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好内容成就高gmv|武彬出席2022中国服装数字化营销管理主题论坛2022.01.17  


1月14日,《2022中国服装数字化营销管理主题论坛》在杭州举办。极睿科技创始人兼ceo武彬应邀出席论坛活动,并就服装数字化营销管理发表《好内容成就高gmv》的主题演讲。阐述了优质视觉内容在服装线上销售中所起到的关键作用,并介绍了极睿科技是如何通过ai技术实现数字化驱动下的行业闭环。

极睿科技创始人兼ceo 武彬

线上零售在经历了十多年的发展之后,已经从最初的货架式的售卖平台,转变成为内容丰富的社区型购物平台,其主要的核心也变成了创造有价值的内容,完成个性化的需求匹配。

通过内容去做营销,其本质是和具有潜在交易意向的客户交流,而非直接的销售手段,是一种在潜移默化中去影响客户的方式。不会让买家觉得是在被推销,而是通过内容向其传递有价值的信息,从而获得有可能的业务反馈。

在这个内容和商品结合越来越紧密的时代,商品在各个纬度展示的内容极大地影响了最终的销量。而如何制作出高质量的商品相关内容,往往也决定了一款商品最终的营销结果。


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在线上营销中,标品和非标品是两个不同的概念。对于标品的选择,可以通过一些固定的参数去判断,这款商品是否是符合自己的购物需求。就像手机,可以通过品牌、处理器型号、内存容量、颜色等这些基本的参数去判断。但是,在非标品中,是没有这些固定参数去让买家判断的,对于是否符合心理预期,只能通过商品的内容去了解。

在非标品类目中,服饰又占有着相当高的比重,所以坊间传言“卖衣服等于卖图卖视频”,并非一句无稽之谈。


据数据统计显示,在具有优质主图展示的情况下,商品点击率要高27%;在有完整详情页展示的情况下,商品的转化率要高13%;在同时具备优质主图和完整详情页展示的情况,商品的转化率要高43%。由此可见,图片内容对于服装商品售卖有着重要的决定性因素。

在商品视觉内容的制作上,标品和非标品也存在着比较大的差别。标品的更新迭代速度要远小于非标品,以电子产品为例,一家公司每年推出的产品相对固定。所以,在视觉营销内容制作上可以组建专业的设计团队,花费很长的时间去打磨视觉效果。但是这种精雕细琢的方式放在服装这种非标产品上,显然是行不通的。

上新周期长

在服饰电商中,即便是一些小微卖家,每年上新的商品数也能达到几十款。一些大的服饰品牌,每年的上新达到万款也不足为奇。原创设计难以保证上新进度,于是套版就成了最佳的选择。

传统的套版上新方式,需要美工和运营进行部门协同操作。手动套版相比于原创设计虽然已经很节省时间了,但是在熟练操作的情况下,依然需要至少30分钟才能完成一款详情页的制作。

再加上制作主图和运营填写商品信息的环节,完成一款商品上新至一个店铺至少需要花费40分钟时间。

多平台上新效率低下

随着电商平台的增加,布局多平台营销已成为一种大的趋势。而每个平台对于视觉素材的尺寸要求也存在着差异,这就变相增加了素材制作的工作量。

同一款商品上新到多个平台店铺,需要频繁修改视觉素材尺寸,以及重复填写同一套商品信息。这也就导致了多平台上新过程中,产生了很多浪费时间的重复工作。

对于服装这种季节性很强的商品,越早完成上新布局就越有可能抢占市场先机。但低效的多平台上新方式,成了这种可能最大的阻碍。

人力成本居高不下

传统方式的视觉素材制作离不开美工,而服装电商行业的美工多数是在从事着基础的图片处理工作,这也就导致了基础美工的流动性较大。对于服饰电商来说,这种情况不仅不利于上新的稳步进行,而且还需要承担更多人员招聘和培养的成本支出。

一些大的品牌服饰,为了能够保证大量商品上新工作的顺利完成,只能通过不断扩充美工团队来实现。庞大的美工团队配置,在成本中会占据着较高的比重,也是阻碍品牌发展的一种因素。

随着人工智能技术的发展,越来越多的行业开始出现由机器替代人工工作的场景。从服装电商上新的内容来看,也多是一些重复低效的工作内容,而这恰好正是人工智能所擅长的。


由极睿科技推出的智能设计生成和分发系统,能够自动完成文字、图片、视频的填充与生成。包括商品属性、 主图、直通车图、商品详情页、广告图、视频等场景。并分发到天猫、京东、唯品会、拼多多、抖音、快手等主流电商平台,让视觉素材制作变得更简单,让营销快人一步。

让机器读懂时尚并非一件容易的事,需要为柔性的服饰图片制定出可量化的标准。自动化打标的能力,是建立底层数字化的基础。极睿科技建立一套包含几十个维度、近千个标签的“词库”。


机器视觉技术加持下,系统能识别出衣服的风格、品类、版型、元素、颜色、材质、领口等数据,随后从“词库”中选出匹配的属性,自动打标。多重标签叠加,就构成一套标准化、客观化的描述。


图片检测:在视觉上发现并定位图片中的服饰是其它复杂应用的基础,aifashion提供高精度检测算法,在图片中检测并定位所 有服饰,呈现出每件服饰的类别、高精度边框以及像素级图像分割。


图片分析:aifashion分析图片中的指定服饰,运用计算机视觉,自动化分析出服饰的时尚属性信息。



图片检索:aifashion 能够理解图片中服饰的视觉时尚语义,并快速在指定数据集中检索出最优的相似或搭配条目。



数据库:通过标签与检索能力,实现全行业标准统一,从而构建品牌自身的商品知识库。

依托于顶尖的人工智能技术和丰富的零售行业经验,极睿科技正利用ai技术实现从企划、设计、生产到销售链路数字化驱动下的行业闭环。

在向下游电商营销场景延伸的过程中,极睿科技推出了服饰电商一站式智能平台 ecpro 易尚货智能设计生成和分发系统。


主要针对服装电商上新频率快、美工作图成本高、多平台上货工作重复低效等多个真实痛点。目前已有马克华菲、moco、马斯菲尔、辰辰妈等超过2000家使用客户。

智能属性填充

智能属性识别技术,可通过图片分析获取商品属性,自动填充至多个平台,免去重复填写过程;

互联网企业

由专业设计师团队打造的海量详情页模板库,匹配各类目服装产品,一键智能生成详情页,用于提升线上营销视觉效果;

多平台同步上新

对接天猫、京东、淘宝、拼多多等国内主流电商平台,一键完成多平台店铺同时上新工作,极大优化重复低效工作内容。


在面向上游企划、设计、生产场景中,极睿科技推出时尚品牌智能信息管理中台 pim易尚云,主要针对服装行业上下游沟通语言不统一,企业内部跨部门沟通协作难,以及品牌对消费者洞察力不足等多项实际难题。


素材管理

基于aifashion-商品标签打造商品数据中台,帮助企划、设计、生产等环节管理数据。实现基于数据的管理,以及基于数据的经营。


数据反馈

通过数据反馈,达到优化产品和优化供应体系的目的。依托销售数据“爆旺平滞”分析功能,根据销量与竞品销量的动态变化,快速给出优化促销方式。同时,根据爆款的特点,优化未来商品的企划与选品策略。

根据商品的数字化,精准判断不同商品的材质、工艺、生产方式等进而优化生产的调度。品牌公司、成衣工厂、物料供应商等业务伙伴间便捷高效的业务协同。


极睿科技是一家专注于时尚领域的人工智能技术与凯发网的解决方案提供商。公司成立于2017年,创始团队均来自于清华大学计算机系人工智能、国家重点实验室等。总部位于首都北京,在广州、杭州设有分支机构。

凭借着海量的时尚领域数据、国际领先的计算机视觉算法和工程能力,以 “fashion for good”为愿景,致力让时尚变得更cool。极睿科技旗下目前拥有覆盖时尚领域的全系列产品。

秉承助力时尚领域发展,用ai赋能时尚品牌的理念,极睿科技现已获得诸如红杉资本、图灵创投、金沙江创投、魔量资本等知名机构的亿级a轮投资。


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