推廣合作

Fashion AI-時尚電商個人化風格穿搭推薦技術

Fashion AI- Personal Clothing Style Recommendation for Apparel Online Shop

技術簡介

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。

圖1 Fashion AI個人化風格穿搭推薦[電商/實體店]應用情境圖1 Fashion AI個人化風格穿搭推薦[電商/實體店]應用情境
圖2 Fashion AI-時尚電商個人化風格穿搭推薦 產品相關技術圖2 Fashion AI-時尚電商個人化風格穿搭推薦 產品相關技術

技術特色

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。

圖3 敏捷推薦與市場分析相關報表介面圖3 敏捷推薦與市場分析相關報表介面

技術規格

基於影像之服飾屬性辨識:可辨識185種屬性,貼標率95%,個別屬性辨識準確率80%

服飾商品穿搭推薦技術

---穿搭推薦:16種風格穿搭推薦,推薦上身+下身服飾組合

---穿搭合成支援正面±15 °、解析度500*600上身+下身服飾2D影像合成

---穿搭影像庫:建置800件服飾x 4種身形模特共計3200張穿搭2D影像資料庫

服飾商品敏捷推薦技術:整合影像/文字辨識,預測AlsoView組成,屬性準確率80%

全球服飾商品資料庫:國內三大綜合電商24萬品、國內四大服飾電商5萬品、國外單一綜合電商8萬品及國外三大服飾電商7萬品,共計42萬品。

圖4 服飾商品穿搭薦技術“穿搭合成”實際效果圖4 服飾商品穿搭薦技術“穿搭合成”實際效果

應用範圍

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。

聯絡窗口

聯絡人:劉慕德 / IoT應用與系統整合推廣部 (C400)
電話:+886-3-591 4615
Email:AlfieLiu@itri.org.tw
https://www.itri.org.tw/
工研院資訊與通訊研究所