夜雨聆风🎧点击听全文 1071字 · 阅读约3分钟
一个印度女生做的App，在欧美刷屏了。国内想找同类产品，翻遍应用商店，找不到。
一个叫 Style DNA 的应用，去年在欧美火了一整年。
海外数据显示，这款App的月下载量和营收都达到了相当可观的规模，在社交平台上的相关视频观看量和互动量也非常高。
这是目前海外最火的AI穿搭App之一。创始人是一个印度女生，之前是电商高管，2019年上线这个产品，花了几年时间做起来。
它到底解决了什么问题
说起来很简单——帮你找到"你自己的风格"。
你上传一张自拍，App会分析你的肤色、体型、过往穿搭记录，然后给你三样东西：
一个色彩调色板。 告诉你什么颜色最适合你，哪些颜色会显得你气色好、哪些颜色要避开。不是"今年流行什么"，是"你穿什么好看"。
一个风格指南。 不是告诉你买什么单品，是告诉你"你的风格偏向什么"——经典、浪漫、都市、波希米亚，测出来之后所有推荐都围绕这个来。
一份衣橱搭配建议。 扫描你现有的衣服，告诉你哪些可以搭配在一起，哪些场合穿什么，不用每天早上对着衣柜发呆。
本质上，它在解决一个很具体的问题：你的衣服和你的人之间，有一个匹配的过程，这个过程以前靠人（穿搭博主、导购、朋友），现在可以用AI来做。
大量美国消费者已经开始用AI购物
根据相关研究报告显示，超过半数的美国消费者已经在用AI搜索和筛选商品。
穿搭是其中增速最快的品类之一。
原因也不复杂——买错衣服的成本变高了。退货麻烦、衣柜越来越满、穿不出门的感觉越来越强。用户开始希望在下单之前就确定"这件衣服适合我吗"，而不只是"这件衣服好看吗"。
AI穿搭工具解决的就是这个"适合我"的问题。
国内为什么没有同类产品
翻一翻国内的应用商店，AI穿搭相关的产品有不少，但多数是两种路线：
一类是工具型。 给你一个虚拟模特，把衣服套上去看效果。偏向"换装"，解决的是"上身效果怎么样"，不是"我该买什么"。
另一类是内容型。 给你推送穿搭图片和种草内容，解决的是"现在流行什么"，不是"我适合什么"。
真正做"个人风格分析+衣橱规划+智能推荐"三位一体的产品，国内几乎没有。
原因有几个：
首先，国内用户的数据隐私意识比较强，上传自拍让AI分析肤色体型，很多人会有顾虑。而欧美用户对这个接受度更高。
其次，国内的时尚数据基础比较薄弱。欧美有成熟的色彩理论体系（四季色彩、十二季色彩等），这些理论是AI分析的理论基础。国内这套系统普及度不高。
第三，商业化路径不一样。Style DNA做的是订阅制，每月收费，本质上是卖"专业穿搭顾问"的服务。国内用户对虚拟服务的付费意愿相对弱，更习惯"买具体的东西"而不是"买服务"。
国内机会做什么
把"个人风格分析+智能推荐+无忧体验"三个环节打通。
不是给你看一件衣服上身什么样，是告诉你你适合什么风格、你的衣橱里缺什么、你现在这个场合应该穿什么。
不只告诉你答案，还帮你把衣服拿到手。
这是国内AI穿搭产品真正缺失的那一环——分析有了，推荐有了，但"怎么轻松买到"这一段，没有人解决。
