ECOM VISUAL SEARCH

ПОИСК карточки товара ПО ФОТОГРАФИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

В КАТАЛОГЕ МАГАЗИНА С ПОМОЩЬЮ ИИ


Поможет пользователю найти товар, который он хочет

А магазину не потерять клиента

ECOM VISUAL SEARCH

ПОИСК карточки товара ПО ФОТОГРАФИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В КАТАЛОГЕ МАГАЗИНА С ПОМОЩЬЮ ИИ


Поможет пользователю найти товар, который он хочет

А магазину не потерять клиента

ECOM VISUAL SEARCH

ПОИСК карточки товара ПО ФОТОГРАФИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В КАТАЛОГЕ МАГАЗИНА С ПОМОЩЬЮ ИИ

Поможет пользователю найти товар, который он хочет

А магазину не потерять клиента

Как работает
1
Клиент загружает в поиск фото
2
ИИ НАХОДИТ В ВАШЕМ КАТАЛОГЕ ПОХОЖИЙ ТОВАР И ПОКАЗЫВАЕТ КЛИЕНТУ

Как работает

1
Клиент загружает
в поиск фото
2
ИИ НАХОДИТ В ВАШЕМ КАТАЛОГЕ ПОХОЖИЙ ТОВАР
И ПОКАЗЫВАЕТ КЛИЕНТУ

Проблемы рынка сейчас

  • Нет инструмента для поиска тем, кто знает чего хочет
    Текстовый поиск, фильтры по цвету/бренду/материалу не дают достаточной точности, когда у клиента есть готовый образ. Лишь 53% процента пользователей продолжают поиск после первой неудачи. Важно сохранить и увеличить вовлеченность клиента в шоппинг с первых минут захода в магазин.
  • Ассортимент не соответствует спросу клиентов
    Частый вопрос: какой товар будет востребован среди покупателей. Когда товара ещё нет в каталоге, инструменты анализа конкурентов и опроса клиентов расскажут об этом “около”. Реальные фотографии пользователей расскажут о вкусе прямо.
  • Высокая конкуренция

    Сложно выделиться среди множества интернет-магазинов. Важно использовать инструменты, которые есть не у всех. Искусственный интеллект в текущее время имеет особой PR эффект.

Проблемы рынка сейчас

  • Нет инструмента для поиска тем, кто знает чего хочет
    Текстовый поиск, фильтры по цвету/бренду/материалу не дают достаточной точности, когда у клиента есть готовый образ. Лишь 53% процента пользователей продолжают поиск после первой неудачи. Важно сохранить и увеличить вовлеченность клиента в шоппинг с первых минут захода в магазин.
  • Ассортимент не соответствует спросу клиентов
    Частый вопрос: какой товар будет востребован среди покупателей. Когда товара ещё нет в каталоге, инструменты анализа конкурентов и опроса клиентов расскажут об этом “около”. Реальные фотографии пользователей расскажут о вкусе прямо.
  • Высокая конкуренция

    Сложно выделиться среди множества интернет-магазинов. Важно использовать инструменты, которые есть не у всех. Искусственный интеллект в текущее время имеет особой PR эффект.

Визуальный поиск

МИРОВАЯ ПРАКТИКА

БРЕНДЫ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕ
ВИЗУАЛЬНЫЙ ПОИСК
  • Lamoda
  • Wildberries
  • Tommy Hilfiger
  • Asos
  • Farfetch
  • Zara
  • H&M
  • И многие другие

*Более 86% покупателей Fashion e-com США предпочитают визуальный поиск обычному
Данные исследований 1, 2, 3

Learn more

Визуальный поиск

МИРОВАЯ ПРАКТИКА

БРЕНДЫ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕ
ВИЗУАЛЬНЫЙ ПОИСК
  • Lamoda
  • Wildberries
  • Tommy Hilfiger
  • Asos
  • Farfetch
  • Zara
  • H&M
  • И многие другие
*Более 86% покупателей Fashion e-com США предпочитают визуальный поиск обычному
Данные исследований 1, 2, 3

Learn more
  • 12.4%
    ЗАПРОСОВ GOOGLE СОСТАВЛЯЮТ ИЗОБРАЖЕНИЯ
  • 62%
    ВЕРОЯТНОСТЬ ПОКУПКИ С ВИЗУАЛЬНЫМ ПОИСКОМ ДЛЯ АУДИТОРИИ ДО 40 ЛЕТ
  • 12.4%
    ЗАПРОСОВ GOOGLE СОСТАВЛЯЮТ ИЗОБРАЖЕНИЯ
  • 62%
    ВЕРОЯТНОСТЬ ПОКУПКИ С ВИЗУАЛЬНЫМ ПОИСКОМ ДЛЯ АУДИТОРИИ ДО 40 ЛЕТ
Визуальный поиск подойдёт для решения
интернет-магазину с 1000 и более SKU и даст рост метрик
  • Конверсия в заказ

  • CTR

  • Сумма корзины / сумма заказа
  • Количество просмотров товара

  • Время проведённое на сайте

    и в приложении

Визуальный поиск подойдёт для решения
интернет-магазину с 1000 и более SKU и даст рост метрик
  • Конверсия в заказ

  • CTR

  • Сумма корзины / сумма заказа

  • Количество просмотров товара

  • Время проведённое на сайте и в приложении

Кейс работы с Lamoda

  • +5%

    Рост конверсии в покупку

  • 70%

    CTR между показами визуального поиска и кликами в рекомендованную карточку

  • Х2

    Среднее проведённое время на сайте

  • +5%

    Рост конверсии в покупку

  • 70%

    CTR между показами визуального поиска и кликами в рекомендованную карточку

  • Х2

    Среднее проведённое время на сайте

ecom visual Search прошёл экспертную оценку на площадках Sber Unity и Москвовский Инновационный кластер и входит в реестр стартапов, как инновационное решение в области ecommerce

Техническая реализация

  • Модель обслуживания:
    Ecom Visual Search - SAAS-продукт. Он не требует обслуживания
    со стороны клиента.
  • Доступ:

    Для доступа к решению мы предоставляем API, по которому

    вы сможете делать запросы. Также мы поможем с лёгкой

    настройкой Web интерфейса на сайте.

  • Безопасность:

    Для работы визуального поиска мы используем открытые
    данные каталога сайта, к которым имеет доступ любой клиент.

Техническая реализация

  • Модель обслуживания:
    Ecom Visual Search - SAAS-продукт. Он не требует обслуживания
    со стороны клиента.
  • Доступ:

    Для доступа к решению мы предоставляем API, по которому

    вы сможете делать запросы. Также мы поможем с лёгкой

    настройкой Web интерфейса на сайте.

  • Безопасность:

    Для работы визуального поиска мы используем открытые
    данные каталога сайта, к которым имеет доступ любой клиент.
Хотите проверить успешность работы нашего
для вашего магазина?

Оставьте заявку, после чего мы подключим вам ECOM VISUAL SEARCH на пробный период.


Также по вашему запросу можем продемонстрировать тестовую демо-версию нашего решения в формате telegram-бота

в любой момент

Хотите проверить успешность работы нашего

для вашего магазина?

  • Оставьте заявку, после чего мы подключим вам ECOM VISUAL SEARCH на пробный период.

  • Также по вашему запросу можем продемонстрировать тестовую демо-версию нашего решения в формате telegram-бота в любой момент
КОМАНДА
  • Леонид Костюшко
    Founder & CEO
    • ex. Team Lead Machine Learning @ Yandex, Samsung, Тинькофф
    • grad. МГУ им. Ломоносова, компьютерные науки
  • Михаил Петровский
    Founder & CTO
    • ex. Senior Machine Learning Engineer @ Xsolla, Сбер
    • grad. МГУ им. Ломоносова, фундаментальная математика
  • Владимир Скрипниченко
    Founder & CPO
    • ex. Product Owner @ Wildberries
    • grad. МИСИС, прикладная математика
  • Кристина Антонова
    CMO
    • ex. Lead Business Development @ Yandex
    • grad. МГИМО, реклама
  • Аркадий Демянинко
    Machine Learning Engineer
    • ex. Machine Learning Engineer @ X5
    • grad. МГУ им. Ломоносова, компьютерные науки
  • Софья Бондарева
    Machine Learning Engineer
    • ex. Machine Learning Engineer @ Wildberries, Ozon
    • grad. МГТУ им. Баумана, прикладная информатика
КОМАНДА
  • Леонид Костюшко
    Founder & CEO
    • ex. Team Lead Machine Learning @ Yandex, Samsung, Тинькофф
    • grad. МГУ им. Ломоносова, компьютерные науки
  • Михаил Петровский
    Founder & CTO
    • ex. Senior Machine Learning Engineer @ Xsolla, Сбер
    • grad. МГУ им. Ломоносова, фундаментальная математика
  • Владимир Скрипниченко
    Founder & CPO
    • ex. Product Owner @ Wildberries
    • grad. МИСИС, прикладная математика
  • Кристина Антонова
    CMO
    • ex. Lead Business Development @ Yandex
    • grad. МГИМО, реклама
  • Аркадий Демянинко
    Machine Learning Engineer
    • ex. Machine Learning Engineer @ X5
    • grad. МГУ им. Ломоносова, компьютерные науки
  • Софья Бондарева
    Machine Learning Engineer
    • ex. Machine Learning Engineer @ Wildberries, Ozon
    • grad. МГТУ им. Баумана, прикладная информатика