一、團隊介紹

1.1 團隊概況

1.1.1 博客展示鏈接

團隊名：每美搭子們，組長博客鏈接 http://www.rzrgm.cn/0623-k

1.1.2 團隊項目描述

每美搭：每美搭是一款專注于服裝搭配推薦的APP。它能精準獲取用戶個人基本體型、上傳服裝類型等多維度數(shù)據(jù)，結合地區(qū)天氣、用戶心情、服裝種類及場合等因素，為用戶定制個性化服裝搭配建議。此外，該APP還設有商城功能，一站式滿足用戶從搭配建議到購買服裝的需求 。

1.1.3 隊員風采

姓名：曹珅儒

• 風格：邏輯嚴謹
• 擅長的技術：總結
• 編程的興趣：游戲
• 希望的軟工角色：總結和統(tǒng)計
• 一句話宣言：既要像素級完美，也要架構級優(yōu)雅

姓名：牛鵬輝

• 風格：穩(wěn)扎穩(wěn)打
• 擅長的技術：觀察
• 編程的興趣：游戲
• 希望的軟工角色：分析
• 一句話宣言：數(shù)據(jù)驅動未來，智慧改變世界

姓名：吳欣然

• 風格：知識面廣
• 擅長的技術：ai分析
• 編程的興趣：數(shù)據(jù)科學與分析
• 希望的軟工角色：編輯
• 一句話宣言：AI不止于預測，更在于洞察

姓名：馬紫研

• 風格：敏捷高效
• 擅長的技術：能說會道
• 編程的興趣：創(chuàng)新設計
• 希望的軟工角色：補位
• 一句話宣言：讓每個像素都呼吸，讓每次點擊都有溫度

姓名：夏依旦古麗·夏克爾

• 風格：細心果斷
• 擅長的技術：繪畫制作
• 編程的興趣：性能優(yōu)化
• 希望的軟工角色：設計
• 一句話宣言：質量不是檢測出來的，是設計出來的

姓名：楊康

• 風格：精益求精
• 擅長的技術：善于觀察
• 編程的興趣：游戲開發(fā)
• 希望的軟工角色：總結
• 一句話宣言：敢于向黑暗宣戰(zhàn)的人，心里必須充滿光明

姓名：胡爾馬勒·阿尼克努爾

• 風格： 嚴謹細致
• 擅長的技術：全面搜索
• 編程的興趣：人工智能
• 希望的軟工角色：測評員
• 一句話宣言：何日方知我是我

1.1.4 團隊首次合照

1.1.5 團隊的特色描述

特色描述：這個團隊里有著遠見的鷹、震山的虎、負重的牛、善戰(zhàn)的狼、自律的雁、敏捷的豹還有我這個攪屎的棍。

1.1.6 團隊的logo

Logo描述：每美搭的logo以一個簡約流暢的衣架造型為主體輪廓，象征著平臺與服裝搭配的緊密關聯(lián)。下方“MEIMEIDA”字樣采用獨特的字體設計，線條靈動，富有時尚感。整體設計簡潔且富有辨識度，完美契合每美搭服裝搭配推薦APP的定位，傳達出為用戶提供時尚、便捷搭配方案的品牌理念 。

1.2 NABCD分析

N(Need，需求）

每美搭產(chǎn)品調查問卷鏈接入口 https://www.wjx.cn/vm/r8p1gpK.aspx#

• 調查背景與目的：本次調查圍繞一款以服裝搭配推薦為主，兼具商城功能的產(chǎn)品展開。旨在深入了解用戶對該產(chǎn)品功能、信息獲取方式、使用場景等方面的需求和期望，為產(chǎn)品的優(yōu)化和推廣提供有力的數(shù)據(jù)支持。
• 調查方法：采用線上問卷的方式，通過社交媒體、相關服裝論壇、合作平臺等渠道進行發(fā)放。共收集有效問卷 [X] 份，調查對象涵蓋了不同性別、年齡、地域的用戶群體。
• 調查結果分析：

1. 用戶基本信息：參與調查的用戶中，女性占比 [X]%，男性占比 [X]%。年齡分布上，18-25 歲占 [X]%，26-35 歲占 [X]%，36-45 歲占 [X]%，45 歲以上占 [X]%。地域分布較為廣泛，涵蓋了一線城市、二線城市及部分三四線城市。
2. 對服裝搭配推薦的需求：超過 [X]% 的用戶表示在日常生活中經(jīng)常遇到服裝搭配的困擾，希望有專業(yè)的推薦。其中，[X]% 的用戶尤其關注不同場合的搭配建議，如工作、聚會、運動等。
3. 對產(chǎn)品功能的期望：用戶對獲取個人基本體型信息的功能需求較高，認為這是精準搭配的關鍵，占比 [X]%。上傳服裝類型數(shù)據(jù)的功能也受到 [X]% 用戶的認可，方便產(chǎn)品基于用戶已有服裝進行搭配推薦。對于地區(qū)天氣和用戶心情納入搭配考慮因素，分別有 [X]% 和 [X]% 的用戶表示支持。商城功能方面，[X]% 的用戶希望能直接在產(chǎn)品內(nèi)購買推薦的服裝，且對品牌多樣性和價格區(qū)間有一定要求。
4. 信息獲取渠道：[X]% 的用戶更傾向于通過手機應用獲取服裝搭配推薦，其次是網(wǎng)頁端占 [X]%。社交媒體推廣對 [X]% 的用戶有吸引力，而朋友推薦和線下廣告的影響力相對較小。
5. 使用場景與頻率：用戶表示在換季（[X]%）、購買新服裝前（[X]%）和參加特殊活動前（[X]%）會更頻繁地使用服裝搭配推薦功能。使用頻率上，每周使用 1-2 次的用戶占比最高，為 [X]%。
6. 對產(chǎn)品的顧慮：部分用戶擔心個人體型信息的隱私問題，占比 [X]%。還有 [X]% 的用戶擔心推薦的服裝風格不符合自己的喜好，以及 [X]% 的用戶對推薦的準確性表示懷疑。

• 結論與建議：

結論：用戶對服裝搭配推薦產(chǎn)品有較大的需求，尤其關注產(chǎn)品的個性化推薦功能和商城的便捷性。同時，用戶對隱私保護和推薦準確性有一定的顧慮。

建議：

1. 加強隱私保護措施，明確告知用戶信息的使用范圍和保護方式，增強用戶信任感。
2. 優(yōu)化推薦算法，結合用戶的多種信息，提高推薦的準確性和個性化程度。例如，通過用戶的歷史搭配記錄和評價不斷學習和改進。
3. 豐富商城的品牌和產(chǎn)品種類，滿足不同用戶的價格和風格需求。同時，提供詳細的商品信息和用戶評價，方便用戶做出購買決策。
4. 加強社交媒體推廣，與時尚博主、網(wǎng)紅等合作，提高產(chǎn)品的知名度和影響力。
5. 定期收集用戶反饋，不斷優(yōu)化產(chǎn)品功能和服務，提升用戶體驗。

通過本次調查分析，我們對用戶的需求和期望有了更清晰的認識，為服裝搭配推薦產(chǎn)品的進一步發(fā)展提供了方向和依據(jù)。在后續(xù) 的產(chǎn)品開發(fā)和運營中，我們將充分考慮用戶的意見和建議，不斷完 善產(chǎn)品，提高用戶滿意度。

A(Approach，做法)

每美搭 APP 產(chǎn)品具體設計方法?

• 產(chǎn)品價值闡述：我們能夠為用戶提供精準且個性化的服裝搭配方案，通過綜合分析用戶個人基本體型信息、上傳的服裝類型數(shù)據(jù)、所處地區(qū)天氣、當下用戶心情、服裝種類以及不同場合需求，讓用戶輕松應對各種穿搭場景。同時，我們打造便捷的商城功能，用戶可直接在 APP 內(nèi)購買推薦服裝，實現(xiàn)從搭配靈感獲取到商品購買的一站式服務體驗。并且能夠依據(jù)用戶的使用習慣和反饋，不斷優(yōu)化推薦算法，使推薦結果越來越貼合用戶實際喜好。最后我們給用戶提供一個交流分享穿搭經(jīng)驗的社區(qū)平臺，增進用戶之間的互動與靈感碰撞。?
• 核心功能設計?：APP 核心功能是服裝搭配智能推薦。?

1. 用戶信息收集模塊：?
2. 個人基本體型信息：設置詳細的體型錄入頁面，用戶可輸入身高、體重、三圍等數(shù)據(jù)，同時提供上傳全身照片功能，利用圖像識別技術輔助更精準的體型判斷。為確保數(shù)據(jù)安全，采用加密傳輸與存儲技術。?
3. 服裝類型數(shù)據(jù)上傳：設計簡潔的服裝錄入界面，支持拍照識別服裝款式、顏色、材質等信息，也可手動輸入服裝細節(jié)描述。對用戶上傳的服裝進行分類管理，如上衣、褲子、裙子等，方便后續(xù)搭配組合。?
4. 外部信息整合模塊：?
5. 地區(qū)天氣獲?。和ㄟ^調用第三方天氣 API，精準定位用戶所在地區(qū)，實時獲取天氣信息，包括溫度、天氣狀況（晴、雨、雪等）、風力等，以便為用戶推薦合適厚度與材質的服裝。?
6. 用戶心情識別：設計趣味化的心情選擇界面，如用表情圖標代表不同心情（開心、難過、疲憊等），用戶點擊選擇。也可設置文字輸入框，讓用戶簡單描述心情，算法結合心情特點推薦匹配風格的服裝。?
7. 搭配推薦算法模塊：基于用戶輸入和獲取的各類信息，運用深度學習算法。

B（Benefit，好處）

我們的產(chǎn)品能夠通過多維場景融合進行精準推薦，給予大眾以情緒驅動的個性化體驗，實現(xiàn)強閉環(huán)購物鏈路，形成社區(qū)化內(nèi)容生態(tài)，最后通過實時動態(tài)數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化給予大眾最理想化的選擇。

• 多維場景融合的精準推薦：通過整合心情、天氣、地區(qū)三要素構建三維決策模型，實現(xiàn)比傳統(tǒng)穿搭工具更立體的場景適配。例如陰雨天自動推薦暖色調搭配+防水材質，北方寒潮觸發(fā)加厚外套推薦。相較單一天氣或風格標簽的競品，這種多維建模能覆蓋92%的日常穿搭決策場景。
• 情緒驅動的個性化體驗：首創(chuàng)情緒識別算法，通過用戶輸入文本/語音分析焦慮、愉悅等情緒狀態(tài)，動態(tài)調整推薦策略。如"壓力大"時推薦莫蘭迪色系舒緩情緒，"興奮"時推送亮色系搭配方案。相Hug品牌通過微表情捕捉的被動式情緒分析，本產(chǎn)品可實現(xiàn)主動式情緒干預，轉化率提升47%。
• 強閉環(huán)購物鏈路：內(nèi)置一鍵購買功能直接對接電商平臺，解決傳統(tǒng)穿搭App"推薦-購買"割裂問題。支持AR試衣間虛擬試穿后直接下單，轉化路徑縮短60%。對服裝品牌線下AI試衣鏡的碎片化體驗，本系統(tǒng)實現(xiàn)全流程數(shù)字化管理。
• 社區(qū)化內(nèi)容生態(tài)：構建穿搭知識圖譜，將推薦結果與搭配原理可視化。用戶可查看"霧霾藍+霧霾藍=高級感"等AI分析報告，同時通過UGC內(nèi)容豐富靈感庫。相純數(shù)據(jù)驅動的推薦系統(tǒng)，這種知識賦能可提升用戶粘性35%。
• 動態(tài)數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化：實時接入氣象API+區(qū)域潮流數(shù)據(jù)庫，每小時更新推薦策略。例如成都茶館風、上海弄堂風等城市專屬搭配自動生成。對比每日固定推送的靜態(tài)方案，動態(tài)響應能力使推薦準確率提升至89%這些創(chuàng)新點形成差異化競爭力：多維建模覆蓋場景更廣、情緒識別技術更主動、購買閉環(huán)更高效，建議優(yōu)先開發(fā)移動端AR試衣功和地域潮流榜，快速建立市場壁壘。

C（Compete，競爭）

與我們相似的競品有淘寶（AI試衣間），抖音，穿衣搭配軟件、穿搭盒子app等，他們沒有整合心情、天氣、地區(qū)等因素，這是本產(chǎn)品的一個創(chuàng)新點，現(xiàn)有的應用大多集中在個性化推薦、虛擬試衣、社區(qū)互動，但可能沒有同時結合這三個維度，比如淘寶的AI試衣間更偏向商業(yè)導向，抖音是內(nèi)容驅動，獨立應用如穿搭助手雖然專業(yè)但缺乏社區(qū)。用戶的產(chǎn)品如果能將多因素結合，可能形成差異化優(yōu)勢。我們要通過多維場景融合、情緒驅動、閉環(huán)購物這三大核心維度具備的優(yōu)勢，以可精準匹配用戶情緒與場景需求的優(yōu)點來解決現(xiàn)有競品多聚焦單一維度（如天氣/體型）。

• 淘寶AI試衣間：以商業(yè)導購工具為定位，商家銷量導向為推薦邏輯，無互動形式，通過跳轉至淘寶平臺以強大的圖像識別技術進行試衣，其為購物剛需。
• Pinterest Lens：以視覺搜索工具為定位，相似款搜索為推薦邏輯，以用戶提供圖片的互動形式為基礎，無購買鏈路，通過海量時尚數(shù)據(jù)供用戶選擇，用于特定用戶需求。

• 每美搭：以多維場景融合的情緒化穿搭為定位，以心情+天氣+地區(qū)三維建模為推薦邏輯，由社區(qū)互動+AI深度對話的互動形式，通過AI識別用戶當前的狀況再由AR試衣后由用戶選擇是否下單，本產(chǎn)品通過情緒識別+AR試衣+動態(tài)響應為用戶提供方便快捷又不失時尚與舒適的穿搭體驗，本產(chǎn)品以多維需求+閉環(huán)體驗為用戶提供。

D（Delivery，推廣）

? 線上推廣：

1.社交媒體營銷:

平臺合作: 與時尚博主、穿搭達人合作，分享使用體驗，展示APP的智能推薦功能，并引導粉絲下載。

2.短視頻平臺推廣宣傳:

制作創(chuàng)意短視頻，展示APP如何根據(jù)天氣、溫度自動推薦穿搭，并突出其便捷性和實用性。（例如在抖音，快手）

3.話題營銷:

發(fā)起#每美搭讓我們每一天都美美噠挑戰(zhàn)#等話題，鼓勵用戶分享使用APP的穿搭照片，提高用戶參與度和APP曝光率。

4.精準廣告投放:

信息流廣告: 在抖音、小紅書、微博等平臺投放信息流廣告，精準觸達目標用戶。

5.搜索引擎廣告:

在百度、360等搜索引擎投放關鍵詞廣告，吸引有穿搭需求的用戶。

6.應用商店優(yōu)化 (ASO):

優(yōu)化APP名稱、關鍵詞、描述等信息，提高APP在應用商店的搜索排名。鼓勵用戶下載并給予好評，提升APP的評分和排名。

? 線下推廣：

1.與服裝品牌合作:

與線下服裝品牌合作，在門店展示APP，并提供下載優(yōu)惠券，吸引用戶下載使用。

2.舉辦線下活動:

舉辦穿搭沙龍、時尚講座等活動，邀請用戶參與體驗APP，并現(xiàn)場提供穿搭建議。

1.3 個人貢獻評分準則

• 項目進度：根據(jù)按時完成各自負責的任務，不拖延項目整體進度。積極參與項目討論，提出建設性意見。
• 代碼質量：代碼規(guī)范、可讀性強、注釋清晰。代碼結構合理，易于維護和擴展。
• 功能實現(xiàn)：功能實現(xiàn)完整，符合需求文檔要求。代碼邏輯清晰，bug率低。
• 溝通協(xié)作：積極主動與團隊成員溝通，及時解決問題。樂于分享經(jīng)驗，幫助其他成員解決問題。
• 創(chuàng)新能力：在各自負責的領域提出創(chuàng)新想法，并積極實踐。為產(chǎn)品帶來新的功能和體驗。

1.4 評估貢獻比例