在服装行业的产业链上 , 从设计到生产再到销售 , 有如此之多的环节 , 到底哪个环节最有效率提升的空间?哪个环节最能驱动人工智能产生真正的价值?
【融资|北大IT男杀入时尚行业,一笔融资2个亿!人工智能如何预测流行?】对于这些问题 , 郑泽宇和团队花了大量时间来研究 。 他们发现 , 和大部分产业一样 , 服装行业也有微笑曲线 , 市场营销和研发设计都是企业的核心驱动力 , 也就是微笑曲线的两端 。
在消费端 , 无论是实体门店还是电商平台 , 消费者首先看到的是款式设计 , 有了满意的设计之后 , 才会去了解服装的面料、做工等 , 继而有试穿和购买的冲动 。
在品牌方同样如此 , 首先要设计出款式 , 才能去确定面料、辅料 , 然后找工厂生产 。
也就是说 , 设计师既连接了消费者 , 又连接了生产商 , 甚至无形中把行业所有人员都连接在一起 。
而服装设计作为行业的重要驱动引擎 , 存在着数据在线化程度低、设计数据体量大、结构化程度差等问题 , 也就导致了整个行业的信息化水平低下 。
因此 , 知衣科技希望能够从设计环节出发 , 利用人工智能 , 帮助设计师提高工作效率 。
紧接着 , 问题又来了 。 作为一名标准的理工男 , 不论是人工智能专业出身 , 还是谷歌的就业背景 , 郑泽宇的过往经历与服装行业毫无关联 。
“对直男来说 , 服装行业尤其是设计环节 , 没那么容易理解 。 大家可能都觉得服装设计是一个创作过程 , 怎样利用技术去服务设计?这就需要了解设计师的日常工作和需求 , 光这一点其实就挺难的 。 像我们这样的技术男 , 跟设计师的沟通很多时候根本不在一个频道上 。 ”
知衣科技的第一款产品是一个免费的设计师辅助工具 , 用于搜索、推荐图片的SaaS产品 , 可以看作是设计师的“今日头条” 。
然而 , 脱离了用户的实际需求 , 结果可想而知 。 郑泽宇发现 , 根本没有设计师愿意使用这款软件 , 更不可能与他们交流使用心得 , 也就导致产品很难迭代更新 。
为此 , 知衣团队前后花了近一年时间 , 去理解行业、分析行业 , 并与从业者建立起沟通的渠道 。 尤其是与如涵合作之后 , 整整一个月 , 郑泽宇都在如涵的设计师旁边 , 近距离观察他们到底是怎样工作的 。
在此基础上 , 郑泽宇从价值角度去思考 , 应该做一个什么样的工具来真正提升设计师的工作效率 , 辅助设计师快速准确地完成设计 。
“我们也决定从免费模式转换为收费模式 。 毕竟我们不是做面向大众的产品 , 我们是做能提升设计师工作效率的工具 , 这是有明确的价值 , 我们就应该收费来做 。 ”
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