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据悉，目前全球服装市场中基于消费者偏好的退货占据了服装产品类别中的大约72%，其中因为不合身而导致的退货占这些退货的50%以上。此外，由于退货也产生了巨大的环境成本。据统计，因退货而衍生的物流运输每年向大气排放约1500万吨的二氧化碳，并且仅在美国每年就会额外产生50亿磅垃圾。通过上述数据，我们可以得出一个结论：因退货或直接或间接已经给当前的环境保护造成了巨大的压力。
这个结论对我们而言可以说是相当的出乎意料，毕竟在网络购物如此发达的现如今，退货换货似乎是再平常不过的事了。而这件看似平常的小事实际带来的破坏性后果却是我们无法忽视的。也正因此，一些公司也尝试使用技术缓解这个问题。而我们今天所要谈论的就是一家致力于使用AI技术来帮助用户提高购置成衣满意率的公司——Bold Metrics。
Bold Metrics简介
Bold Metrics是一家AI身体建模技术提供商，成立于2017年1月，其致力于为服装品牌和零售商提供准确的AI身体建模技术，以释放身体数据的力量，实现以数据为导向的产品设计。Bold Metrics为店内和在线的成衣、按需和定制服装提供尺寸智能解决方案，以便消费者能够有效地将他们的身体数据与产品联系起来。从而提高用户线上购买成衣的满意率。这反过来还会减少退货率，提高转化率，同时使消费者购买服装变得简单、方便和个性化。
Bold Metrics的AI解决方案可在几秒钟内根据客户的身体尺寸、形状和个人偏好数据将客户连接到合身的衣服，从而在服装行业面临严重的退货问题之际降低退货率。此外，Bold Metrics在今年的美国零售业联盟展（NRF 2022）上发布了世界上第一个身体数据NFT技术，使其能够与Web3原生以太坊钱包（如Coinbase和Metamask）合作，为购物者在网上、店内或元宇宙购买衣服提供流畅体验，同时为服装品牌进入Web3做好准备。
今年的5月27日，Bold Metrics完成了一笔数额为800万美元的A轮融资，本轮融资由Bessemer Venture Partners领投，Lytical Ventures、ValueStream Ventures和Nanban Ventures参投。据悉，该公司将利用这笔资金加速向新的增长市场扩张，同时扩大研发规模以深化其核心技术能力。
其中本轮融资的领投机构Bessemer Venture Partners是世界上最有经验的早期风险投资公司。Bessemer目前拥有200多家公司的投资组合，致力于帮助有远见的企业家奠定坚实的基础，以创建重要的公司，并在他们成长的每个阶段为他们提供支持。该公司已经进行了130次 IPO，包括Pinterest、Shopify、Twilio、Yelp、LinkedIn、Skype、LifeLock、PagerDuty、DocuSign、Wix、MindBody和Fiverr等。Bessemer的投资者和合作伙伴团队遍布世界各地，包括硅谷、旧金山、西雅图、纽约、波士顿、特拉维夫、班加罗尔和北京等。
Bessemer Venture Partners的合伙人Kent Bennett在接受采访时说：“很明显，当你在网上销售衣服时，它们合身与否对客户和企业来说真的很重要。Bold Metrics通过复杂的AI模型为用户提供了友好型的线上购物体验，帮助客户低成本且高效的选择合身的衣服。我们很高兴能为这个团队提供资金上的帮助，使这个庞大的行业可以以更为现代化的方式开展业务。”
产品介绍
目前的服装市场，在满足服装消费者的尺码需求方面一直面临着缺乏一致性和准确性的问题。即便商家可以通过销售收集大量客户的体型数据，并以此确定标准尺码。但由于不同商家数据之间的差异，以及各种无法避免的误差，不同商家在标准尺码方面还是缺乏一个放之四海而皆准的模板。再加上线上服装销售本就无法像线下一样随意试衣，消费者买到不合适衣服的概率也大大提升。本质而言，这是技术设计团队的产出同客户在产品适合性方面的需求发生了脱节，而这种脱节大大促进了退货率的提升以及转化率的下滑。
Bold Metrics首席执行官Daina Burnes看到了这一点：“受到我家人的剪裁技艺以及我本人在数据科学方面研究的启发，我们试图开发一种准确捕捉身体测量数值的方法。如今，借助Bold Metrics先进的AI建模技术，我们实现了一种可扩展的尺寸解决方案，这对于我们的客户以及客户的客户都相当易于使用，同时该方案开辟了以数据为导向的模式，从而为整个行业提供了全新的思路。”
作为初创于2017年的老牌项目，Bold Metrics目前已经拥有了相当丰富的产品线。这些产品具体包括：
1、Virtual Tailor
如果客户希望使用Virtual Tailor需要回答四到六个简单的问题，回答完毕后Virtual Tailor API将在500毫秒内（理论上）得出50个身体测量数值。整个过程无需卷尺、自拍或身体扫描仪辅助。这种方法是通过机器学习算法通过反馈循环进行反复训练而实现的，因此得出的数据会随着时间的推移变得更加准确。
2、Virtual Sizer
Virtual Sizer可以帮助购物者根据他们独特的身材特征找到合适的尺码和合适的款式。其将将个人与风格无缝匹配，创造无摩擦的零售体验。其核心功能包括：
服装分数和合身描述：单个购物者的身体测量数值适应每件服装的关键测量点
合身百分比：购买给定服装尺码的类似顾客的合身比例
置信度分数：预测准确度的概率尺度
异常值检测系统：一种复杂的错误检测系统，用于检测不切实际或不正确的身体测量预测l持续学习能力：使用客户购买和退货数据更新机器学习模型，以随着时间的推移提高准确性，并适应新款式和客户偏好
3、Apparel Insights
Apparel Insights以客户提供的数据为基础，通过消费者的身体数据和品牌的产品规格不断丰富自身数据库，并通过大量的数据分析为营销、电子商务、产品和设计方面提供明确的方向指引。
基于多年的机器学习和算法开发经验，Bold Metrics为服装行业提供了详细的分析报告和方向指引，为零售商和品牌方提供比以往更多的客户信息。从而推动从上游的客户体验到服装规格再到供应链层面的层层优化。具体而言，Apparel Insights包含以下核心功能：
与建议绩效的互动率摘要
订单时间线分析
客户输入摘要
回报率分析
关于服装类型和性别描述的数据细分见解
服装洞察力和精细合身分析
身体数据洞察提供客户预测的身体测量分析
4、Smart Size Chart
Smart Size Chart允许服装品牌将他们现有的尺码表或技术包数据同Virtual Tailor技术相结合，为购物者提供更为详细的尺码建议。借助Smart Size Chart，购物者可以在尺码之间进行比较，并可以匹配自己独特的偏好专门了解需要的尺码。设置Smart Size Chart很容易，只需要复制并粘贴一段代码，即可开始提供便利的尺码解决方案。
5、Body Vue
BodyVue是一款帮助顾客在购买前了解衣服合身度的产品。Body Vue帮助购物者在购买前想象衣服在不同款式和颜色下的外观和合身度。其还创新型的带有图解的合身细节。具体而言，Body Vue包括如下核心功能：
3D可视化功能可让客户在购买前实现虚拟试穿。
帮助购物者直观地了解不同款式在他们身上的外观。
通过让购物者在购买前了解要购买的尺码、尺寸和外观，提高消费者的满意度。
BodyVue舒适度地图提供了图解的合身细节，并带有创新的热图叠加层，以显示衣服在身体上的紧身和宽松位置。
6、Contactless Fit
Contactless Fit是Bold Metrics推出的解决方案之一，该方案可以轻松地集成到品牌方的店内体验中，帮助购物者在无需进行实际试穿的前提下找到合适的尺码。在销售的过程中，简单的尺码推荐是远远不够的，这就是为什么Contactless Fit致力于进一步复制试衣间体验的原因。顾客可以试穿一种尺码，然后再试另一种尺码，并比较挑选最适合他们的尺码。
使用Contactless Fit功能无需卷尺或照片。品牌方仅需通过一些便利优秀的机器学习算法，就能确保客户每次都能获得正确的尺寸。
结语
Bold Metrics作为一家老牌的AI身体建模技术提供商，其技术和产品线经过数年的打磨已经相对成熟，其对于传统服装行业在多年的浸染后也具有相当的发言权。但更令我感兴趣的还是Bold Metrics在Web3时代的全新用例。
目前元宇宙的发展还处于早期阶段，各类基础设施都较为粗糙，想要达到与现实接轨的地步还有许多工作要落实。而它们的整体大方向就是更为接近现实生活的真实体验。这也就要求在基础技术层面必须更加真实细致化，而Bold Metrics所在做的工作也就是基于此，因此在我个人看来，Bold Metrics或者说以Bold Metrics为代表的AI身体建模技术也许将成为日后元宇宙建设的重要基础技术之一。
参考资料：
lhttps://www.boldmetrics.com/
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