Украинский стартап 3DLook разрабатывает технологию определения размера одежды по двум фото

Вадим Роговский и Александр Арапов создали стартап 3DLook. Они увидели пустую нишу на рынке и разработали проект, который дает возможность получения объемов и размеров одежды по двум фотографиям. В идею основателей 3DLook поверил калифорнийский акселератор Boost.vc, и в общем итоге стартап привлек $500 000. Какие стадии уже прошел стартап и какие планы по развитию, рассказывает Александр Арапов.

---

 

— Как появилась идея проекта 3DLOOK? 

— В начале прошлого года у нас с Вадимом Роговским возникла идея создать виртуальную примерочную. Уже в мае мы начали делать первые попытки и запустили наше первое приложение. Потом оно трансформировалось из виртуальной примерочной в фановое приложение, где можно было создать свою 3D-модель и примерить на себя костюм кино- или супергероя. Но чем больше мы углублялись в детектирование тела человека на фотографии и работу с 3D-моделями, тем больше понимали, что на рынке нет подобных решений, и вместе с тем наши наработки можно использовать для других отраслей.

— Был ли у вас уже опыт реализации подобных проектов?

— Вадим Роговский — известный IT-бизнесмен, основатель и СЕО компании Clickky — одной из крупнейших мобильных рекламных платформ в Европе. У Вадима значительный опыт в бизнесе, привлечении инвестиций, построении компании. Я более 5 лет работал в сфере управления проектами, в том числе и в американском e-commerce (из Fortune TOP-500). Таким образом, мы объединили наш опыт. В дальнейшем к нам присоединились наши СТО Иван Макеев и СМО Сергей Гилюк.

— Кто ваш инвестор и какие инвестиции понадобились на запуск проекта?

— Изначально это были собственные инвестиции. Затем мы стали привлекать уже небольшие суммы, и на текущий момент, включая инвестиции основателей, в проект вложено около $500 000. В августе прошли отбор в калифорнийский акселератор Boost.vc. От них мы уже получили около $200 000 в обмен на 7% компании, из которых $50 000 наличными и $150 000 в виде различных услуг и сервисов. В дальнейшем Boost.vc может предоставить дополнительные инвестиции на следующем раунде. 

— Как вы считаете, кто станет вашими потребителями?

— Мы ориентированы на B2B-рынок. Наши основные клиенты — онлайн-ритейлеры, компании, которые шьют одежду на заказ (made-to-measure), и производители одежды.

— Как работает ваша технология для компаний?

— Для производителей одежды, e-commerce и made-to-measure компаний у нас есть решение под названием SAIA — API, которое можно легко интегрировать в мобильную версию сайта или мобильное приложение для предоставления конечным пользователям возможности получения объемов и размеров одежды по двум фотографиям. С момента запуска мы интегрировались более чем с 10 компаниями. Один из примеров интеграции — когда пользователь может с помощью нашей технологии создать 3D-манекен и примерить на него одежду.

— Какова точность измерений?

— Сейчас мы говорим о точности 95–98% по объемным параметрам. И с каждым релизом мы эту точность увеличиваем, добавляем новые параметры по запросам от наших клиентов.

— Есть ли у вас конкуренты?

— У нас был один прямой конкурент — BodyLabs, но его купил Amazon. Сумма сделки варьирует от $70 до 100 млн.

— Как вы себя продвигаете на международном рынке?

— Нам помогает акселератор Boost.vc с точки зрения контактов и активностей. Был проведен meetup по нашей проблематике с привлечением крупнейших игроков на рынке apparele-commerce. Участвуем в разнообразных ивентах, конференциях, выставках.

— Как монетизируется сервис?

— Сейчас мы продаем доступ к нашему API по подписке. Самая простая ограниченная версия стоит $500, расширенная —  $1500, и следующая подписка уже с индивидуальными условиями.

— Сколько времени требуется для выхода на прибыль?

— Мы планируем выпуск упрощенной интеграции с небольшими интернет-магазинами по продаже одежды, а также работаем над успешной интеграцией с крупными производителями одежды. Это позволяет оценить выход на точку безубыточности в течение шести месяцев.

— Как технически это будет происходить в интернет-магазине одежды?

— Пользователь заходит на сайт, где планирует совершить покупку. Он видит кнопку, которая предлагает узнать свой размер для вещи, которая ему понравилась. Дальше он загружает свою фотографию и получает свои параметры и размер по конкретному бренду.

— А в офлайне?

— В офлайне мы совместно с Names’UA апробировали подход white-label приложения, в котором представлен каталог одежды и размерные сетки представленных в магазине брендов. В таком варианте консультанты магазина могут фотографировать людей и показывать сразу же, что есть в наличии по данному бренду на конкретного посетителя. В рамках нашей активности с Names’UA мы дали посетителям магазина совершенно новый подход к подбору гардероба, ускорив и упростив для них выбор одежды.

— Как оцениваете опыт с Names’UA?

— В рамках нашей активности было сфотографировано более 900 человек. Для 87,47% мы не только узнали размер, но и подобрали одежду из каталога. Проблемы с определением размера были только у 35 покупателей, что, учитывая нашу точность, довольно предсказуемо.

— Какие ваши следующие шаги в развитии технологии?

— Мы видим, что многие производители одежды и e-commerce поддерживают тренд онлайн-примерочной. Крупные игроки планируют показывать свою одежду в 3D и примерять ее на 3D-теле человека. Единственная возможность сгенерировать модель реального пользователя — по его фотографиям. Вместе с тем и мы идем к синергии с такими компаниями, для того чтобы в следующем году появлялись новые концепты онлайн-магазинов, в которых потребитель сможет виртуально примерить одежду мировых популярных брендов.

Автор: Александр Шокун