4,5 года мы создавали космический корабль, а заработали на посетителях, уходящих из интернет-магазинов

В 2018 году началась история Oyper. Тогда мы хотели создать что-то, что перевернет мир, а если быть точнее — мир шопинга. Собрав команду из пяти человек и, почти как в «Кремниевой долине», засев дома у одного из основателей, начали пилить продукт будущего.

Первоначальная идея была в том, чтобы создать виртуального стилиста- решение, где искусственный интеллект будет подбирать для клиента образы, создавать аутфиты из нескольких вещей и “убивать” стилистов, а ритейлеры выстроятся в очередь, чтобы интегрировать к себе наше решение. Нам удалось создать нейросеть, которая могла классифицировать объекты по множеству признаков и даже создавать простые луки из 3-х вещей, но качество оставалось низким. Забегая вперед, скажем, что идея хороша и сейчас, но как показало время, опыт и полученные за это время знания, реализовать такой кейс даже сегодня не может никто - технологии развиты не настолько, чтобы AI смог заменить реального стилиста.

2018 год стал пиковыми, когда вопрос виртуального стилиста пушили сразу несколько компаний по миру, получали инвестиции, просаживали их, но так и не сделали ничего. И даже таким гигантам, как Amazon и Яндекс не удалось далеко продвинуться в этой области.

Развивая свою технологию, OYPER достиг больших результатов в точности распознавания объектов. Этот показатель достиг 94%, а скорость обработки запроса от 0.05 секунды. Тогда мы решили сделать упор на этом, но фокус сместили с виртуального стилиста на распознавание объектов в видео. Задолго до того, как Ютуб и Яндекс анонсировали, что создают решения по покупке вещей из видео, мы уже показывали свои демки всем видео-провайдерам. Но проблема курицы и яйца не давала сдвинуться с мертвой точки. Видео-провайдеры хотели видеть, как это уже интегрировано у других, и никто не хотел стать первым.

До того, как мы поняли, как монетизировать имеющуюся у нас технологию прошло еще 2 года. Мы по-прежнему не могли понять, где именно выстрелит наш продукт.

Сегодня в мире было проведено уже масса исследований о том, что текстовый поиск на сайтах уже не так эффективен. Мы привыкли к картинкам (спасибо Instagram и Pinterest), мы стали ленивы и если за минуту не находим нужного нам продукта на сайте , то уходим с него. 2018-2019 годы стали бумом визуального поиска. Если погуглить, то большая часть статей на эту тему написана, как раз тогда. В эти годы поиск по картинке стал массово внедряться в интернет-магазинах. Стал, да не у нас (не в СНГ). И если сегодня это маст-хэв в США и Европе, то у нас интернет-магазины все еще относятся к этому продукту скептически.

А как относятся к этому продукту пользователи? Интегрировав технологию OYPER нескольким крупным клиентам, мы увидели следующее: за пол года количество использований поиска по картинке в части, когда посетитель сайта заходит, загружает в поисковой строке картинку понравившегося товара и получает выдачу аналогичных вещей с сайта продавца, возросло в 11 раз. Да, как показали наши статистические данные, продуктом пользуются. И пользуются с каждым днем все больше. Но зарабатывать мы стали не на загруженных картинках. Мы стали внедрять визуальный поиск в те места на сайте, откуда посетители обычно уходят. Закрывая эти слабые места мы и нашли лучший способ применения технологии визуального поиска.

Например, знаком ли вам случай, когда клиент кладет в корзину товар и уходит думать. А вернувшись, он обнаруживает, что товар уже sold out , либо закончился нужный размер? Проблема оставленной корзины- одна из самых больших для онлайн-ритейлеров. И мы нашли способ ее решить, добавив в корзину кнопку “показать похожие”. Так у покупателя появилась возможность приобрести похожие на его выбор вещи, не потратив на поиски много времени и не начиная этот самый поиск с самого начала.

Еще одним вариантов применения визуального поиска стал показ похожих на выбор клиента вещей на странице товара. По статистике , когда посетитель нажимает на продукт и решает его купить, он с большей вероятностью купит другой аналогичный продукт, который предлагается, или продукт из той же линии.

Самым неожиданным применением визуального поиска стали гаджеты продавцов-консультантов в оффлайн магазинах, курьеров и специалистов колл-центра. Теперь у всех них появилась возможность предложить покупателю похожие на его выбор товары и не уйти без покупки.

Использования вышеперечисленных решений клиентами Oyper (интернет-магазинами одежды и обуви) показали, что визуальный поиск необходим на сайте и закрывает многие боли. Количество обработанных API-колов растет кратно ежемесячно , а статистика магазинов показывает невероятные цифры, такие как рост конверсии до 270% , увеличение размера среднего чека до 40% и показатель возврата инвестиций х23.

На сегодня можно сказать: 4,5 года ушли не только на разработку идеально работающего решения, но и на понимание того, какие слабые места онлайн-ритейлеров оно может закрыть. Мы все еще, как никогда верим в покупки из видео и ,возможно, следующий наш рассказ будет как раз о том, как мы произвели революцию в шоппинге , дав вам возможность купить ту самую рубашку, которая надета на герое вашего любимого сериала.