0 |
Коронавирусная пандемия ударила по наземной рознице, продажам одежды в особенности. Онлайн-шоппинг покупатели освоили давно, но вынужденная изоляция сделала его повседневным опытом. Рост объема дистанционных операций обострил старую проблему одежного ритейла – поиск подходящего размера. Расхождения между брендами, странами и рынками, отсутствие единообразия размерных сеток, снижают точность выбора. Плохо покупателям, теряют доход продавцы – из-за дорогостоящих возвратов и замедления товарооборота.
Компания с украинскими корнями 3DLOOK разработала «виртуальную примерочную» и помогает потребителям выбрать подходящий размер без физического присутствия. Ее обращение к миру моды и производителям одежды звучит так: “Мы персонализируем впечатления от покупок, отталкиваясь от уникального строения тела клиента”. Запатентованная технология примерки построена на комбинации компьютерного зрения с трехмерным статистическим моделированием. Достаточно двух фотографий, сделанных смартфоном.
Собрав сотни тысяч «профилей соответствия» на основе географического положения, возраста и пола, команда предлагает брендам и небольшим магазинам API для настольных компьютеров, а клиентам - SDK для мобильных устройств под сбор данных. 3DLOOK предоставит вам точные размеры на основе ваших сканированных измерений и расскажет, как одежда будет сидеть на вас. В выигрыше все: бренды получают больше сведений для создания одежды под любое телосложение, магазины продают больше одежды, решая проблемы подгонки и возвратов, растет положительный клиентский опыт.
3DLOOK уже оставила заметный след на рынке fashion tech (использования технологий в индустрии моды) и считает, что машинное обучение перевернет стандарты производства и продажи одежды. По мнению, Алексея Солнцева, CTO, мало совершенствовать 3D-сканеры и собирать статистику, важно сделать алгоритмы персонализации «самонастраиваемыми».
У компании две научно-исследовательские лаборатории в Украине и намерения развивать машинное обучение. Технической базой для исследований стали серверы на платформе ASUS ESC4000A-E10 под AMD EPYC с несколькими акселераторами Nvidia RTX 3090.
Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора
0 |