Таймлайн: Sarafan.tech

Сервис, распознающий одежду, обувь и аксессуары на фотографиях в Instagram с помощью технологий искусственного интеллекта.

Таймлайн: Sarafan.tech

Запуск

В начале 2010-х годов весь мир бурно обсуждал будущее нейросетей и искусственного интеллекта. Мы задумали перейти от слов к делу и создать реальный продукт на основе компьютерного зрения и нейросетевых вычислений. К тому моменту нейросети уже идентифицировали подписи на документах, лица и голос. Идея распознавания одежды по фотографиям лежала на поверхности, за неё мы и ухватились.

Продукт

На первых порах мы разработали специальное мобильное приложение. По нашей задумке человек, который увидел интересный для себя образ в журнале или на улице, должен был просто сделать фотографию и загрузить её в приложение.

Система за пару секунд анализировала изображение и выдавала, в каких магазинах можно приобрести подобные предметы гардероба. Идея сработала почти сразу, но в итоге долгосрочного эффекта не имела — приложением охотно пользовались поначалу, но быстро забывали про него.

Мы решили максимально упростить процесс поиска, свести его к цепочке: «увидел — купил». Так появилась идея встроенной под фотографиями на сайтах кнопки и специального скрипта для страниц блогеров в Instagram.

Виджет с надписью «Найти такой образ» встраивается в фотографию, система анализирует изображение и выдаёт похожие варианты для покупки в интернет-магазинах наших партнёров. С подобной системой в выигрыше оказываются все. Прежде всего, пользователи сайтов, которые могут оперативно найти понравившуюся вещь и купить её по подходящей цене.

Бренды и интернет-магазины получают эффективную рекламу своих товаров, в первую очередь нативную: виджет воспринимается как полезная функция сайта. Во-вторых, за счёт того, что кнопку часто помещают на фотографиях знаменитостей и модных блогеров, мы получаем все преимущества influencer marketing — товары на виджете становятся своеобразной рекомендацией от лидеров мнений.

И наконец, прибавим ко всему этому отсутствие риска баннерной слепоты. В итоге на сайт интернет-магазина переходят пользователи, которые уже готовы к покупке. Для сайтов виджет — дополнительный вариант для монетизации фотоконтента. Каждый переход с кнопки оплачивается. При этом мы не забираем место, отведённое под баннерную и тизерную рекламу.

Виджет не раздражает читателей, полностью гармонирует с сайтом и не мешает просматривать основной контент, как всем надоевшие всплывающие поверх текста окна. Посмотреть, как работает виджет на сайте Cosmo.ru можно здесь или здесь.

Таймлайн: Sarafan.tech

Команда

Изначально команда Sarafan.tech состояла только из разработчиков. Позднее компания стала разрастаться. Сегодня в Sarafan.tech работают около 20 человек, в числе которых группа продвижения, разработки и технической поддержки.

Таймлайн: Sarafan.tech

Продвижение

На первых этапах мы наращивали базу потенциальных партнёров. Сейчас продолжаем использовать уже испробованные методы: посещаем форумы и саммиты, питчимся, участвуем в нетворкингах и конкурсах, выступаем в качестве экспертов. Крупные затраты на продвижение не закладываем, ориентируемся на b2b2с.

Таймлайн: Sarafan.tech

Монетизация

Сервис Sarafan работает по модели оплаты за переходы (СPC) для fashion-, brand- и ecommerce-индустрии. На одной стороне системы продавцы, на другой — медиаплощадки и блогеры. Магазины получают таргетированный трафик и новых покупателей, медийные площадки и блогеры — оплату за переход подписчика на страницу бренда, а сам сервис — комиссию.

Метрики в динамике

Сейчас к партнёрской программе Sarafan подключены более ста сайтов и около тысячи блогеров из России и ближнего зарубежья. Для продвижения сервис используют около пятидесяти магазинов. В 2017 году партнёром Sarafan стал международный издательский дом Independent Media. В рамках партнерства виджет Sarafan был установлен на страницах одного из самых крупных fashion-сайтов России — www.cosmo.ru.

В скором времени к платформе Sarafan будут подключены и другие проекты холдинга Independent Media: «Домашний очаг», Harper's Bazaar, Grazia и Esquire. На стадии согласования партнёрство и с другими медиа-домами России и Европы.

Таймлайн: Sarafan.tech

Планы

Мы продолжаем развивать наш проект. Как и любая нейросеть, Sarafan непрерывно обучается и совершенствуется: качество распознавания растёт в геометрической прогрессии, демонстрируя все более точные результаты.

Сейчас нейросеть проанализировала более 18 млн фотографий товаров, и эта цифра растёт с каждым новым кликом. Но в проекте не только техническое совершенствование продукта и расширение функциональности, мы планируем выходить на новые рынки США и Европы.

В январе 2018 года мы открыли офис компании в Нью-Йорке, в перспективах — представительство в Лондоне. В общем, планов много, перспективы захватывают, установка — бежать вперед со скоростью Усэйна Болта.

Таймлайн: Sarafan.tech

Прогноз

Этот блок временно не поддерживается
99
17 комментариев

Где здесь нейросеть, а где результат работы руками тёти-Моти?

4
Ответить

Поясняю! Нейросеть сначала распознает тип (рубашка/джинсы/ сумка/ кеды), потом фасон, затем цвет, материал, рисунок, тип пуговиц и прочие мелочи. Только в самых сложных случаях к работе подключается так называемая Вами "тетя Мотя", но мы предпочитаем использовать определение асессор))

Ответить

Интересно, какие инвестиции были в проект и предполагаемый срок окупаемости?

3
Ответить

На ASOS что-то похожее есть по функционалу. Но подбор кажется точнее осуществляется, чем на примерах выше.

3
Ответить

Nasti, у Asos действительно есть похожий функционал, но, насколько я понимаю, работает он на базе мобильного приложения, подборка лука выдается из ассортимента Asos. Наш сервис работает как виджет, ничего загружать не нужно. Товары подбираются сразу из нескольких интернет-магазинов, и пользователю есть из чего выбирать

Ответить

Очень круто! А если эту историю перенести на дизайн интерьеров? Может сработать?

1
Ответить

Константин, спасибо! Чтобы повысить качество распознавания, мы решили сосредоточиться на одном типе объектов - fashion-товарах, но в будущем все возможно. Кстати, сервисы для распознавания предметов интерьера уже есть, самый популярный, пожалуй, ViSenze
https://www.visenze.com/

1
Ответить