«Чтобы костюмчик сидел»: как работает виртуальная примерочная и может ли она заменить реальную

Вопрос доверия

В основе виртуальной примерочной лежит эмпатия: человек видит не абстрактную вещь из каталога или снимок с идеальной фотомоделью, а может оценить, как эта вещь выглядит именно на нем. Так возникает эмоциональная связь, которая и служит стимулом к покупке. Это базовая идея, с которой сейчас работают маркетологи по всему миру.

Мы начали изучать мировой рынок. И первое, с чем столкнулись, — несовершенство технологий. Пугало то, что даже у крупных компаний, таких как John Lewis, Walmart или Zalando, качество ИИ-генераций оставляло желать лучшего. Многие команды тогда стартовали с самого простого — взять и «приделать» фото головы клиента к изображению одежды. Это уже было победой.

Следующий этап развития — нейрогенерации на основе изображения покупателя и оцифрованного гардероба. Однако несовершенство технологий выдавало огромное количество так называемых «артефактов», например, у человека появлялись легендарные для первых нейросетей шесть пальцев или третья рука. Конечно же, многие пользователи, впервые столкнувшись с этим, получали не самый позитивный опыт.

Зачем нужна онлайн-примерка

Тем не менее еще в 2023 году исследования John Lewis и McKinsey зафиксировали рост показателей вовлеченности на сайте продавца на 30%, время контакта пользователей с продуктом при этом увеличилось в 2,5–3 раза. И в работе на различных площадках нам удалось подтвердить эти метрики.

По нашим данным, интеграция виртуальной примерочной дает следующие результаты:

• время пребывания пользователей на сайте растет в среднем на 50%;

• число «брошенных корзин» снижается на 35%;

• вовлеченность пользователей увеличивается на 30%;

• за счет UGC и органических охватов повышается виральность и знание о бренде.

Главные проблемы

Для нас одним из самых сложных этапов было моделирования фигур, чтобы человек мог указать параметры своего тела и одежда «садилась» ровно по ним.

Еще тяжелее было победить перенос сложной фактуры. Например, ранние версии нейросетей очень плохо переносили надписи на одежде. Нам потребовались сотни тысяч циклов обучения моделей, чтобы все было корректно.

Сейчас мы выкатили уже восьмую версию нейронки, которая умеет справляться даже с такими сложными объектами, как, например, изделия из стекловолокна из актуальной коллекции Bottega Veneta или футуристические образы Готье с Парижской недели моды. Это настоящие произведения искусства, и в работе с ними важна передача даже мельчайших деталей.

При этом пользователи получают возможность примерить вещи, которые они в реальной жизни вообще никогда бы не примерили.

Сейчас мы работаем над расширением по возможности функционала оцифровки и переноса обуви, сумок и аксессуаров. Нейросети уже позволяют делать это с высокой точностью. Главной проблемой на сегодня я бы назвал не стопроцентную вероятность генерации образов на сложных фигурах.

Работа с партнерами

Вся наша система строится на универсальном виджете, который мы можем в течение недели интегрировать на любую платформу через подключение специального скрипта, который работает параллельно и не влияет на работу приложения партнера. Это может быть сайт бренда или ретейлера, социальная сеть, мобильное приложение, «Telegram-бот» и многое другое. Причем для интеграции продавцу не нужно «перепиливать» свои ресурсы — их архитектура полностью сохраняется, а обмен данными происходит через протокол API (API, англ. Application Programming Interface — программный интерфейс приложения. — Прим. ред.).

Первым крупным заказчиком стал ЦУМ. Сначала там были установлены интерактивные панели с нашей платформой. С помощью такой панели клиент может прямо в магазине собрать образ до посещения примерочной и сразу купить понравившиеся вещи — мы оцифровали десятки тысяч предметов одежды от топовых брендов. Потом в пунктах выдачи заказов ЦУМа запустили сервис-бутик на базе нашего сервиса. Консультант или персональный стилист может собрать для клиента лукбук еще до посещения магазина или до выхода тех или иных коллекций. В ближайшее время функционал виртуальной примерки появится в мобильном приложении ЦУМа.

Мы также делаем интерактивные витрины для офлайн-магазинов. Для бизнеса это канал продаж, который работает, даже когда магазин закрыт. Достаточно разместить на витрине QR-код с каталогом, и любой человек, проходящий мимо, сможет с его помощью примерить весь каталог (если он оцифрован). Схожий продукт — QR-код на бирке: когда код размещается на вещах прямо в торговом зале и клиенты могут оценить образы без очереди в примерочную.

Например, мы работаем с московским торговым центром «Саларис» — там доступна для примерки одежда таких брендов, как MAAG, Love Republic, Emka, и других.

Потенциал технологий

Технологии виртуальной примерки пока не успели стать массовыми, а значит, у крупных игроков еще нет репрезентативных массивов данных для полноценного анализа. Поэтому многие в России довольно настороженно относятся к внедрению ИИ. И их можно понять.

Однако, учитывая темпы роста цифрового модного сегмента, виртуальная примерочная скоро перестанет быть экспериментом и станет привычным инструментом.