Украинский стартап разработал программу, которая формирует образы из ассортимента одежды интернет-магазина

Светлана Сутырина с командой разработала сервис PickUp, который должен упростить онлайн-подбор одежды и увеличить продажи интернет-магазинов в сегменте fashion 

В августе 2017 года закончилась работа над проектом PickUp — программным инструментом, который в реальном времени делает подборки одежды из ассортимента онлайн-магазина. Создатель проекта Светлана Сутырина рассказала retailers.ua о работе сервиса.

PickUp — украинский сервис, стратегией которого является внедрение в мультибрендовую онлайн-площадку с большим ассортиментом товара, от 10 000 наименований. Это обусловливается тем, что онлайн-магазинам с ассортиментом от 500 до 1500 моделей нет смысла интегрировать программу, так как внутренний штат стилистов справится с таким количеством вещей. Если на сайте представлено более 10 000 моделей, стилисты физически не смогут составить такое количество подборок. Тогда и возникает необходимость в PickUp.

PickUp представляет собой обучаемый искусственный интеллект. Программа распознает товар по фото, анализирует его и присваивает ему определенную категорию, например «юбка», «платье», «туфли» и так далее. После чего программа может состыковать товары различных категорий вместе и сформировать «лук», то есть образ. Луки из вещей формируются по цвету, стилю, сезону. Алгоритм разработан так, чтобы конечный потребитель не увидел в одной подборке несовместимую одежду, например купальник и сапоги. Основательница сервиса верит, что сбор готовых луков позволит интернет-магазинам одежды увеличить продажи.

PickUp выдает результат за полторы секунды с включенными фильтрами. Сложная подборка, где задействованы все фильтры, составляется максимум 5 секунд.

Пользователь может фиксировать понравившуюся вещь в самом луке и продолжать смотреть подборки уже с присутствием конкретной вещи. Интеграция сервиса с брендом занимает до двух месяцев. Стандартный API сервиса адаптируется под запросы и требования клиента. Адаптация происходит в двух форматах — техническом и визуальном. Учитываются все требования клиента — от стилистики сервиса до местоположения фильтров. Цена внедрения такой системы в онлайн-магазин также зависит от требований клиента.

«Нас интересует не просто интеграция — мы хотим увеличить продажи нашего клиента. Поэтому мы будем предоставлять клиенту аналитические отчеты по интересующим его показателям. Это поможет объективно оценить результаты нашей работы», — рассказывает основательница сервиса.

Сервис обучен на базе женского ассортимента. Как отмечает Светлана Сутырина, обучить искусственный интеллект работе с мужским или детским гардеробом намного проще. Команда уже точно знает, сколько информации необходимо ввести, чтобы получить позитивный результат.

«Важным преимуществом нашего сервиса является возможность подбирать вещи разных сезонов. Как правило, вещи неактуального сезона находятся на последних страницах в каталоге онлайн-магазинов, до которых конечный потребитель не доберется, — рассказывает предприниматель. — С нами эта проблема решается, ведь есть соответствующий фильтр, который поможет подобрать образ вне зависимости от температуры за окном».

Также PickUp запоминает предпочтения конечного потребителя — что он раньше покупал, что откладывал. Это помогает программе точнее сформировать образ, который понравится покупателю, и является необходимым при ремаркетинге.

В ближайшие полтора месяца будут доработаны некоторые фильтры и возможности сервиса: фиксация модели, работа с размерами, анализ пожеланий конечного потребителя. Основательница сервиса ведет переговоры с несколькими зарубежными интернет-магазинам, но пока не разглашает, с какими именно.

Автор: Дарья Янченко