菲利普·K·迪克科幻惊悚片《少数派报告》已经成为广告商和零售商的试金石；汤姆·克鲁斯扮演的角色约翰·安德顿在一个场景中被点名，在他做了一些粗略的眼部置换手术后，又被另一个场景点名。虽然大多数观察家谴责这一场景令人毛骨悚然，但尖端技术和零售业的结合无疑正在改变购物体验——通常是为了更好。虽然共享个人数据的丑闻最近肯定成为头条新闻，但科技仍然有很多方式可以为购物体验增添乐趣。我们采访了四个不同的品牌，他们是使用科技让您的购物体验更愉快，更个性化，甚至更有效。
结标准
走进任何一家定制服装店结标准你会得到一个合适的定制购物体验。散布在整个空间的高清电视将显示静态和动态图像的混合:所有关键为您的购物需要的一天。正在找一件很棒的运动外套?展览将展示该品牌本季推荐的产品，从穿着这些衣服的模特到静物画;完成配对建议和织物样本特写。已经一个客户?他们甚至包括你现有的结标准衣柜的项目，将与新的建议。
联合创始人马特·穆勒（Matt Mueller）将其描述为“就像走进自己的画廊。当我们的造型师从客户那里得到反馈时，他们能够深入了解他喜欢什么或不喜欢什么，所以当他们坐下来进行实际咨询时，这几乎是事后的想法。”
该系统便于顾问使用。米勒甚至在演示中使用了Siri命令，但这似乎打断了设计师和客户之间的对话。一旦设计师和客户准备好坐下来做最后的决定，演示就会和他们一起进入一个私人的环境，在那里，经过筛选的图像会被显示，以补充色板和按钮的选择等。
穆勒补充道:“我们甚至还可以加入客户的定制照片，当客户为特殊活动占用我们的空间时(比如为婚礼试穿衣服)，我们就会这么做。”我们会有几个燕尾服展区，然后利用展区展示穿燕尾服和造型的其他方式。”
离开后，乐趣还没有结束。“我们为我们的衣服提供了一本使用手册：如何穿它，如何将它与衣柜中现有的物品搭配。所有信息都可以在一个微型网站上获得，该网站是根据我们在商店中使用的图像创建的。只需拍下我们衣服中包含的二维码的照片，作为建议选项……当然，我们也会制作一个二维码。”这首曲子有一些新东西的建议，所以你以后会想回到工作室。”
牛仔布法
与澳大利亚公司合作，为您的牛仔衣橱带来定制体验牛仔布法．在该品牌的网站上，顾客首先从一般款式中进行选择，有瘦型、直型或修身型，有水洗型、复古型、靛蓝色或黑色。在下一步，购物者回答一些关键问题，如身高、体重和标准尺寸;然后测量他们的小腿、大腿、臀部等。不用担心，朋友:该网站为每一步都提供了易于跟踪的图片和视频。MOD的算法然后预测最适合你的身体。(我们走过了整个过程，非常简单。我们建议使用公制卷尺来方便生活。如果有另外一双眼睛帮助读取测量值，也不会有什么坏处。)现在我们已经完成了科学部分，接下来是选择短边、卷边、剪边或普通边的时候了。 You can even add distressed details, lettering, or select from Method’s graphics and patches.
好消息是，通过不保留任何库存和按订单生产每双鞋，这对可持续发展有很大的贡献。没有一条牛仔裤被运往全球各地，最后被堆放在销售箱里。坏消息是，这条牛仔裤的价格确实有点高——每条超过200美元，加上运费等——你将不得不等待大约一个月的时间才能收到它。但最终，你会拥有一条“完美”的牛仔裤。牛仔夹克、连帽衫、运动衫和t恤也可以采用同样的处理方法，所以要想在社交媒体上分享单身派对礼物，请记住这些方法。当然，就像定制西装一样，这款牛仔裤也非常适合那些很难穿的运动型男士或有体重问题的人(该品牌可以处理从4英尺多到7英尺高的男士，腰围在26到60英寸之间)
T-Bo
一般来说，一个男人的内衣抽屉里的东西是在他和，嗯，看到他穿内衣的人之间的，当然，不包括更衣室里的其他人。直到现在，你不会认为整个社区都需要或想要参与进来。
T-Bo通过邀请全球各地的男性参与内衣设计，将众包的概念推向了另一个维度，或者用该品牌的话说，成为“共同创造的见解代理人”。该品牌于2017年由Roy Bernheim和Allan Perrottet在瑞士创立。这对夫妇致力于创造一个可持续的系列，但不妥协的舒适性，风格，或功能。该品牌目前的合作创造者网络包括(最近一次统计)超过12.6万名成员。代理人员提供从颜色到适合度的所有信息，然后公司利用这些信息创建原型网络进行测试。在收集了测试者的反馈后，我们会对设计进行调整，这样最终产品就可以面向大众。
目前这项大规模合作的成果包括必备的内衣款式、Ballsy和Comfy AF，每种款式都以拳击短裤和短上衣的形式提供。当然，还有一件内衣是你内衣抽屉的必备品。我们也喜欢该品牌的颜色选择，包括冲浪蓝和海盗黑条纹等颜色。
不过，这一概念超出了默克公司的范围，包括对营销内容、活动甚至公司慈善捐款目的地的投入。
Atolla
那么，到底需要多少MIT毕业生才能解决你的护肤问题呢?显然只有两个人，只要这两个人是梅根·莫平和希德·萨尔维。两人都有自己的皮肤问题。“当我刚搬到波士顿的时候，我的湿疹很严重，”Salvi说。“我去了药店，买了每一款保湿霜，试了每一款。”不过，在他进入麻省理工学院之前，他一直在零售和数据科学领域工作。“梅根的背景是设计，所以我们最终不是把它当作一个护肤问题，而是一个数据科学问题。”
萨尔维指出，对于客户来说，没有什么好方法可以真正了解他们的皮肤。油腻的？干的和什么相比？
萨尔维说:“只有了解了自己的皮肤，你才能选择合适的产品。”“有很多不好的信息，有很多说法被抛出。我们的目标是建立可衡量的护肤品，我们可以从人们使用的产品中学习。”
最终，这两人与皮肤科专家拉内拉·赫希博士联手创建了Atolla．该系统使用两人的机器学习算法和精确的皮肤数据来创建个性化和适应性强的血清。这是一种基于订阅的模型，Atolla会给每位客户发送一个带有测试条的工具包，让他们在家里(或任何地方)闲暇时分析自己的皮肤。(还记得高中化学课上的那些纸条吗?它们就像那样……只是更好。)然后，你可以用该品牌的应用程序扫描贴片，获得定制配方。
当然，作为一名优秀的初级数据科学家，随着皮肤的改善，你将继续测试你的皮肤；通过应用程序发送更新的数据，以持续重新聚焦治疗。随着季节的变化、环境的变化、荷尔蒙或压力的发展，你的皮肤会发生变化，系统会随着你的变化进行调整，以获得最佳治疗。
当你在等待亚马逊整理无人机送货服务时，享受一些好的老式零售技术……但不要去看那些令人毛骨悚然的科幻幕后植入物。
