而在AR购物中，设备会先扫描用户的面部作为基准环境，然后直接在脸上叠加上妆效果，结果一目了然，十分简便;此外，效果比对就是更换叠加效果，不会在产品间切换，造成额外操作。极大的优化了流程的，对脑补依赖大大降低。

　　3)营销引导

　　这一场景其实应该算浏览商品的延伸，平台或商家通过预定好的营销活动，吸引用户主动或被动参与。用户获得优惠特权提升下单效率，平台和商家提升流量和知名度，提升转化效率，也提高了商品在用户心中建立心智模型的速度。

　　现有的各大电商平台与品牌商合作，通过AR扫描进入营销场景，而营销场景则通常以游戏化形式表现，希望借助游戏来提升用户参与度，提升订单转化率。

　　4)定制化

　　定制化应该算测试商品的一种延伸。通过提供定制化的服务，如添加个性化标签，提供定制产品，按需提供商品组合等，提高用户粘性，带动流量和转化率提升;缺点是制作成本高、一般不具有规模性，受众相对较小。

　　目前很少有平台或品牌提供纯定制化，大部分提供的都是方便组合的半定制化，但即使是半定制化的实施，也有较大难度。

　　一是因为千人千面成本很高，且会造成产出和要求偏差较大;

　　二是需要建立庞大的数字资源库;

　　三是现有展示技术还不能提供足够的用户体验。

　　但AR技术本身是对现实世界的信息增强，在定制化方面有更好的表现力，所以有可能实现半定制化。在此场景下，用户在浏览和测试商品时，通过提供的组件重新组合，完成半定制。虽然受限于当前供应链数据和业务的匮乏，暂时无法完全实现，但不排除以后的市场向好。

　　以上四个场景是对下单前AR应用场景的简述，当然还有很多其他场景，这里就不一一列举，欢迎各位一起讨论交流。

　　4. 用户画像

　　虽然AR类产品的用户群男性明显高于女性，但考虑到移动AR购物所涉及到的商品类型，这一比例结果并不适用。

　　整体的年龄层依然以26-35岁的年轻人居多，这个年龄段对新科技、新事物的好奇心明显处于高位，部分人积累了一定的社会资源和资产，和父辈相比，对生活的品质也有更高的追求，相当一部分已经划入新中产。

　　消费者行为按照消费态度可以分为六类：习惯型、理智型、经济型、冲动型、想象型和不定型，这部分人中主要分布在冲动型和经济型，但对于AR购物，不定型(尝鲜者)也占有相当的比例。

　　三、功能模块梳理

　　通过以上分析，我们对移动AR购物产品的现状有了一个大概的了解，下面将梳理具体的需求与功能模块。

　　1. 需求分析

部分主要的用户故事

　　作为用户：

　　1)直观浏览商品

　　作为用户，能通过直观的视觉反馈，以便于了解到商品当前状态。相较于图片和视频，商品通过AR技术进行展示时，必须让用户一眼看明白，包括大小尺寸、位置角度、颜色款式、光照一致，甚至遮挡效果等。其中的底层技术就是3D对准，保证信息增强时几何、时间、光照尽量一致。让虚拟对象较好的融入环境，减少延迟和视觉错误。

　　2)直接测试商品

　　作为用户，能直接与虚拟对象交互，并获得反馈，以便于快速形成购买决策。包括属性调整与效果对比：通过直接或间接(各种控件)的交互来修改商品形状、位置、款式等等属性，了解不同属性下的商品是否适合环境，这种交互要尽可能直观，尽可能简单易学;通过切换效果来判断孰优孰劣，购物本身是挑选的过程，所谓“货比三家”，这一需求在测试过程必不可少。

　　作为用户，希望能有部分定制化，包括组件定制或商品组合等，以便于获得个性化商品，或是简化选购流程。 用户对于商品定制的需求逐渐增加，可以考虑在成本可控的范围内，提供半定制化服务。

　　3 )社交需求

　　作为用户，希望能将效果分享给他人，获得反馈，以便于获得满足感、形成购买决策或引发新的购买行为。 用户需要与朋友或家人分享效果，获取建议和评价，有时还希望一起购买同一件商品，分享效果可以帮助形成新购买行为。

　　作为商家：

　　1)获取数据