网上购买服装让我们不再需要勇敢面对实体零售地狱中无尽的过道、荧光灯和渴望促销的人群。但任何一个在时尚兔子洞里呆了两个小时、除了 15 个打开的标签、四个装满购物车、一大堆 YouTube 服装运输评论以及不知所措的网上购物带来的痛苦焦虑的人，都会感受到就像一件苦差事。

Blend 是一家总部位于英国的初创公司，它利用人工智能消除噪音，帮助购物者找到适合他们风格、预算和尺寸的个性化产品推荐。

Blend 联合创始人 Jemima Bunbury 向 TechCrunch 表示:“绝大多数零售商绝对不进行个性化定制，即使这样做，他们也只是根据历史购买数据进行个性化定制。” “当趋势变化相对较快，并且人们的风格在一生中确实发生变化时，对于用户来说，拥有如此历史性的推荐就不再具有相关性。”

Blend 作为Startup Battlefield 200 家公司之一参加了TechCrunch Disrupt 2023。在这次活动中，这家初创公司推出了 MVP——一款现已向 Blend 等待名单上的 2,000 名用户开放的应用程序。在四月份筹集天使投资后，Blend 目前正在为其种子轮寻找投资者。该初创公司将利用这些资金在应用程序上构建更多功能，并推动全面发布。

Blend 已与 250 多家零售商签约，其中包括奢侈品零售商 Net-a-Porter。该初创公司的入市战略针对的是 18 至 34 岁的用户，即“高度数字化、本地移动优先的购物者”，他们随着可支配收入的增加而开始定义自己的个人风格。Blend 首先在英国推出，然后希望进入美国市场。

“我们希望通过首先吸引非常前卫、引领潮流的人群，然后我们可以从那里走向更主流，但反之则要困难得多，”班伯里说。“最终，我们的愿景确实是成为每一次在线购物体验的前门，因此成为规模最大的零售商，因为它有能力提供个性化服务，并且只向人们展示与购物最相关的 1% 的互联网内容。他们。”

时尚界通过多种方式利用了生成式人工智能的热潮。一些公司正在使用自然语言处理算法来改善客户服务体验。其他人正在使用图像生成来创建新设计。在生产改进、趋势预测、库存管理和虚拟试穿方面也有应用。

Blend 的方法以变压器技术和推荐算法为中心，很大程度上由用户交互数据提供支持。Transformer 技术构成了GPT 等流行的生成式人工智能模型的技术堆栈，是一种教授计算机如何理解和生成人类语言的模型。在时尚界，这意味着它可以更好地了解用户偏好并提出量身定制的服装推荐。

Bunbury 表示:“对于人工智能来说，最重要的是你实际将哪些数据放入[模型]中。”他指出，创始团队决定使用应用程序而不是网页，部分原因是它更容易跟踪这样就可以获取用户的数据。

当用户打开应用程序时，他们将滚动浏览提要，该提要是从不同零售和电子商务网站提取的产品图像和描述的组合。他们的动态还将包含来自影响者的短视频和产品策划，这些影响者可以从他们产生的任何销售中赚取联属佣金。

Bunbury 表示，当用户滚动时，Blend 会收集有关他们如何与应用程序交互的数据，无论他们是否喜欢产品、保存产品、与朋友分享，“或者只是您查看一种产品的时间”。Blend 使用所有这些数据来形成用户的图片，该用户已经预先设定了尺寸和预算的偏好。用户与应用程序交互越多，他们的推荐就越个性化。

在后端，Blend 会比较产品和用户，以获得哪些产品适合哪些用户的统计数据。举例来说，假设有两名用户在三个月前积极使用该应用程序。用户 A 暂停与应用程序的互动，而用户 B 继续定期互动，并看到她的动态根据新趋势进行调整。Blend 将使用用户 B 的数据来向用户 A 提供推荐，而不是让用户 A 的推荐停滞不前。

“通过跟踪这些文化趋势以及不同人的风格有何相似或不同，我们可以使用这些数据来为其他人提供建议，”班伯里说。“因此，我们在平台上拥有的用户越多，个性化就越强大，我们可以以此为基础并创建群组。”

该应用程序背后的人工智能模型令人印象深刻，不仅因为它可以为您推荐今天合适的服装，还可以为明天、下周、明年推荐合适的服装。它是动态的，可以跟踪用户的风格如何随时间变化。

Blend 还可以帮助用户找到适合自己体型的产品，这一点对于必须经历昂贵退货周期的零售商来说也是很欣赏的。做到这一点的一部分是允许用户设置他们对不同身体部位的尺寸的偏好，并确定他们的身体类型。但这些信息并不总是可靠——品牌尺码表可能差异很大，而且我们大多数人都不擅长对自己的体型进行分类。

这就是应用程序启用的用户生成内容再次发挥作用的地方。希望用户能够拍摄自己穿着新衣服的照片并将其发布到应用程序上，从而为 Blend 的人工智能引擎和其他用户提供特定产品在不同框架上的不同表现。Blend 希望整合评论和投票系统，帮助用户更好地确定适合自己的尺寸。

商业模式

Blend 商业模式中的三个移动部分是: 1) 购物者;2）影响者;3) 品牌。

Blend 主要试图解决用户问题，但要做到这一点，它需要与有影响力的人和品牌合作，而这两者也都可以获益。通过与 Blend 合作，影响者和品牌都可以实现收入来源多元化，并以一种非常轻松的方式出现在多个不同的渠道上。

特别是对于品牌而言，Blend 可以作为一个强大的市场营销平台。

“对于大多数品牌来说，关键的困难是让你的产品出现在正确的受众面前，并采用无风险的广告方式，”班伯里说。“通过社交媒体广告，是的，你可以根据人口统计数据和用户群体很好地定位，但即便如此，它也不一定基于他们的风格。而我们应该拥有这个极其精细的特定风格数据集，这将使我们能够在正确的用户积极寻求购买时将正确的品牌展示在他们面前。”

Blend 通过从合作品牌和零售商那里收取销售佣金来获胜。据 Bunbury 称，大多数 Blend 的佣金率都在产品价格的 10% 至 12% 之间，但也可能低至 3%，高至 22%。

该应用程序的第一个版本将链接到一个品牌的网站，以在那里完成交易。未来的版本将允许用户在应用程序内到达销售点，以获得更无缝的用户体验。

Bunbury 表示:“这方面存在巨大的增长潜力，但我们也意识到，凭借我们拥有的数据集以及我们将品牌呈现在用户面前的能力，未来还会有很多 B2B 收入线。” “诸如广告、数据和趋势分析之类的东西，能够预测将销售什么类型的产品以及销售数量。”

在消费者方面，Blend 表示，未来可能会推出订阅服务，以提供额外的高级功能，例如库存结束提醒、折扣提醒或提前获取品牌产品。