曾经的Boutiques.com
你是否曾经幻想过走进一家没有店员的时装店铺，除了展示用的产品陈列在外，还有一些巨大的电子墙，在触摸式的屏幕上你可以选择自己的着装偏好，点击确定之后系统便会为你挑选出相应的款式。如果你的答案是肯定的，那么可能你会得到一个比较失望的结果，难道你真的相信机器能够读懂你的心吗？在一个人工智能还是纸上谈兵的时代，你真的希望自己的衣橱里净是由数据挑选出来的衣服吗？
之所以直接毙掉此类的设想就是因为，买时装并不是在自动售卖机上买烟那么简单，时装的选择中包含着太多以人为本的因素，感性的成分远大于理性的挑选。很少有人会做好调查，搭配好颜色之后，拿着自己的分析结果跑到店里或是在网上挑选合适自己的款式的。
Netflix，是一家全球领先的专营电影网上租赁业务的公司，他们的网站，便是运用到了针对每个用户所进行的智能型搜索方式，这个搜索引擎，能够自主去学习用户在电影上的喜好，并根据租赁记录，给出合适的推荐。事实证明此类技术运用在电影的选择上是大获成功的。但是在时尚产业，这个由品味，潮流趋势，以及各大把关的品牌作为主要元素的产业中，Netflix的学习型搜索引擎是否能够奏效受到了多方面的质疑。
用科技推动人类生活的Google公司，在去年通过了一个惨痛的教训了解到了时尚是无法用机器来运营的。Google自主运营的Boutiques.com在去年9月由于技术原因（其实是根本的创意思路问题）而暂时关闭了，而Boutique.com创立的初衷，就是希望将Google最在行的学习型搜索引擎构建在网络购物这件事之上，并且是时装网络购物。相比于具有学习功能的机器。由广大网民自主挑选，推荐的集合性社交网站Pinterest在人气方面则旺盛了很多。不过回到时装的根本，从灵感到设计，到最后的成衣，设计师总会以心目中的缪斯为形象，而围绕着缪斯，才是每季更替的发布会。那么时装诞生的根本，便是以个人为本，或是以自己为本。所以网络销售上的新文章，还须针对以人为本这个原则进行。
当红的IT Girls，从左到右：Peony Lim（ 点击查看Peony Lim的穿衣搭配），Alexa Chung，Lily Kwong
Looklab.com 网站截屏
不过抛开个人的网络消费习惯不说，对于时尚产业，幕后若是掌控以及供给的基地，那么目前便是一个个看似微小却极具代表性的掌舵者，明星，名媛，或是知名造型师，IT Girl，网络所带给她们的曝光率，使得人们不仅仅只关心她的花边新闻，亮眼的服装在当今这个读图时代逐渐变成了主角。以时装领袖这个概念为蓝本，许多野心勃勃的商家将Personal Shopper或是形象顾问的概念引入了时尚购物网站。而这些形象顾问，正式平日里在各大社交网络或是门户网站里曝光的时尚达人们。
产品与个人影响力的结合，这便是一种全新的销售模式。举个例子，Looklab.com便是近日表现突出的一个站点。除了有一些小有名气的“时尚内行人士”每日会针对网站上的产品进行筛选推荐之外，网站还提供在线的造型指导，实现了即时的沟通（这一点中国的商家倒是早在几年前就做到了），这种无形的建议便是商家所提供的“超值服务”。在当今这个无法用产品来鹤立鸡群的时代，是否应该引进内容或是不同的模式与同行竞争呢？
对于一个处在成立初期的网站，Looklab的全新模式为它获得了用户平均停留时间长达7分钟的好成绩。个人认为，既然时尚圈不断有IT Girl的出现，将个人魅力以及时装偶像等概念作为主要营销手段的网商就不会断了资源。而媒体个人化即将成为主流趋势几乎已经是板上钉钉的事情。作者本人对于此类网商的未来还是持着积极的态度的，同时也十分好奇接下来它们会打出什么新牌。
时尚数据化？没戏！
电商新花样：IT Girl成为私人时尚顾问
