CIO采访：吉姆唐宁，元

时尚是在线零售商的一个非常困难的地方，因为客户想要试穿衣服和配饰，看看他们在购买之前如何看待。

据报道，亚马逊探讨了自己的时尚标签，但吉姆唐宁，金钱首席技术官索赔纯粹的零售商，如亚马逊需要通过多价和服务来定义自己，以推动他们进入衣服空间。

“你不能在网上完全与衣服完全啮合，你永远不会能够，但是能够比一张照片和一些文字更接近了很多里程，”唐宁说。

数字时尚插件Metail创建计算机生成的客户型号，以帮助他们尝试服装实际往返零售商网站，而无需访问商店。

这种额外的接触点有助于客户在在线空间中与服装互动，这是一个订婚领域，说亚马逊还没有设置到地址。

零售商一直在尝试，以鼓励客户继续与他们的品牌一起购物，而不管频道，包括响应网站，忠诚度点和商店中的智能技术。

试图出售时尚可以成为零售商的痛点，因为客户往往不知道他们在特定商店中的尺寸，或者衣服的图片没有正确代表切割或材料。

使用成像技术，Metail创建了衣服如何通过为不同角度拍摄时装模格的八张照片来创建衣服如何看待寿命尺寸的人体模型。

“这给了我们一个参考形状的衣服如何在那个参考形状上，然后在运行时我们模拟用户的形状并具有我们安装到衣服并数字化的物理模拟，以便模拟服装的方式改变，“唐宁说。

用户提供了它们的身高，体重，胸罩尺寸，腰部和臀部测量，从而产生3D模型，因此消费者可以看到衣服在其身体类型上的样子。

每天花费数百个服装由世界各地的Metail建模，目前数字化过程每装备不到10英镑。

但是，唐宁说，该公司在每件服装中驾驶价格下跌至3英镑，并在未来的公司将展望越来越多的机器学习和自动化为模型过程，使模型更现实，使客户更加逼真，以便客户更加现实更好地了解衣服在移动，步行或立场时如何看待衣服。

由于处理的服装数量，零售商的数字建模服装产生了大量的数据点。

Metail最初在其数据中心使用Mac MiniS在剑桥的小型互联网服务提供商处举办数据，但当该公司开始在全球扩展时，此解决方案没有规模。

Metail将其数据迁移到亚马逊Web服务（AWS）平台，以允许全球扩展业务，并使您更轻松地研究研发。其余的数据存储在混合虚拟云中。

预测插件的服装模型是一个半自动过程，在制作初始模型后会产生大量数据。

如果未来，如果公司希望远离AWS，迁移将比原来的“电梯和转移”方法更复杂，由于该公司的数据量大，以及数据与各种数据有关的事实全球地点。

“世界各地的缝制，最终让衣服的一个人的照片相当大，即使在我们的范围内，唐宁说。

Metail以前使用过3D扫描仪来为名人创建自定义模型，但这对每个人都没有。

目前，用户可以选择其模型的种族，并自定义其形状。Metail的预测和机器学习模型然后产生衣服如何看待定制的身体形状 - 但这足以鼓励客户购买衣服？

作为其研发的一部分，Metail正在寻求为其车身模型增加更多的灵活性，因此客户可以选择不同的姿势，看看衣服如何对运动或姿势作出反应。

“我们进一步远离那个对称的姿势，越难以建立物理并保持现实，”唐宁说。

该公司能够每天处理大量的服装，因为它将模型的照片数量限制为每件衣服八个。

深入学习可用于进一步增强服务，预测服装的贴合，风格和图案，是否在特定地点松动或紧密，并使用衣服的网站形象来预测所用材料的类型。然而，这可能非常困难，因为零售商目前在生产后丢弃有关衣物线的信息。

“在下一步不需要的情况下，信息已经消失了，”唐宁说。“普遍的想法是我们应该从切割模式中建立我们的技术。这只是大多数零售商没有切割模式 - 切割图案一旦不需要就从供应链中消失。“

“通过采用产品生命周期管理工具 - 保持更长时间的信息，我们开始看到这一点更改，所以我们可以使用它。”

将来，可以使用3D扫描仪为每个服装使用，然后使用标准化的发动机来构建数字模型，因此Metail不需要构建自己的。

Metail已经开始研究这一点，但下降承认这是“一个笨拙的研发”。

当公司成立时，它与第三方合作，允许客户采取自拍照并将其用作其模型的面对面，但是该功能被报废为插件的基于Web的性质，意味着拍摄和上传照片，这使消费者远离购物体验。

现在客户越来越多地使用智能手机，可以通过品牌的移动网络版本使用Metail服务 - 该公司正在寻找重新开发此功能以增强服务。

客户服务是零售空间最重要的方面之一，下降强调可用性是自一天以来的重点为元的重点。

但这种关注可用性已经减缓了公司的研发，以推出应用程序编程接口（API），以便其他企业可以使用Metail产品。

“对于未来，我们正在寻找背面的出版API，因此人们可以建立自己的经验，”说。

目前，消费者可以通过零售商网站使用服务，并将重组很快将响应地推出插件，因此它可以作为零售商的响应式移动站点的一部分，更换其桌面版本。

多年来，在线购买服装和鞋类一直在崛起，但消费者是善变的，如果他们没有得到他们期待的服务，他们就会在别处购物。

在寻找衣服和配件时使用Metail在线的客户分为两类：那些寻找决策支持的人以及使用模型的人士获得乐趣。

略大的一代最常用的是使用Metail的服务来帮助进行购买决策，但千禧一代更具实验性，与其零售习惯更具实验。

根据唐宁，千禧一代是一个“甜蜜点”，即Omni渠道零售商未能满足在使用技术来弥合在线离线差距的时候。

零售商仍然认为移动作为店内单独的经验，但千禧一代一直在使用他们的智能手机，通常在他们在物理商店进行比较产品和价格点。

“在我们进入店内因素之前，我们一直专注于钉在线体验，”唐宁说

无论用于与客户互动的渠道如何，用户体验应该是零售商的主要关注点，以确保他们的消费者不会诱惑在其他地方购物。

“你可以看看亚马逊的成功，看看你可以使用更好的服务和更好的产品信息，没有任何过于华而不实的服务，”他说。

Metail Service最初提供视频游戏式滑块来调整模型，要求消费者的测量。

这取决于区域不同。唐宁用印度为例，要求客户被要求他们的过度抑制而不是胸罩尺寸，因为它们不确定他们的欧洲或美国胸罩尺寸。

一旦公司进一步开发了其机器学习算法，它希望消费者将不必遵守未来的任何指示。

“这并不是人们在遵循指示方面不好，这就是他们完全读到他们的糟糕，”唐宁说。