Основная проблема, с которой сталкивается интернет-торговля модной одеждой, стимулирующая возврат товаров и увеличивающая расходы на доставку, сводится к простой, но непреложной реальности: покупатели не могут быть уверены в том, что одежда действительно подходит им, пока не примерят ее, а бренды часто не знают, почему та или иная вещь не понравилась покупателю.
Швейные компании и технологические платформы, такие как Amazon, в течение многих лет пытались решить эту проблему различными способами. Но теперь новое поколение искусственного интеллекта побудило гиганта интернет-магазина по-новому взглянуть на проблему, вооружив бренды своим излюбленным оружием: информацией о посадке на основе ИИ. В понедельник Amazon Fashion представила обновления, нацеленные на решение проблем с фигурой для покупателей, большинство из которых включают новые функции платформы, помогающие принимать обоснованные решения о покупке.
Покупатели получат персональные рекомендации по размеру, сгенерированные с помощью искусственного интеллекта обзоры соответствия и стандартизированные таблицы размеров. Но среди этой линейки есть одно дополнение, ориентированное именно на бренды. Amazon разработала новый инструмент Fit Insights, который поможет выявить возвращенные товары, у которых возникли проблемы с размером. Апурв Чаудри (Apoorv Chaudhri), директор по компьютерному зрению и машинному обучению в Amazon Fashion, объяснил в своем блоге, что компания использовала модель large language “для извлечения и обобщения отзывов клиентов о посадке, стиле и ткани. [Этот инструмент] сопоставляет результаты возвратов и анализ диаграмм размеров с отзывами покупателей, используя машинное обучение для выявления дефектов в диаграммах размеров..
Amazon может выполнять тяжелую работу за бренды и предлагать информацию о том, как подходят различные продукты”. LLM сложны, но в основе своей требуют предоставления моделям огромных объемов данных для быстрого и всестороннего обучения ИИ. Такие модели способствовали недавним прорывам, таким как ChatGPT, и проложили путь для других форм генеративного ИИ. Теперь это лежит в основе Fit Insights, и, по словам Amazon, это означает, что бренды получат доступ к ценным данным, позволяющим им улучшать свои продукты, описывать их соответствие требованиям покупателей или даже корректировать собственную номенклатуру размеров. Хотя это может происходить за кулисами, а может и не происходить, покупатели модной одежды наверняка заметят новые функции AI fit, ориентированные на публику.
По словам Чаудри, в рекомендациях по персонализированному размеру используется алгоритм, основанный на глубоком обучении, который оценивает “соотношение размеров между брендами и их системами размеров, отзывы о продукте и другие детали, а также собственные предпочтения покупателя по размеру”, поэтому он может рекомендовать наиболее подходящий размер для конкретного человека. О конфиденциальности прямо не упоминалось, но это прозвучало в виде объяснения того, что алгоритм анонимно группирует клиентов со схожими предпочтениями по размеру и товарам с одинаковой посадкой.
По словам Чаудри, в нем собраны миллионы сведений о товарах в различных стилях, таблицах размеров и отзывах покупателей, а также “миллиарды анонимных покупок клиентов. ” Он также знает, какие размеры были куплены и сохранены аналогичными покупателями для одного и того же или сходно сидящего товара, и, поскольку он постоянно учится, он адаптируется по мере изменения потребностей покупателя в размерах. Например, дети растут быстро, и искусственный интеллект учитывает это.
Естественно, предпочтения, используемые для рекомендаций по размеру, уступают место рекомендациям по другим продуктам, чтобы предоставить покупателям возможность выбора. В обзоре соответствия, созданном с помощью искусственного интеллекта, обобщаются отзывы покупателей, относящиеся к конкретному покупателю и предмету одежды, поэтому они будут знать, нужно ли им увеличить или уменьшить размер, основываясь на отзывах людей, которые купили тот же размер.
Наконец, Amazon обновил свои таблицы размеров, чтобы сделать их более полезными. Компания использовала искусственный интеллект, чтобы повысить их точность и упростить отслеживание. “Используя LLMs, мы автоматически извлекаем и очищаем данные таблицы размеров изделий из нескольких источников”, — добавил Чаудри. “Затем мы преобразуем данные в стандартные размеры, удаляем дублирующуюся информацию и автоматически исправляем пропущенные или неправильные измерения, в результате чего таблица размеров становится более точной и согласованной”. Если это сработает, то это может стать самой популярной функцией среди покупателей модной одежды, уставших от разбора систем выбора размеров в зависимости от стилей и брендов.
