Как визуальные технологии с искусственным интеллектом меняют мир шопинга
#Машинное обучение #Нейронные сети #Распознавание образов #e-Commerce
.png)
#Машинное обучение #Нейронные сети #Распознавание образов #e-Commerce
В предыдущих статьях мы рассматривали феномен визуального поиска как революции в e-commerce, описывали возможности систем визуального поиска и изучали почему визуальный поиск станет неотьемлемой частью поисковиков будущего. В этой статье мы сосредоточимся на миллиардных индустриях ритейлов, модной одежды и косметики, которые тоже кардинально меняются при помощи визуальных технологий с искусственным интеллектом.
На данный момент только 8% ритейлеров уже пользуются данными технологиями, а 68% только планируют ею воспользоваться. Мы расскажем о самых ярких примерах тех, кто уже внедрил visual search в свой бизнес и пожинает плоды.
Конкурируя с Amazon, eBay создали собственное приложение для визуального поиска по каталогу товаров. Произошло это как нельзя более кстати, ведь общий каталог eBay состоит из более, чем миллиарда единиц товаров, и пользователям всё сложнее находить то, что им нужно привычным методом поиска.
Работает это приложение, как и остальные такого плана: пользователи могут загружать фото из памяти телефона или только что сделанные на камеру в специальный чат-бот и получать в ответ ссылки на покупку этого товара у различных мерчантов.
Уникальность решения: распознавание продукции только по фото при помощи автокатегоризации, ведь у некоторых листингов вообще нет фото. По результатам использования система уже увеличила количество просмотров на 21%.
Решение Neiman Marcus поменять привычные способы взаимодействия с покупателями, используя преимущества «умных» технологий, повлекло за собой очень масштабную задачу: сделать магазины оцифрованными, использовать визуальное распознавание, искусственный интеллект и дополненную реальность, решив при этом проблемы покупателей.
Создатели продукта отталкивались от покупательских привычек: ходить на шопинг с друзьями, советоваться с ними, примеряя различные наряды. Если же покупатель приходит сам, обычно его поведение в магазине выглядит следующим образом: примеряет одежду, фотографируется, отсылает фото на одобрение родным/друзьям/любимому человеку. В компании Neiman Marcus решили объединить все эти привычки в одну технологию и вложились в создание специальной лаборатории Neiman Marcus Innovation Lab. В результате нескольких лет работы компания выпустила продукт под названием Memory Mirror.
Уникальность решения: запатентованная технология Memory Mirror позволяет покупателю видеть себя с разных сторон (обзор 360 градусов), в различных вариантах цвета одежды, не переодеваясь в реальности. К тому же зеркало запоминает все примеренные образы, дает возможность сравнить их, а также прикинуть как тот или иной наряд будет смотреться с пиджаком, пальто и т.д. Видеозапись начинается с момента, когда клиент смотрит в глаза своему зеркальному отражению. Сохраненные образы можно отправить друзьям и посоветоваться по поводу выбора.
На данный момент технология внедрена в 44 магазина Neiman Marcus. По результатам её использования в 2018 году Neiman Marcus заработали $1.48 миллиарда долларов, подняв общую прибыль на 6,2 процента по сравнению с 2017 годом. При этом покупки онлайн принесли компании $372.5 миллиона долларов, по сравнению с $117.1 в прошлом году. Этот кейс примечателен ещё и тем, что в мире больших корпораций эксперименты и инновации – редкость. Но Neiman Marcus рискнули – и получили свой победный результат.
Вдохновленные успехом, Neiman Marcus Innovation Lab (iLab) создали ещё несколько продуктов. Например, для больших магазинов косметики разработали интерактивное зеркало, запоминающее продукты, которые использовал клиент.
Схема такова: клиент садится в кресло перед зеркальным экраном, а профессиональный визажист, работающий в магазине, наносит ему макияж. Зеркало «запоминает» все используемые продукты и их оттенки. Как только макияж закончен, на экране можно смоделировать как он будет смотреться при различном освещении и даже температурном режиме. Сам экран работает по принципу экрана смартфона: его можно сделать ярче или темнее, в зависимости от того, как вам удобнее. Также система запоминает все кисти, использованные для макияжа губ, глаз, лица. Любой из этих продуктов можно тут же положить в виртуальную корзину и оплатить.
Уникальность решения: клиент всегда точно знает название и номер средства, которое ему понравилось. Также есть возможность отправить видео на гаджет клиента: для этого нужно ввести его имя и номер телефона. Клиент получает видеозапись сессии макияжа (и сможет повторить его самостоятельно, используя приобретенную косметику), а компания получает данные покупателя, его внешность, что позволяет делать точную маркетинговую настройку в будущем и предлагать продукты, которые точно подойдут под цвет кожи, глаз, общий типаж и т.д.
Третьим продуктом Innovation Lab (iLab) является цифровой экран-зеркало для примерки очков, позволяющий увидеть себя в очках со всех ракурсов и запоминающий предыдущие образы, чтобы покупателю было легче определиться с покупкой. Во всём остальном система работает так же, как и зеркало в магазинах Neiman Marcus.
Подобный подход использовали также в Sephora, создав усилиями компании ModiFace мобильное приложение Sephora Virtual Artist с использованием искусственного интеллекта, виртуальной реальности и радиочастотных меток. В результате получился продукт-мечта многих женщин: возможность «примерить» макияж в виртуальном режиме, выбрать идеальный тон кожи, цвета косметики и т.д. не выходя из дома. В приложении также есть фильтры по цвету, бренду и функция “встряхнуть для получения новых вариантов”.
Уникальность решения: в общей сложности в Virtual Artist внедрено более 20-ти тысяч продуктов, которые продаются в Sephora, включая хайлайтеры, консилеры, румяна, тени для глаз, накладные ресницы и т.д. И каждый из этих продуктов можно попробовать на себе. Также приложение помогает подобрать макияж под любой наряд, оно распознает цвета и как они сочетаются.
Необычный и однозначно стоящий внимания кейс. В Ted Baker запустили рекламное видео, где абсолютно каждый товар, который мы видим на героях или у них в руках, можно приобрести, просто кликнув на нужную метку. Это решение визуального поиска лучше просто увидеть, чем много о нём читать.
Уникальность решения: используемый здесь подход позволяет показать клиенту всю модную коллекцию сезона всего за несколько минут в коротких, красочных видео, которые приятно смотреть. Процесс выбора одежды значительно упрощается и превращается в увлекательный и развлекательный процесс.
И последнее из сегодняшней подборки – поиск одежды Visual Search Navigation по простым меткам при помощи системы классификации, CNN и тегов. Вместо текстового описания система сама распознает изображения и даёт им определённые теги: зимняя/летняя/демисезонная одежда, длинный/короткий рукав, желтый/красный/синий цвет, шерсть/акрил/хлопок и т.д.
Уникальность решения: необычный вариант поиска, базирующийся на конкретных признаках, а не на марке одежды или даже привычных фильтрах по предназначению.
Хотите использовать нейронные сети, распознавание образов, и визуальный поиск уже сейчас, чтобы через 3 года оказаться впереди всех конкурентов? Напишите нам, придумаем решение, подходящее именно для вашего бизнеса.