Сервис для подбора кроссовок по скану ноги Neatsy Артёма Семьянова привлёк $1 млн от Cabra VC и других Статьи редакции
Компания планирует потратить деньги на новые продукты, например, подбор обуви для детей и новые версии приложения.
Кроме фонда Cabra VC в стартап вложились Flyer One VC и бизнес-ангелы клубов United Investors, Around Capital и частные инвесторы, рассказали vc.ru в Neasty.
Стартап основал в 2020 году в Калифорнии Артём Семьянов, бывший руководитель подразделения по машинному обучению в Prisma Labs. Neatsy разработал 3D-сканер, который определяет размер ноги и помогает выбрать подходящую модель кроссовок. Приложение работает только на iPhone X и новее — в них есть камера с технологией захвата глубины изображения TrueDepth.
Neatsy работает на базе искусственного интеллекта и определяет размер ноги с точностью до 1-2 мм. Обработка изображений происходит внутри телефона пользователя, данные не передаются.
По собственным данным, это первое в мире подобное решение. 3D-сканер приложения работает на iPhone X и новее, где есть камера с технологией захвата глубины изображения TrueDepth для FaceID. Приложение доступно только на iOS, работает в США, Великобритании, Франции, Италии, Испании, Нидерландах, Канаде и России.
В 2020 году Neatsy привлекла первые инвестиции в $400 тысяч от группы русскоязычных бизнес-ангелов из США, сообщили в компании. В 2021 году стартап изменил направление развития и теперь ориентируется на маркетплейсы и бренды. Приложение позволяет на 39% снизить возврат обуви — в деньгах приносит $0,5 в месяц с каждого пользователя, говорят в Neatsy.
Neatsy продаёт встраиваемую на сайт технологию замера тела и персональные рекомендации на основе искусственного интеллекта для приложений магазинов (в формате SDK). Годовая выручка стартапа — $120 тысяч, он вышел на самоокупаемость.
Стартап планирует потратить деньги на новые сервисы — подбор ботинок и детской обуви, добавить определение плоскостопия и гиперпронации и запустить версии приложения для десктопа и Android.
- В августе 2021 года Gap купил Drapr — портфельный стартап Cabra VC. Drapr разработал виджет для интернет-магазинов, который помогает покупателю увидеть на 3D-модели, как сидит одежда.
Первый раз узнал о Neatsy на шестом Data Fest на питч-сессии. Очень понравилась их презентация проекта — с чётким описанием проблемы, размером рынка и предлагаемым решением. Здорово узнать, что у них всё получается 💪
Вообще проблема с подбором размеров для онлайн-ретейлеров одежды довольно острая, т.к. неправильно подобранные размеры генерируют приличные потери на возвратах. На том же DF выступал спикер из Zalando и рассказывал, как они справляются с похожей задачей. По их оценке около 20% возвратов приходится на ошибки в размерах.
Но меня больше всего удивляет, что у онлайн-ретейлеров до сих пор нельзя забить в систему свой пол и размер, и выбирать галочку "на меня". Приходится выбирать из каких-то чисел, цифр, разных систем размеров и т.д. 🤦 Вот уж где точно можно чисто интерфейсным решением создать приличную ценность.
А как это поможет? у брюк есть ширина и длина для примера
у обуви есть длина (размер) и ширина. Причем размер этой длины не совпадает даже у разных моделей одного производителя (это я в Декатлоне покупал полуботинки и ботинки - одни 43, вторые 42. А нога у меня одинаковая)
Что даст мой размер и пол?
В идеале да, раз в полгода куда-то ходить, чтоб с человека сняли все мерки, а вот по ним уже можно пытаться подбирать. Но это магазину надо всю свою продукцию тоже тщательно измерять
Уже есть таблицы размеров и ручной алгоритм (измеряешь, смотришь в таблицу, находишь там код размера, смотришь наличие). Можно то же самое сделать сразу в интерфейсе. Хотя бы на уровне того, что в системе есть твои мерки и их не надо помнить/измерять заново. И пользователи могут удалять из выборки ту одежду/обувь, которые никак им не могут подойти.
Это не решает всех проблем с размерами, но позволяет автоматизировать то, что сейчас нужно держать в голове и делать вручную.
не понял
Ну ок, есть таблицы размеров, например, при покупке обуви можно измерить свою стопу и на основании этого примерно прикинуть размер обуви, который подойдет. Но обувь такая штука, где 0,5 размера имеют значение. А еще полнота, высота подъема.
Теперь, что значит "делать это в интерфейсе" ? Зайти на сайт спортмастера и приложить ступню к монитору? А если я штаны покупаю? куда ногу прикладывать.
С верхней одеждой - еще больше заморочек. Одни носят куртки на футболку, другие на толстые свитера. Все это надо учитывать. Каким интерфейсом это решать?
Скрин с Ламоды. Сейчас в этом фильтре есть большое количество размеров, которые мне точно не подходят. Но я всё равно их вижу каждый раз. И каждый раз при установке фильтра по размеру мне приходится искать нужный мне диапазон размеров и отмечать одни и те же галочки. Я об этом.
Ну а если Вы не себе покупаете? Усложнять интерфейс "покупаю себе, покупаю не себе" ?
у спортмастера. и декатлона Ну не знаю, мне кажется сделать 3 клика на интересующие размеры не проблема
Создаёте профили для разных членов семьи и выбираете наверху в выпадающем списке. Как сейчас вы там выбираете город доставки.
Не обязательно скрывать остальные размеры. Достаточно те, которые мне нужны, поставить в самый верх списка. Щепотка заботы о пользователе.
еще и профили делать. Вместо трех кликов, создавать профили
Месье знает толк в извращениях
Есть обычная штука "история покупок", вот там бы логично собирать товары, которые покупал раньше и соответственно туда можно заглянуть за воспоминанием о размерах. Правда в одежде - люди толстеют, худеют
Вспомните, с чего началось обсуждение. Если идея измерять размер ноги с помощью камеры телефона востребована, то скорее всего и более простые/дешёвые улучшения могут найти своё место.
А как это воплотить в жизнь, чтобы было удобно и понятно — это уже работа UX-дизайнера.