Как я понял, что покупателю мало фото на сайте: опыт создания сервиса виртуальной примерки

Я ко-фаундер и технический директор looksy.tech — сервиса виртуальной примерки. Мы встраиваем на сайты магазинов виджет, который показывает, как конкретная вещь будет выглядеть на покупателе, а не только на модели в карточке товара. За неполный год работы через сервис прошло больше двадцати брендов в России и ОАЭ, а ежемесячная аудитория виджета перевалила за пятьдесят тысяч пользователей. В статье хочу поделиться историей создания стартапа.

До этого проекта я несколько лет занимался продуктовым менеджментом. Сначала в ML-продукте, который строил 3D-модели тела человека по фотографиям, потом в health&lifestyle-приложениях, где вел продукт от запуска с нуля до масштабирования и роста метрик. В обоих случаях я плотно работал с командами машинного обучения: ставил задачи, разбирался в датасетах, смотрел, как модели обучаются и где они ошибаются.

Именно тот опыт с 3D-моделированием тела и подтолкнул меня к мысли, которая потом легла в основу нового бизнеса. Мы тогда решали задачу: как по фотографии человека максимально точно восстановить параметры его фигуры. Задача была интересной с инженерной точки зрения, но я все время задавал себе вопрос: а зачем это конечному пользователю? Кому нужна точная 3D-модель его тела как самоцель?

Ответ пришел, когда я стал смотреть на проблему со стороны интернет-магазинов одежды. У любого fashion-ритейлера есть карточка товара: фото модели, описание, таблица размеров. И на этом все. Покупатель смотрит на стройную девушку в платье и должен как-то мысленно спроецировать, как это платье сядет именно на нем — с его фигурой, ростом и особенностями телосложения. Это тот момент, где решение о покупке чаще всего срывается: не потому что вещь плохая, а потому что человек не может ее «примерить» у себя в голове.

Мы с партнером довольно долго обсуждали разные идеи для совместного бизнеса, прежде чем остановиться на этой. У нас не было бэкграунда в fashion-индустрии как таковой, зато было понимание, что технология генеративных нейросетей наконец дошла до той точки, когда можно показать человеку реалистичное изображение — как вещь сидит на нем.

Когда я рассказываю про примерочную впервые, люди почти всегда сводят его к одному вопросу: «это чтобы понять свой размер?». Размер — это только часть истории, причем не самая сложная. Гораздо чаще человек сомневается не в размере, а в том, идет ли ему вещь вообще: подходит ли фасон его фигуре, будет ли этот цвет выгодно смотреться, как силуэт сочетается с его образом в целом.

Это тонкое, эмоциональное сомнение, и именно оно чаще всего останавливает покупку в онлайне. В офлайн-магазине человек заходит в примерочную, смотрит на себя в зеркало и либо убеждает себя, либо разубеждает — буквально за тридцать секунд. В интернете этой примерочной просто нет физически, и покупатель либо додумывает сам, либо закрывает вкладку и уходит смотреть тот же товар у другого продавца, где решится быстрее.

Виртуальная примерка закрывает именно этот разрыв. Она не заменяет тактильные ощущения от ткани и не гарантирует идеальную посадку до миллиметра. Но она снимает первое, самое сильное сомнение: «а вообще нормально ли это будет смотреться на мне». Здесь мне часто возражают: а зачем это вообще нужно, если то же самое сомнение давно закрыто на маркетплейсах — там есть фотоотзывы от реальных покупателей, можно заказать сразу несколько размеров и оставить только то, что подошло. Но у этой модели есть обратная сторона, с которой в последний год все чаще сталкиваются сами бренды, а не покупатели. Возвратность в категории одежды на маркетплейсах доходит до 30–50%, а стоимость обратной логистики, переупаковки и повторной обработки товара ложится на бренд, а не на площадку. К этому добавляется рост комиссий, который последние пару лет заметно опережает рост выручки большинства продавцов, особенно в сегменте одежды.

В итоге все больше брендов — особенно небольших и премиальных — либо сознательно сокращают присутствие на маркетплейсах, либо вообще туда не заходят, потому что экономика не сходится: комиссия, логистика, хранение и возвраты вместе съедают слишком большую часть цены товара. А вещь, которая вернулась с такой «примерки» помятой или со следами носки, часто уже нельзя продать как новую. Для небольшого дизайнерского бренда, где каждая единица немало стоит в производстве, такая модель попросту не окупается — и часть моих клиентов как раз поэтому делает ставку на собственный сайт, а не на присутствие на крупной площадке.

Со стороны покупателя все выглядит просто: он загружает свою фотографию, соглашается с политикой обработки персональных данных и выбирает вещь, которую хочет примерить. Через двадцать-тридцать секунд, а в сложных случаях — до минуты, он видит изображение себя в этой одежде.

В основе лежат большие языковые и генеративные модели, которые мы объединяем в собственный pipeline: одна часть отвечает за то, чтобы корректно наложить вещь на фигуру человека с учетом позы и освещения, другая за то, чтобы результат выглядел реалистично. Отдельно мы какое-то время развивали собственную технологию для более точного определения размера — обучали модель на данных о посадке одежды, чтобы рекомендовать конкретный размерный ряд, а не просто рисовать картинку. Это оказалось сложнее и дороже, чем визуальная генерация: точный расчет посадки требует гораздо больше вычислений и данных о лекалах конкретного производителя, а результат чаще упирается в физику — если у человека нестандартная фигура, никакая нейросеть не сделает так, чтобы вещь на нем «легла» так же, как на модели.

Важно, что инструмент не приукрашивает фигуру покупателя. Если на фотографии видно, что человек полнее среднего, вещь на сгенерированном изображении будет сидеть соответствующим образом с учетом реальных пропорций. Мы сознательно не стали делать улучшение внешности, потому что тогда инструмент вводил бы человека в заблуждение.

Есть категории товаров, с которыми генерация справляется быстрее и стабильнее: футболки, брюки, простые силуэты. Есть более сложные случаи: платья, где меняется сразу верх и низ образа, или дизайнерская одежда с нестандартным кроем, где обучающих данных объективно меньше, чем на массовых моделях одежды. Отдельно мы приняли решение не делать примерку нижнего белья. Такой контент попадает в зону, где есть риск нарушить требования законодательства к генерации подобных изображений, поэтому мы просто не работаем с этой категорией.

Мы начинали работать с российскими брендами, а сейчас параллельно развиваем направление в ОАЭ. Разница в том, как формулируется запрос, для меня стала отдельным открытием.

В РФ бренды практически всегда начинают разговор с цифр: сколько стоит внедрение, сколько времени займет интеграция, как быстро можно замерить эффект на реальном трафике. Это рациональный, довольно инженерный подход. Инструмент тестируют месяц, смотрят на динамику и уже потом принимают решение, оставлять его или нет.

В Дубае разговор строится иначе. Там сильнее выражен запрос на премиальный digital-опыт как таковой: как это будет выглядеть на сайте, насколько это соответствует статусу бренда, производит ли это впечатление на покупателя в моменте. Метрики там тоже важны, но первый вопрос почти всегда про ощущение и подачу, а не про процент конверсии. Мне кажется, это отражает саму разницу в культуре потребления: в ОАЭ premium-сегмент огромный, и бренды в первую очередь думают о том, как удержать образ бренда на каждой точке контакта с покупателем.

Виртуальная примерка не заменяет ощущение ткани в руках, не гарантирует идеальную посадку по факту и не отменяет того, что человеку иногда все равно нужно съездить в магазин и подержать вещь. Финальное решение о покупке всегда остается за самим человеком, который пришел в примерочную, надел вещь, покрутился перед зеркалом. Этот опыт никакая нейросеть пока не воспроизводит.

Что технология действительно умеет, так это закрывать первое визуальное сомнение до того, как человек вообще решит, стоит ли ехать в магазин или продолжать листать карточку товара. Для онлайн-покупки, где такого физического контакта с вещью нет вообще, это уже существенно снижает барьер для принятия решения.

Когда мы только начинали, я предполагал, что бренды будут воспринимать примерку как имиджевую историю: что-то вроде «у нас на сайте тоже есть примерка, это круто. На практике топы компаний по коммерции и маркетингу, которые принимают решение о внедрении, гораздо больше интересуются влиянием на конкретные метрики карточки товара, чем самим фактом использования нейросетей. Это заставило нас пересобрать то, как мы сами говорим о продукте. В начале пути хотелось рассказывать в первую очередь о технологии: насколько сложная модель, сколько данных использовано. Сейчас на первом месте всегда стоит вопрос, как это влияет на решение покупателя и на выручку бренда.

С моим продуктовым и техническим бэкграундом это интересный кейс еще и потому, что видно, как быстро развивается сама генеративная технология. То, что два года назад выглядело как неудачный эксперимент с наложением фильтра на фотографию, сегодня становится рабочим инструментом, который бренды готовы использовать на постоянной основе. Думаю, в ближайшие годы такие решения перестанут восприниматься как что-то экспериментальное и станут таким же стандартным элементом карточки товара.