在小紅書(shū)刷了3小時(shí)穿搭筆記，收藏27套方案，最終下單的衣服還是踩雷；淘寶購(gòu)物車(chē)躺著12件單品，反復(fù)對(duì)比評(píng)論區(qū)“真人上身圖”，卻依然不確定是否適合自己；衣柜里塞滿(mǎn)了沖動(dòng)消費(fèi)的衣物，常穿的卻只有那10%——這是當(dāng)代年輕人時(shí)尚消費(fèi)的真實(shí)寫(xiě)照。

當(dāng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)把“種草”做到極致，當(dāng)直播帶貨把“成交”推向高峰，時(shí)尚行業(yè)卻陷入了一個(gè)詭異的循環(huán)：平臺(tái)越努力讓用戶(hù)“多買(mǎi)”，用戶(hù)越焦慮“買(mǎi)錯(cuò)”。

退貨率高企、閑置堆積、決策成本飆升，傳統(tǒng)模式的結(jié)構(gòu)性矛盾日益凸顯。就在此時(shí)，國(guó)內(nèi)首款AI時(shí)尚助手「搭介」的出現(xiàn)，試圖用技術(shù)打破這場(chǎng)僵局。

它不再執(zhí)著于“賣(mài)貨”，而是聚焦于“解決穿搭決策難題”，從“人找衣服”到“衣服找人”，從“海量選擇”到“精準(zhǔn)適配”，一場(chǎng)時(shí)尚消費(fèi)的革命正在悄然發(fā)生。

搭介

01

萬(wàn)億市場(chǎng)的痛

中國(guó)服飾消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模早已突破萬(wàn)億，但繁榮背后，是用戶(hù)與平臺(tái)的雙重困境。

事實(shí)上，數(shù)科星球DigitalPlanet認(rèn)為，傳統(tǒng)時(shí)尚消費(fèi)的底層邏輯，從一開(kāi)始就存在致命缺陷。其一是用戶(hù)的三重困境：即決策焦慮、資源浪費(fèi)與信任危機(jī)。

“每天早上站在衣柜前發(fā)呆半小時(shí)，總覺(jué)得沒(méi)衣服穿”——這是多數(shù)職場(chǎng)女性的日常。搭介團(tuán)隊(duì)的調(diào)研顯示，女性一生中平均要花5個(gè)多月的時(shí)間糾結(jié)穿搭，而衣櫥里超過(guò)一半的衣物會(huì)被長(zhǎng)期閑置，每人每年因沖動(dòng)購(gòu)物造成的浪費(fèi)平均超過(guò)幾千元。

這種困境源于三個(gè)核心矛盾：

首先是決策信息過(guò)載與精準(zhǔn)度不足的矛盾。

小紅書(shū)、抖音上的穿搭內(nèi)容數(shù)以?xún)|計(jì)，但這些內(nèi)容本質(zhì)是“種草導(dǎo)向”，博主推薦的往往是高傭金、高曝光的爆品，而非真正適合用戶(hù)的單品。用戶(hù)刷了半天，依然找不到契合自己身材、場(chǎng)景與預(yù)算的方案。

其次是平臺(tái)GMV導(dǎo)向與用戶(hù)真實(shí)需求的矛盾。

淘寶、抖音等電商平臺(tái)的核心目標(biāo)是提升成交與客單價(jià)，算法會(huì)持續(xù)推送“可能感興趣”的商品，卻不會(huì)提醒“這件衣服是否真的適合你”。

結(jié)果就是用戶(hù)買(mǎi)得越多，踩雷越多，退貨率居高不下，部分垂類(lèi)服飾的退貨率甚至高達(dá)90%。

第三是專(zhuān)業(yè)知識(shí)缺失與個(gè)性化需求的矛盾。

時(shí)尚穿搭是一門(mén)兼具美學(xué)與實(shí)用性的學(xué)問(wèn)，涉及身材適配、場(chǎng)景匹配、色彩搭配等多個(gè)維度。普通用戶(hù)缺乏專(zhuān)業(yè)知識(shí)，只能依賴(lài)“看博主上身”“憑感覺(jué)判斷”，但模特的身材、氣質(zhì)與自己存在差異，導(dǎo)致“買(mǎi)家秀與賣(mài)家秀”的巨大落差。

更值得關(guān)注的是，經(jīng)濟(jì)下行周期中，用戶(hù)的消費(fèi)心態(tài)正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。越來(lái)越多的人從“追求數(shù)量”轉(zhuǎn)向“追求質(zhì)量”，從“盲目跟風(fēng)”轉(zhuǎn)向“理性適配”。尤其是30+女性群體，更看重穿搭的性?xún)r(jià)比與適配度，她們需要的不是“更多選擇”，而是“最優(yōu)解”——這正是傳統(tǒng)平臺(tái)無(wú)法滿(mǎn)足的核心需求。

搭介

02

行業(yè)發(fā)展面臨結(jié)構(gòu)性瓶頸

對(duì)于服裝行業(yè)而言，由于長(zhǎng)時(shí)間的爆品依賴(lài)與個(gè)性化缺失，傳統(tǒng)線(xiàn)上購(gòu)買(mǎi)陷入空前內(nèi)卷。

如今，“10%爆品支撐90%營(yíng)收”的困境在品牌方間司空見(jiàn)慣。經(jīng)驗(yàn)而言，100個(gè)單品中，只有10個(gè)爆品能獲得平臺(tái)流量?jī)A斜，其余90個(gè)單品因缺乏曝光機(jī)會(huì)而被埋沒(méi)。

數(shù)科星球DigitalPlanet認(rèn)為這種模式帶來(lái)兩個(gè)嚴(yán)重后果：

一是產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重。

所有平臺(tái)都在推送相似的爆品，用戶(hù)看到的穿搭內(nèi)容高度重復(fù)，難以找到真正符合個(gè)人風(fēng)格的單品。

二是資源浪費(fèi)嚴(yán)重。

品牌方為了打造爆品，投入大量資金用于營(yíng)銷(xiāo)推廣，而用戶(hù)為了找到適合自己的單品，付出了極高的時(shí)間與金錢(qián)成本，最終卻可能買(mǎi)到不合適的商品。

平臺(tái)方同樣面臨困境。

微信公眾號(hào)、小紅書(shū)等內(nèi)容平臺(tái)正在從“分發(fā)邏輯”轉(zhuǎn)向“推薦邏輯”，瀑布流展示、朋友點(diǎn)贊置頂?shù)裙δ埽馕吨挥懈咄曜x率、高互動(dòng)率的內(nèi)容才能獲得流量。但傳統(tǒng)穿搭內(nèi)容多為“種草圖文”，缺乏個(gè)性化價(jià)值，難以滿(mǎn)足用戶(hù)的深層需求，導(dǎo)致內(nèi)容傳播效率下降。

此時(shí)，市場(chǎng)急需一種新的模式，既能解決用戶(hù)的決策焦慮，又能打破行業(yè)的結(jié)構(gòu)性瓶頸。

AI技術(shù)的成熟，讓這種可能性變成了現(xiàn)實(shí)。

03

AI如何成為“私人造型師”？

“我們不是要做一個(gè)新的電商平臺(tái)，而是要做時(shí)尚消費(fèi)的決策基礎(chǔ)設(shè)施。”搭介創(chuàng)始人趙茂俊的這句話(huà)，精準(zhǔn)概括了產(chǎn)品的定位。

搭介的核心，是用AI重構(gòu)穿搭決策鏈條，讓每一次消費(fèi)都“精準(zhǔn)適配”。

與傳統(tǒng)穿搭平臺(tái)不同，搭介的產(chǎn)品邏輯完全圍繞“用戶(hù)需求”展開(kāi)，形成了一套閉環(huán)解決方案：用戶(hù)可以和AI對(duì)話(huà)，通過(guò)文字、圖片等多種形式，向AI表達(dá)穿搭需求。無(wú)論是“秋日通勤開(kāi)會(huì)穿什么”“橢圓型身材如何顯瘦”，還是“剛買(mǎi)的綠裙子怎么搭”，AI都能精準(zhǔn)理解。

針對(duì)個(gè)性化建議，它還可以通過(guò)信息補(bǔ)充進(jìn)而完善結(jié)果。在這個(gè)過(guò)程中，AI會(huì)基于用戶(hù)提供的初始信息，追問(wèn)關(guān)鍵維度——身材特點(diǎn)、預(yù)算范圍、場(chǎng)景細(xì)節(jié)等，確保解決方案的精準(zhǔn)度。

最終，用戶(hù)會(huì)得到一整份方案輸出。這背后的原理是，AI結(jié)合時(shí)尚知識(shí)圖譜與用戶(hù)個(gè)性化數(shù)據(jù)，輸出完整的穿搭方案，包括單品推薦、搭配邏輯、避坑指南，并將逐步增加更豐富的虛擬上身效果圖等能力。

用戶(hù)越用，平臺(tái)就越聰明。AI對(duì)其身材、風(fēng)格、偏好的理解越深刻，推薦方案也會(huì)持續(xù)迭代優(yōu)化。這種“對(duì)話(huà)式交互+個(gè)性化解決方案”的模式，徹底改變了傳統(tǒng)穿搭平臺(tái)“被動(dòng)種草”的邏輯。

這意味著用戶(hù)不再需要在海量?jī)?nèi)容中篩選信息，而是直接獲得針對(duì)性答案，決策效率提升數(shù)倍。搭介的產(chǎn)品形態(tài)也在持續(xù)迭代。

目前已上線(xiàn)的小程序版本，首先聚焦在核心的AI對(duì)話(huà)推薦功能；一鍵試衣試鏡、個(gè)人電子衣櫥等功能正在內(nèi)測(cè)打磨中。未來(lái)，用戶(hù)可以上傳自己的衣物照片構(gòu)建電子衣櫥，AI會(huì)優(yōu)先使用已有衣物進(jìn)行搭配，真正實(shí)現(xiàn)“盤(pán)活閑置，物盡其用”。

04

搭介的技術(shù)內(nèi)核

搭介能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦，背后依賴(lài)三大核心技術(shù)支柱，這也是其難以被復(fù)制的關(guān)鍵。

團(tuán)隊(duì)將專(zhuān)業(yè)造型師的知識(shí)體系拆解為可計(jì)算的架構(gòu)，涵蓋場(chǎng)景、元素、身材結(jié)構(gòu)、風(fēng)格標(biāo)簽、情緒等多個(gè)維度，形成龐大的知識(shí)圖譜。這相當(dāng)于把線(xiàn)下一對(duì)一造型師的專(zhuān)業(yè)能力，轉(zhuǎn)化為AI可調(diào)用的“數(shù)據(jù)庫(kù)”。

其次，這款產(chǎn)品具備多模態(tài)理解能力，它可以同時(shí)處理文字、圖片、語(yǔ)音等多種形式的信息。用戶(hù)上傳一張模特穿搭圖，AI就能識(shí)別衣物款式、顏色、面料，結(jié)合用戶(hù)的身材數(shù)據(jù)，判斷是否適配并給出替代方案。

更為重要的，團(tuán)隊(duì)將產(chǎn)品內(nèi)核打造成了動(dòng)態(tài)決策模型，使得通過(guò)持續(xù)的AB測(cè)試與轉(zhuǎn)化率優(yōu)化，決策模型會(huì)變得越來(lái)越好用。

AI不僅能給出“當(dāng)下最優(yōu)解”，還能根據(jù)用戶(hù)反饋、時(shí)尚趨勢(shì)等因素，調(diào)整推薦邏輯，確保方案的實(shí)用性與時(shí)效性。

現(xiàn)在，搭介的技術(shù)團(tuán)隊(duì)與時(shí)尚團(tuán)隊(duì)形成了深度融合。算舉例而言，在算法工程師討論如何用大模型解析“甜酷風(fēng)”與“老錢(qián)風(fēng)”的區(qū)別時(shí)，時(shí)尚顧問(wèn)會(huì)同步審核AI生成的搭配是否符合美學(xué)原則。這種“技術(shù)理性+時(shí)尚感性”的融合，讓AI推薦既精準(zhǔn)又有品位。

05

用戶(hù)拓展的思維

為了打穿國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，團(tuán)隊(duì)制定了周密的用戶(hù)分層策略。

在數(shù)科星球DigitalPlanet與其深談的過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)透露，為了精準(zhǔn)捕捉核心需求群體，搭介初始階段將主要聚焦兩類(lèi)核心群體——第一類(lèi)是18-35歲的新一線(xiàn)、二線(xiàn)城市女性。

她們是小紅書(shū)、抖音、淘寶的重度用戶(hù)，經(jīng)常網(wǎng)購(gòu)服飾，卻面臨退貨麻煩、閑置過(guò)多的問(wèn)題。她們關(guān)注時(shí)尚潮流，愿意為專(zhuān)業(yè)的穿搭解決方案付費(fèi)，對(duì)AI工具的接受度高。

而第二類(lèi)是30-40歲的三線(xiàn)、四線(xiàn)城市女性。

她們的核心痛點(diǎn)是性?xún)r(jià)比，購(gòu)買(mǎi)衣物時(shí)更看重適配度與實(shí)用性，會(huì)在多件單品中反復(fù)糾結(jié)。她們需要AI幫自己判斷“哪件更適合”“如何搭配更劃算”。這種分層策略，讓搭介能精準(zhǔn)滿(mǎn)足不同用戶(hù)的需求。

對(duì)于一線(xiàn)城市用戶(hù)，重點(diǎn)突出“潮流適配”“場(chǎng)景化搭配”；對(duì)于下沉市場(chǎng)用戶(hù)，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)“性?xún)r(jià)比”“少踩坑”，通過(guò)差異化的產(chǎn)品功能與內(nèi)容，提升用戶(hù)粘性。

06

從工具到生態(tài)

搭介的野心，不止于做一個(gè)“AI穿搭工具”。它試圖構(gòu)建一個(gè)全新的時(shí)尚消費(fèi)生態(tài)，重新定義用戶(hù)、平臺(tái)與品牌方的關(guān)系。

搭介是否會(huì)與淘寶、抖音等電商平臺(tái)形成競(jìng)爭(zhēng)？答案是否定的。

趙茂俊指出，搭介的定位是“決策基礎(chǔ)設(shè)施”，而非交易平臺(tái)，它與傳統(tǒng)電商平臺(tái)是互補(bǔ)關(guān)系，另外它可有效降低平臺(tái)退貨率、提升轉(zhuǎn)化效率。

這種互補(bǔ)關(guān)系，讓搭介獲得了生存空間。它不做交易，不與平臺(tái)爭(zhēng)奪核心利益，而是通過(guò)解決用戶(hù)決策痛點(diǎn)，成為平臺(tái)生態(tài)的“有益補(bǔ)充”。同時(shí)，搭介保持跨平臺(tái)獨(dú)立性，不綁定任何單一平臺(tái)，確保用戶(hù)體驗(yàn)的中立性。

07

ToC和ToB兩步走

在持續(xù)的運(yùn)營(yíng)中，這家公司的商業(yè)模式正在逐步清晰，未來(lái)可能融合真人造型師的解決方案，提升服務(wù)溢價(jià)。

在B端服務(wù)中，其可為女裝品牌、商家提供AI內(nèi)容生產(chǎn)服務(wù)，包括AI模特圖生成、穿搭文案創(chuàng)作、搭配方案設(shè)計(jì)等。品牌方無(wú)需花費(fèi)高額成本聘請(qǐng)模特拍攝，即可獲得高質(zhì)量的營(yíng)銷(xiāo)素材，同時(shí)還能借助搭介的用戶(hù)數(shù)據(jù)，了解不同單品的適配人群，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)。

這種商業(yè)模式的優(yōu)勢(shì)在于，既通過(guò)免費(fèi)功能積累海量用戶(hù)與數(shù)據(jù)，又通過(guò)增值服務(wù)與B端業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)盈利，形成良性循環(huán)。搭介不依賴(lài)單一收入來(lái)源，抗風(fēng)險(xiǎn)能力更強(qiáng)，也能更專(zhuān)注于產(chǎn)品體驗(yàn)的優(yōu)化。

此外，從穿搭到全場(chǎng)景消費(fèi)決策搭介的長(zhǎng)期目標(biāo)，是從“時(shí)尚穿搭”延伸到更多消費(fèi)場(chǎng)景，成為用戶(hù)的“個(gè)人決策助手”。

趙茂俊認(rèn)為，未來(lái)5-10年，未來(lái)5-10年，AI先贏下一個(gè)又一個(gè)高價(jià)值場(chǎng)景的心智入口，然后在這些入口上，把決策和執(zhí)行做成閉環(huán)，而時(shí)尚穿搭是最佳切入點(diǎn)。其中一個(gè)原因是穿搭的頻次高：用戶(hù)每周甚至每天都有穿搭決策需求，能快速積累數(shù)據(jù)與用戶(hù)習(xí)慣。

另外一點(diǎn)是風(fēng)險(xiǎn)低、變量豐富。他指出，穿搭決策失誤的成本相對(duì)較低，用戶(hù)更容易接受AI推薦，而涉及身材、場(chǎng)景、預(yù)算、情緒等多個(gè)維度，能充分發(fā)揮AI的多維度分析能力。

如果穿搭場(chǎng)景驗(yàn)證成功，搭介未來(lái)可能向美妝、健身、醫(yī)美等領(lǐng)域延伸。

比如，AI可根據(jù)用戶(hù)的膚質(zhì)、五官特點(diǎn)推薦美妝產(chǎn)品，根據(jù)身材數(shù)據(jù)推薦健身方案、輕醫(yī)美規(guī)劃，形成一個(gè)覆蓋生活消費(fèi)多場(chǎng)景的決策生態(tài)。

搭介的故事，才剛剛開(kāi)始。隨著技術(shù)的不斷迭代與生態(tài)的持續(xù)完善，AI+時(shí)尚將爆發(fā)出更大的能量。從技術(shù)層面看，未來(lái)的AI穿搭助手將更加智能。

趙茂俊在談到公司愿景時(shí)說(shuō)：“我們的使命是把科技和美學(xué)融合，讓生活充滿(mǎn)美，愿景是成為全球最懂用戶(hù)的科技企業(yè)。