Перед нами сидят три улыбчивых парня, которые делают своего онлайн-стилиста по вечерам или выходным – у каждого из них есть постоянная работа. Кирилл Сидорчук – сооснователь проекта и бизнес-девелопер – занимается своим бизнесом. Разработчик Владислав Каминский и проектный координатор Александр Криволап работают в больших и уже достаточно старых IT-компаниях, из которых всегда трудно уходить. Ради стартапа бросать стабильные зарплаты парни пока не готовы, к тому же пока вливают в него деньги из своего кармана: «Мы верим, что нам удастся привлечь инвестиции и перейти на full time, но пока мы вынуждены заниматься тем, что приносит стабильный доход, а в нерабочее время – тем, что нам интересно».

Беларуский стилист для Америки

Кирилл Сидорчук: Идея родилась, еще когда мы с Сашей учились на экономическом факультете БГУ. Мы постоянно обсуждали какие-то бизнес-идеи, искали наиболее привлекательную отрасль с определенными проблемами. Fashion e-commerce был выбран неслучайно, мы сразу знали, что нацеливаемся на американский рынок. Это отрасль с огромным оборотом, в 2016 году – 65 млрд долларов, а по прогнозам к 2020 году больше 70% покупок будет производиться через интернет. Мы проводили достаточно долгое и сложное исследование и пришли к простому выводу, что проблемы покупателя в E-commerce выливаются в потери у продавцов, существующие решения недостаточно эффективны. Вот так нам и стало понятно, на что будет направлен проект.

KYKY: И что такое Oyper?

Кирилл: Если говорить совсем грубо – это персональный стилист, основанный на искусственном интеллекте. Реализация будет состоять из трех частей (фич), и первый кейс, представленный ребятами на выставке EMERGE, состоит в следующем: вам понравился чей-то образ, неважно где вы увидели этот наряд: в магазине, на улице или хоть картинку в Google или Instagram – вы можете сделать скриншот или загрузить картинку, а мы разберем это фото по вещам и предложим, где это купить в наших магазинах-партнерах на американском рынке. Почему именно там? Высокая покупательская способность, огромный рынок и культура потребления, к сожалению, отсутствующая сейчас на рынке СНГ. Найти партнеров-продавцов было не так сложно, как может показаться, – это сложившаяся инфраструктура, охотно предоставляющая своё сотрудничество. Есть множество организаций, помогающих им продавать, и Oyper – одна из них.

Второй и, пожалуй, основной фичей, будет STYLE DNA – ДНК стиля. Допустим, вам предстоит важное мероприятие, на которое, как всегда, «нечего надеть». Вы заходите в этот раздел, выбираете occasion («случай»), вводите ценовой диапазон и всё – алгоритм начинает создавать стильный аутфит из вещей, которые можно сразу же купить. Почему это модно и стильно: алгоритм в реальном времени анализирует модную информацию, пытается вычленить какие-то закономерности, на основе которых и создаются готовые образы.

Третьей фичей будет closet – на случай, когда у вас в шкафу есть любимая, но уже чуть запылившаяся вещь, и вы не знаете, с чем ее носить. Достаточно просто сфотографировать ее, загрузить в программу и выбрать, что из подобранных к ней вещей вам больше нравится. Эта функция подобна предыдущей, но позволяет миксовать уже имеющиеся вещи в актуальные сегодня луки, в которых вы будете выглядеть «щикарно», как сказал бы Эрик Картман из South Park.

Эти три фичи вместе решают общую проблему и позволят вам иметь личного умного стилиста, анализирующего гардероб конкретной персоны. Все это работает за счет искусственного интеллекта, который постоянно отслеживает свежую информацию из фешн-блогов и журналов, вырабатывает собственную методику, а уже из нее – рекомендации. Библиотека новинок и тенденций подгружается автоматически в реальном времени. Фишка в том, что в отличие от живого человека, ИИ никогда не ошибается в модных трендах. При этом выводится пересечение между остро модными вещами и уже наработанным за жизнь стилем, который нравится и комфортен пользователю.

Кирилл: Сейчас у нас на сайте oyper.com уже работает поиск по картинке – то есть выбор аналогов. Необязательно  фотографировать собственные вещи, это может быть хоть кадр из кинофильма. У каждого в телефоне есть классные луки – теперь мы точно знаем, где их можно купить.

Влад: С технической точки зрения идея в том, что мы разрабатываем платформу, и по сути три фичи – это не самостоятельные «ямы», которые мы копаем, а общее ядро, которое при улучшении затрагивает каждую свою составляющую. Сейчас люди, с которыми мы ведем переговоры, видят возможность, как эту платформу можно завязать на решение их конкретных проблем. Наша модель может быть использована не только в модной индустрии. Мы можем заниматься, к примеру, и предметами интерьера, если это нужно.

Как Dolce & Gabbana, только в сто раз дешевле

KYKY: А на какой кошелек ориентирована программа? Кто является партнерами, предоставляющими свои аутфиты?

Кирилл: Смысл проекта именно в том, что если сегодня вышла новая коллекция у модного кутюрье, где платье может стоить от 5000 долларов, то наша нейронная сеть сможет проанализировать и подобрать похожую вещь, чья стоимость будет минимум в 100 раз ниже. При этом надо понимать, что вещи не будут «непревзойденного китайского качества али-экспресс», а только американских и европейских авторитетных брендов, которые можно купить онлайн, и она будет доставлена вам быстро.

KYKY: Загружая собственные фото в программу, я столкнулась с несколькими багами, когда, к примеру, пальто определялось, как вечернее платье.

Влад: Да, есть некоторые моменты неправильной обработки мета-данных. В версии, которая пойдет в production, они будут по максимуму устранены. Но надо понимать, что довольно многое зависит от фотографии, которую человек загружает. Если человек сидит в пуловере за столом, то программа может «задуматься», что же выглядывает из-под воротника – рубашка или майка-поло? Если на фото не видны рукава с манжетами, то анализ может отталкиваться от предположения, что сейчас по сезону все носят майки – лето же. Отталкиваясь от трендов новых коллекций и пропуская информацию через нейронную сеть, программа выбирает элементы и отслеживает закономерности сочетания вещей. Это ближе к статистике, нежели к какой-то магии.

Саша: Но в нейронных сетях есть и определенный момент магии. Потому что многое зависит от настроек и конфигурации. Условно говоря, мы варим суп, и если один ингредиент в нем оказался не тот, мы просто выливаем и начинаем всё заново. Когда ты ориентирован на масс-маркет и большие обороты, всё должно быть просчитано с ювелирной точностью.

KYKY: Вы сейчас участвовали в конференции Emerge. Это способ заявить о себе или действительно можно найти инвестора на таких мероприятиях?

Саша: Пока сложно сказать о результатах, мы сейчас находимся в процессе переговоров с инвесторами и фондами, в том числе и на рынке СНГ. Вообще мы не ожидали, что всем так понравится наша идея, люди делились впечатлениями, у нас осталась колоссальная обратная связь с конечными пользователями о том, какие функции им нужнее. Одно дело, когда мы по своим представлениям разрабатываем что-то «в гараже», а другое – когда человек подсказывает, что ему конкретно нужно. Сейчас наш продукт в состоянии demo, но к моменту production мы учтем и эти «фишки».

Кирилл: Еще мы убедились, что не промахнулись в исследованиях. Мы оказались действительно востребованными на этом рынке, я бы сказал, даже на несколько лет вперед. Немного обидно, что пока у нас не получается полностью отдавать время именно этому проекту. Мы его делаем чуть больше года, вкладывая свои средства в графику, визуал, сервера и cloud-структуру. Но ни один из вопросов, которые задавали нам на конференции, не поставил нас в тупик – все они были очень адекватные. Даже наоборот, некоторых удалось переубедить и доказать, что мы всё  просчитали и продумали.

Сколько инвестиций съедает стартап

KYKY: А каким образом монетизируется этот проект?

Кирилл: В любом стартапе вопрос монетизации – самый болезненный и важный. Общего правила нет – каждый находит своё: реклама, подписки, индексация. Один из вариантов, который уже внедрен в тестовом режиме, это комиссия с магазинов-продавцов. Мы получаем свой процент за клики при совершении покупки. Люди заходят к нам на сайт и смотрят, как это работает, каким образом можно осуществлять подбор одежды. Но с большего, продвижением мы пока не занимались, это непросто и дорого. Вернее, мы общаемся с инвесторами, акселераторами, сетями магазинов в США, стандартно показываем им демо, презентации. Вопрос привлечения потребителей зависит от того, каким путем мы пойдем, когда будет релиз. Один путь – это когда платформа самостоятельна, второй путь – интеграция с крупными продавцами-агрегаторами, например, как Wildberries сейчас в Беларуси.

Условно говоря, если Amazon заинтересуется нами и предложит хорошие условия – почему бы и нет? На самом деле, нам для окончательной доработки технологии и ускорения процесса нужно не так много денег – около 300 000 долларов. Мы уже доказали, что модель работает, те, кто видел наше демо, впечатлены проделанной работой, но есть недостатки, проблемы и есть пути их решения. Собственно, для этого нам и нужны дополнительные денежные вливания.

Будь у нас возможность заниматься проектом на full time, мы бы значительно, раз в десять, ускорились. Но уже сегодня мы готовы показывать работающий прототип – как «умного стилиста», так и «виртуальный шкаф» с комбинированием существующих вещей пользователя с новыми образами. Он сейчас сделан для женской аудитории. И причина простая – база для прекрасной половины человечества гораздо разнообразнее, интереснее и шире, поэтому мы взялись сначала за нее, как за более сложный вопрос. Для мужчин всё сделать проще. Поэтому мы сами еще не «переоделись»: как только сделаем базу мужских вещей, всё протестируем на себе. В перспективе мы планируем создать систему, которая будет решать все запросы пользователя за наименьшее количество кликов, не теряя при этом вариативности, – так называемая «универсальная корзина за один клик». Сюда со временем добавятся такие возможности, как возврат вещей, которые не подошли по размеру.

Саша: У нас сегодня уже есть предложение от одного крупного ритейлера, которое заключается в следующем: допустим, вы купили у них в прошлом году блузку. В этом сезоне они, посмотрев вашу историю покупок, хотят предложить вам к ней подходящие юбку, сумочку и туфли. В данный момент эти предложения они обрабатывают вручную, нанимая специалистов с образованием стилиста. На самом деле, программно решать подобные задачи с помощью нейронной сети возможно, наша технология позволяет это сделать, надо определиться, как визуализировать результат так, чтобы конечный пользователь не раздражался навязчивой рекламе, а сказал: «О, здорово как!»

Смерть профессии стилиста

KYKY:  Не боитесь, что вас возненавидят стилисты?

Кирилл: Нет. Местным мы не составляем конкуренцию, и общество еще не дошло до той точки, когда мнение машины важнее мнения живого человека. Думаю, у нас есть в запасе пару десятков лет.

Саша: Возможно, гораздо меньше. По сути, мы создаем механизм, агрегирующий рекомендации лидеров мнений. Вот он и будет стилистом, который знает о моде всё, решает конкретные задачи и в этом безупречен. Бояться, что он перехватит инициативу и устроит восстание машин, преждевременно. Эти функции мы в него намеренно не вкладываем, это противоречит нашим моральным ценностям (улыбается).

KYKY: Ваш проект направлен на американский рынок. Но если придет беларуский заказчик и предложит сделать всё то же самое, но с игроками типа – ЦУМ, ГУМ, Милавица и т.п.?

Кирилл: Модель, с большего, расширяема. У нас есть своя целевая аудитория на данный момент, но если нам будет выгодно – мы можем создать коллаборацию с кем угодно, с любым региональным вендором. У нас нет цели брать много комиссионных с одного продавца, мы хотим брать очень мало, но с огромного количества представителей бизнеса. Во-первых, это даст большой выбор покупателю, при этом ему не придется листать по 20 страниц товаров: кто-то любит ходить долго по магазинам, но у большинства современных людей на это просто не хватает времени. Во-вторых, даже в онлайн-магазине листать большое количество вещей интересно, когда они персонализированы и гарантированно модные. В-третьих, даже одна и та же вещь у разных продавцов может стоить по-разному. В-четвертых, вы можете увидеть аналогичный понравившемуся товар, который вам подойдет больше или будет стоить дешевле.

Стив Джобс тоже начинал в гараже

KYKY: А из скольки человек состоит ваша команда?

Кирилл: В команде сейчас шесть человек. Есть еще два эдвайзера, которые сейчас находятся в США. Два бэкэнд-разработчика Влад и Алексей, Павел делает фронт-энд, дизайнер на аутсорсе Максим, а также я и Александр. В общем, у нас есть все специалисты, команда укомплектована. Самые острые вопросы мы решаем брейнштормом – собираемся, часами обсуждаем и не уходим, пока не найдем решения. Это наиболее продуктивно. Команда должна работать как единое целое, независимо от того, в какой области проблема, мы уже знаем, что абсолютно каждый может помочь ее решить. Зачастую приходится придумывать нетривиальные подходы для решения определенных задач, и лучше это делать вместе. Хотя иногда на новые решения уходит до восьми совместно проведенных часов у кого-то дома.

Изначально мы хотели сделать идеально отлаженную технологию, а только после показывать ее инвесторам. Кстати, на недавней конференции Google I/O 2018 была представлена бета-версия приложения, которая предлагает найти вещи с загруженной фотографии в магазинах. Это убедило нас в том, что наша технология востребована и будет успешно продаваться. Но из-за того, что мы не занимаемся только своим проектом, к сожалению, у нас сейчас уходит месяц на то, что там можно было бы сделать за день. А с другой стороны, когда компания маленькая, на согласование важных решений уходит не несколько недель, а два-три телефонных звонка. В конце концов, Стив Джобс начинал в гараже, а мы в одноименном месте пьем коктейли, когда удачно заканчиваем очередную итерацию своего проекта.