202226701051/fashion-prod

时尚智选项目策划书

• 姓名 叶灵军
• 学号 202226701051
• 班级 22级大数据班
• 手机 15207938132

项目设想

（行业）在时尚设计行业中，个性化需求日益增长，但设计师难以满足每位顾客的独特风格和体型。（用户）许多消费者希望根据自身的体型、皮肤色调及个人风格获得量身定制的服装建议。（功能）我们希望开发一个AGI系统，能够分析用户的社交媒体活动和个人偏好，为每个用户提供个性化的服装和配饰设计，提升时尚产业的个性化服务水平。

一、 项目背景

政策背景

• 2024-03-08，为深入贯彻落实全国新型工业化推进大会有关部署，全面落实全省、全市高质量发展大会精神，充分发挥深圳市新一代信息技术、消费电子和现代时尚产业发展优势，推动我市时尚新品跨界融合创新发展，助力深圳时尚之都建设，根据《深圳市人民政府关于发展壮大战略性新兴产业集群和培育发展未来产业的意见》《深圳市建设时尚之都行动计划》等文件要求，制定时尚新品”跨界融合发展行动计划（2024-2025年）
• 为了大力发展快时尚行业，我国出台了一系列行业政策，比如2023年5月消费品工业司关于印发《关于开展2023“三品”全国行活动的通知》，提出加快推动聚焦服装、家纺、绿色智能消费品等行业领域。

行业背景

• 时尚服饰行业市场规模

  市场痛点

• 难以找到符合自己独特风格和体型的服装。

• 传统购物体验中缺乏个性化服务，导致购买决策困难。

• 对于社交媒体上众多信息感到疲惫，难以筛选出适合自己的内容。

• 对隐私和数据安全的担忧，影响用户对个性化服务的接受度。

  二、产品定位

  用户分析

• 年轻消费者：年龄在18-35岁之间，热衷于时尚，关注潮流，愿意尝试新事物，通常活跃于社交媒体，喜欢分享和获取时尚灵感。

• 职场女性：注重职业形象，希望通过服装展现专业与个性，倾向于寻找适合工作环境的个性化服装建议。

• 时尚达人：对时尚有较高敏感度，追求独特和个性化，希望在社交场合中脱颖而出，愿意为定制化的服务付费。

• 体型多样化用户：包括不同体型（如胖瘦、高矮等）和肤色的消费者，寻求适合自身特点的服装设计，关注舒适度和合身度

  主要功能

• 个性化服装推荐：根据用户的体型、肤色、个人风格和社交媒体活动，提供量身定制的服装和配饰建议。

• 社交媒体分析：分析用户在社交媒体上的活动，包括喜欢的风格、关注的品牌和互动的内容，从而获取用户偏好的实时更新。

• 虚拟试衣间：提供虚拟试衣功能，用户可以在数字环境中试穿推荐的服装，通过增强现实技术查看服装在自己身上的效果。

• 风格档案管理：允许用户创建和维护个人风格档案，记录用户的体型变化、风格偏好和购买历史，帮助系统不断优化推荐。

• 时尚灵感库：提供一个集成的时尚灵感库，用户可以浏览最新的时尚趋势、搭配建议和用户生成内容，激发创意和灵感。

• 用户反馈机制：设立反馈通道，用户可以对推荐的服装和配饰进行评价，系统根据用户反馈不断调整和优化推荐算法。

  商业模式

• 订阅模式：用户可以选择按月或按年订阅服务，享受个性化推荐、虚拟试衣和定期更新的时尚灵感库等功能。

• 按需付费：提供单次咨询服务或特定功能（如虚拟试衣）的按次收费，吸引不愿长期订阅的用户。

• 合作品牌推广：与时尚品牌和零售商合作，推广他们的产品，收取广告费或销售佣金。

• 数据分析服务：为时尚品牌提供用户偏好和市场趋势的数据分析服务，帮助品牌更好地理解消费者需求。

  三、可行性测试

  个性化生成可行性

• 用户提供基本信息

  • 身高、体重、年龄等
  • 肤色、发型、服装风格等
  • 兴趣爱好、职业等

• 根据信息生成服装设计

  • 服装款式、面料、配色等
  • 配饰选择、材质、尺寸等

• 生成成品图片

  • 展示服装和配饰的细节
  • 提供服装搭配建议

社交媒体整合可行性

• 用户分享自己的穿搭和活动

  • 分析用户的风格偏好和流行趋势
  • 推荐符合其个性的服装设计

  • 展示推荐结果

    智能推荐系统可行性

• 用户提供历史购买记录

  • 分析用户的购买偏好和喜好
  • 智能推荐相应的服装和配饰
  • 提供推荐结果

可持续时尚建议可行性

• 收集用户对环保材料的反馈
  • 分析用户的环保需求和喜好
  • 提供符合其要求的服装设计建议
  • 展示推荐结果

四、产品结构

竞品分析

Stitch Fix

• 功能：Stitch Fix是一款个性化的服装订阅服务，用户填写个人风格问卷，之后由专业造型师推荐服装。用户可以选择购买、退货或交换。
• 优势：专业的造型师团队，提供个性化建议。 用户体验友好，简化了购物过程。 提供定期的服装更新，保持时尚感。

• 不足：依赖人工造型师，无法实现实时的个性化推荐。 价格相对较高，可能不适合所有消费者。

  Zalando

• 功能：Zalando是一家大型在线时尚零售商，提供个性化推荐和虚拟试衣功能。用户可以根据个人偏好浏览和购买服装。

• 优势：丰富的商品选择，涵盖多个品牌和风格。 强大的数据分析能力，提供个性化推荐。 用户可以体验虚拟试衣，提升购物体验。

• 不足：个性化推荐的准确性可能受到用户数据的限制。 缺乏社交媒体分析功能，无法实时更新用户偏好。

  ASOS

• 功能：ASOS是一个流行的在线时尚零售平台，提供个性化推荐和搭配建议。用户可以根据自己的风格选择服装。

• 优势：强大的品牌合作，提供多样化的时尚产品。 直观的用户界面，易于浏览和购买。 提供用户生成内容的灵感库，鼓励用户参与。

• 不足：个性化推荐的算法可能不够精准，无法完全满足用户需求。 虚拟试衣功能尚未全面推广，用户体验有待提升。

  FAQ：时尚智选