интернет-журнал о бизнесе, карьере и образовании
3 .. 5
  • Курсы ЦБ РФ
  • $ 65.31
  • 75.37
спецпроект
Альтернатива есть

Виджет для модниц

 

Наводишь мышку на фото блузки и получаешь ссылку, где ее можно купить, — несколько назад такая идея казалась фантастикой. Сегодня искусственный интеллект ежесекундно анализирует миллионы снимков бьюти-журналов и предложений онлайн-магазинов, чтобы свести покупку товаров до пары кликов. Все о том, как это работает и к чему приведет, знает COO Sarafan Technology Inc Ксения Широкова.

Текст: Анастасия Столбова

 

Справка: Sarafan Technology Inc разработала искусственный интеллект, который может распознавать одежду, обувь и аксессуары на фото и находить их в онлайн-магазинах. Он также определяет детали макияжа и прически. При помощи Sarafan свои товары рекламируют более 150 магазинов, среди них британский ритейлер Asos, итальянский Yoox и российская La Moda.

 

— Ксения, как именно происходит процесс распознавания? ИИ выбирает вещи из заранее известного ему каталога?

— Да, все верно. На первом этапе Sarafan.AI анализирует каталоги (продуктовые фиды) магазинов. Затем система ищет эти и похожие товары на фотографиях, опубликованных на сайтах наших медиапартнеров. Sarafan.AI распознает более 20 тысяч атрибутик fashion- и beauty-товаров: материал, из которого сделано изделие, принт или узор, наличие и расположение карманов и пуговиц. Отдельно идентифицируются детали макияжа и прически: Sarafan.AI может определить цвет и длину волос, оттенок помады и тон кожи, наличие очков или стрелок на глазах. Затем система подбирает косметические товары, которые помогут создать подобный образ, например, помаду, румяна, средства по уходу за волосами и кожей.

— Как пополняется этот каталог? Насколько оперативно?

— База товаров пополняется всякий раз, когда к системе Sarafan подключается новый клиент. Процесс анализа каталога напрямую зависит от размера продуктового фида магазина. Один объект каталога ИИ распознает в среднем за одну секунду.

 

 

Очень важно, чтобы ссылки в виджете не вели пользователя на страницу товара, которого уже нет в наличии в онлайн-магазине. Раз в сутки наша система проверяет все ссылки и заменяет или удаляет из выдачи распроданные товары.

— А бывает ли, что система ошибается? И вместо, скажем, желтой шапки предлагает желтую кепку?

— Ошибки бывают, но они единичны. Сейчас мы имеем почти стопроцентное качество распознавания. Система ошибается в двух случаях. Если фотографии для анализа плохого качества, например, с неправильной цветопередачей. Так белый плащ, сфотографированный ночью под фонарем, Sarafan.AI может опознать как голубой или серый. Вторая причина проблем — неполное изображение объекта на фото. Так, если модель в платье изображена по пояс, система может опознать этот товар как короткий топ.

— Как вы считаете, как еще можно монетизировать технологию?

— Например, Sarafan.AI может анализировать каталог онлайн-магазинов и создавать подборки для отдельных категорий покупателей, к примеру, одежду для мусульман, беременных или варианты unisex — модели, подходящие одновременно и мужчинам, и женщинам. А еще можно создавать аналитические отчеты по e-commerce в сфере fashion. Ежедневно Sarafan.AI анализирует более 300 тысяч фотографий на медиасайтах по всему миру. Этот огромный объем данных можно легко систематизировать и узнать, какие модели наиболее популярны или какой цвет в моде.

— А какие были проблемы и сложности в процессе налаживания работы?

— Каждая проблема для нас — это очередной вызов, который позволяет сделать наш продукт еще лучше, с каждой трудностью мы учимся чему-то новому и становимся сильнее. Так, например, при работе с медиа мы столкнулись с тем, что наш виджет появлялся в материалах об антитрендах или худших моделях сезона. Разумеется, это неудачный фон для рекламы любого товара. Чтобы избежать подобных ситуаций, мы решили добавить в функционал Sarafan.AI семантический анализ текста. В течение года мы обучали систему распознавать заголовки статей, чтобы наш виджет не появлялся в публикациях с негативным контентом.

— Изначально планировалось, что пользователь самостоятельно может загрузить снимок в мобильное приложение и ИИ выдаст ему похожие вещи и ссылки, где их можно купить. Однако от такой разработки отказались, почему?

— Как показал наш опыт, люди пользовались приложением несколько раз, а потом забывали его: фотографировать или скачивать изображение, а затем загружать его в приложение — это очень долго. Более того, не всякий решится фотографировать незнакомца на улице. Чаще всего пользователи фотографировали интересующие их модные образы в журналах или скачивали фотографии с сайтов и поисковиков. Мы решили сократить процесс работы Sarafan для пользователей до двух действий: «увидел — купил» и перешли к формату виджета.

 

 

Теперь, чтобы увидеть, где приобрести товар с картинки и перейти к онлайн-шопингу, читателям достаточно нажать на кнопку, встроенную в фотографию. Для удобства пользователей мы включаем в виджет всю необходимую информацию: цену на товар, бренд и размер скидки, если она предполагается.

— Насколько ваш рынок конкурентен, как боретесь за клиентов?

Рынок большой и капиталоемкий. Помимо нашего решения, как в России, так и за рубежом разработаны решения для распознавания fashion-товаров по фотографиям. Но только мы используем подобную бизнес-модель — объединяем рекламодателей и рекламные площадки автоматически, при помощи технологии искусственного интеллекта.

— Как выстраиваете работу с магазинами-партнерами? Сколько для них стоит ваша услуга и за что именно они платят?

— Проект монетизируется по четырем моделям: CPC (плата за клик), CPM (плата за показы), CPA (плата за действия) и Programmatic. Клиенты и партнеры самостоятельно выбирают подходящую для них модель монетизации.

При CPM-модели монетизации клиенты (онлайн-магазины) оплачивают показ своего товара в виджете. В этом случае мы также можем подключить Programmatic-модель и реализовать место в виджете через посредническую RTB-компанию.

При CPC-модели клиенты оплачивают каждый переход в магазин по ссылке виджета. При этом стоимость каждого перехода варьируется и растет в зависимости от того, насколько эффективным он был. Если пользователь купил товар, задержался на сайте онлайн-магазина, посетил страницы других товаров, переход оценивается выше.

При CPA-модели клиент оплачивает совершенные на сайте магазина действия — как правило, покупку товара.

Во всех случаях прибыль получает медиапортал, Sarafan берет комиссию за использование технологии. Внедрение нашего решения на медиасайт бесплатное.

 

 

— Бывают ли специфические запросы от магазинов, оригинальные пожелания?

— Изначально мы размещали в виджете только fashion-товары. Но уже через несколько месяцев после запуска получили запрос на разработку решения для рекламы beauty-товаров. Мы обучили Sarafan.AI распознавать детали макияжа и прически. Теперь наша технология может подобрать косметические товары для создания подобного образа. Мы также разработали варианты рекомендаций для рекламы банковских услуг и ивентов. Так мы можем порекомендовать купить образ при помощи карты ВТБ или посетить в этом образе определенный ресторан.

— Наверняка технология будет совершенствоваться, каким вы видите ее будущее?

— Первостепенная задача сейчас — ввести функционал для распознавания товаров на видео и продолжить обучать Sarafan.AI анализировать текст. Мы также рассматриваем вариант внедрения нашей технологии в камеры мобильных телефонов и планшетов, чтобы при наведении камеры на картинку система автоматически распознавала товар и выдавала ссылку на покупку.

Следить за комментариями этой записи   
Войдите с помощью или , чтобы оставить комментарий

Свежие статьи

Осторожно, бизнес закрывается

Осторожно, бизнес закрывается

Как пережить закрытие проекта и двигаться дальше?

21 марта 2019 0 7
Повод для счастья

Повод для счастья

Почему можно ли быть счастливым, находясь на рабочем месте?

20 марта 2019 0 52
Не просто translate

Не просто translate

Как устроено бюро переводов: темы, сроки, ответственность.

19 марта 2019 0 40