Визуальная охота

Времена, когда для поиска нужной вещи покупатель вынужден был изучать ассортимент всех известных ему магазинов и перелопачивать сайты, похоже, уходят навсегда. Сегодня на помощь потребителю призваны новые технологии, которые значительно экономят его силы и время.

Представьте: вы встречаете на улице незнакомца в одежде, которая вам понравилась. Вместо того чтобы подойти и спросить, где он ее приобрел, вы фотографируете прохожего на телефон, загружаете снимок в специальное приложение и моментально получаете список магазинов, где продается такая же модель. Вы тут же выбираете наиболее приемлемый вариант и заказываете товар себе на дом. Еще несколько лет назад такой сценарий казался фантастикой и даже был объектом шуток в популярном телесериале «Теория большого взрыва» в 2011 году. 

Сегодня рынок визуальных поисковиков одежды насчитывает десятки стартапов по всему миру, в том числе и в России. Интерес к технологии обусловлен высоким ростом электронной и мобильной коммерции. В 2015 году, по данным EuroITGroup, на продажи со смартфона пришлось около 40% мировой онлайн-торговли. В 2017-м этот показатель может вырасти до 70%. В России, по данным исследования Data Insight, за последний год хотя бы раз совершали покупки со смартфона 36% пользователей. Для молодежи до 25 лет он является основным устройством для онлайн-приобретений. В 2016 году внутрироссийские интернет-продажи материальных товаров выросли на 23%. При этом 20% всего онлайн-оборота приходится на категорию одежды, обуви и аксессуаров. 

Новые цифровые технологии позволяют розничным продавцам не просто повысить свои продажи, но зачастую и удержаться на плаву, переориентировав свой бизнес на электронную коммерцию. Так, в 2015 году британская сеть универмагов John Lewis потеряла 3% общих продаж, однако инвестиции в цифровые технологии, в том числе в развитие сервиса поиска товаров по фото, позволили ей увеличить доходы интернет-магазина на 21%, а затем и поднять общий оборот ритейлера на 6%. В 2016-м на долю электронных продаж в John Lewis приходилось уже 40% всей выручки.

Нейросеть подскажет

Cервисы визуального поиска одежды (а также обуви и аксессуаров) можно условно разделить на две группы – автоматические и социальные. В первом случае поиск осуществляется специальной программой по заданным алгоритмам, во втором – на выручку друг другу приходят пользователи.

Все автоматические поисковые сервисы работают примерно по одной схеме, лишь с некоторыми различиями. Пользователь загружает фото с интересующей его вещью, выделает область поиска, выбирает параметры (пол, размер, категория одежды), и система анализирует базу данных на предмет совпадений. «Одежда и аксессуары распознаются автоматически с помощью технологий нейросетей, машинного обучения, больших данных и алгоритмов компьютерного зрения. Распознанные объекты автоматически сопоставляются с товарами из различных интернет-магазинов», – рассказывает Андрей Корхов, основатель российского стартапа Sarafan. Проще говоря, приложение определяет, какого цвета изделие, какой длины, с какими рукавами, вырезом и т.д., затем по этим параметрам выдает похожие фото. Насколько точно полученные результаты соответствуют запросу, зависит от многих факторов, начиная с качества фото и заканчивая «обученностью» сервиса.

Приложение ASAP54, запущенное в 2013 году бразильянкой Даниэлой Сесилио, признает несовершенство технических возможностей и предлагает клиентам, не нашедшим подходящий товар, услугу стилистов, которые подберут модели вручную в течение 24 часов. Еще одна особенность этого сервиса – он использует в качестве поискового запроса не только фото одежды, но и любого вдохновляющего предмета или рисунка, будь то обои, брокколи или картина Пикассо. ASAP54 обещает клиенту подборку моделей в выбранной стилистике (в действительности – в той же цветовой гамме). В арсенале приложения – 5 млн изделий из 600 магазинов. Уже в первый месяц работы ASAP54 стал лучшим приложением недели в 135 странах. На пике популярности пользователи загрузили его 13 тысяч раз (!) в течение дня.

Поисковый бум

Польза подобных сервисов для потребителей очевидна. Они позволяют не только легко находить понравившиеся (или очень похожие на них) вещи, но и подбирать приемлемые по цене варианты. Не все клиенты могут позволить себе наряд с подиума Недели моды, а вот купить его недорогую копию найдется много желающих. В эпоху fast fashion идеи модных брендов в считанные дни разлетаются по магазинам демократичных ритейлеров. Отсюда вытекает и выгода для молодых дизайнеров и небольших марок – благодаря сервисам визуального поиска они способны предлагать свои товары на равных с крупными брендами и находить новых клиентов.

Монетизируются такие сервисы, как правило, за счет комиссии с продаж. Например, основанный в Чикаго стартап Markable получает от 5% до 25% с покупки, осуществленной перешедшим из приложения клиентом. Российский Sarafan не только получает доход сам, но и предлагает заработать на продажах пользователям Instagram, создавая тем самым своеобразное сарафанное радио. Для этого необходимо зарегистрировать в сервисе аккаунт и получить уникальную короткую ссылку. Она размещается под опубликованной в соцсети фотографией – заинтересовавшись изображенной на снимке вещью, подписчики переходят по ссылке и могут найти похожие вещи. За переход каждого уникального пользователя владелец аккаунта получает комиссию. Аналогичным образом сервис работает и с сайтами, где размещается связанный с модой фотоконтент. На снимках помещается специальный значок, поясняющий, что данную вещь можно приобрести. При нажатии на него всплывает панель с вариантами похожих товаров и ценами. Бренды, в свою очередь, получают еще один целевой и довольно качественный канал привлечения покупателей.

Ко всеобщему поисковому буму присоединилась компания Visa Europe, разглядевшая в нем потенциал и для себя. В 2016 году она запустила распознающее картинки приложение Blippar. Как и другие подобные сервисы, оно предлагает аналогичные поисковому запросу товары из базы, насчитывающей полмиллиарда изображений. Приобрести найденные вещи пользователь может с помощью зарегистрированной карты – кредитной или дебетовой.

Поисковый визуальный сервис способен как работать с большим числом партнеров, так и внедряться в определенный интернет-магазин и осуществлять поиск только по его каталогу. В 2014 году подобное приложение протестировал интернет-ритейлер Zalando в Германии – оно позволяло клиентам искать в каталоге среди 150 тыс. товаров. В результате всплеска продаж было принято решение применять механизм по всей Европе. «Иногда клиенты не ищут что-то конкретное. И визуальный поисковик в этом случае – отличный вариант, который работает не только со словесными запросами, но и с фото. Изображение говорит тысячу слов. Для клиентов это намного удобнее, поэтому приложение настолько привлекательно», – поясняет Кристоф Лютке Шелхоу, вице-президент по работе с клиентами в Zalando.

В 2014 году бренд Mango внедрил визуальный поиск Scan&Shop в своем мобильном приложении. Опция позволяет сканировать фотографии из журналов, каталогов и с рекламных щитов Mango, после чего можно приобрести понравившиеся вещи с помощью приложения или же найти их в магазинах сети.

Свои сервисы поиска одежды по фото предложили также «Яндекс» и Google, давно набившие руку на поиске картинок. Приложение «Яндекс. Снимите одежду» ищет товары по фото на «Маркете», и умеет, по словам разработчиков, различать около 150 видов одежды и более 250 атрибутов: цвет, стиль, фасон и др. Google запустил два новых раздела – «Похожие товары» и «Идеи стиля». Первый распознает товары – пока только аксессуары и обувь – на lifestyle-фото и предлагает пользователям купить аналогичную продукцию. «Идеи стиля» работают в обратном направлении – составляют подборку снимков-образов с товаром, который клиент в данный момент просматривает. Тем самым сервис помогает понять, как этот продукт будет выглядеть на покупателе и с чем его можно носить.

Социальный заказ

Социальные сервисы поиска товаров работают в формате «заявка – ответ», при этом и заявки, и ответы формируют сами пользователи. В России по такой схеме функционирует Gurulook. Зарубежные аналоги: TheHunt, приобретенный в 2015 году компанией Pinterest, и WhereToGet, собирающий аудиторию до 3 млн человек в месяц. 

Идея создания Gurulook, в который на текущий момент инвестировано более 100 тыс. долларов, родилась в процессе работы над другим проектом компании Virtoway – Kupinatao.com. Он осуществлял доставку товаров из крупнейшего в Китае интернет-магазина Taobao.com, принадлежащего группе Alibaba. Огромное количество размещенных на площадке товаров значительно затрудняет для покупателя поиск нужного. «Зачастую людям проще найти товар по картинке или спросить у других покупателей, где продается то, что они ищут», – объясняет Сергей Синюгин, сооснователь сервиса Gurulook.com. 

Он называет несколько факторов, делающих социальный сервис поиска востребованным: неидеальная работа автоматических поисковиков, человеческая лень – когда проще спросить, чем найти самому, – а также возможность отслеживать тренды по запросам других пользователей.

Увлекательность сервису добавляют игровые элементы – рейтинг, бейджи, лидерборды, бонусы – лайки и общение, а также монетизация. Пользователь может менять бонусы на призы, зарабатывать на сделках, создавать собственные виртуальные витрины и получать комиссию с представленных в них товаров. 

Бренды, в свою очередь, получают продажи, увеличение узнаваемости и способность отслеживать спрос. Сейчас на площадке Gurulook представлено более 50 известных интернет-площадок, включая Yoox, Asos, Amazon и др. «Мы всегда открыты к сотрудничеству с другими брендами и сервисами, особенно заинтересованы в партнерстве с молодыми марками, работаем со многими из них по принципу донейшена, без транзакционной модели, «за призы» для наших клиентов», – рассказывает Сергей Синюгин. Уровень конверсии, по его словам, составляет 7%, среднее время на сайте – 7 мин. 45 сек. Ежемесячно сайт насчитывает 30 тыс. посещений. Общее число заявок в каталоге – более 115 000.

«В нашей работе мы стараемся поступать «от обратного», – делится сооснователь Gurulook. – Так как мы разрешаем нашим пользователями оставлять ссылки на любые источники, то зачастую сами видим, какие магазины пользуются популярностью, и только после этого предлагаем площадкам сотрудничество с нами. Это более простой и действенный способ расширения сети партнеров на текущий момент».

Точки роста

Главной проблемой автоматических визуальных поисковиков является неточность выдаваемых результатов. Чаще всего они предлагают похожие по цвету и – в лучшем случае – по фасону вещи. Существующие сегодня механизмы не способны точно распознавать детали изделий и сильно зависят от качества сделанного пользователем снимка. «Мне нравится думать о визуальном поиске как о двигателе открытий, а не о поисковой системе, – говорит Дженни Гриффитс, основательница и главный исполнительный директор Snap Fashion, приложения для fashion-распознавания, которое было запущено в 2012 году. – Я всегда стараюсь уйти от сравнения с Shazam, поскольку оно слишком сильно повышает планку с точки зрения технологии».

Потенциал сервисов поиска одежды трудно переоценить: возможность предложить потребителю именно ту вещь, которую он хочет, и именно в тот момент, когда он испытал эту потребность, раскрывает перед ритейлом большие перспективы. А интеграция с социальными сетями, которая уже начинает развиваться, многократно их увеличивает.

Сегодня разработчики пытаются пойти дальше и не ограничиваться одними фотографиями. Уже существует приложение Spylight, которое специализируется на поиске одежды из ТВ-шоу и фильмов. Оно работает по принципу музыкального поисковика Shazam – распознает звуковую дорожку кинокартины и, определив, какие кадры транслируются в данный момент, предлагает подборку одежды – и не просто похожую, а точные модели. Для этого база пополняется данными, полученными от производителей или из иных источников. 

Лирон Слонимски, основавшая в 2013 году проект Awear, придумала иной способ поиска продукции с помощью смартфона. Она предложила брендам вшивать в свои товары специальные чипы, которые позволят случайным прохожим узнавать информацию о понравившемся продукте, просто зайдя в приложение на телефоне. Метки будут срабатывать на расстоянии 10 метров, при этом сканировать их можно незаметно для обладателя вещи. Тот, в свою очередь, за каждое сканирование будет получать бонусы, которые обмениваются, например, на скидки. Таким образом, продвигать продукцию брендов станут сами пользователи. 

Благодаря современным технологиям взаимодействие ритейлеров с потребителем выходит на новый качественный уровень, а  путь к покупке сокращается до пары кликов – в момент, когда клиент только о ней подумал.

Читайте эту и другие статьи в журналах PROfashion