Виталий Кравец

Инпуты - фото, которые загружали для примерки.

Согласен про смерть старых схем. Но в статье не затронут один нюанс: AI-контент всё быстрее выглядит одинаково. Фиды стали похожи.
Делаю VTON-виджет для fashion, веду канал про это. И вот что вижу по своей ленте: лучше всего заходит не «AI-сгенеренный» пост. А контент с изнанкой. Скрин переписки с разрабом. Честный разбор бага на проде. Никакого красивого крео. Просто правда.
Парадокс 2026: чем больше AI-контента, тем дороже человеческая интонация.

Хорошо, что вы подсветили комиссионную удавку и регуляторку. Но в юнит-экономике селлера есть ещё одна дыра, про которую говорят меньше - возвраты и невыкупы.
В fashion на маркетплейсах 30–45% возвратов и схема «заказал 5 - выкупил 1» давно не аномалия. Это новая норма. При комиссиях 30–40% каждый лишний круг логистики - налог. Который селлер платит за то, что покупатель не смог выбрать до покупки.
Что странно: маркетплейсы агрессивно монетизируют трафик и комиссию, но почти не вкладываются в то, что защищает маржу продавцов. VTON, размерная аналитика, честный контент карточки. Акции и промо - это не про защиту маржи, это про её добивание.

Работаем в этом же направлении. Только что закрыли первый пилот VTON на сайте российского fashion-бренда ONSI — виджет встроен прямо в карточку товара на Tilda, без редиректа и приложений.
Важный нюанс, который обычно не попадает в статьи: самая сложная часть — не модель, а интеграция. У Tilda один и тот же блок имеет разные DOM-сигнатуры в зависимости от способа добавления — из библиотеки, через Zero Block, копированием. В браузере визуально одинаково, в коде — разные блоки. Обнаружили на боевом сайте, разбирались несколько дней.
«Загрузите скрипт в head и работайте» для VTON в российском e-commerce не работает. Первые интеграции всегда ручные, self-serve — это следующий этап, не первый.

Согласен с тезисом про скорость. Но важно добавить: AI в маркетинге работает только когда есть правильный visual layer — то есть контент, который показывает продукт так, как его видит покупатель, а не фотограф. Именно поэтому VTON и AI-контент сейчас неразделимы как стратегия.

Экономия времени без пересмотра процессов не ускоряет — она просто перемещает узкое место. В fashion контент-производстве вижу то же самое: бренды подключают AI-генерацию карточек, но оставляют ручные согласования нетронутыми. Быстрее не становится — просто очередь образуется в другом месте.

Технологию внедряют — результата нет. Причина почти всегда одна: запускают фичу, а не решают бизнес-задачу. В fashion это видно на VTON: виджет ради виджета не двигает цифры, а правильно интегрированная примерка в карточку товара — двигает. Разница не в технологии, а в том, как и зачем её запускают.

Согласен. Но тезис стоит додавить до конца.

Если офлайн — это медиа, то онлайн-карточка товара — это примерочная. И большинство брендов эту примерочную не построили.

Я сам через это прошёл. 10 лет продавал одежду — и видел, как один и тот же товар конвертит в магазине и в интернете по-разному. Не потому что трафик плохой. Потому что в магазине человек щупает ткань, видит как вещь сидит на фигуре, получает ответ на вопрос «моё это или нет». В онлайне он получает три фото на белом фоне и угадывает.

Итог предсказуемый: конверсия онлайна хуже офлайна, возвраты — выше. Это не проблема маркетинга. Это проблема отсутствия уверенности до покупки.

Виртуальная примерка — не фича для галочки. Это попытка вернуть в карточку товара то, что физический магазин давал бесплатно: ощущение «да, это моё». Мы в Lookfita именно над этим и работаем — показать человеку как конкретный фасон и цвет сядет на его фигуру, до того как он нажал «оформить».

Бренды, которые это поймут раньше других, не просто снизят возвраты. Они получат другую конверсию.

Комиссия 43–48% на одежду — это уже не «маркетплейс как канал», это «маркетплейс как налог». При типичной марже fashion-продавца 25–35% математика перестаёт сходиться.

Здесь есть малозаметный, но важный эффект: когда маржа сжата до предела, каждый возврат становится критичным. Возврат в fashion на WB — это минус 250–350₽ чистого убытка с каждой позиции + заморозка товара на 2–3 недели. При выкупе 40% (норма для одежды) модель формально с маржой 30% фактически работает с маржой 10–14%.

Это означает одно: снижение возвратов стало не операционной задачей, а задачей выживания. И решение здесь не в логистике, а в точке принятия решения — если покупатель уверен в размере до покупки, он не заказывает три штуки «на примерку». Именно поэтому virtual try-on в 2026 году — это не фича, это unit-экономика.

Мария, цифра про 90% рост вовлечённости — это сигнал, который стоит читать правильно.

Вовлечённость — опережающий индикатор. Но e-commerce директора в итоге смотрят на другую строку: возвраты. И именно здесь большинство разговоров про виртуальную примерку буксуют.

Проблема не в технологии наложения — она уже достаточно хороша. Проблема в том, что покупатель получает визуальный ответ на вопрос «как это выглядит», но не получает ответа на вопрос «подойдёт ли мне этот крой». Это разные вещи.

Сижу в этой теме с позиции человека, который 10 лет продавал одежду сам и видел, за что именно возвращают. Чаще всего — не «не понравилось», а «не так село». Это проблема fit-информации, а не картинки.

Именно поэтому в Lookfita мы смотрим не только на то, как показать вещь на покупателе, но и на то, какие данные о товаре нужны, чтобы человек принял решение без риска. Пока тестируем — выводы будут.