ПоделитьсяПетербургские предприниматели придумали робота-стилиста, который дает советы по обновлению гардероба, анализируя аккаунты в социальных сетях.
Женская половина редакции «Фонтанки» протестировала виртуального консультанта, но его советами осталась недовольна. Ничего удивительного — машина пока учится, но скоро сможет превзойти самого профессионального стилиста, уверяют ее создатели. О том, как бутик со средним доходом превратился в технологичный стартап, как научить робота разбираться в моде и о планах сотрудничества с Amazon, «Фонтанке» рассказал совладелец проекта Виталий Строков.
Технологии рулят
Создатели Rafinad-стилиста, супруги Виталий и Яна Строковы, шли к его созданию разными путями. Выучившись на психолога в Самарском педагогическом университете, Яна увлеклась дизайном. Первым проектом стал бутик собственной марки одежды Victoria Lino. Однако дело шло не слишком хорошо – одежда из льна для женщин со средними доходами не приносила большой прибыли. После окончания курсов MBA в Институте управления и обучения в Milan Fashion Campus предпринимательница решила попытать счастья в Петербурге и полностью обновить стиль бренда. Так появился бутик Rafinad. Дизайнер продолжила шить одежду из легких натуральных тканей, но стала ориентироваться на более состоятельных клиенток. Коллекции сохранили романтичный настрой, но стали чаще обновляться, следуя последним трендам. Рафинированным петербурженкам образы пришли по вкусу. Годовой оборот двух магазинов, в Северной столице и Самаре, составляет около 60 млн рублей. В этом году сеть пополнилась еще двумя бутиками в Москве и Петербурге.
Виталий Строков на первых порах участвовал в бизнесе жены как инвестор. Перебравшись вместе с ней в Петербург, он собрал команду программистов и стал резидентом бизнес-инкубатора «Ингрия» (сейчас часть «Технопарка Санкт-Петербурга»). Главным проектом стало создание «Облачной типографии» – аналога агрегатора booking.com для типографий. Параллельно Виталий принимал участие в нескольких стартапах как инвестор и как разработчик, а также помогал жене с автоматизацией бизнеса.
«Я написал ERP-CRM (автоматизированную систему учета и взаимодействия с клиентами. — Прим. ред.). Оценив, насколько нам стало проще управлять доходами и издержками, мы поняли, что за технологиями будущее», – говорит Виталий Строков.
Первым делом предпринимали решили изучить свою аудиторию. Клиентов просили заполнить анкету в обмен на скидку, затем на основе ответов были определены несколько видов психологических портретов покупателей, так называемых паттернов, в зависимости от которых люди склонны выбирать те или иные цвета или силуэты. На их основе было создано методическое пособие для консультантов. Это помогло поднять продажи: если раньше в среднем один покупатель приобретал 1,4 вещи, то стал – 3,2. «Когда мы стали думать, как это автоматизировать, и возникла идея робота-стилиста», – отмечает Виталий Строков.
Распознавание образов
Программная часть робота-стилиста была написана за полгода. Инвестиции в разработку составили около 1,5 млн рублей. В основе лежит две технологии — pattern recognition
(распознавание образов. – Прим. ред.) и machine-learning (машинного обучения. — Прим. ред).
Чтобы дать совет моднице, робот-стилист запрашивает доступ к профилю в одной из социальных сетей (сейчас подключены Instagram, «ВКонтакте», Facebook). Главный источник знаний — фото. Анализируя последние 20-30 изображений, робот оценивает общую цветовую гамму, а также одежду людей на них. Однако его задача не понять любимый цвет, а скорее определить настроение человека. «По сути мы проводим тест Люшера (популярный психологический тест на определение психоэмоционального состояния. — Прим. ред.)», – говорит Виталий Строков. Следующая задача — научить стилиста читать комментарии. «Мы сделали алгоритм, который определяет эмоцию по используемым смайлам и самому стилю фразы. Ошибки пока есть, но мы вручную помогаем роботу понимать сложные фразы и идиомы», – говорит предприниматель.
Также робот умеет определять бренды, засветившиеся на снимке, узнавать, на каких знаменитостей подписан человек и много ли подписчиков у него самого (индекс популярности). Наконец, он определяет место жительства с точностью до района, хотя самому клиенту показывает только город. «В ходе тестирования мы поняли, что более точное узнавание люди расценивают как нарушение приватности», – комментирует Виталий Строков. На основе этого робот причисляет клиента к имеющемуся паттерну или создает новый. А уже соотнося образ покупателя с образом одежды, выдает рекомендации, как лучше обновить гардероб.
Модное обучение
Женская часть редакции «Фонтанки» протестировала робота-стилиста, но его советами осталась довольна не вполне. Во-первых, у большинства цвет эмоционального состояния оказался черным или коричнево-серым. Во-вторых, платья, в которых предлагалось пойти на работу и на вечеринку, часто были одними и теми же. В-третьих, вкусы робота относительно цветов и фасонов в ряде случаев совпали на 20%, а то и не совпали вовсе. Впрочем, чем больше мы просили советов у робота, тем лучше он угадывал наши предпочтения.
«Пока выдача рекомендаций не очень репрезентативна. Но она становится точнее с каждым разом — в этом и смысл технологии машинного обучения», – поясняет Виталий Строков. Пока робот провел 20 тысяч консультаций и сформировал 16 тысяч паттернов. «Мы исходим из того, что паттерн будет повторяться в среднем через каждые 30-40 человек. Чтобы добиться хорошего уровня попадания, нужно провести примерно 200 тысяч консультаций. На это нужно еще 2-3 месяца сбора данных», – говорит он.
Кроме того, коллекция самого Rafinad не слишком обширна и выдержана в примерно одном стиле, таким образом, девушки, чьим вкусам она не отвечает, работой стилиста не будут довольны по определению. Однако среди лояльной аудитории процент попадания может быть высоким. По словам Виталия Строкова, недавно посетительницам московского бутика предложили несколько нарядов, половину которых выбрал робот, а половину живой стилист. В 8 из 10 случаев искусственный интеллект угадал вкусы модниц точнее. Но из-за небольшой выборки присуждать ему безоговорочную победу рано, считают сами создатели.
Точность попадания будет также расти по мере обновления ассортимента самого бутика. «Когда появляется новый товар, робот определяет, к какому паттерну он ближе. Чем чаще меняются коллекции, тем больше данных», – подчеркивает Виталий Строков.
Осенью 2017 года Rafinad намерен оснастить свои бутики планшетами, с помощью которых клиенты смогут воспользоваться услугами робота-стилиста. Второе новшество, над которым работает команда, — распознавание лиц. Система будет получать изображение вошедшего клиента с камеры наблюдения и тут же узнавать его. Консультант сможет сразу обратиться к покупателю по имени, а также дать более точные рекомендации на основе истории покупок и анализа профиля в социальных сетях.
Скачать документ Adobe Acrobat (PDF)С надеждой на Amazon
Обучив робота на примере собственного бутика, Виталий и Яна Строковы намерены сделать его самостоятельным продуктом. «К началу 2018 мы создадим платформу, к которой смогут подключаться другие ретейлеры. В перспективе можно будет использовать наш алгоритм не только для одежды, но и для других товаров», – отмечает Виталий Строков. По его словам, заявки от других ретейлеров уже поступают, но на чужой продукции алгоритм еще не тестировался. Предприниматели рассчитывают заработать на стилисте 3-4 млн рублей в 2018 году.
Искать инвестора создатели стартапа решили в США: венчурный рынок там развит сильнее, а значит, больше инвесторов, готовых вкладывать в высокотехнологичный бизнес. Сейчас команда Rafinad готовится к защите проекта в акселераторе в Майами, осенью намерена попытать счастья в Нью-Йорке.
По мнению создателей Rafinad, их стилист — инновация не только российского, но и мирового масштаба. Сами по себе технологии распознавания образов и машинного обучения уже широко применяются, но создать на их основе продукт для fashion-индустрии пока никому не удалось. Хотя крупные онлайн-площадки вроде Asos, Amazon и e-Bay имеют собственные системы рекомендаций, однако они оценивают скорее активность в социальных сетях — что человек смотрел, что лайкал, что положил в корзину, но не его психоэмоциональное состояние, которое влияет на выбор одежды. «Нас уже обещали познакомить с командой Amazon Fashion, если они заинтересуются проектом, это позволит нам сразу выйти на принципиально иной уровень», – делится планами предприниматель.
Но даже если о сотрудничестве с крупным ретейлером не удастся договориться сразу, Rafinad будет демонстрировать возможности робота на примере собственной коллекции. Компания подыскивает место для бутика в Майами и разрабатывает модель продаж. Если сейчас виртуальный стилист – скорее дополнение к живому продавцу, то в планах полностью его заменить. «Возможно, это будет популярная в США модель одежды по подписке: вы платите определенную сумму и раз в неделю или раз в месяц получаете новый наряд. Но выбирать, что подойдет конкретному клиенту, будет исключительно робот», – отмечает Виталий Строков.
Галина Бояркова,
«Фонтанка.ру»
