賣鞋網站MODISTA

MODISTA的特色不在它賣的鞋，而是它賣鞋背後的「陳列架」，它有一個直覺式的「商品瀏覽」系統 ，創立MODISTA的是兩個柏克萊加大電機資訊學系的研究生Arlo Faria與AJ Shankar，用上了兩個技術，一個是判斷照片相似度的技術，另一個是機器學習(machine learning)的演算法，靠這兩招，可以聰明的整理出旗下所有的商品的各種細節，然後讓消費者可以一進MODISTA，它直接先給你48雙鞋 ，然後，按下去，它又給你另外48雙 和你剛剛點擊的類似的鞋，再點下去，它再給48雙 其它「更類似」的鞋。

這是什麼意思？意思就是，讓線上購物體驗更進一步的接近實體的購物體驗。實體的購物體驗，我們都是先到一個mall，女裝在二樓，男裝在三樓；找到一家不錯的店面，褲子全部吊在一個架上，上衣全部擺在一個台子上，皮帶也全部掛在同一個桿子上，外套也全都陳列在同一面牆附近……我到了那一區，慢慢的在這麼多外套中試穿、挑選，慢慢的、慢慢的，知道自己喜愛什麼，也愈來愈窄化最後挑中一個。

妙的是，假設MODISTA做得真的很好，那當你點到第五、六、七、八層以後，就會慢慢發現，好像在實體百貨公司也沒這麼方便！它將實體購物的體驗，又加入了線上才有的尊貴體驗──一個小小的滑鼠點擊，MODISTA潛在的可以不斷的調來48雙新的鞋 ，其他地方、甚至其他商店的類似的款式，讓你繼續的永無止境的挑選、挑選、挑選、挑選、挑選……。

而整個流程，都是在一個「視線所達」範圍所可以涵蓋的，MODESTA會偵測你的視窗大小，然後只給「一頁」，能放幾雙鞋就放幾雙，不會太少，也不會超過，從來不需要動到旁邊討厭的scroll bar。譬如我的視窗小，只能塞48雙鞋，視窗拉大一點，我看到96雙鞋毫無任何矯飾的出現在我面前 ，一覽無遺。MODISTA是一個選擇的網站，是消費者的簡化機！

MODISTA所暗示的是一個「瀏覽系統」的大變革。目前網路上的缺點就是，你的腦袋不能放鬆，網路是一個「找資料」的地方，買鞋，輕鬆一下，竟也像在找資料、做報告，點進去找，腦子要記得「來自哪裡」，等一下找不到再退回去，奇怪，我們平常逛百貨公司，從一樓逛到三樓、再逛到五樓，逛到七樓，也沒有說一定要回到五樓、三樓，才可以再回到一樓啊！就是這點，讓我們逛網站，舒服的是自己的身體，忙碌著自己的大腦；這不是一個「問題」，卻是阻礙我們花更多錢、更多時間在網路上遊遊逛逛的一個重點。若網路的「瀏覽習慣」可以做出像MODISTA之於買鞋的這種「大轉變」，那現在的網路商機可能會因此硬是擴大了五倍、十倍 。

在經濟不景氣的此時，MODISTA也沒想要怎樣，它直接把這些鞋子，透過Commission Junction 所提供的「夥伴計畫」，直接連到美國最大線上鞋店Zappos ，每買一雙，它就抽一點，先撐一下。接下來，他們將這玩意弄到其他商品，又會很有趣味。

有趣的是，想想，MODISTA的難度並沒這麼高，雖然我們沒有「比圖」的引擎，我們依然可以用「作弊」的方式，如果，每個商品旁邊都可以下了十個tag左右，用這些標籤來分類，就可以營造出類似MODISTA的效果。想想，現在最紅的購物網站是什麼類型的 ？利用tags，把它做成像MODISTA，我想，就算只是挖個牆角，或許也會是一個一個月上千萬台幣的「大牆角」！

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