Віртуальний стиліст від бренду Rafinad змінить майбутнє фешн-індустрії

Хоча російський ринок e-commerce як і раніше росте, зробити вибір в інтернеті, покладаючись на власний смак, не так-то просто. Повернення товарів, придбаних онлайн, сьогодні становлять близько 40%. У сегменті одягу і взуття цей відсоток може бути ще більше: експерти називають цифри до 60-70%. І хоча в реальних торгових точках ця цифра рідко доходить до 9%, після їх відвідування багато жінок все одно залишаються незадоволені рішенням про покупку. Інакше звідки б узятися стільком сервісів перепродажу неподошедшую речей і спробам прилаштувати плаття, яке було надіто всього раз?

Навіть якщо залишити за бортом тему безглуздого споживання, перевірені і зважені підходи теж нерідко дають збій. Вивчення теорій жіночих типажів і цветотипов зовнішності, майстер-класи підбору капсульного гардероба і базових речей, навіть допомога професійного стиліста часто приносять розчарування. Ми як і раніше купуємо те, що нам не підходить - і повертаємося до пошуків себе.

Серед тих, хто працює над вирішенням цієї проблеми - російський дизайнер, керуючий партнер бренду Rafinad Яна Строкова. Кожна колекція Яни народжується як частина нескінченного подорожі. Вже 7 років вона подорожує по світу в пошуках кращих постачальників тканин, фурнітури та обладнання. Після першої поїздки вона відкрила невелике ательє, яке за 4 роки перетворилося в професійну фабрику і майстерню дизайнера. Бренд Rafinad представлений бутиками в Москві, Самарі і Санкт-Петербурзі, а замовлення в онлайн-магазин надходять з Європи, Америки і навіть Австралії.

Психолог за освітою, Яна проаналізувала, як жінки купують одяг, і розробила методику оцінки клієнта для продавців. Зібравши дані 16 тисяч покупців, вона врахувала ряд факторів - таких як улюблена колірна гамма, активність в соціальних мережах, вік, локація, попередні покупки. Методика дозволила скоротити час вибору в три рази - з 18 хвилин до 6. При цьому число покупок з розрахунку на одну клієнтку зросла більш ніж удвічі: з 1,4 до 3,2.

Успішно протестувавши метод, Яна вирішила його автоматизувати. Алгоритм, розроблений на базі методики, дозволив також вивчити переваги клієнток в соцмережах, врахувати скоєні покупки і зацікавили товари. В результаті система Rafinad Stylist відбирає для покупниці ті товари, які повністю відповідають її бажанням, стилю і смаку.

«Система Rafinad Stylist аналізує 20-30 ваших фотографій, скажімо, з Інстаграма, визначає на них основну персону, основну емоцію і основну колірну гамму одягу, - пояснює Яна Строкова. - Потім алгоритм визначає ваш індекс популярності, аналізуючи кількість ваших передплатників, кількість користувачів, на яких ви підписані, кількість лайків, кількість коментарів. Далі система вивчає тексти в коментарях, точно так же, як і з фото, оцінюючи їх середнє емоційне значення - позитивне, негативне, нейтральне, - а також присутні в кадрі бренди ».

Зібравши дані, Rafinad Stylist створює «маску користувача», порівнює її з іншими масками (їх сьогодні вже понад 2300), знаходить максимально збігаються варіанти і вивчає, що ці користувачі лайкали і купували на сайті компанії. На основі цього система видає товари, які підійдуть обраної покупниці.

Видача стиліста включає близько 10 позицій, які клієнтка оцінює за принципом лайків або дізлайков. На основі цього алгоритм приймає остаточне рішення про товар, який підійде їй найкраще - з урахуванням її розміру і віку, її улюбленої колірної гами, улюблених брендів і образів.

Rafinad Stylist розроблений за принципами Machine Learning, тобто представляє собою самообучающуюся систему. До моменту виходу в бета-тестування точність попадання алгоритму в ціль склала 70,8%. Надалі ця цифра буде рости: маска користувача буде будуватися по все більш складною схемою.

«Щоб досягти точності відсотків 85-86, потрібно ускладнити алгоритм, - каже Яна. - Один з варіантів вирішення в цьому напрямку - популярні Інстаграм-акаунти, на яких підписаний цей чоловік. Їх аналіз дозволить привласнювати масці користувача додаткові індекси, удосконалюючи видачу ». Так Rafinad Stylist зможе врахувати тренди, на які орієнтується жінка, образи і стиль тих знаменитостей, думку яких вона довіряє.

Віртуальний стиліст почне працювати на сайті і в бутиках компанії. Тут будуть встановлені планшети iPad з системою Rafinad Stylist, що дозволяють відвідувачці авторизуватися через соцмережу та отримати індивідуальний підбір моделей, - з урахуванням товарів її розміру, доступних в цьому магазині.

Впровадження таких систем повністю змінить фешн-ринок, адаптувавши до потреб покупця пропозиції як інтернет-магазинів, так і «моллових» бутиків або стріт-рітейлу. «Подібні алгоритми будуть збільшувати середній чек і зменшувати кількість нераціональних покупок серед цільової аудиторії, - впевнена Яна Строкова. - При цьому збільшення чека буде відбуватися не в мінус споживачеві, а за рахунок того, що останній не буде витрачати гроші на явно непотрібні йому товари ». Для брендів це означатиме гарантовані продажу і задоволених клієнтів, які будуть повертатися заради задоволення вибору ідеального сукні.

Восени компанія запустить франшизу по всій Росії, підключитися до системи Rafinad Stylist зможуть і інші бренди. Глобальна ж мета компанії - допомогти дизайнерам ще на етапі розробки нових моделей, заздалегідь визначивши за допомогою даного алгоритму, чи буде користуватися попитом той чи інший принт або фасон і чи доцільно запускати конкретний виріб в виробництво. Таким чином, це не тільки зменшить кількість «неліквіду» для брендів, але і дозволить їм працювати відповідно до запитів аудиторії, пропонуючи саме те, що буде затребуване на ринку.

Хоча майбутнє дуже невизначено, багато експертів небезпідставно вважають, що провідним в ньому буде штучний інтелект. Якщо так, сьогодення - за технологіями Machine Learning і Deep Learning. Скористатися перевагами подібних систем ми можемо вже зараз.

«Поступово, крок за кроком роботи проникають в наше життя. Ми довіряємо їм все більше і більше, - каже директор бізнес-інкубатора «Інграм» Технопарку Санкт-Петербурга Поліна Лук'янова. - Роботи відправляють нас в подорожі, страхують наше життя, розпоряджаються нашими грошима, допомагають заощадити або заробити, наймають нас на роботу, радять нам що купити, куди піти, де і чому вчитися, і ми охоче дотримуємося їх рекомендацій. Деякі можливості, якими раніше могли користуватися лише заможні люди - такі, як особистий асистент, - тепер стали доступні будь-якому ».

Сьогодні в бізнес-інкубаторі «Інграм», яким керує Поліна Лук'янова, є робот-рекрутер, робот-інвестор, робот - асистент лікаря. Незабаром в їх числа увійде і робот-стиліст. «Нові технології (AR / VR, Machine Learning) в якій би галузі вони не з'являлися, змінюють ринки, - впевнена Лук'янова. - Великі зміни чекають і фешн-індустрію. Пропоноване рафінад рішення лежить у сфері оптимізації клієнтського досвіду і, як показує практика, такі рішення завжди затребувані ».