在线服装和鞋类商店是当今最发达的电子商务领域之一，在美国市场规模仅次于电子产品。该领域营销推广极具趣味性：商品情感属性越强，与消费者的沟通方式越可创新。因此，时尚电商不断推出新举措、创新服务及技术体验以贴近用户。
以下为从事时尚电商人士整理的最新趋势清单，以及该细分市场存在的痛点与开放性问题。服装店作为潮流引领者和技术进步先锋，其经验对整个电商行业均具参考意义。
时尚零售领域的当前趋势
结合海外出版物分析及团队开发个性化工具REES46的经验，目前服装鞋类电商流行以下做法：
1. 创新产品展示：非传统且富有创意的呈现方式备受青睐。中端价位店铺可用面带微笑、充满活力的模特替代刻板形象。
2. 360度旋转展示：模拟线下实体体验，满足用户“把玩”商品的需求。
3. “放大镜”效果：经典但重要，要求照片具备高质量、专业级高分辨率。
4. 虚拟试衣间：支持上传照片叠加或网络摄像头实时投影试穿（现有服务仍在优化中）。
截图中显示的是 LookWish 虚拟试衣间
5. 搭配造型（Outfits）：展示单品搭配效果，通过关联推荐增加购物车数量，实现交叉销售。
6. 视频搭配造型：动态展示服装上身效果的另一种形式。
7. 成分与护理说明：提供面料占比、洗涤熨烫等详细信息，提升购买转化率。
8. 尺码表：解决尺码痛点的基础工具，辅助用户决策。
9. 模特身体特征标注：注明模特身高尺寸，避免误导用户判断。
10. 面向千禧一代：针对80、90后技术素养高、保留童心的特征进行营销，挖掘其购买力。
11. 扩展移动应用功能：结合移动端便捷购物优势，提升业务表现。
12. 使用大数据（BigData）：通过分析数百参数构建模型，精准预测并推荐用户可能喜欢的商品。
13. 内容个性化：在商品推荐、横幅、邮件推送等全渠道展示独特内容。研究显示，约59%的用户认为个性化网站更易找到所需内容，56%更倾向于回访此类网站。
来源：invesp.com
14. 基于天气的内容细分：根据气温、降水等天气因素推荐围巾、手套等应季商品。
15. 利用最新技术：尝试iBeacon、Oculus Rift、可穿戴设备及3D打印机等前沿技术。例如Chico’s在线下门店安装互动桌查看缺货商品，并利用iBeacon向App用户发送到店通知。
16. 线上向线下延伸：践行全渠道销售哲学，确保网站、呼叫中心、实体店等触点信息同步，让用户以最便捷方式互动。
17. 社交媒体作为销售平台：随着Facebook“购买”按钮及Like2Buy等工具发展，Instagram等平台已从品牌推广转向社交商务（f-commerce），成为可行销售渠道。
服装和鞋类电商网站面临的问题
核心问题在于橱窗个性化及推荐机制。时尚推荐不同于电视等理性消费品，分析数据易失效，具体难点如下：
不断变化的潮流：时尚周期短，推荐系统需适应动态环境，兼顾全局评估（长期偏好）与短期趋势（快速变化热度）。
推荐系统有两个不同的工作“层级”：a) 全局评估，即变化缓慢的特征和偏好、感兴趣的页面、对用户特征（地理位置、性别等）的依赖等；b) 短期趋势、热度、兴趣随时间的快速变化。
每季商品100%更新：目录与SKU频繁全面更换，对推荐机制提出极高要求。
独特行业算法需求：通用算法易导致性别错配或尺码错误。需采用特殊算法识别用户生理特征，剔除无效推荐，避免降低系统效率。
冷启动问题：新用户或新商品缺乏数据。可通过强制推荐新商品收集反馈，或如ShoeDazzle般通过问卷获取初步偏好，再结合行为数据优化。
在 ShoeDazzle 这家商店中，这个问题得到了相当巧妙的解决：为新用户提供几个带有选项的问题供其回答。收集到的数据成为初步推荐的基础。未来，推荐算法会根据用户在网站上的行为、购买记录等进行复杂化调整。
偏好多变性：用户需求场景切换快（如跑鞋转冬靴），易造成认知混乱。社交图谱分析可缓解此问题，统计显示88%使用该数据的商店推荐效率有所提升。
根据统计， 88%的商店, 使用社交图谱数据的商店承认推荐机制的效率有所提高。
不可预测性：用户喜好可能跨度极大（如同时喜欢重金属与民谣），需应用协同过滤而非单纯特征相似性分析。
尺码不合适：虽非个性化问题，但影响显著。用户常多码订购试穿，导致库存占用及物流成本增加。可通过在线试衣、用户评价及尺码表缓解。
个性化是提升销售的强大工具，业务越复杂，解决方案的探索越具价值。祝愿时尚零售商春季销售兴隆，为用户提供精准推荐！