靠AI顾问摇身变为最靓的仔，携时尚秘籍闯出新蓝海！

扬帆出海 2024-07-20 09:55:14

在AI赋予生活色彩的同时，色彩也在给予AI创造力。

继各大电商平台上线虚拟试衣间，帮助人们更快速高效地挑选合适穿搭后，AI装扮赛道逐渐被打开，从衣着、到面容甚至到发色都可以通过AI进行随意变换，像是一个随身携带的智能顾问，让自己随时随地找到合适的外在风格。

近期，一款主打颜色搭配的AI虚拟顾问应用Dressika在Google Play美容时尚免费榜中进入了65个国家地区Top10，尤其在欧洲、美洲多地备受欢迎，自推出以来，内购收入前三名的国家分别为巴西、加拿大和英国，三个国家总共贡献了超60%的收入量。

这或许与欧美大众注重穿搭的特点有关，毕竟“欧美风”穿搭曾一度在全球市场引领时尚潮流。

今年以来，该应用下载量和收入量都稳步上升，截至7月17日，全球下载量达到近200w，占总下载量38%，收入量占比29%。

（Dressika自成立以来至今的全球下载量）

01 AI+色彩=私人时尚顾问？

当代年轻人的出门“穿搭焦虑”越来越严重了，“出门要花很长时间从众多衣服里挑出一件最合适的”，“本来想买一件衣服却为了搭配买了一整套”，“看模特穿着很好看，买回来自己穿上就不一样了”等等，这些真实写照也从侧面反映出大众对于搭配需求的提升。

AI的融入可以说是恰逢其时，让普通人也可以像大明星一样有私人时尚顾问，可以根据不同场合、不同季节，快速选出适合自己的穿搭和妆容，不用再花费大量时间去纠结配色和风格。

Dressika就是这样一款应用，主打颜色分析，通过上传一张自拍照，运用AI技术自动进行色彩匹配，并在虚拟试衣间、化妆间搭配出专属自己的风格。看似是一个很简单应用，有点类似于曾风靡一时的换装玩法，但深入各细分功能发现，里面是蕴藏着理论和细节的。

先是上传一张清晰的自拍照，为了能够更精准的AI识别，尽量真实还原肤色。由于世界不同国家肤色有很大差异，Dressika基于12季色彩理论为肤色提供了“色号编码”，通过AI进行全面的色彩分析后，提供合适颜色的衣服配饰、妆容风格和对应发色，这一步骤强调的是自然美和配色之间的协调性。

在衣服配饰方面，Dressika有虚拟试衣间和调色板两个细分功能。虚拟试衣间提供了多种厚度、材质、风格的衣服作为模板，适用于各个季节，同时还可以自己上传衣服图片，AI能够自动算出衣服中各种颜色与人物间的匹配值。与电商平台的虚拟人试衣相比，更直观的感受自身穿上的效果。

在妆容方面，由AI根据肤色输出的妆容帮助用户找到适合自己的化妆品色号，降低挑选的时间成本。同时应用中还有彩妆调色板功能，共70种颜色，包含常用的口红、眼影、眼线笔和腮红。对一些热爱化妆的女性来说，对颜色要求十分精准且严谨，这些化妆品差一个色号可能都会影响整体妆容效果，能够提前试色省去了不少试错成本。

染发是欧美人的一个重要爱好，据公开数据统计，在荷兰几乎99%的人都有染发习惯。但由于频繁染发会造成发质损伤，且染发一次短时间内无法更换，因此在选择发色的时候往往会十分慎重，试色的重要性就由此体现出来。在Dressika的发色功能中，可在调色板中任意选择颜色与人物进行搭配，发现更多适合自己的形象搭配。

搜索“Color”这一关键词，我们发现了一些类似的产品，如同为以颜色搭配穿着和妆容的AI Stylist、可与AI造型师聊天的My Palette、提供上千种搭配建议的Color Palettes等等。

经过对比发现，其基本功能都有一定的相似性，不过在功能的垂直性和全面性上，表现的具有差异。而且，这类应用在欧洲及美洲地区市场集中度较高，但想要将市场扩展至全球，其实是比较困难的。

例如在有宗教文化限制的中东地区，对女性穿着及面容有着严格的要求，这类应用在当地很难有市场，亚洲地区市场空间很大，但目前还处于待开发阶段。

02 智商税还是真有用?

通过拆解Dressika产品功能不难看出，通过AI识别与色彩搭配结合，输出一个偏定制化的风格供参考。

然而审美差异造就了不同人搭配的个性化，也造成了定制化与个性化之间的思想冲突，试想一下，如果人人都按照模板去穿搭，又何来各类新潮流的出现呢？

对于喜欢FreeStyle的人来说，这类应用使用场景和频次可能是有限的。

如在一些需要注重穿着的大型活动上、外出聚会上、或户外需要与场景色调适配的特殊场合下，会提前使用试装软件进行搭配。但在日常生活中，给服装和妆容的选择都套上了模板，似乎变成了一种限制手段，去束缚人们对于穿衣自由的追求。

因此，可以当作AI提供的是一个标准的“指导意见”且“仅供参考”，具体发挥还是要看个人喜好。点点数据显示，近一年以来，Dressika的人均月启动次数为6.93，远低于人均启动次数生活均值9.31，也从侧面印证出，用户日常使用率其实并不算太高。

而在使用试衣功能时，遇到另一个比较麻烦的问题是，根据提供的模板匹配到满意的服装后，很可能在现实中无法买到一模一样的服装，即使在跨境电商迅速发展的当今，最终也只能退而求其次去寻找风格相似的商品。

另外，无论是电商平台中的虚拟试衣间还是专门的AI搭配应用，都没有很好的解决尺码匹配问题，虽然电商平台可以根据输入的身高体重去智能识别，但大众的身材比例还是有一定差距的。

而Dressika也仅仅是根据人像照片去进行风格搭配，并没有衣服尺码是否适配功能。

要成为一个真正的智能时尚“顾问”，在功能打造方面其实还有很大进步空间，目前看来，仅可以算作一个时尚“助手”，能够在特定场景下，提供从妆容到服装协调搭配的参考意见。

02 同质化产品增多，未来路在何方？

近几年电商在全球爆火带动了AI装扮这个赛道，虽然目前应用数量还不是很多，但已出现明显的同质化倾向，然而，跳出现有的思维框架，或许也可以找到一些机会点。像Dressika以色彩搭配为切入点的，可以将“顾问”一词放大，参考真人时尚顾问的工作内容，去上线对应的功能，如增加风格选择、搭配意见指导、及前文提到的尺码试穿等内容，真正承担时尚顾问的角色。

而与全面相对应的就是聚焦，专注垂直的去做某一细分功能，如AI发型，从可变换颜色到长短、发型等，不仅在功能上做到了精细化，还从区域市场上进行了扩展，受众群体从喜爱染发的人扩充到了在意发型的人。

另外，跳出现有功能，通过发散思维可以看到，除了衣服、妆容、头发还有美甲、美瞳、配饰等需要色彩搭配的美妆产品，虽然受众更加细分，但作为辅助的特色功能，也有机会去吸引用户。

总体来说，想要打造真正的AI时尚顾问，可优化和创新的内容还有很多。