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海尔衣联网服装数字化平台:破局服装行业难题

2021-03-11 09:40

作者:CHIC官微

来源:中国服装协会

  衣食住行,是每个人的生活必需要素。在“食住行”高度互联网化的今天,作为消费四大赛道核心之一的“衣”所对应的服装行业,大部分企业还沿着传统的生产模式轨道发展,密集型劳动力、高强度作业、生产效率低等因素一直制约着服装行业的发展。

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  步入数字化时代,服装行业也在积极寻求破局方式,自动化、智能化的新型技术带来了生产模式、设计模式、供应链全流程的智能化转型。这种数字化转型改变了传统服装行业的作业方式,服装产业迎来数字化的生产模式,进入一个新时代。

  海尔衣联网的服装数字化

  在服装行业数字化发展的“快车道”上,海尔衣联网基于大数据、人工智能等物联网技术的深度应用,以用户为核心,构建了 “AI + 智慧衣橱 + 服装定制 + 形象服务” 的服装数字化平台,探索出一条不同于传统数字化的转型之路。

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  海尔衣联网服装数字化平台通过人体的数字化和服装的数字化,实现用户衣物的数字化管理和衣物的智能搭配推送。

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  线下以3D云镜智能设备扫描人体数据、以虚拟试衣等手段收集消费者需求数据,结合流行趋势数据及历史市场数据进行新品研发设计,通过供应链管理、物流仓储系统全链路的打通,提供衣物的个性定制服务。不仅全面提升用户消费体验,还将为企业带来轻资产、零库存的优势。

基于人体大数据的服装智能推荐平台  

  互联网时代大数据统计、分析技术的迅速发展,根据用户行为记录,分析用户的喜好,进而进行个性化推送的平台如雨后春笋般涌现,淘宝、今日头条都是各个类别中的佼佼者。

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  与大数据分析平台不同,海尔衣联网推出的服装数字化平台立足于服装行业,专注为用户提供个性化的服装搭配推荐。以大数据智能算法为底层,海尔衣联网服装数字化平台基于对用户人体、行为喜好、服装趋势等大数据的分析实现对用户的精准大数据智能服装推荐服务。

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  在海尔衣联网服装数字化平台流程中,用户只需使用线下3D云镜智能设备拍摄全身照,3D云镜将自动识别用户人脸、体型、身高、三围等数据,后台系统会对个人形象及风格的分析评定。

  在后期的用户运营过程中,系统通过用户偏好属性不断迭代用户个性化标签,根据大数据算法为用户精准推荐合适款式及个性化的搭配,通过虚拟试衣功能直观展示上身效果。

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  服装数字化平台的智能化衣物推荐不仅于此。当你站在衣帽间想要为今天的聚会搭配穿着时,系统根据你的不同场合需要,基于你日常的穿衣搭配数据,为你推荐最佳的着装搭配。

平价的服装定制服务

  在人们传统观念中,服装定制是商业大咖、演艺明星或各路权贵的专属高端消费品。而伴随消费的不断升级,人们的审美越来越偏向小众、独特、精美的特性,用户希望自己能够拥有与大众不同的产品。个性化的定制服务逐渐成为现代社会的一种普遍需求

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  在服装定制服务层面,海尔衣联网服装数字化平台的使命不仅仅只为少数高端消费阶层服务。平台打破“个性化定制=贵”的大众固有印象,提供优质且平价的私人衣物定制体验,致力于打造服装定制界的“平价大牌”,引导用户以平价定制服装,替代传统成衣零售的消费习惯。

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海尔衣联网数字化平台依托优质的供应链系统、生产厂家、服装设计师等全方位资源的融合,利用人工智能技术实现订单管理、生产管理、库存动态管理等前后端系统的完整流通,构建 “先买后产、因需而造” 的消费模式,缩短了生产交付时间,解决服装行业棘手的库存问题,极大降低中间成本。这种模式下的服装定制产品不仅可以做到高品质、个性化,同时可以兼顾服装生产低风险、低成本。

用户身边的衣物/衣橱管家
  除此之外, 服装数字化平台也是用户的私人衣橱管理师与形象服务顾问,平台可以为客户提供各类场景下专业的服装设计方案,以及1对1的VIP顾问服务。用户还可以选择设计师设计专属于自己的服装款式,在线随时与设计师沟通互联,实现用户与设计师的打通。

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  与此同时,服装数字化平台的硬件设备3D云镜可以为用户打造 “虚拟衣橱”,线下购买的衣物可以拍照上传到3D云镜设备当中,在3D云镜上对衣橱服装进行在线管理搭配,解决了用户穿搭时频繁试衣穿衣的困扰。 以上,海尔衣联网服装数字化平台的诞生是基于行业发展趋势和传统服装企业转型升级的需求判断,破局服装行业难题,致力于解决企业高库存,用户穿搭难等痛点。在未来,海尔衣联网服装数字化平台也将打通服装产业设计端到用户端到家庭端的全产业链生态,为用户提供集服装定制、服装搭配、形象管理、衣橱收纳、健身娱乐、学习培训于一体的的数字化定制体验和智慧生活场景服务。

  3月,中国国际服装服饰博览会2021(春季)即将隆重举办。届时,海尔衣联网将携大衣联平台、服装云档口模式、最新版3D云镜等黑科技与新模式亮相展会,带来3D虚拟试衣、服装搭配、服装定制等智慧生活的数字化新体验,CHIC2021春季展,不见不散!


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