Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Stitch Fix основана в 2011 году и базируется в Калифорнии. Компания предполагает совершить переворот в сфере продажи одежды и выступить в роли персонального стилиста: автоматически отправлять клиенту вещи, которые ему подойдут.
Покупатели заполняют анкету с вопросами о стиле и ценовом диапазоне одежды и при желании оставляют ссылки на свои аккаунты в соцсетях. Задачу стилиста выполняют специалисты по данным вместе с ИИ. Они анализируют предпочтения и сопоставляют разные категории покупателей, чтобы подобрать подходящую им одежду.
Доля покупок в интернете постоянно растет: в Великобритании она увеличилась с 11,6% от всех продаж непродовольственных товаров в 2013 году до 24,4% в 2017-м.
Продажа одежды отличается от других сфер количеством возвратов. И они тоже бесплатные, как и доставка. Если клиенты возвращают большую часть заказа после примерки дома, компания несет издержки.
Помимо трат на доставку и обработку усложняется складской учет, при этом в наличии должно быть достаточно единиц каждого товара для удовлетворения спроса. Магазины одежды нередко распродают товары с огромной скидкой и утилизируют неликвидные остатки. Такое расточительство, конечно же, уменьшает выгоду. Поэтому все хотят минимизировать возвраты, а для этого клиенты должны получить вещь, которая им подходит по внешнему виду и качеству.
Вкусовые и стилистические предпочтения покупателей и их размерные параметры обрабатывает ИИ Stitch Fix. Алгоритмы помогают в работе живому стилисту. Помимо продажи Stitch Fix еще и производит одежду, а идеи для новых вещей черпает в результатах работы ИИ. Главный специалист компании по алгоритмам Эрик Колсон говорит: «Наша задача — дать клиенту то, что он захочет носить. И мы намерены делать это лучше всех. Но без машин нам не обойтись, и без людей тоже. Поэтому мы решили объединить их способности».
Команда из 85 специалистов по данным на ИИ-платформе Stitch Fix отбирает вещи, которые клиенты захотят носить. Колсон принес машинное обучение из Netflix, где был вице-президентом по данным и инжинирингу. Технология заметно повысила эффективность алгоритмов компании, которые уже использовались в отсеве одежды, однозначно не подходящей конкретному клиенту.
При регистрации пользователи указывают измерения тела, вес, стилистические предпочтения (например посадка — узкая или свободная), любимые цвета, ценовой диапазон, склонность к оригинальности и другие нюансы, например, как на клиенте сидят джинсы и рубашки стандартного размера (туго или свободно). С разрешения пользователей учитываются данных из их профилей в соцсетях, а также из отзывов и заполненных бланков на возврат.
Еще у Stitch Fix есть специальные алгоритмы для назначения клиентам персональных стилистов, управления складскими запасами, анализа фотографий в соцсетях (Pinterest) и оценки удовлетворенности сервисом.
Онлайн мы тратим почти столько же, сколько в обычных магазинах. В интернет-коммерции специфические трудности, а ИИ — это кладезь решений.
Зная требования и предпочтения клиентов, Stitch Fix может автоматически рассылать вещи, которые тем понравятся. Это экономит место на складе, снижает издержки по доставке и возврату и спасает от переполнения сезонным неликвидом.
По утверждению компании, с освоением машинного обучения повысились ее доход и удовлетворенность клиентов, а общие издержки снизились.
Войти с помощью соц. сетей: