提起个性定制大家并不感到陌生，生产模块化时代的来临，使许多企业在工业化时代找到了规模与个性之间的平衡点。如此前的戴尔，就是通过个性定制PC逆袭IBM、惠普。谷歌、摩托罗拉力推的模块化定制手机，也一直是业内关注的焦点。

该类 由B端提供模块化选项，由用户为主导的个性定制化模式，皆可归为个性1.0时代。 例如2011年9月，海尔曾在网上发起用户定制的电视活动。允许顾客在电视机生产以前选择尺寸、边框、清晰度、能耗、颜色、接口等属性，再由厂商组织生产并送货到顾客家中。

随着互联网普及的深入，以及数据算法的迭代更新，个性定制进入2.0时代。所谓的2.0时代，是掌握大数据的科技巨头通过主导或合作的形式，根据大数据分析的结果，针对特定时间、特定人群、特定区域，生产更符合该消费人群需求的个性定制化产品。

这一个模式里，消费者无需费力思考自己需要什么，由生产方根据大数据分析和算法得来的结果，针对用户群不同的标签生产定制化产品。2014年阿里包下了美的、九阳、苏泊尔等十个品牌的12条生产线，专为天猫特供小家电。阿里就是通过所掌握的数据以及分析成果，去指导这些生产线的研发、设计、生产、定价。

无论是第一种用户主导模式的个性化定制，还是第二种大数据指导的批量生产模式，距离真正的千人千面显然还是有所差距。

首先，个性1.0的缺陷是用户作为非专业人士，自我主导的选择或并不是想要的结果，比如海尔定制电视案例中，像我这样对尺寸、清晰度、能耗、接口这些元素认知几乎是白痴的人，个性制定就无从谈起。另以服装为例，如果让用户自己选择模块搭配，对大部分人来说都是强人所难。

其次，个性2.0解决了用户选择恐惧症，但问题在于，虽然这种定制是建立在大数据分析和算法之上，但仍未跳出批量生产的圈子。

Ivyrevel与谷歌合作将以上两者的优势结合在一起，通过大数据分析和算法，为个人提供个性定制。其实，此前Ivyrevel曾尝试过使用算法和数据分析做个人定制，但受限于自身技术短板一直未能实现。有了Google的加入，这一切变得非常简单。

Data Dress仅需记录用户一个星期的行踪，它通过Google内置的Awareness API监测用户的日常活动、生活方式和手机位置信息，判断用户正在进行什么样的活动，同时也收集当地的天气信息等。通过对这些数据分析，App为用户设计出专属于你的裙子。用户还可以随意调整裙子的颜色、材质、装饰和轮廓。

个性3.0的出现，得益于安卓手机的普及，智能手机不像PC只记录用户上网的记录，还包括时间、位置(经纬度)、地点、活动、beacons信标、耳机(插入/拔出)和天气等数据。相比二维的上网记录，这些数据会为用户做一个更加立体的个性标签，未来随着更多不同类型的智能硬件的普及，个人数据的丰富将有利个性3.0的进一步普及。