«Лет через десять люди будут покупать виртуальную одежду и носить униформу»
Анастасия Сартан. Фото: из личного архива
Несколько лет назад основательница сети магазинов TrendsBrands Анастасия Сартан перебралась из Москвы в Кремниевую долину. Она хотела начать новый бизнес, который находился бы на пересечении технологий и моды. Так в 2016 году появился бот-стилист Epytom. Он рекомендует пользователям мессенджера в Facebook, что надеть, исходя из одежды, которая есть у них в гардеробе, погоды, стилевых предпочтений и другого. В проект вложился венчурный фонд Founders Fund, среди партнеров которого Питер Тиль. Мы поговорили с Анастасией Сартан о том, как будущее изменит наше представление об одежде.
Как работает Epytom. Сейчас бот-стилист работает в мессенджере Facebook. Анкетирование происходит в три этапа. На первом он задает вопросы пользователю о том, какие вещи у него есть в гардеробе. Например, «есть ли у вас белая футболка?» или «есть ли клетчатый жакет?» На втором – о местоположении, чтобы в рекомендациях учитывать погоду. На последнем этапе пользователю предлагается выбрать стиль: вечерний, классический или smart casual. После этого бот присылает три фотографии с образами, в которых используются вещи из гардероба человека. Их можно оценить: если сочетание не нравится, оно больше не будет появляться. С каждой оценкой нейросеть обучается – по задумке создателей, каждый раз она предлагает все более подходящие варианты. Пользователь также может указать, в какое время дня присылать ему рекомендации.
– На какой стадии развития Epytom?
– У нас сейчас 1,5 миллиона пользователей, в основном из Америки и Азии. Мы работаем как на мужчин, так и на женщин. Но мужчин среди наших пользователей больше – 55%. Мы это связываем с тем, что женщины могут обратиться к нашему главному конкуренту – к своей близкой подруге, и спросить у нее совета, что надеть. Мужчинам это сделать гораздо сложнее, им нравится, что продукт полностью автоматизирован. Получая советы о стиле, они ни не чувствуют себя неловко.
В течение полугода мы запустимся на голосовом носителе, но пока держим в секрете, на каком именно. Для пользователя это будет удобнее, чем рекомендации в мессенджере. Представьте, вы с утра скажете: «Здравствуй, голосовой помощник! Что мне надеть сегодня?» И у вас будет конкретный ответ, алгоритм учтет погоду, расписание, что есть у вас в гардеробе и ваши стилевые предпочтения. Пока голосовые помощники на вопрос «What to wear?» отвечают не персонализировано, в лучшем случае они учитывают погоду. А точность нашего ассистента – 80%, то есть рекомендации, которые получили оценку, в 80% случаев понравились пользователям и они готовы их надеть.
– Также вы запустили В2В-продукт.
– Да, мы предоставляем возможность узнавать о пользователях гораздо больше информации, чем любой fashion-ритейлер может о них узнать. Кроме того, через наш продукт он получит возможность активно коммуницировать с пользователем, выстраивать с ним отношения. Например, Acme Clothing Brand может не просто продавать джинсы, а сказать, что вот такие рваные клешеные джинсы впишутся именно в твой гардероб. Тогда пользователю понятно с практической точки зрения, зачем ему покупать эти джинсы. Ритейлерам интересны наши технологии и данные, которые мы собирали на протяжении двух лет. Чтобы бренды сами смогли рекомендовать с 80%-й точностью, им нужно потратить много времени и усилий.
– То есть ваша бизнес-модель в том, чтобы продавать данные о пользователях брендам?
Подпишитесь, чтобы прочитать целиком
Оформите подписку Redefine.Media, чтобы читать Republic
Подписаться [Можно оплатить российской или иностранной картой. Подписка продлевается автоматически. Вы сможете отписаться в любой момент.]