title image

«Скоро поиск одежды по фото будет в каждом магазине». Как стартап Oyper меняет fashion retail

В конце мая AI-стилист Oyper наделал много шума: стартап был признан лучшим на европейском конкурсе R&B Next Awards Disruptive Tech в Барселоне. Конкурс проходил в рамках выставки Retail & Brand Experience World Congress и собрал крупнейших ретейлеров со всей Европы. Кирилл Сидорчук, кофаундер Oyper, рассказал нам, почему стартап не спешит на американский рынок, и поделился мнением, как реагировать, если крупные компании вдруг начинают выпускать очень похожий продукт. 

Что делает Oyper

Команда создает визуальный поиск одежды по изображению. Это B2B-решение для fashion e-commerse ритейлеров. Они смогут добавлять на свои сайты визуальный поиск одежды по фото: клиент может нажать на иконку камеры в поисковой строке, загрузить фото и увидеть подходящие вещи. Не нужно вручную просматривать каталог.

Есть и приложение, в котором достаточно навести камеру телефона на человека и увидеть ссылки на похожие вещи в каталоге партнера. Как говорит команда, такой поиск через пять лет будет у каждого онлайн-ретейлера. 

oyper

Кирилл Сидорчук, фото: страница собеседника в Facebook

Еще одна фишка Oyper — распознавание одежды на видео. Можно смотреть, например, видео онлайн и кликать по интересным вещам на людях в кадре. Видео при этом не останавливается, количество кликов не ограничено. После просмотра пользователь получает ссылки на максимально похожие вещи. 

Как и почему изменили идею

Сначала мы хотели делать персональный AI-стилист, который помогает людям находить понравившиеся вещи и собирать новые образы для разных случаев с помощью «ДНК Стиля». 

С этим продуктом ориентировались на американский рынок. Первые шаги на нем дали понимание, что на создание вирального эффекта нужен рекламный бюджет в несколько миллионов долларов. Идти по этому пути мы посчитали нерациональным и сделали пивот: переориентировались на бизнес-клиентов. 

oyper

Команда Oyper получает приз в Барселоне

Покупка одежды в 70% случаев эмоциональная, а эмоции живут недолго. Поэтому возможность быстро найти и заказать понравившуюся вещь очень важна для повышения продаж в сегменте fashion e-commerse. Именно эту ценность дает клиентам Oyper. 

Как это работает

Основа нашего решения — сверточная нейронная сеть, которая распознает элементы одежды на фото и классифицирует их. Сначала она видит, что на человеке джинсы и рубашка. Потом определяет, что это именно джинсы, а не брюки и что они стандартного покроя, с высокой талией, определенного цвета, имеют декор (например, потертости или дырки) и так далее. Для упрощения поиска все вещи разбиты на классы — их девять.

Атрибутов — цвета, текстуры, узоры — больше 600. Такое разнообразие дает нам высокую точность поиска: если именно эта вещь есть в каталоге, Oyper её найдет. 

Видео: канал Oyper в Youtube

Данные для обучения сети мы собирали комбинированным способом: размечали картинки вручную и придумали свою технологию автоматической разметки. Так как мы стартап и ресурсов у нас немного, всегда искали максимально оптимизированное решение. 

Когда проект появился, у меня как раз родилась дочь. Иногда мы с женой ночами не спали, размечали данные в любую свободную минуту. Я разметил около 30 000 изображений. На запуск MVP ушло 8 месяцев.

Изначально для обучения мы использовали артикульные фото: на белом фоне, с ровным светом, без сложных поз. Чтобы работать с видео, пришлось практически заново размечать данные: в видео почти всегда сложный фон и свет. Для этого мы собрали датасет кадров из реальной жизни и смогли заметно поднять точность распознавания. 

Мы вовремя поняли, что нам нужно собирать именно сложные картинки: так сможем сделать любой контент витриной. Хоть фото в соцсетях, хоть онлайн-видео, что угодно. 

Вся наша инфраструктура — в облаке. В прошлом году нас заметил Google. Они сказали, что наш проект очень интересный и дали грант в $20 000 на использование их облака. В этом году мы получили статус Trusted testing Partners и стали работать с Google намного плотнее. Они выделил нам еще $80 000 на оплату серверов, которые сейчас используем. 

Чем занят проект сейчас

Сейчас  наша команда запускает три пилотных проекта с провайдерами видео-контента в трех странах: Беларуси, России, Испании. Домашний рынок выбрали, так как тут удобнее вести дела и строить коммуникацию. После победы в конкурсе появился интерес испанских заказчиков: за неделю пришло 17 запросов о сотрудничестве. 

Мы не спешим на американский рынок с нашей сегодняшней моделью. Для работы с крупным бизнесом нужно выглядеть серьезной компанией: иметь внедренные кейсы, сильный бренд, опыт. Мы обкатываем нашу технологию, делаем промышленное решение здесь. «Мысли глобально, действуй локально» — наша стратегия сейчас. Ведь стандарты плееров, в которые мы интегрируемся, одинаковы во всем мире. 

У нас нет страха, что наши конкуренты займут самые крупные рынки за то время пока мы будем развиваться в России и Испании. Во многом потому, что каждый крупный покупатель на американском рынке будет хотеть эксклюзивных прав на использование технологии. Если завтра у нас появится пять или десять конкурентов, то всем хватит места.

oyper

Фото: Oyper

Решенее, очень похожее на наше, сейчас предлагает Alibaba. В сотрудничестве с крупнейшим китайским провайдером контента они запустили сервис, который позволяет в пару кликов купить на AliExpress вещи, которые появляются на людях в эфире. В США и Европе мы пока не видим хорошо работающего визуального поиска одежды в онлайн-видео. 

Буквально вчера Яндекс объявил о запуске приложения Sloy для распознавания одежды на видео. Пока непонятно, насколько хорошо оно работает: пока проводится закрытое тестирование. Но позиционирование у этого решения другое: оно, скорее, для сообщества модников. Также свое решение недавно анонсировал Amazon. Оно также ориентировано на B2C.

То, что в эту тему — распознавание одежды — приходят крупные игроки, подсказывает — мы выбрали хорошую нишу и у продукта есть будущее. Не стоит бояться конкуренции. Надо ею пользоваться, ведь большие компании могут разогреть интерес пользователей к определенным решениям. 

Планы

Вся команда Oyper — выходцы из крупных компаний, но сейчас мы работаем фулл-тайм. Решение уйти в стартап приняли осенью прошлого года.  До этого больше двух лет посвящали проекту все свободное время.

Инвесторы негативно относятся к стартапам, фаундеры которых не ушли с основной работы. Такие проекты выглядят как хобби, а вкладывать в хобби нет смысла. Стартап требует вовлечения 24/7.

Сейчас мы ищем стратегического инвестора или smart-money с релевантным нетворком и выраженным пониманием потенциала продукта. Финансовых инвесторов тоже рассматриваем, но условия будут иными. Пока мы развиваемся на личные средства.

В наших планах — искать не только одежду. Аксессуары, мебель, даже еду из фильма можно будет заказать в один клик. Это новый способ монетизации контента, который дает значительно большую вовлеченность пользователей. 

P.S. Сейчас стартап активно развивается, поэтому мы приглашаем в нашу команду разработчиков, которые хотят развиваться в сфере AI. Пишите сюда, если это про вас. 

Заглавное фото: Oyper.

Интересно? Поделитесь с друзьями!
  •  
  •  
  • 4
  •  
  •  
  •  
    4
    Shares

Похожие статьи

Imaguru Video

Популярное