Искусственный интеллект становится неотъемлемой составляющей многих отраслей экономики, и индустрия моды — не исключение. Нейросети-стилисты, умные зеркала, виртуальные примерочные, индивидуальный пошив от робота — вот лишь малая часть внедряемых технологий. Согласно отчету State of Fashion 2018, подготовленному консалтинговой компанией McKinsey, 75% fashion-ретейлеров намерены инвестировать в AI в текущем году. Искусственный интеллект фундаментальным образом изменит облик индустрии моды: он может применяться на каждом этапе цепочки создания ценности, от разработки дизайна и производства до маркетинга и продаж.
По прогнозу IBM, к 2020 году 85% B2C-операций будут происходить с помощью AI. Применение технологий машинного обучения, нейросетей, компьютерного зрения дает fashion-брендам возможность улучшить качество обслуживания, лучше понимать запросы потребителей и их поведение. Такие международные гиганты, как H&M, Tommy Hilfiger, ASOS, Alibaba и другие, инвестируют сотни миллионов долларов в AI. Но, как это часто бывает, сравнительно небольшие стартапы не отстают от больших компаний по части интересных инноваций, заслуживающих внимания. Вот несколько интересных и перспективных компаний, которые активно используют AI-технологии и с их помощью предлагают новые возможности потребителям.
Verisium
Страна: Россия
Год основания: 2018
Кому предназначен: производителям одежды и конечным потребителям
Что умеет: стартап разработал технологию чипирования товаров на основе бесконтактных NFC-меток и QR-кодов, которые наносятся на подкладку или оборотную сторону одежды и аксессуаров. Они позволяют отслеживать весь путь товара от производства на фабрике до поступления готового изделия на полку магазина. Таким образом покупатель может быть абсолютно уверен в том, что он приобретает подлинный товар. Просканировав метку или код, покупатели получают доступ к мультимедийной информации о продукте (состав, правила ухода, презентацию бренда и его ценностей и другое) и могут принять участие в программе лояльности: накапливать баллы за приобретение продукции того или иного бренда, в партнерстве с которым работает Verisium. У стартапа уже есть успешные кейсы: например, в декабре 2018 года вышла лимитированная коллекция российского techwear-бренда Cloudburst, все изделия в которой имели чип Verisium. А в марте 2019 года бренд Outlaw Creative выпустил в партнерстве со стартапом «умные» бомберы, толстовки, рюкзаки и брелоки.
Почему это интересно: бренды получают новый маркетинговый канал для коммуникации с покупателем, могут оптимизировать логистику и бороться с контрафактом: снабженные чипом вещи гарантированно являются подлинными. Покупатели могут установить приложение и через него получать эксклюзивную информацию от бренда — не только информацию о самом товаре, но и новости, приглашения на мероприятия, промокоды на скидку и т. д.
SuitApp
Страна: Россия-Сингапур
Год основания: 2016
Кому предназначен: онлайн-магазинам одежды и конечным потребителям
Что умеет: нейросеть изучает ассортимент онлайн-магазина и составляет гармоничные комбинации предметов одежды и аксессуаров в зависимости от определенных правил сочетаемости (например, туфли-лодочки хорошо сочетаются с укороченными брюками, поскольку визуально удлиняют силуэт), а также бюджета и предпочтений конечного потребителя. Покупатель получает индивидуальные рекомендации, чем дополнить и как обыграть выбранный предмет одежды. Шанс того, что ему понравятся предложенные образы, достаточно велик: по словам разработчиков, использование технологии увеличивает количество просмотров каждого товара и способствует росту среднего чека до 150%
Почему это интересно: современные покупатели ожидают от ретейлеров максимально персонализированного подхода и помощи в выборе товара и составлении гардероба. На это, в частности, указывают недавние отчеты McKinsey и CBInsights. Такие стартапы, как SuitApp, закрывают эту потребность с помощью виртуальных стилистов — магазины экономят на персонале, не набирая в штат консультантов, и повышают качество покупательского опыта в целом.
Sarafan Technology
Страна: Россия
Год основания: 2016
Кому предназначен: онлайн-магазинам одежды и конечным потребителям
Что умеет: с помощью нейросетей и технологий компьютерного зрения платформа распознает предметы одежды на картинках и видео (например, по фото в Instagram) и находит схожие товары в интернет-магазинах из числа своих партнеров. Виджет Sarafan можно установить на любой сайт. Открывая свой любимый блог о моде или жизни знаменитостей, пользователь увидит ссылки на товары, похожие на то, что носит человек на фото, из более дешевых и доступных магазинов. Как указывает Microsoft, сервис анализирует более 200 млн фотографий и видео в месяц, а база его конечных пользователей превышает 60 млн человек.
Почему это интересно: у блогеров и лайфстайл-медиа появляется возможность дополнительно монетизировать свой контент (им выплачивается процент от каждого клика, приведшего к продаже). Онлайн-магазины получают приток новой аудитории, а покупатели — быстрый и удобный инструмент для приобретения конкретной заинтересовавшей их вещи или всех составляющих того или иного образа. Упрощая процесс поиска одежды и аксессуаров, искусственный интеллект подталкивает пользователя к совершению покупки.
SoftWear Automation
Страна: США
Год основания: 2007
Кому предназначен: производителям одежды — швейным фабрикам, ателье и т. д.
Что умеет: компания разработала роботизированный станок-швею Sewbot с элементами искусственного интеллекта. Благодаря технологиям компьютерного зрения робот может шить футболки, тканые элементы обуви и другие предметы в несколько раз быстрее среднестатистического мастера. Изначально проект задумывался для поддержки американского производителя, поэтому некоторые станки доступны для использования только на территории США. Но сегодня компания пересматривает свою бизнес-модель и начинает предлагать оборудование (на продажу и в лизинг) в том числе и зарубежным фабрикам одежды. Как заявляет разработчик, производственные издержки при использовании Sewbot фабриками в США оказываются ниже, чем если осуществлять раскрой и пошив в странах Юго-Восточной Азии. Например, в одном из кейсов компании удалось снизить стоимость производства футболок для Adidas до 33 центов за единицу.
Почему это интересно: «гибкие» роботы (soft robots), такие как Sewbot, можно встраивать в технологические процессы для выполнения задач, которые нельзя решить стандартными средствами промышленной робототехники. Ведь перепрограммировать робота на отшив небольшой партии одежды по кастомизированным заказам оказывается значительно быстрее, чем перенастроить целую производственную линию. Брендам и производителям одежды использование AI позволяет оптимизировать рабочие процессы и отшивать в короткие сроки ровно то количество вещей, которое заказывается конечными потребителями. Полностью автоматизированное производство дает возможность выполнять не только массовые, но и индивидуальные заказы быстро и дешево — эффективнее, чем это делают ателье on-demand (мастерские, которые специализируются на индивидуальном пошиве). Возможность арендовать «робота-фабрику» также значительно снижает порог входа в отрасль для малых компаний с небольшими объемами заказов на пошив.
EyeFitU
Страна: Швейцария
Год основания: 2012
Кому предназначен: онлайн-магазинам и конечным потребителям
Что умеет: сервис помогает подобрать хорошо сидящую одежду без снятия мерок. Пользователь скачивает приложение, заполняет небольшой опросник и получает рекомендации по размеру одежды того или иного бренда (включая хорошо известные марки, такие как Adidas, River Island, Timberland, Guess, Scotch & Soda, Calvin Klein, Gucci и другие) в разных онлайн-магазинах. В анализе используются технологии нейросетей и машинного обучения: «умные» алгоритмы изучают не только лекала брендов, но и отзывы предыдущих покупателей. Стартап сотрудничает более чем с 55 онлайн-магазинами (включая такие крупные как ASOS и Net-to-Porter) и 400 брендами одежды, ежемесячно сервис привлекает 30-35 тыс. новых пользователей.
Почему это интересно: сервис позволяет до 33% сокращать количество возвратов, связанных с тем, что одежда не подошла по размеру. Благодаря тому, что пользователь чувствует себя более уверенно при выборе одежды, возрастает количество совершенных покупок.