Во время пандемии на рынке fashion-товаров офлайновые магазины были закрыты, и это стало для продавцов стимулом переключить свое внимание на развитие онлайн-каналов продаж. Ситуация показала, что недостаточно сделать собственный интернет-магазин, наладить доставку и заключить договоры с маркетплейсами – для коммуникации с целевой аудиторией fashion-ритейлу нужны современные дополнительные сервисы.
Одежда, обувь и аксессуары не являются товарами первой необходимости, поэтому покупательскую активность в этом сегменте необходимо постоянно поддерживать и стимулировать. Так, одним из инструментов коммуникации с потребителями и увеличения их интереса являются приложения, в основе которых функция искусственного интеллекта. Они помогают пользователям найти интересующие их модели и определиться с выбором.
Рассмотрим некоторые зарубежные решения, с которых на Западе началась тенденция применения искусственного интеллекта в fashion-ритейле.
Screenshop
В 2017 году Молли Харвитц пришла идея создать приложение, которое позволило бы оперативно найти понравившуюся вещь в интернет-магазинах. Консультантом при разработке выступила Ким Кардашьян. Принцип работы приложения идентичен одному из самых популярных сервисов по поиску музыки Shazam. Потребителю достаточно загрузить в приложение фотографию понравившейся вещи, а приложение быстро найдет его аналоги и похожие варианты, с указанием ссылок на интернет-магазины.
Плюсы: можно отметить простоту приложения, лаконичный дизайн и возможность получить примеры товаров из разных ценовых категорий. Ассортимент довольно широк и включает одежду, обувь и аксессуары. Screenshop предлагает как женские, так и мужские товары.
Минусы: приложение не гарантирует подбор абсолютно идентичной вещи. Скачать его можно только в AppStore. На сегодняшний день у приложения довольно низкий рейтинг.
Style Match
Уже в 2018 году Google разработал и запустил аналогичное приложение – Style Match для Google Lens. Интернациональный гигант сделал значительный шаг вперед – приложение точно идентифицирует понравившуюся потенциальному покупателю вещь и дает информацию о том, где ее можно купить. Интернет-магазин Asos официально внедрил приложение для поиска товаров среди своего ассортимента, в том числе и в России.
Плюсы: простота использования – достаточно навести камеру на заинтересовавшую вещь, после чего приложение самое ее идентифицирует и найдет в онлайн-магазинах, предложив различные варианты для совершения покупки. А также предложит аналоги. Кроме того, в приложение можно даже загрузить скриншот из «Инстаграма», это тоже удобно.
Минусы: Style Match доступно пользователям платформы Android, а смартфоны должны обладать встроенной камерой Google Lens.
StyleSnap
В 2019 году крупнейшая мировая платформа электронной коммерции Amazon запустила собственное приложение на основе искусственного интеллекта – StyleSnap. Точнее, это программный модуль, который встроен в мобильное приложение Amazon. Задачей StyleSnap является помочь пользователю найти максимально соответствующие загруженному изображению товары в ассортименте Amazon.
Плюсы: можно не только находить нужный товар, но и подбирать ассортимент для своих целей. StyleSnap доступно как для смартфонов на платформе Android, так и для пользователей iPhone.
Минусы: пока еще непонятно, станет ли приложение действительно работающим помощником для клиентов Amazon, В 2017 году на платформе уже была попытка запустить Echo Look – камеру на основе искусственного интеллекта. Проект провалился, поскольку программа постоянно допускала ошибки и не распознавала большое количество товаров.
Российские приложения
Примечательно, что в России аналогичные решения возникли раньше зарубежных. Сейчас уже мало кто помнит, но еще в 2014 году калининградский предприниматель и основатель сервиса по доставке желаний GetMagik Дмитрий Масленников разработал экспериментальное приложение Wonto. Проект не получил развития, так как на тот момент для полноценного обучения и функционирования нейронной сети просто не хватило данных.
В 2016 году «Яндекс.Маркет» разработал и выпустил приложение «Снимите одежду» для iPhone. Подошли к проекту серьезно: для обучения нейронной сети было использовано более пяти миллионов иллюстраций. В результате приложение получило возможность различать более 150 видов одежды и 250 атрибутов (например, цвет, фасон, стиль) и подбирать похожие модели на площадке «Яндекс.Маркета». В данный момент приложение не функционирует.
В 2017 году интернет-магазин Lamoda внедрил алгоритм Wide Eyes, который также помогает клиентам ритейлера находить в его ассортименте аналогичные товары по фотографии. Сервис доступен как для владельцев смартфонов на базе Android, так и для пользователей iPhone. Главное отличие Wide Eyes – умение распознавать не просто одну вещь, а целый образ, состоящий из разных предметов гардероба. Эту же технологию запустил интернет-магазин KupiVIP.
На сегодняшний день компании продолжают поиск высокотехнологичных решений на базе искусственного интеллекта, которые помогут более точечно анализировать предпочтения потребителей, а также дадут возможность прогнозировать спрос. Совсем скоро нейронные сети станут стандартной практикой в сфере fashion-ритейла.
Редакция Merchandising.ru
