В Кембридже разрабатывают программу для «умной» продажи одежды

Татьяна Новак

Преподаватель маркетинга школы бизнеса Кембриджского университета Саша Лу разрабатывает программу для магазинов одежды, которая будет «угадывать» вкусы клиентов. Об этом пишет Motherboard.

Достижения в области компьютерного зрения, машинного обучения и нейробиологии позволяют разрабатывать нейросети, способные считывать и «понимать» человеческие эмоции. Этот механизм называют искусственной эмпатией. В исследовании Саши Лу речь идёт о том, чтобы научить компьютер фиксировать и анализировать поведенческие сигналы клиента в ответ на конкретный продукт, а затем генерировать персонализированные рекомендации.

«Прежде чем сделать выбор, покупатели, особенно женщины, обычно примеряют одежду перед зеркалом. Продавец по выражению лица может определить, нравится ли клиенту наряд в целом. Кроме того, можно понять, какая именно деталь одежды ему нравится или не нравится. Если покупатель дёргает воротник или раздражённо царапает шов, скорее всего, именно эта деталь ему не нравится», — объясняет Лу.

Она полагает, что компьютер может оценивать поведение покупателей лучше, чем человек. Для этого Лу предлагает оборудовать зеркала в торговых центрах камерами, следящими за выражением лица и другими реакциями посетителей. Потом компьютер может проанализировать визуальные данные, реакцию других клиентов на ту же одежду, и разработать персонализированные рекомендации с учетом роста и веса клиента.

Лу говорит, что современные технологии вполне позволяют реализовать эту идею. По её словам, подобный механизм можно использовать и для онлайн-дейтинговых сервисов: компьютер может запоминать, какие лица нравятся пользователю и предлагать ему похожие варианты.

«Умные примерочные» с высокотехнологичными зеркалами уже существуют. В 2015 году в США появилось MemoryMirror — цифровое зеркало, которое записывает процесси примерки, предлагает разные расцветки одежды и позволяет поделиться картинкой с другом. Кроме того, устройство собирает информацию о посетителях и их предпочтениях в одежде.

Маркетологи давно используют машинное обучение для анализа поведения потребителей и создания таргетированной рекламы. Недавно корпорация Apple купила компанию Emotient, которая разработала алгоритм, сканирующий микровыражения мимических мышц и оценивающий степень вовлеченности респондента.

В Японии в билборды уже монтируют камеры, которые могут распознавать лица прохожих и предлагать им релевантную рекламу.

На прошлой неделе западные СМИ обвинили Facebook в таргетировании рекламы по расовому признаку. Журналисты утверждают, что Facebook запустил три очень разные версии трейлеров к биографическому фильму рэп-группы Straight Outta Compton: «для белых», «для чёрных» и «для латиноамериканцев», и предлагал их пользователям, изучив их профили по ряду критериев, в том числе по фотографиям.

Загрузить еще