Что полезного модная розница может найти у российских IT-разработчиков? На самом деле все, что нужно покупателю на этапе выбора и примерки одежды. Читаем, гордимся, пользуемся.
Если нет времени читать.
А напрасно. Мы собрали российские сервисы, которые позволяют распознать одежду на фото, определить подходящий человеку размер, виртуально примерить и купить. Бинго. Для каждого этапа продажи одежды есть своя технология. Одно маленькое «но» — люди.
«ЯНДЕКС» SLOY — РАСПОЗНАВАНИЕ ОДЕЖДЫ
«Яндекс» разработал первое приложение с технологиями дополненной реальности для моды — его сервис Sloy распознает одежду на фото и позволяет примерять аксессуары. Прелесть в том, что одежда будет распознаваться не только на фото, но и в видеороликах. Интерфейс Sloy состоит из ленты рекомендованных видео, режима сканирования, ленты подписок, камеры и профиля пользователя. Когда пользователь открывает один из видеороликов в ленте, он видит дополнительную информацию о каждой вещи и другие похожие ролики, а также может присоединиться к обсуждению каждого элемента образа с видео. Приложение проходит бета-тестирование и публично будет представлено осенью 2019 года.
SARAFAN — РАСПОЗНАВАНИЕ ОДЕЖДЫ
В России уже есть похожая разработка — Sarafan.AI запустил сервис распознавания одежды по фото осенью 2018 года. Сервис объединяет fashiontech, adtech (рекламные технологии) и медиа. В запуск вложились Фонд Admitad Invest и совладельцы сервиса — венчурная компания The Untitled и Фонд Сергея Дашкова. Сумма инвестиций составила 1,3 млн долларов. Генеральный директор Sarafan Technology Inc. Андрей Корхов изначально интересовался компьютерным зрением, а распознавание одежды стало следствием его главного интереса. Сервис быстро стал международным и перевел офис в Нью-Йорк. Сейчас в Санкт-Петербурге осталась разработка продукта, а нью-йоркский офис занимается продажами и маркетингом, еще один офис компания собирается открыть в индийском Гургаоне.
Российская нейросеть проанализировала 18 млн фотографий
За рубежом Sarafan вызвал интерес за счет виджета, встраивающегося в любое изображение на сайте. Это позволило перевести технологию, которая раньше воспринималась исключительно как рекламный инструмент, в статус рекомендательного сервиса, полезного функционала сайта. В результате за два первых месяца работы в США Sarafan подключил 31 сайт. Сейчас их уже больше 100.
Все сервисы распознавания по фото решают одну потребность пользователя — наконец-то мне не надо объяснять, что хочу. Это чудесно. В долгосрочной перспективе мы лишаемся еще одной ниточки, которая требует от человека логически мыслить, подбирать слова и объяснять. Минус один к возможности находить общий язык с другим человеком.
SIZOLUTION — ОПРЕДЕЛЕНИЕ РАЗМЕРА
Но распознать одежду на фото мало, нужно, чтобы она сидела хорошо, а для этого необходим определитель размеров. Например, Sizolution. Виджет российского разработчика Sizolution работает на базе искусственного интеллекта и анализирует более 80 параметров тела человека. При просмотре вещей в интернет-магазине покупатель видит кнопку «подобрать размер». Кликает. Вводит рост и массу, выбирает тип фигуры или делает фото в полный рост. Виджет смотрит на всю эту красоту и выдает сводную информацию о параметрах фигуры человека, которые при необходимости можно скорректировать вручную. Искусственный интеллект сравнивает фигуру покупателя с размерами конкретной вещи и дает рекомендации по оптимальному размеру, описание посадки для вещи.
Sizolution в онлайне сканирует тело и в офлайне определяет размер одежды
У виджета хорошая память, поэтому при дальнейших поисках посетитель будет видеть подсказки с подходящими именно ему размерами. Размеры вещей определяются в офлайне. В шоуруме, на складе бренда устанавливается устройство-«рамка», куда входит рамка со светом, стол, сканер для штрих-кода и компьютер. Менеджеру или продавцу нужно аккуратно разложить вещь на столе и нажать одну кнопку. Одна секунда — и вещь отсканирована. Фотография товара отправляется на серверы сервиса, где алгоритм компьютерного зрения выделяет контуры вещи, а затем обученная на большом количестве вещей нейросеть находит точки, по которым проходят основные границы замера вещи (обхват груди, обхват бедер, длина руки и им подобные) и снимает мерки. Измеритель ставится в магазин бесплатно, сервис берет деньги только за отсканированные вещи и еще процент с тех вещей, которые купили и не вернули. Если магазин небольшой, то представители Sizolution могут приехать сами и за ночь отсканировать весь ассортимент.
За два года Sizolution отсканировал более 350 000 вещей разных брендов. С сервисом работали Aizel.ru, «Декатлон», Bask, KupiVIP. Сейчас сервис установлен на апробации в интернет-магазине Faberlic. «Нам как производителю и продавцу одежды важно, чтобы покупатель мог четко и безошибочно определить необходимый размер модели, который идеально сядет по фигуре, и при этом сократить количество возвратов, — поясняет директор по развитию бизнеса Faberlic Иван Булкин. —- Тестирование сервиса от Sizolution показало высокие результаты в точности соответствия рекомендаций сервиса с реальными мерками людей».
За два года Sizolution отсканировал более 350 000 вещей разных брендов, виджетом компании пользуются более 320 000 покупателей. По оценкам ритейлеров, сервис Sizolution помогает снизить число возвратов в среднем на 15–20%, а конверсию увеличивает на 5–10%.
TEXEL PORTAL — 3D-СКАНЕР ТЕЛА
У Texel есть умная примерочная — 3D-сканер, он за 30 секунд создает цифровую копию покупателя, на которую можно примерять вещи виртуально. Зона сканирования 120х120х220 см. Сканер использует сенсоры PrimeSense, благодаря которым у него нет проблем с распознаванием сложных форм одежды (юбки в складку или корсеты, буфы или защипы), блестящих и обычных материалов. Заявленное время подготовки модели для 3D-печати занимает около двух минут. Пропускная способность — 17–40 человек в час. Для удобства покупателей и создания привычки к сканированию Texel Portal может дополняться кабинкой-примерочной. Только в примерочной вместо коврика будет «центрифуга», на которую человек встает и крутится вокруг оси. Но пока непонятно, как окупить 1,5 млн рублей, которые стоит Texel Portal.
WILDBERRIES — ВИРТУАЛЬНЫЙ СТИЛИСТ И ПОКУПКА
Весной 2018 года интернет-магазин одежды Wildberries запустил сервис «Виртуальный стилист», который с помощью искусственного интеллекта улавливает желания и модные наклонности клиентов. В приложении Wildberries пользователи могут сфотографировать вещь на человеке, и технологии искусственного интеллекта найдут такую же или похожую вещь в магазине ритейлера. Сейчас Wildberries вместе с Imigize работает над виртуальной примерочной обуви.
К кому идти за деньгами
Если у вас есть своя fashiontech-разработка, то имейте в виду, что пристальнее всего за темой в России следят фонды The Untitled и Starta Capital. А в мире открыты Fashion Technology Accelerator, который работает в Милане, Сеуле и Кремниевой долине, акселераторы LVMH, New York Fashion Tech Lab и STATIONF.
ЧТО ЕЩЕ ИСКАТЬ У РОССИЙСКИХ РАЗРАБОТЧИКОВ?
Suit App рекомендует клиентам интернет-магазинов дополнить сделанную покупку другими вещами, подходящими по стилю, фактуре или цвету. То есть, по сути, Suit App оцифровал комплексность.
Imigize — сервис примерки обуви. В уже изготовленной обуви посетитель магазина измеряет внутренний объем. Полученные данные сопоставляются с трехмерной моделью ступни покупателя и на основе этого сервис выносит вердикт, подходит обувь покупателю или нет. Модель ступни делают с помощью лазерных сканеров или мобильного приложения. В России Imigize сейчас реализует совместный проект по обмерке обуви с онлайн-магазином Wildberries, а также магазином спортивной обуви RunLab.
Try.Fit — сервис виртуальной примерки обуви, в который 250 тыс. евро вложила компания 1С. Сервис создает 3D-модель как самой обуви, так и стопы, в итоге клиент подбирает подходящую пару.
А БАБА-ЯГА ПРОТИВ
Технологии есть, технологии облегчают бизнес-процессы, технологии удобны. Но люди хотят общаться друг с другом.
Люди хотят разговаривать с людьми
25% потребителей доверятся решению, принятому искусственным интеллектом (ИИ).
30% чувствуют себя комфортно при взаимодействии с искусственным интеллектом.
40% клиентов считают, что ИИ способен улучшить клиентский опыт.
53% потребителей не верят в непредвзятость решений, которые принимает ИИ.
70% при взаимодействии с ритейлом предпочитают общение с человеком, из них 69% будут с живым человеком честнее, чем с искусственным интеллектом или чат-ботом.
Источник: Pega.
Покупатели пока не доверяют искусственному интеллекту. Ключевое слово — «пока».
В 2008 году никто не верил, что одежду можно покупать по Интернету.
В 2010 году никто не верил, что обувь будут покупать в кредит.
В 2014 году никто не верил, что люди потеряют интерес к шопингу в торговых центрах.
В 2019 году никто не верит в сканирование тела, распознавание одежды, дополненную реальность и оплату после покупки. Фиксируем момент. Мы вернемся к нему в 2029 году. И тогда поговорим.
