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“女装版今日头条”能讲好“她”的故事吗?

消费者在未来会以怎样的形式买衣服?“好搭盒子”的答案是“今日头条”。

“好搭盒子”(以下简称“好搭”)是今年 5 月正式上线的一个服装电商平台,目前的产品形态包括了 APP 和小程序。

创始人及 CEO 黄仲生对于好搭盒子的设想是:平台首先会基于用户的个体体征和大量的用户反馈等结构化数据来推送产品,并提供在线虚拟试衣服务,对于合适且喜欢的产品,用户可以选择在家先试后买,物流费用由平台承担。

具体的消费和服务流程如下:

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从现阶段的产品来看,好搭更像是一个加上了虚拟试衣服务的服装电商,但随着后期产品数据的优化,“个性化”也会进一步凸显。

本篇文章我们会先讨论好搭的产品逻辑,以及作为一个新的尝试,好搭盒子团队在业务层面上的规划。

“虚拟试衣”服务是好搭产品的第一步,最初想要满足的是 C 端用户在电商购物场景下缺乏试穿环节、买家秀和卖家秀差异过大的问题。不过,衣服最终“要不要买”的决策并不在线上完成,如果只做电商导流实际并不能从根本上解决需求,所以在给到消费者的服务上,好搭更进一步提供了在家试穿的服务,从商业模型上,也从广告生意转向了服装零售。

消费者除了输入自己的身材数据(身高体重、围度、局部比例等),也可以上传自己的真实照片、调节负责、发型等细节来完成对自身形象的模拟。在完成虚拟形象设定后,消费者就能够看到产品之外自己的虚拟试穿效果。除了展示单独的产品,好搭提供的也是一系列的服装搭配效果。

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据介绍,在好搭之前,团队的虚拟技术开发了 3 年时间,并已经在 B 端场景进行了应用,匹配的准确度在 80%~90% 之间。

而在这一环节,好搭平台其实又能够回收到了两部分的数据:用户的个体体征以及他们对于不同服装的偏好,这也是好搭最终要想去讲一个”女装版今日头条“故事的前提,本质上也是一个“数据驱动的个性化电商”,虽然没有直接对标 Stitch Fix,但好搭的逻辑也有类似之处。

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在“订阅”这个服务形式之下,一些商品被“匹配”到消费者眼前的过程和传统的主动搜寻相比更像是“被动消费”,那什么样的品类适合被“被动消费”呢?

一类为周期性消耗的标品,另外一类则是高度长尾的产品,除了我们在这里会提到的服装之外,音乐、信息、电影都也都可以被囊括在内,这些品类的共性还在于,从个体用户维度来看,内容数量越来越过载。

Spotify、今日头条、Netflix 分别对应了音乐、信息、电影的被动消费模式。那么服装呢?我们过往介绍过的 StitchFix 以及它的国内追随者们可以算作服装的匹配。

距今日头条更近一步,同时也是好搭区别于 StitchFix 的盲盒订阅的点是好搭展示产品的逻辑:用信息流的形式推送“可能适合”的服装到用户主页,用户能够借助虚拟形象试穿,并给到反馈,由用户主动选择试穿。

好搭在做的衣服盒子和订阅电商们的“盲盒”之间的区别在于减低了初次的试用门槛,黄仲生提到,前置的“拔草”过程其实也更能降低后续的摩擦成本,例如根据团队给到的数据, 目前单个盒子(5件服装/盒)平均成交量为 2 件,虽然暂时对于具体的比例不做透露,但黄仲生表示,超过半数的用户在第一次的盒子试用中就产生了购买。

在我看来,新闻、音乐等虚拟的信息推送和反馈偏好可以在第一时间收集,但服装是一个相对低频、消费周期更长的行为,而建立在算法模型基础上的产品往往对于数据有大量的要求,“虚拟试穿”环节其实也是一个加快信息收集的过程。

黄仲生提到,好搭盒子想服务的是审美仍旧在进阶过程中的年轻女性,如何在保证“性价比”的前提下找到自己喜欢的搭配与风格是她们的整体诉求。所以,虽然看起来是在拔草,但本质上也是在帮助她们更高效的购物,这也是团队在产品展示上除了单独商品,也会给到不同场景下的整体穿搭方案的原因所在。

此外,在他看来,这部分用户在服装消费并非强品牌偏好。因此,在供应链上,结合平台的用户数据,好搭盒子的买手参考以主流大众设计,同时严选供应链品牌,合作,以半采购半寄售的“快反式进货策略”来补充库存,目前能够做到每 2 周上新,SKU 在 2000~300 之间。

来源:36氪,作者:思齐

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