医美O2O公认难做，痛点遍地，却难以解决。但在火热的医美创业潮中，美黛拉似乎总能找到差异化的打法，尤其是借着深度学习在图像识别领域的突破之大势，推出类美图工具类产品Facewin，最终试图解决消费者和医美机构都极为关注的“效果”问题。Facewin上线仅一周就已有50万用户下载，相当于美黛拉医美社区半年积累的用户数。如今其在苹果AppStore排名已飙升至第19位，超过高德地图、天猫、滴滴出行等知名应用。今天不妨让我们一起来了解下这个创新案例。

　　医美仍是极具潜力的赛道

　　从宏观来看，医美行业出现了三大趋势，而美黛拉的Facewin在潜在逻辑上，已经和这些趋势暗暗契合。

　　1、医美消费群体呈年轻化和扩大化趋势。在求美者的年龄结构上，80%以上是20-45岁，近两年有年轻化趋势，20岁-25岁人群比例在不断扩大，90后对医美项目的接受度变高，消费力和消费意愿逐步增强。此外，男性用户群体数量也大幅上升，2015年占比近20%。

　　2、医美回归专业化，技术呈精细化、安全化发展趋势。从大环境来看，综合型医美在“退”，而专业型医美在“进”。因为医美服务极其个性化，它必将往精细化方向发展。同时，随着医疗技术的进步，医美服务也越来越成熟和安全，出现安全隐患的几率比较低。

　　3、医美生活化趋势明显，消费升级带来超千亿想象空间。在美韩、台湾等国家和地区，医学美容与生活美容已经渐趋融合，成为消费升级的一部分。例如在韩国，很多医疗美容机构也会设置专门的生活美容楼层。这让受众大幅增加，消费频次极大提高。相对于美韩等医美市场较成熟的国家，中国还有十倍以上的增长潜力。据统计，我国医美行业未来5年内收入增速有望维持在25%以上，预计2017年医疗美容市场规模可超千亿，行业前景广阔。

　　Facewin如何解决医美行业痛点

　　尽管在宏观上，三大趋势表明医美行业仍极具潜力，但回到其行业内部，还存在两大核心痛点，一是信息极度不对称，潜在消费者对医美的资讯与专业知识了解有限，对服务机构的品质、安全、价格等方面存在心理顾虑，导致了决策门槛较高。他们很多时候有兴趣但找不到有效服务机构，所以望而却步。而这也导致了医美机构的获客成本较高，一方面他们通过搜索引擎、美容院等渠道的流量成本就比较高，另一方面消费者存在心理顾虑，到店消费的转化率也不够高，atv，所以医美机构不得不将成本的大头砸在营销上，而忽视了服务体验与品质的提升；二是医美属于非标服务，最终效果的评价和判断，取决于不同人的审美观。所以行业缺乏衡量效果好坏的标准，一方面消费者在事前无法提前预知效果，而事后如果效果不符合预期，也很难返工和进行维权。

　　传统的医美应用重点解决第一个痛点，即通过打造高质量社区，切除医美信息不对称的“恶瘤”，再以电商连接交易，满足用户一站式闭环的医美消费需求。在推出Facewin之前，美黛拉也是围绕着这个痛点发力，通过强运营取得不俗的成绩。

　　美黛拉由原网易总编赵莹创立，初期从打造垂直社区切入，通过高质量内容和达人经济，仅8个多月就获取50万活跃用户。但只提供信息决策、不解决交易闭环，并无法保障用户的消费体验，因而美黛拉迅速从社区向医美O2O平台转型，试图甄别和筛选优质医美机构进行合作，为消费者提供优质的供给端。当医美O2O模式成形后，美黛拉又推出了美图工具类APP facewin，atv直播，尝试用工具反哺电商，借助人工智能的深度学习在图像领域的突破，解决医美行业的第二个核心痛点：“效果”问题。

　　那么Facewin是怎么实现的呢？

　　首先我们来看看核心技术团队，其主要成员均为军方的技术精英，曾为中国空军、总装备部服务，专攻机器学习和图像处理，在人脸/雷达/交通/气象等图像的识别、增强和融合上有丰富的处理经验。其次据美黛拉的技术负责人谈及facewin的人脸识别算法有3个核心优势：

　　1、最多特征点：能自动为用户脸部标出700多个特征点，脸部的颗粒度和精确性非常高；

　　2、最懂中国女性：利用美黛拉用户上传的100多万张自拍图片库，对识别结果进行校准，人脸五官捕捉准确率超过97%；