网购服饰经常踩雷？前谷歌员工创办Pixibo专门解决用户网购的“古老问题”

原标题：网购服饰经常踩雷？前谷歌员工创办Pixibo专门解决用户网购的“古老问题”

网购衣物是一门需要付出学习时间和试错成本的学问。

作为一个矮妹，我的大部分衣服都是在线下门店买的。同样是S码，A品牌和B品牌说的可能完全不是一回事儿。因为历史网购记录中多次踩雷，导致我对网购彻底失去信心。

新加坡有家创业公司叫Pixibo，希望通过为电商提供内置推荐引擎「Pi」来解决这个问题。创始人兼CEO Rohit Kumar接受采访时表示，公司已经获得百万美元以上的Pre-A轮融资，投资方包括支付公司Liquid首席业务负责人Julia Atwood、英国零售业巨头Tesco前高管Anja Graw、前Google和Twitter执行官Shailesh Rao、Lazada联合创始人Tim Rath等。

创始人Kumar创业前是Google的员工，在欧洲和印度公司任分析师工作，2013年来到新加坡，加入电商广告公司Siciomantic的亚太业务部门，工作期间他发现，时尚电商网站的浏览-销售转化率很低，“平均转化率为1.5%，这意味着100个浏览网站的用户中，有98人没有购买任何东西就离开了网站。”Kumar说道。

Kumar的研究团队发现，这种低转化率的主要原因是购物者对大小和合适度具有不确定性，即便网站提供了配套指南和尺寸图，客户仍然觉得信息量不足。

“我不知道是否适合我，导致在线购物者不确定是否要购买，我认为这是网络时尚最古老的问题。”Kumar表示。其实问题的根源在于，用户对自己的身体细节不够了解。“我们发现，无论是男用户还是女用户，他们都不太了解自己的身体，除非是结婚的时候要量身定做一套婚纱，用户可能都不知道要测量这么多的维度，仅仅知道身高、体重和胸围是不够的。”

「Pi」的核心是数据，它内置在电商网站中，以Chatbot的方式呈现，为买家提供智能尺寸建议的服务。「Pi」的数据库中包含品牌提供的公开信息以及服饰制造商、零售商未公开数据，如针对不同织物、材质、版式服装的数据，通过这些数据弥补用户跟零售商对身体测量知识的差距。

Kumar解释，“尺寸”的标准在不同地区、不同品牌之前存在巨大的差异，北欧国家的小尺寸可能远远超过亚洲国家的小尺寸。而且有些品牌为了满足消费者的虚荣心，可能会提供误导消费者的尺码信息，例如为了让女性用户感觉苗条，设置XXS起跳的尺码。

「Pi」从零售商客户获得服饰的技术规格信息，信息量远超过网站上呈现的简单的尺寸图，Kumar说，“每个不同的产品我们通常会搜集18、19个不同的数据点，并将其转化为可操作的建议。”比如说，「Pi」基于特定棉混合织物的拉伸因子这样不会公开的信息，给用户提供更准确的尺寸建议。从用户体验上来说，消费者可以选择一件服饰后，输入自己的身材参数，并从「Pi」这儿获得基于他们身材的个性化建议。

Pixibo并不是第一家尝试解决网购合身问题的公司，美国的Ture Fit、德国的Fit Analytics以及爱沙尼亚的Fits.Me（2015年被乐天收购）都是同赛道的项目。

Kumar认为，电商企业明知道解决用户对尺寸是否合身的困扰，将大大有益于提升网站的销售转化率，但是仍然没有解决方案被大规模采用，主要原因是电商无法或者不愿意整合来自第三方提供商的技术尺寸，对接往往需要数周乃至数月的内部开发工作才能上线——实施成本高、效果不确定，导致电商的采用意愿低。Kumar表示，「Pi」作为SaaS产品，可以在极短时间（最短只需20分钟）内上线，因为Pixibo已经完成了大部分开发工作，并且可以为电商客户提供即插即用的解决方案。

Kumar目前已经在6家电商网站上上线，包括香港的Grana，泰国的Pomelo和印度的Abof等。Poxibo采用按年签约，按月付费的方式收费，客单价约数千美金/月/网站，不会根据电商网站销售体量大小制定差异化价格，但是使用高阶的功能模块需要额外付费。

除了「Pi」这款产品，Pixibo还在拓展类似的服务，比如根据用户喜好提出购物建议，使得电商网站根据用户偏好呈现“千人千面”的效果。

Poxibo的Pre-A轮融资仍然在窗口期，预计明年1月份结束。