Что такое мода?
В свое время мне казалось это самой непонятной и волшебной историей. Как она рождается? Кто является законодателем мод? Почему именно такие цвета и вот такие фасоны. Тогда я свято верил в то, что моду не создают, а как бы находят из эфира (как бы глупо это не звучало) и что все люди планеты в духовном порыве определяют ее (моды) будущие очертания. Как же это смешно сейчас - в эпоху пропаганды и повесток, - когда мода превратилась в инструмент воздействия на умы.
Но это тема других статей и мыслей, а сейчас вопрос - можно ли описать математически то, что определяет будет ли нравится тот или иной стильконкретному человеку. Не определенной фокус-группе, а вот прямо человеку с улицы? Вот ведь задачка то!
Оказывается, вполне таки можно.
Компания Stitch Fix
Компания разработала необычный, но пользующийся популярностью сервис. Допустим, вы очень любите покупать одежду и обувь, менять наряды на ежедневной основе. Иногда приятно самому пройтись по магазинам, потратив уйму времени и нервов, но в большинстве своем занятие это долгое и не совсем практичное.
Stitch Fix решает эту проблему. После регистрации и указании в профиле ряда обязательных параметров - ваши размеры, ваши предпочтения по фасонам и стилям одежды, система сформирует персональный набор предметов одежды и с вашего согласия отправит посылку. В ней могут быть брюки, шорты, рубашка, туфли. Сервис чем-то напоминает маркетплейс, только с сильным уклоном в персонификацию.
Stitch Fix в случае продажи получает немаленький процент с производителей одежды. В составе посылки также есть описание товаров и путеводитель по стилю - несколько стилевых сочетаний пришедших вам позиций. После примерки, не понравившуюся одежду можно отправить обратно. Система корректирует рекомендации (после заполнения опросника) и следующий набор будет ближе к вашим предпочтениям. Делать заказы можно как по запросу, так и с конкретным периодом.
Компания интересна наличием более 40 математиков-инженеров реализующих алгоритмы в рамках нескольких направлений:
- мерчендайзинг - оптимизация загрузки складов согласно предсказанным позициям и требуемому разнообразию товара (merch algorithms)
- персонализация товара, подбор стиля (style algorithms)
- покупка (shopping algorithms)
- удовлетворение запросов клиентов на всех этапах покупки товара (client algorithms)
- множество других, включая оптимизационные и в рамках обслуживания самой платформы (platform, warehouse)
На официальном сайте есть интерактивная доска с описанием алгоритмов используемых на разных стадиях и динамическая визуализация облегчающая понимание.
Ниже я привел наиболее интересные на мой взгляд моменты.
Алгоритмы используемые системой
Расчет функции стоимости для определения оптимального склада с вещами в зависимости от 1) местоположения клиента, и 2) насколько тот или иной склад может удовлетворить поступивший запрос - есть ли на складе те вещи, которые подойдут для сформированного заказа.
Продвинутый многофакторные алгоритм подбора вещей учитывающий отказы, преференции указанные в профиле, вещи которые были рекомендованы ранее. Для всех новых вещей попавших в выборку, система расставляет оценки базируясь на различных алгоритмах, включающих как известную информацию, так и выведенную из набора характеристик и свойств, например, отзывы в разных системах. Алгоритмы пытаются формализовать или привести к цифровым показателям разные сущности влияющие на привлекательность вещи клиенту. Например, формализация понятия юбка средней длины или вычисление похожести двух вещей одного цвета.
Отдельный интерес вызывает алгоритм подбора стилиста конкретному клиенту. Здесь тут играет роль история их "взаимоотношений" ранее. Стилист с помощью удобного инструментария играется с вариациями одежды для стилевого выбора и предлагает конкретный вариант, который позже превратится в путеводитель по сформированной подборке одежды.
Логистика. Пожалуй, одна из самых главных частей сервиса. По факту мы говорим о нерешаемой NP проблеме выбора оптимального маршрута - сбор вещей в посылку. Система устроена таким образом, что ищет оптимальные варианты группировки нескольких заказов.
Отдельная история начинается на этапе взаимодействия с клиентом. После выбора вещей для покупки и тех, которые не понравились, система собирает отзыв и оценку по вещам в наборе. Это дает подсказку алгоритмам и делает следующий выбор более корректным.
Огромное количество данных постоянно собираемых дает необходимую точность в оценке предпочтений клиентам.
А еще - конечные автоматы для хранения статуса клиентов, цепи Маркова для прогнозирования будущей нужды как в стилистах, так и товаре.
А вот как создаются новые стилевые подборки я предлагаю читателю и всем заинтересованным прочитать самостоятельно на официальном сайте компании.