Найти в Дзене

ДИЗАЙНЕР ИЛЬЯ БУЛЫЧЕВ СООСНОВАЛ AI-СЕРВИС ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА

ДИЗАЙНЕР ИЛЬЯ БУЛЫЧЕВ СООСНОВАЛ AI-СЕРВИС ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА Компания Fashion Matrix представила первую в России платформу для анализа и прогнозирования спроса в fashion-индустрии. Сервис создан для дизайнеров, производителей и ритейлеров одежды, работает на базе искусственного интеллекта и обрабатывает данные о более чем 10 миллионах товарных позиций. Основателями проекта стали Артем Селихов — ранее руководитель продукта в AliExpress, «Яндекс.Алисе» и «Купере» и дизайнер Илья Булычев, создатель бренда BLCV. Консультантом выступила Елизавета Турганова, бывший руководитель ассортиментного отдела 12 Storeez и Present and Simple. «Для всех, кто работает с одеждой, есть два основных вопроса — что делать со стоком и что продавать в будущем, — комментирует CEO Fashion Matrix Артем Селихов. — Наш инструмент позволяет уйти от модели перепроизводства и невостребованных остатков». Сервис анализирует данные с маркетплейсов и классифицирует товары по более чем 20 атрибутам, включая силуэт,

ДИЗАЙНЕР ИЛЬЯ БУЛЫЧЕВ СООСНОВАЛ AI-СЕРВИС ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА

Компания Fashion Matrix представила первую в России платформу для анализа и прогнозирования спроса в fashion-индустрии. Сервис создан для дизайнеров, производителей и ритейлеров одежды, работает на базе искусственного интеллекта и обрабатывает данные о более чем 10 миллионах товарных позиций.

Основателями проекта стали Артем Селихов — ранее руководитель продукта в AliExpress, «Яндекс.Алисе» и «Купере» и дизайнер Илья Булычев, создатель бренда BLCV. Консультантом выступила Елизавета Турганова, бывший руководитель ассортиментного отдела 12 Storeez и Present and Simple.

«Для всех, кто работает с одеждой, есть два основных вопроса — что делать со стоком и что продавать в будущем, — комментирует CEO Fashion Matrix Артем Селихов. — Наш инструмент позволяет уйти от модели перепроизводства и невостребованных остатков».

Сервис анализирует данные с маркетплейсов и классифицирует товары по более чем 20 атрибутам, включая силуэт, цвет, детали, посадку. Это позволяет унифицировать разрозненную информацию об ассортименте разных продавцов. В итоге пользователи могут отслеживать тренды потребления, анализировать стратегии конкурентов и формировать товарные матрицы, что помогает брендам принимать более точные и выгодные решения.

Ранее «Яндекс» представил исследование: 55% российских онлайн-покупателей используют фотографии для поиска товаров в интернете.

PROfashion.ru

#исскуственныйинтеллектводежде

#новыетехнологии

#новыенаучныеразработки