Из медиа о красоте в умную бьюти-платформу с собственным Beauty-GPT и ИИ-сканером кожи: история резидента «Сколково» LUUK

Пока крупные международные бренды, инвестируют в технологии, в России для широкой аудитории доступно очень мало эффективных решений, предлагающих персонализированный уход. Здесь мы расскажем о первом российском проекте LUUK, который из медиа превратился в приложении, объединившее в себе функцию диагностики кожи на базе ИИ, трекер бьюти-привычек, а также виртуального бьюти-ассистента, способного отсканировать косметику и ответить на вопросы об уходе, макияже, питании и косметологии.

В 2022 году, когда проект LUUK только зарождался, мы планировали создать медиа о красоте с обширной базой экспертов и фокусом на технологиях. Мы выяснили, что 73% времени аудитория тратит на поиск контента и лишь 27% — на его просмотр.Что это значит? - аудитории очень сложно найти необходимую информацию и проверить надежность источников.

Для нас было важно создать такое медиа, которое будет адаптироваться под потребности пользователя и оперативно предоставит ответы на интересующие вопросы, подобно бьюти-консультанту. Так мы внедрили искусственный интеллект, который формирует подборку статей на основе интересов пользователей. Мы не отошли от этой концепции, поэтому наше медиа также растет и наполняется новыми статьями о красоте. На данный момент мы создали уже более 1800 материалов. Однако по мере развития проекта стало очевидно, что собственное медиа — это лишь промежуточная, а не конечная цель.

Более 70% женщин в России недовольны своей внешностью, в том числе их не устраивает состояние своей кожи. Поэтому для нас было важно предложить такое решение, которое не просто предоставит ценную информацию, а сможет решить проблему подбора подходящего ухода и макияжа раз и навсегда. В результате LUUK трансформировался в полноценный beauty-tech продукт, формирующий культуру правильного ухода. Основой этого решения стала нейросеть для сканирования лица — FRATA и наша версия Beauty-GPT.

На данный момент LUUK — это полноценная бьюти-платформа, на основе ИИ. Что она включает в себя?

Сканер косметических продуктов

Способен за несколько секунд распознать косметическое средство и определить его состав, среднюю стоимость, рейтинг среди пользователей, противопоказания, а также рекомендации по использованию со ссылками на продукты. Функция в первую очередь помогает при сопоставлении различных косметических продуктов и проверке товаров от зарубежных производителей без информации на русском языке.

Чат-бот

Отвечает на вопросы пользователей об уходе, макияже, питании и косметологии, а также обогащает ответы ссылками на конкретные продукты, которые помогут пользователю достигнуть необходимого результата.

60% женщин не имеют времени для регулярного посещения салонов красоты и получения профессиональных услуг. Для решения этой проблемы был разработан бьюти-сканер, который анализирует лицо по фотографии и подбирает персонализированный уход и макияж. Для этого достаточно загрузить фотографию лица в хорошем освещении, и в течение нескольких секунд алгоритм FRATA определяет тип кожи, процентное соотношение проблем (акне, мешки под глазами, морщины, покраснения) и предоставляет персонализированные рекомендации. Пользователь может ежедневно сканировать лицо и отслеживать улучшения состояния кожи. Такой же алгоритм действует и при подборе подходящего макияжа. Эта функция определяет тип лица пользователя, анализируя его основные особенности. На основе полученных данных формируются рекомендации по использованию косметических средств, разработанные профессиональными визажистами.

Помогает отслеживать прогресс в уходе и отмечать выполненные процедуры. Пользователь получает уведомления об утренних и вечерних ритуалах, что помогает не забывать наносить уходовые средства и превращает бьюти-ритуалы в постоянную привычку.

В настоящее время команда LUUK насчитывает около 30 человек. Ее ядро составляют разработчики, обеспечивающие бесперебойную работу приложения и медиаплатформы. За продукт отвечает Павел Иванов, имеющий опыт управления продуктами в Департаменте информационных технологий Москвы. Контентом в медиа LUUK занимается Ольга Саленко, директор по контенту, ранее занимавшая должности шеф-редактора сайта журнала Grazia и редактора моды сайта Harper’s Bazaar. Также важную роль в проекте играют эксперты в области дерматологии и косметологии, помогающие в создании материалов.

Продукт LUUK ориентирован и на B2C и на B2B аудиторию. Для конечного потребителя собственное медиа - основной канал продвижения, там мы комбинируем экспертный, развлекательный и информационный контент. Что касается бизнеса, то мы сотрудничаем и находимся в стадии переговоров с маркетплейсами, дистрибьюторами, производителями косметики, с научно-исследовательскими институтами, в том числе и за рубежом.

Реклама и партнерские программы внутри приложения. У нас есть не только персонализированные программы, но и программы ухода разработанные совместно с брендами. Например, с такими как Don’t touch my skin, Foam, Halsa.

1 вариант. Внедрение FRATA как SaaS-решения для B2B-клиентов. Это основной технологический продукт LUUK, который представляет собой нейросеть, обученную совместно с дерматологами и косметологами на базе десятков тысяч изображений. Точность распознавания достигает от 87 до 97%. Так первым партнером, попробовавшим эту технологию, стала косметическая компания Librederm. На сайте бренда пользователи при помощи специального виджета могут отсканировать лицо, определить тип кожи и получить рекомендации по уходу.

2 вариант. Адаптация бьюти-трекера для отслеживания динамики состояния кожи для косметологических клиник, медицинских центров, бьюти-салонов.

Создание и размещение спецпроектов и рекламных материалов в собственном медиа. Мы проводим съемки, создаем креативные спецпроекты, делаем обзоры для корпоративных клиентов под ключ с последующеи публикациеи.

Некоторые формы монетизации находятся в разработке и будут реализованы в следующих обновлениях.

Сейчас LUUK находится в стадии активного роста, продукт меняется, расширяется функционал приложения и вносятся улучшения на основе запросов пользователей.