎn)可以運(yùn)用直播、3D等技術(shù)解決，使客戶端展示更加生動有趣，使用戶感受到不失實(shí)體店試穿的購物樂趣。
• 公關(guān)廣告的生硬操作：過多的推廣如果與實(shí)際產(chǎn)品不質(zhì)量符，雖然前期能夠積累大量資源，但是在后期容易引起用戶的反感情緒，要再塑造品牌形象會更加難。

碼S的優(yōu)勢

• AI量體：新技術(shù)的開發(fā)，盡管有大量的公司消防，但是大量的數(shù)據(jù)積累是它的奠基石。
• 用戶推廣：更專業(yè)的平臺接入，區(qū)別于衣B人的硬廣告推薦，與更大的平臺合作對用戶來說仿佛有了品質(zhì)保障，是更好的宣傳方式。雖然目前用戶流量還沒有達(dá)到衣B人，但是可以說是穩(wěn)扎穩(wěn)打了。

碼S的劣勢

• 自身客戶量少：與京東的結(jié)合確實(shí)解決了創(chuàng)業(yè)初期的用戶流量不足的問題，但是同時(shí)面臨天花板太小的問題，就目前碼尚自己APP的流量來看還是較少。
• AI量體：智能量體的尺寸有出入，還是不夠合身。針對這一問題主要是輸入更多標(biāo)注數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫，訓(xùn)練模型提高準(zhǔn)確率，詳細(xì)參考技術(shù)分析part。

從中我們可以看出，碼S運(yùn)用AI量體解決了前面服裝定制APP的關(guān)于上門量體“不方便”的問題，但是仍然保留準(zhǔn)確率這個(gè)亟待解決的需求（雖然CEO自己說準(zhǔn)確率在98%以上），后期產(chǎn)品可以在數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練等技術(shù)上加大投入，并同時(shí)需要開通方案設(shè)計(jì)師的線上溝通功能。

另外，服裝定制的兩大需求：質(zhì)量和服務(wù)，后期產(chǎn)品可以通過對供應(yīng)貨的人工審核或者用戶反饋起到監(jiān)管質(zhì)量的作用。同時(shí)對售前售后的溝通和服務(wù)重視起來，其實(shí)用戶之所以對服務(wù)抱怨，完全是因?yàn)樵谑矍凹毙栌刑厥庖蟮臏贤ǘ嘤诼?lián)系不到供應(yīng)商，或者在收到衣服之后需要改制等，由于私人訂制的其中一個(gè)重點(diǎn)也是“一對一服務(wù)”，產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)配合量體提供這種服務(wù)。

需求與用戶

需求定義為行業(yè)缺口的私人高端定制，但是考慮到目前團(tuán)隊(duì)定制的用戶基礎(chǔ)較好，所以會考慮產(chǎn)品以團(tuán)隊(duì)定制為輔、私人訂制業(yè)務(wù)為主。

從兩款產(chǎn)品的用戶人群屬性可以看出，年齡普遍集中在20-40的年輕人。猜想用戶有經(jīng)濟(jì)水平不夠、工作較忙不愛逛街的青年男人和替不怎么講究、腿腳不方便的老年人購買的孝順年輕人，還有因?yàn)樯聿牟环奖阗I成衣的大號寶寶們，因此年輕人的基數(shù)較大，風(fēng)格應(yīng)定位于年輕化、有活力。

從性別上看，不同于碼S用戶定位于男性，考慮到女性群體的衣B人的用戶性別分布上依舊是男性要高于女性。我猜想原因來源于女生本身就熱愛逛街，去感受實(shí)體店的視覺刺激，也有人會把逛街作為一種社交。因此最終產(chǎn)品用戶定位于23-35的男性。

百度指數(shù)，2020.6

結(jié)合前面競品分析得出的需求如下：

• 定制需求：AI量體，衣服的風(fēng)格展示；
• 推薦需求：個(gè)性化推薦，新品推薦，流行推薦；
• 服務(wù)需求：售前服務(wù)，售后服務(wù)、用戶反饋互動。

結(jié)合AI服裝定制聊聊新功能

從上圖可見：√已經(jīng)做到的功能，×為沒有做到的問題，？為做了但是做得不好部分。

拉新促銷功能

從蟬大師數(shù)據(jù)上看，衣B人日均下載量(1188)>碼S(312)，衣B人之所以用戶基數(shù)大的一個(gè)原因，除了他的公關(guān)實(shí)力，還依賴于首頁的首頁的促銷信息。從碼S的京東款界面上看已經(jīng)非常重視打折促銷這個(gè)part，如果碼S后期要獨(dú)立運(yùn)營的話，這個(gè)部分是很重要的一個(gè)part。

新人專享福利、限量秒殺、三件打折的活動一定是APP需要考慮的引流手段。

直播與多維展示

從兩款產(chǎn)品的UI風(fēng)格來看，主色調(diào)為藏青藍(lán)與白色，是典型的商務(wù)風(fēng)。如果要吸引年輕用戶，可以選用更加明亮的夏日風(fēng)格色彩，如淡藍(lán)色、沙灘黃等，并加入有趣流行的文案導(dǎo)購提示。

同時(shí)直播是目前流行的不可或缺的元素，雖然直播的內(nèi)容不可以定義為電商的促銷互動，因?yàn)榇黉N會降低私人訂制的高級感，但是試穿直播完全可以安排上，給用戶更多購物安全感與互動趣味性，增加用戶粘性的同時(shí)也可以用生動的彌補(bǔ)用戶網(wǎng)購得不到的觸覺。

服裝的展示不應(yīng)該僅僅局限于圖文，靜態(tài)的展示方式已經(jīng)脫離潮流，且完全沒有現(xiàn)實(shí)購物的實(shí)體體驗(yàn)，視頻和3D展示同樣可以運(yùn)用其中，增添用戶對衣服、材料的理解。

付費(fèi)一對一服務(wù)

私人定制本就是應(yīng)該提供一對一服務(wù)，包括方案推薦、特殊量體，但這顯然在線上難以支持。一是用戶較多應(yīng)付不過來，二是成本較高。但是如果APP想要做到品牌提升至高端，將自己與巨頭電商區(qū)別賽道，就應(yīng)該考慮到以會員制或者一次性付費(fèi)方式提供一對一服務(wù)，以此吸引到更高級的用戶。而且這種方式也正可以方便收集到用戶的喜好、數(shù)據(jù)，為后期提供更好的個(gè)性化定制打下基礎(chǔ)。

技術(shù)從業(yè)者，產(chǎn)品新人一枚，希望在陌生的領(lǐng)域中遇到同路人一起交流，留下你們寶貴的贊和評論吧！

本文由 @是小殼吖 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議