“撞衫不可怕誰丑誰尷尬”這個(gè)梗在2016年相當(dāng)流行，明星們撞衫照PK類的新聞常登陸各大娛樂網(wǎng)站頭條，許多段子、廣告甚至影視作品都曾以此為素材做調(diào)侃。尤其是對(duì)女人來說，撞衫是件讓人心情很不爽的事情。但現(xiàn)實(shí)中流行的服裝品牌就那幾家，一年三百六十五天，想不撞很難。

　　近日，在盛名的巴黎時(shí)裝周開辦前夕，谷歌正式宣布與H&M旗下在線時(shí)裝品牌Ivyrevel合作，兩者推出的產(chǎn)品是DataDress(數(shù)據(jù)禮服)，該款A(yù)pp會(huì)跟蹤用戶的日?；顒?dòng)中的多項(xiàng)數(shù)據(jù)，通過算法和數(shù)據(jù)分析，為用戶提供個(gè)性化服裝定制。
　　有了這款A(yù)pp用戶可以輕松購買到獨(dú)屬于自己的私人定制專屬服裝，谷歌負(fù)責(zé)技術(shù)開發(fā)，Ivyrevel負(fù)責(zé)服裝制作。不過目前該應(yīng)用尚在內(nèi)測當(dāng)中，只對(duì)部分全球知名時(shí)尚人士開放嘗試，或會(huì)選擇在時(shí)裝周上上演首秀。
　　Ivyrevel與谷歌合作將個(gè)性化定制帶入3.0時(shí)代
　　提起個(gè)性定制大家并不感到陌生，生產(chǎn)模塊化時(shí)代的來臨，使許多企業(yè)在工業(yè)化時(shí)代找到了規(guī)模與個(gè)性之間的平衡點(diǎn)。如此前的戴爾，就是通過個(gè)性定制PC逆襲IBM、惠普。谷歌、摩托羅拉力推的模塊化定制手機(jī)，也一直是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。
　　該類由B端提供模塊化選項(xiàng)，由用戶為主導(dǎo)的個(gè)性定制化模式，皆可歸為個(gè)性1.0時(shí)代。例如2011年9月，海爾曾在網(wǎng)上發(fā)起用戶定制的電視活動(dòng)。允許顧客在電視機(jī)生產(chǎn)以前選擇尺寸、邊框、清晰度、能耗、顏色、接口等屬性，再由廠商組織生產(chǎn)并送貨到顧客家中。
　　隨著互聯(lián)網(wǎng)普及的深入，以及數(shù)據(jù)算法的迭代更新，個(gè)性定制進(jìn)入2.0時(shí)代。所謂的2.0時(shí)代，是掌握大數(shù)據(jù)的科技巨頭通過主導(dǎo)或合作的形式，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，針對(duì)特定時(shí)間、特定人群、特定區(qū)域，生產(chǎn)更符合該消費(fèi)人群需求的個(gè)性定制化產(chǎn)品。
　　這一個(gè)模式里，消費(fèi)者無需費(fèi)力思考自己需要什么，由生產(chǎn)方根據(jù)大數(shù)據(jù)分析和算法得來的結(jié)果，針對(duì)用戶群不同的標(biāo)簽生產(chǎn)定制化產(chǎn)品。2014年阿里包下了美的、九陽、蘇泊爾等十個(gè)品牌的12條生產(chǎn)線，專為天貓?zhí)毓┬〖译?。阿里就是通過所掌握的數(shù)據(jù)以及分析成果，去指導(dǎo)這些生產(chǎn)線的研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、定價(jià)。
　　無論是第一種用戶主導(dǎo)模式的個(gè)性化定制，還是第二種大數(shù)據(jù)指導(dǎo)的批量生產(chǎn)模式，距離真正的千人千面顯然還是有所差距。
　　首先，個(gè)性1.0的缺陷是用戶作為非專業(yè)人士，自我主導(dǎo)的選擇或并不是想要的結(jié)果，比如海爾定制電視案例中，像我這樣對(duì)尺寸、清晰度、能耗、接口這些元素認(rèn)知幾乎是白癡的人，個(gè)性制定就無從談起。另以服裝為例，如果讓用戶自己選擇模塊搭配，對(duì)大部分人來說都是強(qiáng)人所難。
　　其次，個(gè)性2.0解決了用戶選擇恐懼癥，但問題在于，雖然這種定制是建立在大數(shù)據(jù)分析和算法之上，但仍未跳出批量生產(chǎn)的圈子。
　　Ivyrevel與谷歌合作將以上兩者的優(yōu)勢結(jié)合在一起，通過大數(shù)據(jù)分析和算法，為個(gè)人提供個(gè)性定制。其實(shí)，此前Ivyrevel曾嘗試過使用算法和數(shù)據(jù)分析做個(gè)人定制，但受限于自身技術(shù)短板一直未能實(shí)現(xiàn)。有了Google的加入，這一切變得非常簡單。
　　DataDress僅需記錄用戶一個(gè)星期的行蹤，它通過Google內(nèi)置的AwarenessAPI監(jiān)測用戶的日常活動(dòng)、生活方式和手機(jī)位置信息，判斷用戶正在進(jìn)行什么樣的活動(dòng)，同時(shí)也收集當(dāng)?shù)氐奶鞖庑畔⒌?。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)分析，App為用戶設(shè)計(jì)出專屬于你的裙子。用戶還可以隨意調(diào)整裙子的顏色、材質(zhì)、裝飾和輪廓。
　　個(gè)性3.0的出現(xiàn)，得益于安卓手機(jī)的普及，智能手機(jī)不像PC只記錄用戶上網(wǎng)的記錄，還包括時(shí)間、位置(經(jīng)緯度)、地點(diǎn)、活動(dòng)、beacons信標(biāo)、耳機(jī)(插入/拔出)和天氣等數(shù)據(jù)。相比二維的上網(wǎng)記錄，這些數(shù)據(jù)會(huì)為用戶做一個(gè)更加立體的個(gè)性標(biāo)簽，未來隨著更多不同類型的智能硬件的普及，個(gè)人數(shù)據(jù)的豐富將有利個(gè)性3.0的進(jìn)一步普及。
　　GoogleAwareness除了裙子還改變了什么
　　Ivyrevel與谷歌合作基于的GoogleAwareness并不是封閉的平臺(tái)，去年5月谷歌召開的I/O2016開發(fā)者大會(huì)上，谷歌推出情景模式的開發(fā)者功能，其中包括AndroidNearby(附近)和GoogleAwareness(情景感知)，向公眾開放后，開發(fā)者可借此為用戶提供更為個(gè)性化的動(dòng)態(tài)體驗(yàn)。
　　其中，GoogleAwarenessAPI將調(diào)用設(shè)備的數(shù)據(jù)和傳感器來檢測用戶所處狀態(tài)和情景，主要由兩個(gè)API組成：FenceAPI與SnapshotAPI，開發(fā)者可以通過它來請(qǐng)求用戶當(dāng)前所處的情景元素，比如請(qǐng)求用戶所處的位置和天氣狀況。包括時(shí)間、位置(經(jīng)緯度)、地點(diǎn)、活動(dòng)、beacons信標(biāo)、耳機(jī)(插入/拔出)和天氣。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的收集，使用GoogleAwarenessAPI的應(yīng)用可以為用戶提供更為貼心的服務(wù)。
　　除了與Ivyrevel在裙子上的應(yīng)用，住宅房地產(chǎn)網(wǎng)站Trulia還利用其提升用戶看房體驗(yàn)。使用FenceAPI可顯示空房，當(dāng)天氣不錯(cuò)且用戶接近房子并感興趣的條件下，Trulia網(wǎng)站會(huì)推送通知提醒用戶周圍有空房子。這種定制通知可幫助用戶在最佳時(shí)機(jī)看房，即提升了交易機(jī)會(huì)，又大大提升“懶惰”用戶使用體驗(yàn)。
　　另外，用戶使用SnapshotAPI和FenceAPI可播放適合即時(shí)心情的音樂。無論你是已完成了跑步還是剛開始運(yùn)動(dòng)、踏上了漫長的旅途或剛?cè)ソ∩矸?，該助手都可以進(jìn)行情景判斷并推薦合適的播放列表。顯然圍繞智能手機(jī)收集的這些私人數(shù)據(jù)，GoogleAwareness還有很多領(lǐng)域可以大展身手，基于地理位置、用戶身份、行為習(xí)慣及區(qū)域環(huán)境特征等數(shù)據(jù)，將會(huì)讓更多App變得更智能，在大數(shù)據(jù)的加持下，成為每個(gè)人的私人秘書。
　　在國內(nèi)，如華為的EMUI5.0的情景智能已有類似的功能，它能夠通過短信訂單，來獲取到你即將要乘坐的航班、高鐵以及酒店等信息，提供提醒、導(dǎo)航等服務(wù)。另外像是好友生日提醒+直接發(fā)送祝福短信、上下班出行路線自動(dòng)規(guī)劃、定時(shí)疲勞提醒、天氣狀況等也都在此項(xiàng)功能中包含。
　　比如最近，作為常常找不到自己停車位置的菜鳥司機(jī)，新買的Mate9自動(dòng)識(shí)別駕駛行為提供的停車位置記錄與導(dǎo)航，就為自己解決了一個(gè)很大的難題。
　　GoogleAwareness功能很強(qiáng)大，因此帶來了信息安全上的擔(dān)憂。如今，不僅僅谷歌，國內(nèi)BAT也都有類似的開放大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，相比GoogleAwareness主要收集的是用戶貼身的信息數(shù)據(jù)，BAT則更聚焦網(wǎng)民搜索、網(wǎng)購、社交大數(shù)據(jù)。
　　如果將這些巨頭開放的大數(shù)據(jù)全部以有效的算法進(jìn)行整合分析，將會(huì)產(chǎn)生更高的數(shù)據(jù)價(jià)值。如今無論汽車、PC、家電、服裝、家居甚至旅游等領(lǐng)域都在強(qiáng)調(diào)個(gè)性定制化，隨著更多科技巨頭開放大數(shù)據(jù)工具，未來個(gè)性定制市場的潛在爆發(fā)力定將逐漸釋放。

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