브랜드와 스타트업이 AI를 사용하여 옷 입는 데 도움을 주는 방법

이 기사를 읽고 있다면 편집 콘텐츠에서 소매에 이르기까지 많은 것들이 실제 세계에서 디지털 세계로 이동하고 있다는 사실을 잘 알고 있을 것입니다. 그러나 때때로 이러한 온라인 경험은 여전히 ​​원하는 것을 남깁니다. 지난 몇 년 동안 우리가 주목한 트렌드는 소매업체가 기술을 활용하여 정말 훌륭하고 세심한 영업 사원 IRL로부터 얻을 수 있는 고객 서비스 및 개인화 수준.

온라인 쇼핑은 편리해야 하지만 종종 부담스러울 수 있습니다. 많은 온라인 소매업체는 수만 또는 수십만 개의 브랜드와 SKU를 자랑합니다. 바로 그거죠 당신이 찾고 있는 것과 그것이 당신에게 어떻게 맞을지, 그 경험은 꽤 실망스러울 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 리소스를 보유한 소매업체는 데이터 수집과 경우에 따라 AI를 사용하여 보다 개인화된 쇼핑 경험을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 스포티파이 디스커버 위클리(Spotify Discover Weekly)나 애플 뮤직(Apple Music)의 포 유(For You) 탭과 같이 당신이 이전에 구매한 것을 기반으로 당신이 좋아할 것이라고 생각하는 제품을 보여준다.

그러나 일부는 우리가 각각 2014년과 2015년에 썼던 두 가지 패션 기술 현상의 일종의 다음 수준 수렴에서 한 단계 더 나아가고 있습니다(기술은 빠르게 움직입니다!): 퍼스널 스타일링 스타트업 그리고 소매업체의 고객 서비스를 위한 모바일 메시징 사용. 우리 중 많은 사람들이 자신의 스타일에 자신감을 느끼는 반면, 다른 사람들은 아침에 옷을 입는 것이 힘든 일이라고 생각합니다. 오늘날 소매업체와 기술 회사는 채팅 플랫폼을 통해 스타일을 지정하여 이를 돕고자 합니다.

이러한 "가상 스타일리스트" 중 다수는 사실 챗봇입니다. 이는 많은 소매 브랜드가 지난 몇 년 동안 다양한 결과를 실험해 온 것입니다. 이들은 13억 명이 넘는 사용자와 개발자가 자신의 인터페이스를 구축할 수 있도록 제공하는 도구를 감안할 때 주로 Facebook Messenger에 살고 있습니다.

지난 9월 Levi's는 소매업체 — 사용자가 완벽하게 맞는 옷을 찾도록 돕는 것을 목표로 하는 Levi's Virtual Stylist에서 청바지. 그것은 Messenger와 Levi's 웹사이트에 모두 있으며, 핏, 기장, 신축성 및 세탁에 관한 선호도를 묻습니다. 또한 다른 브랜드(예: Madewell)의 사이즈를 묻고 Levi's의 사이즈를 결정하고 올바른 쌍을 제안합니다. "웹사이트를 탐색하는 방법을 알아내는 것조차 처음에는 많은 고객에게 어렵습니다. 자연스럽게 청바지에 대한 선호도를 쉽게 말할 수 있습니다."라고 Mode.ai 비즈니스 개발 SVP Karen Ouk가 설명했습니다. 해결. "[매장 직원]이 고객에게 제공할 경험을 설명하는 것이 매우 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 고객입니다." 데님을 찾는 데 있어 고유한 어려움을 감안할 때, 그들은 도움을 줄 수 있는 자연스럽고 대화적인 방법을 원했습니다. 쇼핑객.

Mode.ai는 또한 자체 Messenger 봇 스타일링 서비스를 운영하여 원하는 것을 결정하기 위해 질문을 합니다. 그런 다음 귀하가 좋아할 것으로 생각되는 항목으로 귀하를 안내하고 귀하의 피드백을 사용하여 귀하가 가다.

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유사하고 Facebook에 따르면 매우 인기 있는 챗봇은 Epytom으로 묶여 있지 않은 개인 스타일링 서비스입니다. 사용자가 자신의 옷장을 쇼핑하도록 유도하는 다른 브랜드에 판매. 날씨와 그날 해야 할 일과 같은 요소뿐만 아니라 선호도에 따라 이미 소유하고 있는 옷을 사용하여 스타일을 지정하는 데 도움이 됩니다. 설문 조사를 통해 설립자 Anastasia Sartan은 개인 스타일링 봇이 실제로 얼마나 유용한지에 대한 통찰력을 얻었습니다.

"우리는 사람들이 잠에서 깨어났을 때 이미 옷을 골라 입는 단순함을 갈망한다는 것을 배웠습니다. 진정한 패셔니스타를 제외하고 우리 대부분은 우리가 선택할 수 있는 압도적인 패션 선택에 혼란스럽고 좌절감을 느낍니다."라고 그녀는 이메일을 통해 나에게 말했습니다. "사용자의 64%는 우리가 권장하는 것을 일주일에 두 번, 20%는 일주일에 3~5회, 그들 모두는 우리가 아침을 더 쉽고 스트레스를 덜 받게 한다고 말합니다." 그녀는 또한 사용자를 짜증나게 하지 않는 데 중점을 둡니다. 알림. "사용자의 80%는 봇 형식을 좋아합니다. 그들은 우리가 그들에게 실용적이고 적용 가능한 조언을 주기 때문에 정기적으로 알림을 받는 것을 기쁘게 생각합니다."라고 그녀는 말합니다. "개인화와 직접적인 가치가 없으면 봇은 원치 않는 이메일만큼 성가시고 스팸이 됩니다. 이는 장기적인 전략이 아니며 챗봇 산업을 발전시키는 데 도움이 되지 않습니다."

Eptytom은 500,000명의 사용자를 참여시키는 데 크게 성공한 것으로 보이지만 봇의 일반적인 문제는 서비스는 항상 사람과 채팅하는 것처럼 느껴지지 않는다는 사실에 실망합니다. "우리는 일정과 날씨에 따라 원하는 옷이 있는 의상을 보내는 데 지속적으로 더 정확해지고 있습니다. 우리는 여전히 '양말에 샌들을 신는 것에 대해 어떻게 생각하세요?'와 같은 질문에 대답할 수 없습니다. 그리고 그것은 일부를 실망시킨다 사용자."

2020년까지 소매업체의 80% 이상이 예측된다 챗봇을 어느 정도 사용하고 있고 많은 사람들이 챗봇이 소매업의 미래를 대표한다고 믿고 있지만 성공률에는 썰물과 흐름이 있었습니다. 여러 디지털 우선 소매업체가 초기에 챗봇을 빠르게 출시했지만 일부는 개념을 포기 최근에 Everlane 및 Spring을 포함하여 사용자가 기대하는 개인화된 상호 작용 및 지원 수준을 충족하지 못했다는 사실을 발견했습니다. 구독 스타일링 서비스 트렁크클럽, 작년에 글을 올렸다 스타일링/쇼핑 봇의 프로토타입을 만든 다음 폐기하기로 결정한 방법에 대해 설명합니다. 전문가들 사이에서는 사람들이 옵트인할 수 있도록 진정으로 가치와 효용을 더해야 한다는 데 동의하는 것 같습니다. 앞서 언급한 스타일링 서비스 중 일부는 그렇게 할 수도 있습니다.

그러나 오늘날의 모든 가상 스타일리스트가 봇은 아닙니다. 일부는 사용자를 실제 인간과 연결합니다.

Nordstrom은 이 분야의 얼리 어답터였으며 2015년 TextStyle을 출시하여 사용자가 채팅하고 Next라는 메시징 플랫폼을 통해 판매 직원 또는 "개인 스타일리스트"로부터 구매합니다. 끄다. 소매업체의 신제품과 함께 출시된 이 분야의 최신 실험 Nordstrom 현지 재고 없음 개념, 스타일 보드입니다. 이를 통해 영업 사원은 특별한 이벤트나 여행을 위해 개인화된 패션 추천이 포함된 Pinterest와 유사한 게시판을 만들어 고객에게 보낼 수 있습니다. 고객은 앱을 통해 직접 대화하고 아이템을 구매할 수 있습니다.

그러나 이러한 서비스의 차세대에는 입력이 전혀 필요하지 않을 수 있습니다. 올해 Amazon은 카메라가 있는 Alexa 지원 장치인 Echo Look을 출시했습니다. 날씨 기반 의상 제안을 구두로 요청할 수 있는 Style Check라는 기능(또는 Amazon이 "스킬"이라고 부름)이 있습니다. 그리고 이번 주에만 소셜커머스 플랫폼 포쉬마크 8,750만 달러의 자금 조달 라운드와 함께 자체 Amazon Alexa 기술 출시 발표: Stylist Match는 AI를 사용하여 쇼핑객을 몇 가지 Poshmark의 수백만 명의 Seller Stylists는("Alexa, Poshmark에게 스타일을 요청해 주세요.") 인벤토리에서 선별한 맞춤형 쇼핑 가능한 룩을 만듭니다. "데이트 나잇"부터 "캐주얼 위켄드"까지 다양한 행사를 위해. 데이터를 사용하여 쇼핑객과 자신의 스타일을 반영하는 판매자를 구체적으로 연결합니다. 환경 설정.

"나는 당신이 Neiman에서 수천 달러에 쇼핑하는 경우를 제외하고 우리가 만들고 있는 것에 대한 진정한 대안이 없다고 생각합니다. [Marcus] 또는 물리적 스타일리스트를 고용할 여유가 있는 곳"이라고 Poshmark 설립자이자 CEO인 Manish Chandra는 전화로 말했습니다. "그렇지 않으면 다른 모든 것이 개인화되지만 개인화되지는 않습니다." 이 두 기술 모두 AI와 실제 인간 스타일리스트의 조합을 사용합니다. (하지만, 스타트업 세계에서 "스타일리스트"라는 용어는 패션 세계에서보다 조금 더 느슨하게 정의된다는 점을 지적할 가치가 있습니다.) 

패션과 기술의 교차점에 초점을 맞춘 저널리스트이자 컨설턴트인 Rachel Arthur는 이 조합이 가장 성공적일 것이라고 생각합니다. "이 시점에서 머신 러닝을 통합하여 가능한 한 광범위한 것을 제공하는 것이 최적의 지점입니다. 마지막 부분을 실제로 전달하는 반대편에 실제 사람이 있는지 확인하여 경험을 향상시킵니다."라고 그녀는 말합니다. 말한다.

양쪽 모두에게 이익이 있습니다. 봇의 경우 확장성입니다. 소매업체 또는 스타일링 서비스가 더 많은 고객과 사용자를 유치함에 따라 더 많은 사람을 고용하지 않고도 그들의 요구를 충족할 수 있습니다. "봇은 전문 지식과 서비스를 재정적 및 Sartan은 다음과 같이 말합니다. "물론 다양한 비즈니스 요구 사항과 모델에는 다양한 접근 방식이 필요하며 보다 개인화된 컨시어지 수준의 서비스를 제공하거나 특정 문제를 해결하기 위해 인간과 인간의 상호 작용을 위한 챗봇 공간 실시간."

Chandra는 사람들이 실제 사람들과의 경험을 원한다고 생각합니다. "AI와 딥 러닝을 사용하는 곳은 일치하지만 실제 스타일링은 여전히 ​​사람이 하고 그것이 사람들이 원하는 것이라고 생각합니다"라고 그는 말합니다. "이러한 많은 다른 기술은 어떤 면에서 사람을 제거하여 사람을 소유하지 못하게 하려는 의도입니다. 하지만 지금 제 생각에는 그것이 약간 디스토피아적인 것 같습니다."

둘 다 성공적으로 수행된다면 개인 관계와 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 이것이 바로 Jonathan Shriftman — Director of Jonathan Shriftman을 개발하는 브랜드의 시작일 뿐입니다. Nike, Coach 및 Macy's와 같은 회사를 위한 봇을 개발하는 Mode.ai와 유사한 스타트업인 Snaps는 문자 메시지를 통해서든 음성 지원을 통해서든 "대화 전략"이라고 부릅니다. 조수; 인간이나 봇.

"Alexa와 Google Assistant의 확산으로 우리는 많은 하드웨어와도 통신하게 될 것입니다. 우리는 많은 브랜드를 방문하여 '인스타그램 전략이 있습니다. 여러분은 Facebook 전략을 가지고 있습니다. 유튜브 전략이 있는데 대화 전략은? 이것은 다음에 일어나고 있는 중대한 일이고 고객이 있는 곳에 있어야 하기 때문입니다.'라고 그는 말합니다.

Chandra는 더 자세한 질문을 하고 전체 스타일링을 실행할 수 있는 Stylist Match의 향후 버전을 봅니다. 미래의 모바일 버전 Echo 또는 자체 음성 지원 Tesla를 통해 직장으로 운전하는 동안 대화 어시스턴트. Ouk는 다음 Oculus 가상 현실 헤드셋이 훨씬 더 저렴할 것이며 더 많은 브랜드가 VR용 쇼핑 및 스타일링 인터페이스를 개발하도록 영감을 줄 것이라고 지적합니다.

그러나 우리 자신보다 앞서지 맙시다. 여기에 언급된 몇몇 얼리 어답터와 Burberry 및 Tommy Hilfiger와 같은 다른 사람들을 제외하고 패션계는 신기술을 수용하는 것을 꺼리는 것으로 유명합니다. "진정한 혁신가인 소매업체는 거의 없습니다... 시대에 앞서 이러한 기술을 기꺼이 테스트하고 진정으로 혁신하고 추진하려는 사람 그러나 패션과 소매업체의 훨씬 더 많은 사람들이 추종자입니다."라고 Ouk는 말합니다. Google. "그들은 혁신가들이 뭔가를 하는 것을 보게 될 것이고 어떤 일이 일어나고 있는지 확인하기 위해 결과를 기다리며 어떤 변화를 일으키기 전에 긍정적인 결과인지 확인하게 될 것입니다."

그러나 진화하는 쇼핑 습관으로 인해 현재 오프라인 소매업의 심각한 상태를 감안할 때 브랜드는 판매를 촉진할 새로운 방법을 찾는 데 비정상적으로 능동적입니다. Ouk는 다음과 같이 말합니다. "나는 그러한 종류의 힘이 그들이 그들의 DNA의 일부가 아니더라도 혁신하도록 밀어붙인다고 생각합니다."

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