Розгортання віртуальної примірочної
RWB, об'єднана компанія Wildberries і Russ, почала розгортати послугу "Клієнтська примірочна" для всіх користувачів Wildberries у Росії. Раніше ця функція була доступна лише для вибраної групи клієнтів, зараз вона інтегрована безпосередньо в картки товарів і процеси пошуку, дозволяючи покупцям обирати опцію "Приміряти цей товар" або фільтрувати товари, що відповідають вимогам.[1]
Користувачі завантажують фотографію або роблять знімок в реальному часі, після чого нейронні мережі та алгоритми комп'ютерного зору генерують реалістичну візуалізацію одягу на їхньому тілі, враховуючи позу, освітлення, параметри тіла, посадку та текстуру матеріалу. Наразі інструмент доступний для базового одягу, офісного одягу та демісезонного верхнього одягу, незабаром він буде поширений на всіх російських продавців на платформі.
Технічна основа та поетапне розширення
Послуга базується на моделях штучного інтелекту, налаштованих для точності у категоріях моди, забезпечуючи рендеринг у реальному часі, який поєднує одяг з фізикою користувача та факторами навколишнього середовища. Це базується на більш ранніх етапах тестування, коли функціональність була обмежена, переходячи зараз до універсального доступу для російської клієнтської бази з понад 79 мільйонами активних користувачів щомісяця, які генерують понад 20 мільйонів щоденних замовлень станом на 2025 рік.[1]
Плани розширення передбачають повну доступність для російських продавців на платформі в найближчі терміни, що відповідає більш широкому масштабуванню інфраструктури, яке включає вдосконалення штучного інтелекту для пошуку продуктів та інструменти для продавців. Нейронні мережі обробляють пропорції тіла та освітлення зображення для створення анатомічно точних накладок, зменшуючи візуальні розбіжності, поширені в ранніх системах віртуальної примірки.[7]
Наслідки для продуктових feed для електронної комерції
Інтеграція віртуальної примірки безпосередньо покращує продуктові feed, вбудовуючи інтерактивні шари штучного інтелекту в статичні лістинги. Feed перетворюються з простих каталогів зображень і тексту в динамічні активи, де одяг візуалізується на наданих користувачами візуальних матеріалах, оптимізуючи прийняття рішень без фізичного вилучення інвентарю. Це вимагає збагачених feed з точними метаданими про посадку, імітацію тканини та адаптивність пози, підштовхуючи платформи до стандартизованих схем даних, готових до штучного інтелекту.
Для контент-інфраструктури це прискорює оновлення feed: продавці обходять традиційні фотосесії за допомогою моделей, згенерованих штучним інтелектом, скорочуючи виробничі цикли з днів до хвилин, зберігаючи візуальну точність. Інтерфейси без коду для завантаження базових зображень додатково демократизують цей процес, дозволяючи швидко наповнювати feed навіть для невеликих постачальників.
Підвищення стандартів каталогу та якості карток
Стандарти каталогізації змінюються, оскільки віртуальна примірка вимагає всебічного тегування атрибутів — сумісність з типом тіла, фізика драпірування матеріалу та рендеринг з кількох ракурсів стають базовими вимогами. Неповні картки зазнають невдачі в зіставленні штучного інтелекту, що зумовлює наповнення та стандартизацію наборів даних у різних вертикалях моди. Якість зростає завдяки зменшенню ризиків повернення; реалістичні попередні перегляди корелюють з вищою конверсією шляхом візуалізації нюансів, таких як довжина рукава або посадка плечей, які статичні зображення пропускають.
На ринках з великим обсягом, які обробляють 7–10 мільйонів щоденних замовлень з 80% доставкою на наступний день, ця повнота мінімізує незадоволення після покупки, покращуючи корисність картки - від описової до експериментальної. Роль штучного інтелекту в автоматичному тегуванні та відображенні текстури забезпечує послідовність, встановлюючи нові критерії для масштабованих машиночитних каталогів.[3] Щоб переконатися, що інформація про ваш продукт готова до цих вимог, розгляньте переваги використання product feed - NotPIM для структурування ваших даних.
Прискорення оборотності асортименту
Швидкість розгортання асортименту посилюється віртуальною приміркою на основі штучного інтелекту, оскільки нейронні інструменти дозволяють миттєво активувати лістинг без зйомок, залежних від моделі. Продавці швидше вводять сезонні лінійки, синхронізуючи feed з сигналами попиту в реальному часі. Платформи обробляють зростаючі обсяги — нещодавно електронна комерція в Росії досягла еквівалента 140 мільярдів доларів США — шляхом автоматизації візуалізації, скорочуючи час виходу на ринок для швидкопсувного модного інвентарю.[5]
Цей шар штучного інтелекту без коду підтримує гіперлокальну адаптацію, коли показники регіонального тіла або норми освітлення інформують про перенавчання моделі, збільшуючи оборот у різних регіонах, таких як Сибір, де електронна комерція зросла на 28% у річному обчисленні. Швидші цикли поєднуються з 95% 24-годинною доставкою, створюючи безперебійні цикли від перегляду до покупки.[4] Якщо ви хочете покращити свій лістинг продукту, розгляньте ці як створити описи продуктів, що стимулюють продажі, не витрачаючи цілий статок.
Синергія штучного інтелекту та без коду в автоматизації контенту
В основі розгортання лежить конвергенція штучного інтелекту без коду: користувачі взаємодіють через прості завантаження, а фонові системи зору обробляють складність, абстрагуючи технічні перешкоди. Для інфраструктури це переосмислює контент-канали — штучний інтелект автоматично генерує варіанти для feed, прогнозує зміни посадки та персоналізує попередні перегляди, повторюючи тенденції в пошуку зображень і механізмах рекомендацій.[5] Ця технологія дійсно змінює гру; однак дані, які ви використовуєте для управління feed, повинні бути точними. Тут і виникає важливість матриці продуктів в електронній комерції - NotPIM.
Це масштабується без пропорційного втручання людини, що є життєво важливим для платформ, які прагнуть розширення СНД на тлі культурно-логістичних змін. Гіпотетично, оскільки моделі поширюються на меблі або тури, це може об'єднати омніканальний контент, хоча поточна увага зосереджена на підтвердженні концепцій моди, що зумовлюють еволюцію feed.[3] Важливим аспектом цього є вибір правильного формату даних для зберігання інформації про ваш продукт; саме тут стає в нагоді формат JSON: як один магазин перетворив хаос на швидку синхронізацію - NotPIM.
RETAILER.ru
Godubai.com
Широке впровадження віртуальних примірочних сигналізує про значний зсув в електронній комерції, надаючи пріоритет багатим даним про продукт і стандартизованим каталогам. Ця тенденція вимагає від роздрібних продавців визначати пріоритетність дуже детальних атрибутів разом із зображеннями та відеоматеріалами. У NotPIM ми усвідомлюємо важливість надійного управління інформацією про продукт. Наша платформа допомагає компаніям електронної комерції оптимізувати збагачення та стандартизацію даних про свої продукти, забезпечуючи сумісність з мінливими вимогами технологій віртуальної примірки та, в кінцевому підсумку, забезпечуючи більш захоплюючий та ефективний досвід покупок для споживачів. Щоб дізнатися більше про те, як оптимізувати дані, розгляньте цей блог програма обробки product feed - NotPIM.