В то время как алгоритмическая персонализация уже захватила мир музыки и видео, мода все еще остается непокоренной.

Интернет-магазины одежды стремятся внедрить эту технологию, чтобы управлять огромными каталогами товаров и показывать покупателям именно то, что им подойдет.

Ведь идея проста: анализировать историю покупок, лайки в соцсетях, просмотренные страницы и другие данные, чтобы создать индивидуальный профиль модных предпочтений каждого покупателя. Именно так работают Spotify и TikTok, рекомендуя музыку и видео, которые вам понравились бы, но в мире моды все намного сложнее.

Сложность задачи обусловлена рядом факторов:

1. Субъективность:

• Мода — это сфера, где вкусы и предпочтения людей индивидуальны и многогранны.

• Алгоритмы, основанные на данных, не всегда учитывают нюансы личного стиля, эмоциональную составляющую выбора и контекст, в котором будет носиться одежда.

2. Динамичность:

• Тренды в моде меняются быстро, поэтому системы, основанные на истории покупок, могут быстро устареть.

• Человеческие кураторы способны быстрее реагировать на новые тенденции и предлагать актуальные варианты.

3. Многогранность:

• Мода – это не просто одежда, это сочетание различных элементов: аксессуары, обувь, прически, макияж.

• Алгоритмам сложно учитывать взаимосвязь всех этих компонентов и создавать гармоничные образы.

Некоторые компании уже добились определенных успехов, например, Lamoda использует систему, которая рекомендует покупателям товары, похожие на те, которые они уже просматривали или добавляли в корзину, а платформа Farfetch внедрила персонального стилиста, который помогает покупателям составить образы из представленных в магазине брендов.

Важно отметить, что алгоритмы не должны заменять человеческий фактор, а дополнять его.

Идеальная система персонализации в моде — это сочетание мощных алгоритмов, анализирующих данные, и опыта профессиональных кураторов, понимающих тонкости этой сферы.

Статистика:

• По данным McKinsey & Company, к 2025 году до 80% покупок в рознице будут совершаться под влиянием алгоритмических рекомендаций.

• Исследование Forrester показало, что покупатели, использующие персонализированные рекомендации, с большей на 30% вероятностью совершают покупку.

• 71% потребителей заявляют, что им важно, чтобы интернет-магазины рекомендовали им товары, соответствующие их индивидуальным вкусам.

Хочешь быть в курсе главных событий в fashion индустрии и новостей брендов?