SFO-AR購物打造完美體驗

崔茹佳 唐 婷 肖紅蕾 呂啟龍

（西南財經大學天府學院 四川·綿陽 621000）

0 引言

如今，隨著零售業的不斷投入及逐漸飽和，零售巨頭開始尋找更多的機會去銷售產品，而馬云提出了新零售這一概念之后，各大電商巨頭的戰場也遷移到新零售領域。大數據挖掘技術的高速發展、VR技術的不斷創新，引領購物也向著多元化多思維性發展，大數據時代的來臨、人工智能、智能芯片的運用更是風生水起。AR購物將增強現實技術與新零售結合，為消費者帶來了更科技化的消費體驗。

1 AR購物呈明顯優勢

1.1 呈現方式的多元化

現在主要的購物軟件界面是以圖片和視頻為主，圖片是二維界面，視頻比圖片表達的信息更加豐富，而AR是三維界面，全方位的展現給消費者。這就讓VR電商平臺顯得更加具有真實性，效果更加明顯。三維的模型加上沉浸式的體驗，更容易使顧客產生沉浸感，而且對顧客來說可以更好地去挑選適合自己的商品而不至于由于感官錯誤買到了不適合的商品。

1.2 快速選擇商品，節約時間

在AR技術中我們能夠進行款式的調整與定制，因而更加容易找到屬于自己的衣服，比在現實生活中既節約了時間又節約了購物的精力。

1.3 降低運營成本，品牌精準營銷

隨著AR購物愈加成熟，人們更愿意網上購物。與此同時，傳統的購物零售店有著導購員，配貨員等人力資源成本、房屋租賃成本、庫存成本等，而AR購物不僅可以讓試衣效果真實地呈現在消費者面前，還能夠減少對配貨員和導購員的依賴，降低了購物門店，日常運營的成本。

不但如此，AR購物中各品牌門店可通過大眾的喜好程度形成數據積累，為品牌商精準了解用戶提供數據支持，進而在新品研發、產品選擇等環節做出針對性調整，實現精準營銷。

2 可行性分析

2.1 市場可行性分析

2.1.1 市場容量分析

隨著互聯網的不斷普及、網購行為越來越普遍，零售交易額逐年上升，中國電子商務市場交易總額從2004年的不足1萬億元人民幣增長至2014年的13.4萬億元，十年間的年均復合增長率高達30.6%。2014年網絡零售額達到2.8萬億元，占社會消費品零售總額的10.6%；2015年全年，社會消費品零售總額3.9萬億元，比上年增長33.3%。截至2020年3月，我國網絡購物用戶規模達7.10億，較2018年底增長1億，占網民整體的78.6%；手機網絡購物用戶規模達7.07億，較2018年底增長1.16億，占手機網民整體的78.9%。網購人數每年都在逐步上升，具有很大的潛力。

2.1.2 市場需求分析

目前網購仍存在許多弊端，在某調查中，學生、教師、機關事業單位工作人員、中老年消費者和企業工作人員等，85%的消費者反映網購的衣物無法現場體驗試穿，是消費者的一塊心病。除此之外，大家都在追求好的東西中不斷嘗試新的風格的同時也會造成大量的踩雷事件，這樣既浪費了時間又浪費了金錢；在尋找到合適自己衣服后，大多會通過大型的如現在比較大眾的一些購物平臺去尋找衣服，中間有一個搜索過程，會增大操作難度，降低購物體驗感。從調研的數據分析可知，1/3的消費者由于無法試穿服裝、鞋而放棄在網上購買服裝。

國內目前還沒有真正意義上的虛擬試衣軟件，在一些小的虛擬試穿小游戲中，消費者可以將不同的服裝“穿”到固定模特身上以觀察不同服裝的搭配效果，這同樣幾乎都是采用二維服裝照片。與三維模擬服裝相比，二維服裝照片的真實性或許讓人們從視覺上更容易接受，但試穿的模特并不是消費者本人，或者模特的體型并不能代表消費者自己的體型特點，所以只能算是一種網絡服裝搭配游戲，并非真正意義上的消費者虛擬試穿。一些服裝相關專業和走在時尚前沿的人，對虛擬試衣有所了解和嘗試。國內的一些電子商務網站也開始嘗試設立自己的試衣間。

SFO的出現會適當解決到人們網購時的各種問題，隨著如今3D虛擬技術也逐漸成熟與人們需求的愈加明確，其未來市場巨大。

2.2 財務可行性分析

2.2.1 財務假設

（1）銷售收入以每年10%速度增長。

（2）人員工資以每年5%速度增長（通脹率）。

（3）其他成本以每年10%速度增長（平臺初期運維、創新都需要不斷加碼）。

（4）銀行借款利率4.35%。

2.2.2 平臺運營

（1）平臺以瀏覽流量、充值會員、淘寶店鋪推廣、產品售賣提成為盈利方式。

（2）會員制分為包年和包月兩部分，其中包月為15元/月、168 元/年。

（3）不充值會員可選取按單買取，工作人員的資歷不同進行梯度給價，分別為5元/次、10元/次。

（4）電商網店想要掛連接將要支付5000元的平臺費用。在平臺上買東西應給平臺5%的提成。

（5）平臺上有專門的客戶服務，為客戶解決在操作中遇到的問題。

2.2.3 收入預期

經調研獲知，APP會員用戶約在5000家左右，我們以5000用戶作為基數，對各項收入進行了估計。

（1）會員會費。產品推廣初期，為獲得市場，會員會費定價較低，為15元/月，隨著產品的市場占有率增大，可增加新的功能增加收費。

（2）廣告費。每天允許40個店家做廣告，廣告循環播出，每天的廣告費為 20元，每月以三十天計，每月可獲得40*20*30=24000元的固定收入。

（3）新功能收費。根據產品的類型及效果，及開發該功能的成本費用進行定價，當使用者數量形成規模時，此部分的收入會相當可觀。預期每半年推出一項新功能，收費為5元，假設有5%的用戶選擇安裝此功能，則月收入可增加1250元。

（4）平臺使用費。假設有100個商家運用該平臺，在平臺上放入鏈接，則平臺費用收入為500000元。

（5）商家通過平臺銷售額。此部分的收入根據推廣效果及產品價格而定，目前未可知。

2.2.4 成本預期

（1）平臺運維。每年的收費推薦價格為系統投資的10%，此收費低于軟件開發人員的開發推薦價，則平臺運維費每年100000元。

（2）人員工資。年度工資：61550*12=738600。

（3）研發費用。公司研發費用為100000。

（4）利息。利息=本金*年（月）數*年（月）率。

央行規定的基準利率為4.35%，則一年的利息為4350元。

2.2.5 利潤預測

支出部分除初次較多的啟動基金外為每個月員工工資，軟件維護費用，宣傳及產品維護基金等。

收入部分為每月會員費、廣告費、新功能收費和平臺使用費：

會員費：5000*15=75000

廣告費：40*20*30*12=288000

新功能收費：5000*5%*5*12=15000

平臺使用費：5000*100=500000

第一年度總收入：75000+288000+15000+500000=878000

根據上述支出部分和年度收入，得出

年度盈利：878000-842950=35050

綜上，第一年度開始盈利。也可知，會員率、廣告費及新功能使用率及新功能定價都將會對我們的贏利金額產生較大影響，因而通過一定的策略使得這幾項參數得到提高將有效增加贏利，做好資金積累，為日后拓展線下產品打好基礎。

2.3 技術可行性分析

2.3.1 技術開發論述

（1）三維建模。我們采用功能強大的3DMax來完成這些建模任務，3DMax除了是一個獨立完整的建模平臺外，能完成復雜場景的創建，同時3DMax支持很多種數據的支持。

（2）貼圖烘焙。要表現出真實的光影效果，實時渲染對處理器要求非常高，貼圖烘技術簡單來說就是把場景中的光線信息和模型的材質轉化為貼圖信息，烘焙完了在再把貼圖貼到模型上。這樣模擬光影，大大降低了實時數據的處理量，從而極大的縮短了系統響應時間。

（3）模型轉換。完成的三維模型導出為OpenFlight(Fit)數據格式并導入到虛擬現實平臺，通過虛擬現實軟件添加一些動作和互動命令，使整個場景動起來。

2.3.2 技術風險分析

（1）風險估算。軟件項目管理人員可以從影響風險的因素和風險發生后帶來的損失兩方面來度量風險。為了對各種風險進行估算，必須建立風險度量指標體系；必須指明各種風險帶來的后果和損失；必須算風險對軟件項目及軟件產品的影響；必須給出風險估算的定量結果。

（2）風險管理。A項目開始以前應控制產生風險的原因，在項目開工后應想方設法減輕風險影響。

B了解導致項目開發人員變動的原因，在項目開發期間應控制上述原因，盡量減少人員的流動。

C在工作方法和技術上應采取適當措施，防止因人員流動給工作帶來損失。

D項目在開發過程中應及時公布并交流項目開發的信息。

E建立組織機構，確定文檔標準，并及時生成文檔

F對工作進行集體復審，使多數人都能了解工作的細節，跟上工作進度。

G為關鍵技術準備后備人員。