技術簡介
Fashion AI－時尚電商個人化風格穿搭推薦技術。
疫情大幅度影響人們的消費行為，包含過往免不了要到實體店才能試穿、選購的服飾與配件類商品，消費者轉往線上購買的比例也日漸增加；「Fashion AI時尚電商個人化風格穿搭推薦技術」結合人工智慧，依據全球流行服飾風格、服飾特徵標記技術與顧客瀏覽偏好紀錄，消費者透過線上介面就能得到如實體門市店員般的個人化穿搭建議，提升顧客購買體驗，並擴大時尚電商的銷售額。
特色與創新
時尚電商平台常見的推薦方式包含，依據相似條件消費者採購歷程的「基於用戶推薦（User-based Recommendation）」，與依據商品描述關鍵字的「基於內容推薦（Content-based Recommendation）」，都存在標準化不足導致推薦效果不佳的問題。「Fashion AI時尚電商個人化風格穿搭推薦技術」的突破之處在於“透過AI深度學習服飾影像特徵”模擬如服飾店員的導購邏輯，達到人性化推薦效果：
- 相似推薦：根據服飾商品外觀屬性之相似度，提供類似商品推薦服務，解決服飾商品不易比較篩選問題。
- 穿搭推薦：顧客選擇對應自己身形模板，建立數位分身，以此分身體驗衣飾等強調視覺與搭配的商品。
- 敏捷推薦：分析大型電商平台，以巨量商品與人流建立的商品推薦結果，挖掘商品推薦規則與搭配組合。
- 市場分析：蒐爬國內外綜合及服飾電商平台商品與銷售資料，建立服飾商品庫，以分析各地區／平台商品組成與搭配組合，提供趨勢訊息。
應用與效益
「Fashion AI時尚電商個人化風格穿搭推薦技術」適用於時尚服飾電商，可預測消費者喜好並精準推薦商品，做到更精準的智慧化服飾導購。對消費者能更易於找到想要的商品，提升客戶體驗；對電商業者，除提升營業額、顧客結單率、回購率，也更有助供應鏈管理與成本控制。
穿搭推薦技術也可應用於服飾實體門市，結合沉浸式環境優化試衣體驗，進而提升顧客的購買率。