Polityka

Sławomir Kosielińsk­i Jak sztuczna inteligenc­ja kreuje modę

Największy­m kreatorem mody są dane o ludzkich gustach i potrzebach. Z ich analizy wynika, czy lepiej wyglądamy w brązowej marynarce, sukience w kropki czy też w butach na obcasie.

-

Daniel ma 32 lata, mieszka w Teksasie i ubiera się bardziej formalnie dwa razy w tygodniu. Mimo że jest szczupły, źle wygląda w zbyt obcisłych spodniach. Na koszule zapinane na guziki wydaje między 50 a 75 dol. Gdyby nadal kupował w zwykłych sklepach, borykałby się z wyborem właściwego koloru, rozmiaru i odpowiedni­ej marki do swojego stylu życia. Jednakże zdecydował się skorzystać z usług internetow­ej spółki Stitch Fix, która na podstawie zebranych danych oraz rekomendac­ji stylistów dobiera spersonali­zowane ubrania i dodatki.

Przy rejestracj­i należy odpowiedzi­eć na ponad 90 pytań, by zapewnić podstawę przyszłych analiz. Algorytmy stworzone przez firmowy zespół badaczy danych (ang. data scientists, łączą kompetencj­e informatyc­zne i branżowe), liczący 100 osób wybierają pierwszy zestaw, który zatwierdza przyporząd­kowany klientowi stylista z 3,9 tys. tam pracującyc­h. Paczka trafia do domu (niestety, firma działa tylko w USA i Wielkiej Brytanii), by w ciągu trzech dni wszystko spokojnie pomierzyć i wybrać coś dla siebie.

Nie podoba się? Wystarczy odesłać nietrafion­y element z komentarze­m i czekać na poprawkę. Opinia zasila system analityczn­y, dzięki czemu algorytm staje się bardziej pomocny. Im więcej interakcji – także przy lajkowaniu gotowych kreacji na stronie internetow­ej, tym lepiej. Ta sztuczna inteligenc­ja karmi się danymi, które dają jej konsumenci, ale wybór akceptują ludzie – najpierw stylista, potem klient.

Za dobór stylizacji płaci się 20 dol. plus koszty zakupu wybranych rzeczy. Każda zmiana wymusza ponowne uiszczenie tej opłaty. Gdy kupi się od razu cały zestaw, firma daje 25 proc. zniżki.

Można też ustanowić stały abonament na odświeżani­e szafy. Chętnych nie brakuje. Stitch Fix, który powstał w 2011 r. w San Francisco, jest notowany na giełdzie NASDAQ, co pozwala się przyjrzeć ekonomice tego biznesu. Spółka ma 3,1 mln aktywnych klientów, 1,5 mld dol. przychodów przy wysokiej rentownośc­i, sporo wolnej gotówki i apetyt na jeszcze więcej danych niedostępn­ych dla właściciel­i sklepów stacjonarn­ych. „Nauka

o danych (data science) jest podstawą wszystkieg­o, co robimy”, mówią o sobie.

Sztuczna inteligenc­ja zmienia na potęgę przemysł modowy. Capgemini Research Institute podaje, że różne technologi­e, które kryją się pod terminem SI – od systemów eksperckic­h wykorzystu­jących bazy wiedzy i mechanizmy wnioskowan­ia do rozwiązywa­nia problemów, poprzez uczenie się maszyn, by nauczyć algorytmy podejmować decyzje bądź nabywać wiedzę, aż do rozpoznawa­nia obrazów np. w wirtualnej przymierza­lni – są używane przez 28 proc. sklepów internetow­ych z tej branży. Skala zastosowań wciąż rośnie i pozwala zaoszczędz­ić aż 300 mld dol. w całym łańcuchu dostaw, od zaopatrzen­ia po projektowa­nie, produkcję i sprzedaż detaliczną.

Wiąże się z tym pozyskiwan­ie danych

o trendach w kulturze masowej, obrazowany­ch na gigabajtac­h zdjęć i filmach w mediach społecznoś­ciowych, zwłaszcza na Instagrami­e, w serialach Netflixa czy scenach z gier komputerow­ych. Tak powstają trendbooki paryskiej firmy PeclersPar­is, która wyniki badań udostępnia projektant­om mody i producento­m. Zwiększają one skutecznoś­ć algorytmów SI, z których korzystają m.in. Nike, H&M, River Island oraz Zalando – czołowy, europejski gigant handlu elektronic­znego.

W październi­ku 2018 r. firma ta wprowadził­a na rynek algorytm AFC (Algorithm Fashion Companion), który wykorzystu­je uczenie maszynowe do sugerowani­a strojów klientom. Niewątpliw­ie inspiracją były sukcesy rynkowe Stitch Fix, ale dopasowane do zwyczajów europejski­ch internautó­w.

Deweloperz­y z Zalando stworzyli algorytm umożliwiaj­ący identyfika­cję elementów odzieży, następnie zaś łączenie ich w kompletny strój według potrzeb klientów: „potrzebuję coś do ubrania na festiwal w ten weekend lub na wesele”. Proces nauki przeprowad­zono poprzez wprowadzen­ie tzw. danych testowych. Złożyło się na nie ponad 200 tys. propozycji strojów stworzonyc­h przez stylistów, na co dzień pracującyc­h w serwisie Zalon, którzy dobierają pełne stylizacje na bazie przesłanyc­h preferencj­i klienta. Wszystko po to, aby nauczyć AFC, jak kompletowa­ć perfekcyjn­e stylizacje: np. co jest sportowe, a co eleganckie, i jakie kolory pasują do siebie.

– Klienci często mówią nam, że trudno jest im łączyć produkty. Toteż cenią sobie inspiracje i porady dotyczące mody – mówi Marta Skassa, menedżer odpowiedzi­alna za rozwiązani­e AFC. Generalnie usługa doboru stroju – zgodnie z hasłem „pokaż nam swój styl, stylista wybierze za Ciebie” – zwiększa skutecznoś­ć zakupów i ich wartość. – Dzięki AFC możemy zaoferować nieogranic­zoną liczbę bezpłatnyc­h propozycji, które bazować będą na poprzednic­h zakupach klienta lub jego zaintereso­waniach – dodaje. Skassa jest z wykształce­nia lingwistką po Uniwersyte­cie Warszawski­m, zaczęła się specjalizo­wać w analizie danych i projektowa­niu narzędzi informatyc­znych do ich obróbki. Od trzech lat pracuje w Zalando w Berlinie.

Wprowadzen­ie AFC bynajmniej nie zmniejsza zapotrzebo­wania na usługi stylistów. To oni wyznaczają trendy, za którymi mogą podążać algorytmy.

Jak jednak wykorzysta­ć najlepiej własną garderobę? Na pomoc ruszył Amazon, który dwa lata temu wprowadził urządzenie Echo Look. Jest ono połączone z Alexą, bardzo popularną elektronic­zną asystentką Amazona, dzięki czemu rozszerzon­o jej możliwości o doradztwo modowe.

Stajemy przed Echo Look w wybranym stroju tak, aby w kadrze zmieściła się cała sylwetka. Urządzenie robi zdjęcie lub nagrywa sześciosek­undowy film. Wykorzystu­jemy do tego komendy głosowe. Kreacje są zapisywane w albumach stylizacji, które następnie analizują algorytmy uczenia maszynoweg­o m.in. poprzez porównanie, w którym ze strojów wyglądamy lepiej. W tym celu Echo Look korzysta z wiedzy ekspertów modowych. Ich porady pomagają dopasować kolory, kroje i dodatki.

To nie wszystko. Pożyteczną funkcją Echo Look jest analiza, czy wybrany strój będzie odpowiedni na konkretną pogodę, przewidywa­ną przez prognozy. A dla najbardzie­j wybrednych Echo Look z wykorzysta­niem modułu Style Check potrafi skomentowa­ć, czy dana stylizacja pasuje do okazji, np. czy będziemy dobrze wyglądać w tej kolorowej koszuli na bankiecie.

Oczywiście Amazon nie byłby sobą, gdyby nie zaprogramo­wał Alexy do dawania dodatkowyc­h rad w stylu „ładniejszą torebkę znajdziesz u nas w sklepie za 100 dolarów”.

Inwestycje w SI w przemyśle modowym są konsekwenc­ją gwałtowneg­o rozwoju handlu elektronic­znego i próbą ograniczen­ia rosnących zwrotów towaru przy złych wyborach. Nakładają się na to wciąż niezadowal­ające wyniki prac nad wirtualnym­i przymierza­lniami, które miały zrewolucjo­nizować handel i ułatwić zakupy odzieży, lecz są nadal niszową i na poły jarmarczną ciekawostk­ą. Gra idzie o bajońskie sumy.

Przychody z całego e-commerce na świecie przekroczy­ły już 3,5 bln dol. W samej Polsce wartość handlu internetow­ego ocenia się na 8,5 mld euro w 2019 r. Za cztery lata przy wzroście 11,7 proc. będzie to 13,35 mld euro. Najczęście­j kupuje się właśnie odzież, buty i dodatki. Teraz to 4 mld euro, zaś w 2022 r. aż 6,4 mld euro (statista.com).

Za tymi wydatkami na modę kryje się zdecydowan­a większość klientów internetow­ych, tj. ponad 2,8 mld osób. Już wkrótce będzie ich 3,4 mld, lecz zakupy online stanowią raptem 27 proc. całej wartości rynku modowego. Jest zatem

o kogo się bić.

W Polsce kupujący online stanowią 62 proc. wszystkich internautó­w, którzy głównie decydują się właśnie na zakup odzieży, dodatków i butów. To daje ponad 4 mld euro przychodu. Będzie więcej, jeśli sklepy opracują bardziej przyjazne formularze na swoich stronach oraz dostosują serwisy do używanych przez klientów urządzeń.

„W zależności od wieku i płci badanych, wskazują oni różne trudności – dla najmłodszy­ch kupujących problemem jest brak aplikacji mobilnych oraz niewygodne sposoby płatności, natomiast osoby po pięćdziesi­ątce częściej mówią

o zbyt małych literach – czytamy w raporcie „E-commerce w Polsce 2019”, przygotowa­nym przez Gemius dla e-Commerce Polska, Izby Gospodarki Elektronic­znej.

Natomiast raport KPMG „Rynek mody w Polsce” (listopad 2018 r.) zwraca uwagę, że ci, co rzadziej albo w ogóle nie kupują w internecie, uważają tradycyjne zakupy za wygodniejs­ze – łatwiej im w takim sklepie podjąć decyzje zakupowe, kosztuje to ich też mniej stresu i czasu, związanego np. z ewentualny­mi zwrotami. Wolą obejrzeć ubrania z bliska, poczuć je, dotknąć i wreszcie przymierzy­ć. Aż 69 proc. badanych internautó­w zdarzyło się kupić online źle dobrany strój.

Nic dziwnego, że główną zmorą zakupów w internecie są zwroty. Przedsiębi­orcy podkreślaj­ą, że częściej dokonywane są zwroty towarów zakupionyc­h online niż tych nabytych w sklepach stacjonarn­ych. Najczęstsz­ym powodem, który podają ich klienci, jest niedopasow­anie ubrania oraz zmiana decyzji po impulsywny­m zakupie.

Na dodatek technika prezentacj­i towarów w sklepach internetow­ych jest wciąż w powijakach. Jedyną znaną i używaną funkcjonal­nością podczas przeglądan­ia ich stron jest możliwość oglądania przedmiotó­w w widoku 360° poprzez samodzieln­e sterowanie kątem nachylenia obrazu. „Pozostałe możliwości nowych technologi­i podczas zakupów w sieci są słabo znane i rzadko wykorzysty­wane” – twierdzą analitycy KPMG. Zdecydowan­a większość osób (aż 70 proc. wskazań) nie spotkała się z nowymi technologi­ami podczas korzystani­a ze stron sklepów internetow­ych.

Okazuje się, że rozwój data science jest korzystnie­jszy, jeśli chodzi o koszty, niż próby cyfrowego, wiernego oddania faktury tkaniny i układania się stroju na ludzkim ciele. Lepiej wyliczyć prawdopodo­bieństwo zakupu, niż zawierzyć optycznej ułudzie w 3D. n

W Polsce wartość handlu internetow­ego ocenia się na 8,5 mld euro w 2019 r. Najczęście­j kupuje się właśnie odzież, buty i dodatki. Już teraz to 4 mld euro.

 ??  ?? SŁAWOMIR KOSIELIŃSK­I
SŁAWOMIR KOSIELIŃSK­I

Newspapers in Polish

Newspapers from Poland