Придумать • 3 февраля 2021

Артём Семьянов придумал сканировать ноги в 3D, чтобы обувь всегда подходила. Взлетит ли его маркетплейс с кроссовками?

Придумать • 3 февраля 2021

Артём Семьянов придумал сканировать ноги в 3D, чтобы обувь всегда подходила. Взлетит ли его маркетплейс с кроссовками?

Текст: Дарья Кушнир


Когда Артём Семьянов учился в ВШЭ, его интересовали две вещи: бизнес и макроэкономические исследования. В 2011 году он вместе с однокурсниками открыл репетиторский центр. Но через 4 года решил заняться бизнесом поинтереснее и создал компанию DPL Lab, которая делала проекты по машинному обучению на заказ. В 2016 году её купила Prisma Labs, все члены команды вместе с Артёмом стали её сотрудниками и получили опционы. 2,5 года Артём руководил в Prisma всем, что связано с машинным обучением и R&D, но работать с селфи ему надоело, а ещё захотелось создать свой стартап. Так в 2019 году появился маркетплейс кроссовок Neatsy, главная фишка которого подбор удобной и подходящей обуви с помощью 3D-сканирования ног через iPhone c Face ID. Артём рассказал Inc., как «Стартрек» вдохновил его на стартап и почему в интернет-магазинах будущего не будет размеров, а участники рынка проверили, работает ли на самом деле технология Neatsy, и объяснили, есть ли у приложения будущее.

Артём Семьянов

основатель Neatsy

Я ушёл из Prisma искать идею для бизнеса и полгода думал, чем же заняться. Какой самый интересный способ искать идею стартапа? Смотреть научную фантастику! В какой-то серии «Стартрека» людям на корабле «Энтерпрайз» надо было изготовить новую одежду, их просканировал луч, и в магическом шкафу мгновенно появились подходящие вещи. Я подумал, что это можно поставить на практические рельсы.

Тогда еще запустился интересный проект Zozosuit — ты надеваешь специальный костюм, крутишься в нём перед телефоном, и он измеряет тебя в 3D. Идея показалась мне просто гениальной, но проект не пошёл, хотя принадлежал крупной компании — «японской Lamoda» Zozo. На мой взгляд, это произошло, потому что они делали на заказ футболки и джинсы. Ждать белую футболку придётся два месяца, но на самом деле не так уж важно, как она сидит. Если мешковато, то ты можешь, например, пойти в ней в качалку. Zozo выбрали явно не ту нишу. С обувью проблема острее — если ты заказал её через интернет и она тебе не подошла, то всё, ты не можешь ей пользоваться. Так появилась идея Neatsy.

В мае 2019 года вместе с другом Антоном Лебедевым и братом Костей Семьяновым мы решили остановиться на кроссовках, потому что их покупают больше людей: примерно 75% продаж всей обуви в интернете — кроссовки. И ты точно не будешь носить неудобные — их придётся возвращать.

Как я привлёк инвестиции и научился сканировать ноги

В том же месяце мне удалось привлечь первые $200 тыс. Когда проект на стадии идеи и у тебя есть только презентация, то ты ищешь инвестиции по знакомым и знакомым знакомых. Другие варианты не работают, можно даже время не тратить. Так меня связали со знакомым знакомого. На встрече в Vogue-кафе рядом с ЦУМом мы час обсуждали то, какие магии в «Героях 3» являются имбовыми (очень сильными) и что их надо запретить на турнирах. Потом я сказал: «Ну всё, давай, короче, столько денег под такую оценку — по рукам?» Он ответил: «По рукам!» Получилось очень смешно. Но в этом есть смысл — когда ты ищешь инвесторов, ты ищешь людей близких по духу, и они тоже. Вот такая странная у нас была проверка на одинаковый культурный код.

Антон и Костя — дата-сайентисты, сейчас они Chief Data Scientist и CTO Neatsy. Вместе мы начали искать способы отсканировать ногу человека в 3D. Скажу честно, думали, что сделаем первый рабочий прототип за три месяца, как оказалось — за год. Появилось бесконечное количество проблем. Это сложная задача для компьютерного зрения, потому что в 3D. Мы прочитали кучу статей про то, как работают беспилотные автомобили, про всех наших конкурентов. Нужно было обучать нейросеть так, чтобы она понимала, нога в кадре или нет и как телефон перемещается относительно ноги.

У нас была куча разных гипотез. Самым сложным оказалось то, что одно дело — сканировать ногу манекена и абсолютно другое — живого человека. Например, утром и вечером у людей ноги могут отличаться на несколько миллиметров, плюс влияет толщина носков и поза. Пользователя нужно заставить встать определённым образом, а это очень сложно.

Дальше мы изучили, как собирать данные о кроссовках и проверять их. Зимой 2020 года мы пытались придумать методы, как замерить их внутренности на складе Puma (написали разным брендам, Puma согласилась первой). Оказалось, надо было засунуть туда iPhone, селфи-камера отлично видит в темноте, и с её помощью можно сканировать обувь изнутри. Думаешь, сделаешь 3D-модель кроссовка и 3D-модель ноги, заложишь дополнительные 6 мм для пальцев и всё? Нифига так не работает, это неточные данные. Нужно учитывать кучу параметров. Мы разработали систему и всю весну 2020 года проводили фокус-группы в магазинах Puma и Street Beat.

Изначально мы хотели использовать для этого сервис «Яндекс.Толока» и думали, что «толокеры» будут приходить в магазины и мерить кроссовки, но мы быстро заметили их оппортунистическое поведение — они рандомно заполняли результаты, не меряя обувь. Пришлось идти другим путём — договорились с магазинами, что в них будет дежурить наш человек, замерять ноги людей, смотреть, какие модели и размеры они выбирают, что им удобно. Эти данные мы сопоставляли с предсказаниями нашей системы, оценивали её точность. Это сработало. В итоге продукт пришёл в стабильное состояние только в августе-сентябре 2020 года.

Как работает Neatsy

Сейчас приложение сначала спрашивает, какие у тебя любимые кроссовки и какого они размера, и предлагает просканировать ноги. Для этого лучше надеть однотонные носки, главное, не выбирать такие, где пальцы и пятки другого цвета — от этого наш алгоритм просто сходит с ума.

Чтобы сканировать ноги, нужно сделать их четыре фотки на весу и на полу на селфи-камеру. Приложение пишет, насколько твои любимые кроссовки подходят тебе по размеру. Если, например, большинство людей с такими параметрами выбирают обувь на полразмера меньше, то приложение спрашивает, учитывать ли это или всё же рекомендовать обувь посвободнее. Ты отвечаешь и попадаешь в наш интернет-магазин, где видишь только те кроссовки, которые тебе пойдут и будут удобными. Неудобные мы не показываем. Пока наш интернет-магазин — демо-версия маркетплейса, то есть ты выбираешь кроссовки у нас и тебя переносит на сайт бренда, где их можно купить.

Мы сделали демо того, как вообще должен выглядеть хороший интернет-магазин, где нет концепции размера и нет проблемы выбора: удобно или неудобно. Мы хотим, чтобы такая же логика была во всех интернет-магазинах. Зачем тебе изучать таблицу размеров? Например, ты носишь Nike 11 размера и хочешь купить кроссовки другого бренда или даже просто беговые Nike, где другая размерная сетка. Это создаёт проблемы пользователям. Как только она исчезает, они покупают больше, а возвращают меньше.

Сейчас возвраты из-за неправильных размеров и неудобства в США составляют 30 —50%, в России — до 80% (люди чаще заказывают две пары разного размера и возвращают одну из них). Издержки зашиты в цену, так что здесь все могут сэкономить.

Мы снижаем возвраты в два раза, а для пользователя мы в 1,5 раза повышаем вероятность того, что купленная обувь ему подойдёт, — обычно она составляет всего 45 —50%, с нами — 75%. Здесь нужно учитывать, что обувь может не подойти из-за факторов, не связанных с удобством и размером, например, цвет или стиль могут не понравится. Мы пока не можем на это повлиять.

Результаты пилота в Puma и Street Beat показали, что магазины с нами зарабатывают на 35–50% больше денег, — меньше возвратов, поэтому не нужно тратиться на логистику, а обувь не теряет товарный вид. Это было ограниченное тестовое внедрение, так что речь идёт о небольшой сумме, но магазины смогли получить дополнительную прибыль, эквивалентную 15% GMV (общий объём оборота товаров). Это значит, что мы даём дополнительные 15% маржи со всех заказов кроссовок, которые сделаны с нашими рекомендациями.

Как я планирую зарабатывать и конкурировать

Для пользователя приложение бесплатно. В дальнейшем мы планируем внедрять нашу технологию в другие интернет-магазины и брать 2% от оборота магазина, который он получает с помощью наших рекомендаций. Это эквивалентно цене за процессинг банковских карт. Учитывая, что через интернет кроссовок в мире продаётся на $90 млрд ежегодно, 3% — это очень много. Нам даже 10% рынка хватит, это уже нереальные суммы.

Изначально мы тестировали приложение в России и Канаде. Потому что мы сами из России, так нам было проще. А в Канаде — потому что хотели протестировать на англоязычной аудитории. Затем запустились в США и Евросоюзе. Пару месяцев назад мы подняли ещё $200 тыс. от русскоязычных бизнес-ангелов, живущих в США. Сейчас делаем основной упор на Америку, потому что здесь сильно выше объёмы рынка.

В нашем поле есть три группы компаний. В первой находятся hardware-устройства, которые стоят в магазинах и сканируют ноги. Такие решения работают, но сами девайсы стоят десятки тысяч долларов, так что большого распространения не получают. А ещё, если человек уже пришёл в магазин, то ему ничего не мешает просто померить обувь.

Во второй группе — сервисы, которые собирают данные об удобстве и подходящем размере с помощью опросов покупателей на сайте и дают рекомендации на их основе. У нас был страх, что, действительно, такого метода достаточно. Но мы провели эксперименты и оказалось, что точность таких советов намного ниже. Опросы лучше, чем ничего, но сканер сильно повышает точность предсказаний.

В третьей группе — стартапы вроде нас, которые пытаются с помощью телефонов сканировать тело человека. Это новая сфера, и здесь нет безусловных лидеров. Телефоны и технологии очень быстро развиваются, поэтому сейчас такие проекты и стали возможны. Сейчас в США 80% iPhone c Face ID, скоро смартфонов с кнопкой вообще не будет на рынке.

Страх провала есть всегда — добро пожаловать в стартапы! В теории всё хорошо, а когда начинаешь делать, начинаются проблемы. Здесь нужна командная работа. Всегда что-то может пойти не так, но это можно починить, улучшить, доделать.

Мой самый большой страх связан с тем, насколько массово люди смогут пользоваться нашим сканером. По нашим данным, 80% пользователей успешно проходят процесс сканирования, иногда — 75%, иногда — 70%. Мы постоянно пытаемся оптимизировать инструкцию, сделать интерфейс удобнее. Сейчас, например, для начала сканирования нужно нажать на экран. Но мы делаем версию, в которой приложение само определяет ногу на экране и начинает сканировать без нажатия. Может быть, это будет удобнее. Надо попробовать.

Помимо дальнейшего развития отношений с российскими Puma и Street Beat, мы планируем запускать новые пилоты. Также мы договорились на пилоты в США с рядом брендов. Провести их — наш план на первый квартал 2021 года.

Мы делаем так, чтобы людям было удобнее покупать онлайн, поэтому коронавирус нам не мешает. 2020 — необычный год, много неопределённостей, но наш продукт полезен e-commerce, а она растёт. Удивительно, что во время первой волны и карантина общий объём продаваемых кроссовок в мире упал всего на 10—15%, а интернет-продажи выросли в три раза.

У нас есть идея сделать в будущем другие типы сканера не только для новых iPhone, но и для старых, а также для Android, даже есть прототипы. А ещё до конца года или хотя бы до конца апреля мы планируем поднять $1 млн, $400 тыс. от бизнес-ангелов уже есть.

Сергей Архангельский

СЕО Wannaby

Размеры и связанные с ними возвраты — огромная проблема в e-commerce. Однако очень мало экспериментов со стартапами, подобными Neatsy, доходят до полноценного внедрения. На это есть несколько причин.

Основная причина в том, что даже одна модель кроссовок одного размера может сидеть по-разному на одной и той же ноге. Это обычно связано с тем, что они произведены на разных фабриках или на одной фабрике, но в разные смены, и т. п. Почти вся обувь шьётся вручную, и это неизбежно приводит к расхождениям и к тому, что колодки у кроссовок получаются разные.

Второй большой вызов подобного рода решений заключается в том, что UX сканирования и определения размера очень длительный и сложный. Если вы попробуете отсканировать ногу в Neatsy, то вам придётся совершить очень много шагов, прежде чем вы узнаете свой точный размер. Вероятность того, что пользователь отвалится на одном из шагов, далеко не нулевая. Количество людей, обладающих необходимой усидчивостью и концентрацией, чтобы дойти до конца, невелико. Даже у меня, технически подкованного человека, не получилось с первого раза отсканировать ноги. Моя левая нога почему-то долго не хотела сканироваться, и всё получилось только с пятого раза.

Самый распространенный подход, который получил traction в индустрии, основан на рекомендательных движках. В таком случае пользователь выбирает модель обуви и размер, который ему точно подходит, например Nike Air Max 95 44 размера. На основе этой информации система может предполагать, что, например, Adidas Superstar нужно выбрать размера 44,5. Я заметил, что коллеги из Neatsy тоже используют подобный подход. Однако, на мой взгляд, им будет достаточно сложно конкурировать с другими известными игроками в этой нише. Самый известный и серьёзный — TrueFit.

Насколько мне известно, Amazon несколько лет назад приобрёл похожее решение, основанное на рекомендациях, и внедрил его с некоторым успехом.

Роман Логинов

бизнес-ангел

Neatsy заинтересовал меня хорошей командой с бэкграундом успешного стартапа. Это значит, что ребята понимают рынок, что и как на нём делать и как поднимать раунды.

Стартап нужен рынку е-commerce — он растёт, а пандемия продолжает на это работать. Наш основной бизнес также связан с е-commerce, поэтому мы хорошо понимаем проблему затрат на возвраты товаров. Но я считаю, что Neatsy может работать только с большими вендорами и производителями, потому что стоимость интеграции сейчас дорогая. Это узкое место. Продавать большим сложно, долго и дорого.

Как показывает наша практика, метрика, над которой работают похожие стартапы (процент возврата товара поставщику), работает только в связке с клиентом. А клиент может отказаться от товара по любой причине в течение определённого срока, в каждой стране он свой. В Европе или США е-commerce уже пошёл дальше — ты оплачиваешь товар уже после доставки. По такой же модели рос Wildberries в России, чем выгодно отличался от других маркетплейсов. Тебе привозят не одну пару кроссовок, а условно десять. Ты выбираешь, какие тебе подойдут, а от остальных отказываешься. Маркетплейсу это удобно — у них в модели заложено: если что-то идёт не так, то платит за это поставщик или продавец. В магазинах всё по-другому. Если вы купили вещь и она не подошла (не понравилась, планы изменились, нашли альтернативу лучше/дешевле), то за это платит продавец. Как итог, у владельца и товара нет, и ты заплатил за логистику в два конца.

Ребята продают снижение возврата. Но, по нашему опыту и мнению, часто вещь возвращают не потому, что она не подошла, всё дело в психологии покупки. Поэтому большие вендоры в Европе (Zalando, Asos), где высокая доля возвратов, используют программу лояльности.

При общении с ребятами из Neatsy я не увидел в них гибкости и не услышал плана Б, если план А не пойдёт. Поэтому не вложил в них.

Иван Иванин

бизнес-ангел

29 декабря 2020 года мы с Neatsy договорились о сделке — я решил войти в проект пока по минимальному чеку. Меня заинтересовали основатель и его команда. У них есть компетенции в технологии ИИ, а Артём умеет продавать в B2B.

Пилоты показывают, что практический интерес у вендоров есть. И ретейл хочет продолжать пользоваться технологией. Появляются новые вендоры, с которыми стартап ведёт переговоры о тестовых запусках.

Но у меня пока нет полной уверенности, что технология драматично влияет на снижение количества возвратов кроссовок из-за ошибок в выборе размера обуви потребителем.

Стартап ещё не нащупал свою бизнес-модель. Тестируют гипотезы, как лучше продавать и где максимальная маржа. И не всё понятно с затратной частью: сколько будет стоить обслуживание технологии, ведь ИИ надо постоянно кормить новыми данными.

Технология пока работает только на iPhone 10 и старше. Это вызвано аппаратными возможностями айфонов. Хорошо бы запуститься на флагманских телефонах под Android.

Похожие решения есть, гугл выдает пять на первой странице поиска. По механике процесса Neatsy сильно удобнее. Мне было легко и просто сделать скан ноги. Все кроссовки, которые предложило приложение, мне подошли. Я ходил в магазин и специально мерил.

Да, на этом рынке пока никто не взлетел. Не просто дать нужность вендорам и простоту конечным пользователям.

Даниил Трабун

продуктовый менеджер «Яндекса», сникерхед

Я попробовал Neatsy, и это действительно крутой стартап — когда сканируешь ногу, происходит вау-эффект. Я знаю всё про размер своей ноги, и технологии Neatsy отсканировали её очень точно. Это вызывает то самое удивление технологиями, которое нужно, чтобы человек точно заходил в приложение и становился лояльным пользователем. Ещё Neatsy решает задачу, над которой онлайн-магазины бились годами, — сократить возврат обуви после покупки, который сейчас невероятно огромен.

Основная проблема таких приложений, Neatsy в том числе, — размер каталога. Он пока довольно маленький. Поэтому возможности Neatsy как маркетплейса сейчас, к сожалению, ограниченные. Наверное, это стоит изменить. На месте Neatsy я бы задумался о сотрудничестве, например, со StockX или Farfetch.

Сейчас я вижу приложение скорее как демонстрацию технологий для поиска партнёров, инвесторов и покупателей. Мне как конечному пользователю, кроме вау-технологии, нужен полноценный каталог. И меня удивило, что сервис не предложил некоторые модели кроссовок, которые точно мне удобны.