Алгоритм, который поможет женщинам выбрать идеальное платье, запускает российский бренд одежды Rafinad. Система Rafinad Stylist, работающая на основе Machine Learning, анализирует фото клиентки в соцсетях и выдает варианты нарядов, которые будут максимально соответствовать ее предпочтениям. Точность алгоритма уже достигла 70%: Rafinad Stylist повысил среднее количество продаж с 1,4 до 3,2 на одну клиентку, при этом сократив время выбора с 18 до 6 минут.
Среди тех, кто работает над решением этой проблемы – российский дизайнер, управляющий партнер бренда Rafinad Яна Строкова. Психолог по образованию, Яна проанализировала, как женщины покупают одежду, и разработала методику оценки клиента для продавцов. Собрав данные 16 тысяч покупателей, она учла ряд факторов – таких как любимая цветовая гамма, активность в соцсетях, возраст, локация, предыдущие покупки. Методика позволила сократить время выбора в три раза – с 18 минут до 6. Число покупок на одну клиентку выросло с 1,4 до 3,2.
Успешно протестировав метод, Яна решила его автоматизировать. Алгоритм позволил изучить предпочтения клиенток в соцсетях, учесть совершенные покупки и заинтересовавшие товары. В результате система Rafinad Stylist отбирает для покупательницы позиции, которые соответствуют ее желаниям, стилю и вкусу.
"Rafinad Stylist анализирует 20-30 ваших фотографий, скажем, из Инстаграма, определяет на них основную персону, основную эмоцию и основную цветовую гамму, — объясняет Яна Строкова. – Затем алгоритм анализирует количество подписчиков, пользователей, на которых вы подписаны. Система оценивает эмоциональное значение комментариев и присутствующие в кадре бренды".
Собрав данные, Rafinad Stylist создает "маску пользователя", сравнивает ее с другими масками (их сегодня уже более 2300), находит максимально совпадающие варианты и изучает, что эти пользователи лайкали и покупали на сайте компании. На основе этого система выдает товары, которые подойдут выбранной покупательнице.
Выдача стилиста включает около 10 позиций, которые оценивает клиентка. На основе этого алгоритм принимает окончательное решение о товаре, который подойдет ей лучше всего – с учетом ее размера и возраста, ее любимой цветовой гаммы, любимых брендов и образов.
Rafinad Stylist разработан по принципам Machine Learning, то есть представляет собой самообучающуюся систему. К моменту выхода в бета-тестирование точность попадания алгоритма в цель составила 70,8%. В дальнейшем эта цифра будет расти: маска пользователя будет строиться по все более сложной схеме. К примеру, Rafinad Stylist сможет учесть тренды, на которые ориентируется женщина, образы и стиль тех знаменитостей, мнению которых она доверяет.
Виртуальный стилист начнет работать на сайте и в бутиках компании. Здесь будут установлены планшеты iPad с системой Rafinad Stylist, позволяющие посетительнице авторизоваться через соцсеть и получить индивидуальный подбор моделей.
Внедрение таких систем полностью изменит фэшн-рынок, адаптировав к потребностям покупателя предложения интернет-магазинов, бутиков или стрит-ритейла. "Подобные алгоритмы будут увеличивать средний чек и уменьшать количество нерациональных покупок среди целевой аудитории, – уверена Яна Строкова. – При этом потребитель не будет тратить деньги ненужные ему товары". Для брендов это будет означать гарантированные продажи и удовлетворенных клиентов, которые будут возвращаться ради удовольствия выбора идеального платья.
Осенью компания запустит франшизу по всей России, подключиться к системе Rafinad Stylist смогут и другие бренды. Глобальная цель компании – помочь дизайнерам еще на этапе разработки новых моделей, заранее определив, будет ли пользоваться спросом тот или иной принт или фасон. Это уменьшит количество "неликвида" для брендов и позволит им работать в соответствии с запросами аудитории.
"Постепенно, шаг за шагом роботы проникают в нашу жизнь. Мы доверяем им все больше и больше, – говорит директор бизнес-инкубатора "Ингрия" Технопарка Санкт-Петербурга Полина Лукьянова. – Некоторые возможности, которыми раньше пользовались только состоятельные люди – такие, как личный ассистент, – теперь стали доступны любому".
