袜子是我们穿搭中经常被忽视的地方，但其实它却是单品搭配的神器！

好的袜子不仅穿起来舒适自然，更能成为穿搭中的点睛；反之，袜子挑选不对，不仅穿起来咯脚、松垮不舒服，还往往让整体搭配变得拉垮，毫无亮点。

作为每年都要买一箩筐袜子的人，下面我要分享自己总结的挑选袜子的3个技巧，同时推荐14家好的袜子宝藏店铺给大家，都是我买过感觉质感和价格都比较在线类型：

一、挑选袜子要关注的3个重点

1.颜值

买袜子首先要考虑的就是颜值，包括颜色和形状两个方面：

（1）颜色搭配。首先，白色的袜子一直以来都是最为百搭不会犯错的选择，与你衣柜里绝大部分颜色的衣服都能搭配。

如果想再穿得个性一些，则可以选择彩色条杠的袜子，这些彩色在整体穿搭中能起到点缀作用。当然，也是对你的搭配造成一些挑战，比如，需要考虑呼应衣服、鞋子这些部分。

真正出彩的袜子其实是这种比较鲜艳的纯色款，这种较为吸引视觉注意的纯色袜子需要具备一定的搭配功力和胆量，需要综合考虑裤子和鞋子的色调。当然，这种翻车机率较高的色调如果运用得当，往往也是最能出效果的，搭配对了就能成为整个穿搭中的点睛。

（2）形状。除了颜色之外，形状也是影响整体颜值的关键。如果你想把袜子穿出堆叠感，那么袜子就不能选太薄的，薄袜子穿出来没有质感和造型感。

对比下，材质比较的厚袜子造型感也较强，穿上后视感效果也较好。

2.舒适

袜子的舒适度是挑选时的关键，实际挑选时注意两个细节：

（1）缝合筋。一些便宜袜子因为做工问题，比如在袜间缝合处做的不精细，在缝合处你就会摸到一根筋，这根筋会导致硌脚。

对比下，做工较好的袜子对于这样的缝合筋处理上就比较精致了，能看到也有这根筋，但是他经过处理后就比较舒适，不会出现袜子硌脚的问题。

（2）袜口。一些平价劣质的袜子袜口的松紧度把握不好，要么太松，穿不稳也没造型。要么太紧，勒得脚不舒服。

好的袜子袜口松紧会比较舒适，能保证既有弹性，但又能能有一定的堆叠感和廓形，穿一天也不会被勒出痕迹。

3.品质

为什么同样款式的袜子不同品牌、不同店铺之间价格差别如此大？原因就在于用料不同、品质不同。廉价的袜子都是机器流水线上的产品，面料和做工一般，买的时候便宜但穿上后颜值和舒适度都好不了。

而真正高品质的袜子面料和做都是较好的，那些手作袜子买的会比较贵，但却是用手工织机做的，相比于那些廉价袜子来说整体的织面、纹路和质感就好很多。

二、好的袜子店铺推荐14家

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AlmondRocks

很喜欢的一家原创袜子店铺，他家的袜子款式比较多样，关注的时间很久了，每次出新品我都会忍不住要买上几双。他家的袜子算是国内搭配系袜子里的标杆了，款式做得很好看，而且用料和做工都比较讲究，所以穿上后脚感特别好，属于很耐穿的类型，我买的几双洗几次都不会起球。而且这个店的价格也非常良心，基本上都价格在三四十左右。其中，拼色系的袜子做的是最为好看的，颜色拿捏很到位，还有那些五颜六色的款式，还有小礼盒可以选择，用来当当做伴手礼送人就很适合。

上森派系

这一家的袜子在我眼中就是贴心自然的小可爱了，图案和设计都非常少女，颜色也搭配得很好看，穿上就是元气少女有木有？最近新出的这种破破垮垮的袜子真的很喜欢，颜色选择比较多样，有饱和度很低的色调，也有鲜艳的颜色拼接，都是好看但不另类的存在。他家的袜子价格都在40~60之间，值得大家好好挑选的店，当你收货时还一定会被包装圈粉的。

LAURENCECHICOSOCKS

想买高品质袜子的朋友看过来！一个原创品牌，他家的袜子价位相比会有一点点高，但是其质感和设计感也绝对是很好的，当做礼品送朋友也是一个很不错的选择。风格以复古系列为主，喜欢这种复古风花纹的朋友们可以重点关注起来，特别是花纹款的我比较推荐，设计感很强，与不同的衣服搭配都很好看。

疯狂行走的袜子

算是网红袜子店铺了，喜欢有花纹元素但又想相对简单特别的波普风朋友必需码住的店！他家出的袜子性价比很高，风格也非常全，有很多插画设计的元素，加上用料和做工都有保证，整体就特别显质感。以前总穿基础款袜子不想太夸张的姐妹们也可以逛，反正我是一年四季都会回购他家的款，有那种纯色的袜子，颜色看起来就很复古，手感真蛮不错，穿上后也比较舒适好穿。这种低饱和度的纯色袜子就非常常适合日常来穿，怎么穿都不会心疼。

Oinkoink

非常有个性范的一家，一下子就吸引了猎奇的心。出的袜子也是奇奇怪怪双好好看看，比如这双拉链袜子就让我喜欢到不行。也有简单的纯色袜子，可以用来做为日常的搭配，价格在30~40这个期间。因为是定位于潮牌，所以他们家的衣服也蛮值得逛的，很有设计感，适合比较年轻一些的朋友们来凹造型，特别是想搭配得潮酷一些、喜欢奇奇怪怪的穿搭的朋友们。

Tabio

号称日本袜子界的爱马仕，单单看包装就是高端的存在。他家的袜子我买过三双，确实面料和工艺都真的很显高端，质感是你上手以后就能感觉到，棉质特别细腻，小细节什么做的也都挺到位。既然是日系品牌，袜子的风格就是日式小清新的路线，款式也比较多，螺纹中短袜甚至有一点亮闪的纱线袜都有。整体看他家的袜子还是属于比较基础的，袜口会稍微低一点，不太适合外穿。

STANCE

同样定位于高端袜子，价格基本上百元，对于袜子来说确实是比较贵的了，但是品质感真的很不错。因为价格问题我个人买的不多，但仅有的两双穿起来感觉真的超耐穿，看来一分钱一分货确实是真的。他们家主打运动功能性袜子，相信现在有很多玩滑板的年轻朋友，他们家的袜子就特别适合板仔们，穿滑板鞋再配他家这样的中筒袜，简直潮酷到爆照！他家还经常出一些好看的联名款，如果你有喜欢玩滑板的朋友就可以考虑送他一双，他肯定你会觉得你超贴心。

Happysocks

想要圣诞氛围的朋友们看一家了，来自瑞典品牌，出的袜子是很时髦又夸张的感觉。他们家IP联名非常多，之前的米奇系列我自己也老爱穿，颜色大多是属于比较鲜亮、比较跳跃的风格，也属于奇奇怪怪又可可爱爱的类型。他们家外资的手感其实是非常好的，摸它后感觉用的棉料质地非常柔软。最近选的圣诞系列是雪人款的，可以把氛围搞起来了。

onepinecone

收藏多所且回购过很多次的袜子店，怕冷的朋友们看过来。他家秋冬季的袜子性价比超级高，平均一双也就10来块钱，材质上有很多珊瑚绒款，就很适合居家的时候来穿，保暖效果一级棒。今年出的新款中设计上又有突破，有一些艺术涂鸦的元素我比较喜欢，是天马行空的感觉，搭配Legginge穿绝对是一绝，运动和健身的时候相当搭。

ZZKAIIIIII

算是我最近才接触到的品牌，当时抱着试试看的心态入手了一双，意外发现价格不贵但质感居然很不错，摸着是那种很舒服的毛巾面料。他家的袜子图案会比较简单一些，也有很多这种可爱的花里胡哨的款式，价位都在30左右，特别是秋冬款我比较喜欢，手感就感觉蛮值的，如果你也是像我这样的怕冷星人，他家这些暖和的袜子值得选，穿上后脚肯定是暖乎乎的。

Primeet

性价比较高的一家袜子店，最近也出了圣诞套盒，有原创的设计元素，但价格平均算下来也相当实惠，摸起来面料是属于偏厚实的。其实他家的袜子设计感和细节都拿捏得非常到位，像我这次我入手一双上面是珊瑚绒浮雕的，小图案特别立体，你能把这种厚袜子直接穿出时尚感，完全不会显露显土，氛围感和幸福感都直接飙升。

麻叶潮品

这个品牌大家肯定不会陌生，因为他家的袜子经常看到有主播们在推荐，性价比较高的袜子品牌，而且是图案和款式比较全面的那种定位。他家的袜子我日常也买的比较多，自己穿下来感受质感还是很不错的，是属于洗了好多次都不会轻易起球的那种。但相对应的价格就会有一点点小贵，当然，如果你想要质感好一点、颜色丰富的袜子，那么这家是值得逛一逛的。

TAGI

很多朋友都有买过的一家原创潮袜店，其实我也是看到一个博主种草后才知道的。他家的袜子一直都很有设计感，比较有个性但其实也很好搭配，感觉都是颜值很在线的类型。夏天的时候他家会经常出那种可以用来搭配凉鞋的袜子，用来拍照就很出片。价格都是在40多块钱，花小钱来双袜子就能瞬间提升你的穿搭品位，所以说这样的店是值得收藏起来慢慢逛的。

不起球袜子铺

最后这一家也要给大家强势安利一下，店铺名字就叫做“不起球袜子铺”，可见对自家袜子品质的自信。有很多小腿袜，秋冬季用来搭配靴子真的特别舒服。做工上比较用心了，稍微会还带一点点压力，所以穿上后就特别的显腿瘦，天气不是特别冷，或者不爱穿秋裤的朋友们就特别适合考虑这种款式，搭配小皮鞋、靴子和半裙都可以，氛围感能搞起来。

好了，这次推荐的14家高颜值与好品质兼具的袜子店铺有你爱的吗？

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在网络购物中，关联销售是网络购物提升销售的一个重要的方式。相比于传统的线下零售商，网络销售的“关联销售”方式更多，也更加强大。通常来说，主要有“诱惑”、“引导”、“理解”三种招数。下面就看看卢凯如何解析和试用这三大招数吧。

2012年出现了这么一个互联网专用词：“剁手族”，意指“网购花钱太多，立誓再网购就剁手的人”。先不提剁手是不是真的能够控制住网购习惯，只看网购可以让消费者上瘾，正说明网购充分满足了消费者的需求，消费者对于网购的黏性也非常高。网购让消费者欲罢不能，除了价格公道、购买方便、选择众多以外，我觉得网络平台上“关联销售”的天然优势，也是一个重要原因。

关联销售，简单说就是引导客户在购买商品时，一次性地购买多种。我自己前天在某网站购物时，本来只想购买一条长裤，最后的订单中却包括了一条长裤、一双袜子和一条内裤。这就是商家利用“关联销售”的方法，引导客户购物的结果。相对于传统零售渠道，网络销售平台在“关联销售”这一领域，可以玩的手段要多得多，也强大得多，这里主要讲3种常用招数，归纳为“诱惑”、“引导”、“理解”。

招数1：诱惑——捆绑优惠

捆绑优惠是指，当消费者按照一定的规则，购买两件及以上商品时才能享受到的优惠政策。

如上图所示为易迅的“随心配”模块，相机详情页中，显示一系列的捆绑优惠，只有在同时购买相机与其套装中设定的另外一件商品时，才能享受到价格折扣。类似的捆绑优惠在京东、天猫等处也可以见到。

捆绑优惠在线下渠道的使用也很常见，在超市中经常可以看到用黄色胶带捆绑在一起打折销售的商品组合。但是在网络平台上，捆绑优惠能够做得更好：

更直观：以上面易迅网的“随心配”为例，在一个不大的页面上，两件商品、折扣力度、最终价格都很明晰地展示了出来。而在线下渠道中，很难有这样普遍性而直观的方式，让客户了解到促销的具体内容。

更灵活：仍以“随心配”为例，可以看到对同一件商品，可以创建多种优惠套餐，消费者可以根据需要选择购买。这样的灵活度是线下很难达到的。

更快速：在网络平台中，可以很快速地创建出多个捆绑优惠套餐，消费者马上就能看到。例如：某厂家规定同时购买其生产的手机与蓝牙耳机就能够享受折扣。在网络平台上可以在半小时之内完成这一优惠的创建，而在线下，抛开系统设置不说，人员的培训、促销展示的制作也往往会耗时数天。

捆绑优惠这一招数，吸引消费者的是“优惠”，而将商品捆绑一起强行推销了出去。这一招可以归纳为：诱惑。

招数2：引导——相关搭配

搭配针对商品的自然属性，理解商品之间的相互关系，依据这一相互关系，引导消费者购买更多的商品。

由于搭配是基于商品之间的自然关系，消费者买单的几率会高很多。以京东商城的“推荐配件”模块为例，对于手机类产品，在这一模块中可以看到京东商城推荐的贴膜、保护套、电池、蓝牙耳机、充电器、数据线、移动电源、车载配件、耳机等其他种类商品。所推荐的其他商品，从商品类型上看，是与手机能够互相配合使用的。

相对于线下渠道，网络平台上搭配功能的主要优势在于：

更广泛：以上面京东商城的“推荐配件”模块为例，对一款手机，在这个模块中搭配出了10件其他的商品（如有必要还可以搭配更多），而这一模块可以应用于几乎所有商品上。而在线下渠道中，限于物理展示空间，不可能做到如此的广泛。

搭配这一招数，吸引消费者的是商品之间的自然关系，让消费者觉得搭配的商品也能用得着。这一招可以归纳为：引导。

引导和搭配这两招可以综合使用，效果更好。例如前面举例的易迅“随心配”模块，既有低价的诱惑，又有商品配件关系的引导，消费者自然更加满意。

引导和搭配这两招是网络平台从线下渠道继承并强化的。与线下所施展的招数相比，虽然威力更大，但其本质相同。而这第三招“推荐”则是线上平台所独有，线下渠道是学也学不来的。

招数3：理解——智能推荐

智能推荐是当前被炒得很热门的“大数据”的最常见应用形式之一，它对消费者在网络上的活动数据（包括浏览、购买、评价等）进行分析整理，判断消费者的行为特征，从而“智能”地为消费者推荐商品。

Amazon的智能推荐系统是为大家所熟知的，其首页上没有膏药般的促销信息，而是会根据每一位访问者的浏览记录、购买记录等为每一位消费者“个性化”生成推荐信息。而在商品详情页（itemdetailpage）中，也会根据商品的被购买记录计算出与其相关的商品。

On-lineFM站点也会使用智能推荐算法，向其听众推荐歌曲。例如豆瓣电台，用户对每一首歌都可以标记“喜欢”、“跳过”，而豆瓣电台在播放下一首歌时，会基于听众之前对每一首歌的操作，推荐听众最可能喜欢的歌曲。

智能推荐系统的算法是当前“大数据”方向的研究热点，粗略分其大类，有两种：

第一类：基于内容的推荐

这类算法是基于所分析数据的一系列不相关的特征数据或者类似性质，寻找较高属性相似度的数据。在计算时，需要对原始数据通过特征提取的方法获得对象内容特征数据，系统基于用户所操作对象的特征提取用户的兴趣。

最著名的基于内容的推荐系统由PandoraRadio所使用。PandoraRadio的工作人员会为每一首歌从各个方面打上标签（作曲、演唱、年代、曲风等，据称有上百个标签），并且用户的反馈也会对这些标签的权重有所影响。而PandoraRadio则会依据这些标签来为用户推荐歌曲。

目前，这种基于内容的推荐系统使用范围并不广，这一系统的主要障碍在于特征提取。以PandoraRadio为例，他们需要成立一个专门的团队，负责听每一首歌，并打上标签。这样的人力成本投入过高，且扩展性不够。

第二类：协同过滤

协同过滤推荐是当前使用较多的技术，其基本思想非常易于理解，我觉得可以总结为“物以类聚，人以群分”，简单来说就是类似的人喜欢类似的商品，而喜欢相似商品的人，往往也有着一些共同点。互联网上用户的一举一动，都可能被背后的计算机系统记录下来，用作协同过滤分析的数据。

以一个比较简单的例子来说明协同过滤的原理。下表为4个人对于6部电视剧的评价结果。可以看到，没有任何两个人的打分结果是一样的，也没有一部电视剧的得分结果是相同的。

但是，如果把某一位用户的评分当作一个多维向量的话，我们就可以得到4个向量，并看作用户的特征。

Ben=[5,5,3,0,5,5]

Tom=[5,0,4,0,4,4]

John=[0,3,0,5,4,5]

Fred=[5,4,3,3,5,5]

在六维空间里，这4个向量的夹角即代表了用户的相似度，夹角越小，相似度越高。在例子来源处详细介绍了利用矩阵的奇异值分解法计算向量相似度的方法，得到的结果如右上图所示，可见Ben与Fred对电视剧的口味最为相似。

协同评价推荐系统的最大优点在于，计算机不需要真正地“理解”其所推荐的内容，而且是依赖于大量人群的交互数据。在这个信息爆炸、计算机能力充足的时代，协同评价系统得到了非常广泛的应用。但协同评价同样有着一定的局限性：

依赖于大量的数据，当数据量较少（新品）时，推荐精度不够；

当前的推荐系统需要处理数以百万计的客户及商品，其计算量非常庞大，对于计算能力及算法的要求非常高；

相对于数以百万计的商品，大部分消费者的交互数据只会涉及其中不到1%的商品，也就意味着交互数据矩阵极为稀疏（99%以上为空），算法设计困难。

不管是哪种推荐系统，依靠的都是丰富的消费者应用数据，并据此作出满足消费者潜在隐性需求的推荐。可以说，相对于其他的关联销售方式，推荐系统能够从某种程度上“理解”消费者的需求，因而也会受到越来越多的重视。

来源：i天下网商 编选：中国电子商务研究中心