Нейронный гардероб: как научить программу подбирать одежду

Алексей Архипенко и Андрей Корхов (слева направо) (Фото: Митя Ганопольский для РБК)

«Когда мы начинали, хайпа вокруг нейросетей еще не было, — рассказывает основатель сервиса Sarafan 32-летний Андрей Корхов. — Все понимали, что за этой технологией будущее, но делать на ее основе что-то прикладное мы начали одними из первых».

Sarafan — это технология, которая распознает предметы одежды на картинках и находит схожие наряды в интернет-магазинах. На одной стороне системы продавцы, на другой — блогеры. Программа анализирует изображения, например селфи, и предлагает похожие вещи в партнерских магазинах. Магазины, таким образом, получают новых покупателей, блогеры — оплату за переход подписчика на страницу бренда, а сам сервис — комиссию. За первые два месяца работы к системе подключились десять магазинов и 250 блогеров, ежемесячная выручка достигла 2 млн руб.

Карты, деньги и IT

Первый свой бизнес-проект Андрей Корхов запустил на третьем курсе Сибирского технологического университета, когда учился на программиста. «Мы с друзьями хотели попробовать свои силы в программировании и, готовясь к очередной курсовой, начали писать геоинформационную систему «ЯрМап» — карту города со встроенным электронным справочником», — рассказывает Корхов. Вкладывали только время и стипендию — ходили в университет пешком, экономили на обедах. Андрей отвечал за IT-часть, Алексей Архипенко, его школьный друг, собирал контакты местных компаний, еще один товарищ, Павел Мусинов, занимался картографией.

Вскоре друзья поняли, что проект выходит за рамки студенческой работы, и решили его монетизировать — подключили несколько сотен компаний, которые согласились платить за размещение своих контактов в системе. «ЯрМап» конкурировал с известным новосибирским сервисом 2GIS, который как раз в тот момент начинал завоевывать Красноярск. Но мелкие предприниматели предпочитали размещаться на местном ресурсе.

«Мы наступили на все грабли, которые только можно представить: систему налогообложения выбрали не ту, долго не могли научиться правильно продавать, делегировать и фактически выпустили управление из-под контроля», — признает Корхов. Тем не менее к 2011 году компания выросла в настоящий бизнес с годовым оборотом больше $1 млн, предприниматели открыли четыре франчайзинговые точки в регионах России и собственное представительство в Киеве. Среди партнеров были телеком-оператор «Енисей-Телеком», Coca-Cola и «Яндекс», который покупал геоинформационные данные, чтобы развивать в регионе «Яндекс.Карты» и «Яндекс.Транспорт».

Партнерство с «Яндексом» послужило поводом продать бизнес. В 2011 году холдинг выкупил у «ЯрМапа» права на все геоинформационные данные в регионе. «Мы понимали, что карты общего пользования скоро станут бесплатными и бизнес на продаже картографических схем исчезнет», — объясняет Архипенко.

Проблемы со зрением

После продажи бизнеса основатели разбежались: Архипенко ушел в «Яндекс.Справочник», где стал менеджером проектов, а Корхов уехал в Кремниевую долину за новыми бизнес-идеями. В США он заинтересовался технологиями компьютерного зрения и даже запустил на их основе несколько проектов (среди них, например, система проверки документов для банков). «Я прощупывал почву и понял, что идея распознавать одежду по картинке витает в воздухе — вот-вот кто-то возьмется и воплотит», — говорит Андрей.

Алексей Архипенко

(Фото: Митя Ганопольский для РБК)

Он решил не ждать конкурентов и запустить такой сервис в России. В партнеры пригласил старого друга Архипенко, который уволился из «Яндекса» и присоединился к стартапу. «Яндекс» для меня был университетом, идеальным местом, чтобы изучить Рунет, — говорит Алексей. — Но постепенно я начал выгорать. Хотелось создать и развить что-то свое». В 2016 году друзья зарегистрировали ООО «Анетика» (100% принадлежит Корхову, но фактически они с Архипенко равноправные партнеры), наняли айтишников и засели за программирование.

Идея была простой — разработать приложение, которое поможет пользователям находить одежду в интернет-магазинах, используя фотографии желаемых нарядов. То есть так же как приложение Shazam позволяет определить, что за музыка сейчас звучит, только с гардеробом. По задумке основателей, человек, увидев интересный «лук» в журнале, фильме или на прохожем, должен его сфотографировать и загрузить снимок в приложение, которое найдет похожие вещи в ассортименте магазинов, подключенных к системе.

Для работы с нейросетями необходимы специальные GPU-серверы, стоимость которых доходит до миллионов рублей. Денег на аренду лаборатории с нужным оборудованием и тем более покупку серверов не было. Спас положение Сибирский федеральный университет, где Андрей обучался в аспирантуре и работал научным сотрудником, — предприниматели договорились с ректором и бесплатно работали на институтском оборудовании.

На первых порах все шло гладко: о партнерстве удалось договориться с фешен-агрегаторами Wilberry’s и LaModa, американским eBay, китайским AliExpress и еще десятком крупных интернет-магазинов. «У нас было ощущение стопроцентного успеха, но пользователям этот кейс оказался ненужным, — признает Андрей. — Приложение охотно скачивали, но открывали редко».

Тогда партнеры решили уйти в b2b-сегмент и разработать внутренний продукт для интернет-магазинов. Специальный виджет встраивался в систему сайта, находил схожие предметы одежды и сортировал их в подборки. «Девушка зашла на сайт, выбирает платье. Хочет такое же, только с перламутровыми пуговицами. Виджет анализирует ее выбор и предлагает вещи похожего цвета и фасона», — поясняет Корхов. Но и эта идея не выстрелила: магазины неохотно пускали чужаков в свою внутреннюю систему, предпочитая разрабатывать все сервисы самостоятельно.

Анализируя свои неудачи, Корхов и Архипенко поняли: чтобы проект заработал, нужно максимально упростить процесс поиска. «Пользователь ленивый: он нашел в интернете красивую вещь, он хочет такую же. Но сохранять картинку, скачивать приложение, загружать туда фото — это слишком сложно. Он хочет увидеть результат здесь и сейчас», — говорит Андрей. Искать потенциальных покупателей решили в Instagram.

Блогеры-спасители

Знаменитости и звезды Instagram уже давно продвигают бренды в социальных сетях, а вот у блогеров помельче выходов на рекламодателей не так много. Именно на них и решил сделать ставку Sarafan. «Мы сотрудничаем с обычными людьми — молодыми мамами, начинающими моделями, студентками, — говорит Корхов. — Как правило, на такие аккаунты подписаны реальные люди, которым интересен стиль их авторов». В партнеры решили брать блогеров, на страницы которых подписаны от 2 тыс. до 10 тыс. человек.

Желающих заработать на своих фото оказалось достаточно. «Я недавно стала мамой и сейчас нахожусь в декретном отпуске. Веду личный блог, интересуюсь миром моды и красоты, фотографией и путешествиями, — рассказывает 27-летняя Регина Белова. — Не скажу, что Sarafan приносит большие деньги, но это приятный дополнительный заработок без вложений и усилий». Модель Валерия Куфтерина начала вести страницу в Instagram пять лет назад, сейчас на ее аккаунт подписаны больше 17 тыс. человек. «Я делюсь результатами съемок и показов, а в последнее время стала получать много вопросов о том, как ухаживать за собой и компоновать модные «луки», — говорит она. — Ответить всем лично возможности нет, и Sarafan отлично решает эту задачу». По словам москвички Элоны Получальниковой, которая ведет блог о путешествиях и городских событиях, ссылка на Sarafan в отличие от прямой рекламы не отпугивает подписчиков, а, наоборот, привлекает новых людей. По словам девушек, сотрудничество с Sarafan сейчас приносит им от 200 до 600 руб. в день.

Андрей Корхов

(Фото: Митя Ганопольский для РБК)

Договориться с магазинами оказалось сложнее: не все понимали, чем новый вид рекламы лучше традиционной работы с соцсетями. Магазинам такая модель дает возможность не переплачивать за рекламу на «мертвых» страницах, уверяет Корхов. По его словам, сейчас рекламодатели обращают внимание только на число подписчиков блогера, что в корне неправильно. «Мы затеяли революцию на рынке рекламы в Instagram-блогах», — заявляет он.

Помогло знакомство с компанией eSolutions (входит в состав Otto Group и разрабатывает интернет-магазины для крупных ретейлеров одежды), с представителями которой предприниматели познакомились на одном из венчурных мероприятий. «Идея партнерства с сервисом показалась нам интересной и полезной», — комментируют в eSolutions. Благодаря новому партнеру удалось подключить первые четыре магазина — Befree, «Зарина», обувные «Эконика» и Ralf Ringer.

Курс на США

Официально сервис заработал в мае 2017 года. За два полных месяца к системе удалось привлечь еще шесть магазинов, ссылку на Sarafan в своем аккаунте разместили более 250 блогеров. По словам Корхова, выручка проекта достигла 2 млн руб. в месяц, которые полностью уходят на поддержание работы GPU-серверов и оплату труда восьми сотрудников. На разработку системы, включая первые неудачные итерации, потратили около 5 млн руб.

Монетизация осуществляется по модели CPC — оплата за клик. Блогер получает индивидуальную ссылку, которую вставляет в описание профиля. Нажав на нее, пользователь попадает на страницу в Sarafan, где хранятся все посты с модными «луками». Система распознает наряды блогеров и предлагает купить похожие вещи в партнерских магазинах. За каждый клик на ссылку со своим товаром магазин платит площадке (по оценкам РБК, около 8–10 руб.). Половина этих денег достается блогерам, половина — Sarafan.

Не все представители магазинов ощутили приток покупателей с Sarafan. «Первый месяц сотрудничества не оправдал наших ожиданий: мы зафиксировали 80 переходов на сайт, 30 из которых — уникальные, — рассказал на условиях анонимности представитель одного из партнеров Sarafan. — На старте мы рассчитывали даже не на покупки, а на рост трафика, но этого тоже не случилось».

Зато технология понравилась инвесторам — в январе 2017 года в Sarafan вложился венчурный фонд the Untitled Venture Company. По словам сооснователя фонда Константина Синюшина, инвестиции составили 6 млн руб. Еще около 7 млн руб. ($120 тыс.) компания получила в виде безвозмездного гранта от Microsoft. «Мы просто подали заявку на открытый конкурс и выиграли», — комментирует Андрей Корхов.

За год работы предприниматели надеются нарастить базу блогеров в десять раз, увеличить точность распознавания изображений и параллельно развить новые направления. Одно из них — распознавание одежды на сайтах глянцевых изданий и блогов, посвященных моде. Работает это так: если курсор мышки навести на изображение одежды, на экране появится ссылка на интернет-магазин, где можно приобрести такую же вещь. На эту идею Андрей делает большую ставку — по его словам, контентные и медиасайты нуждаются в рекламодателях, а магазины готовы хорошо платить за поток разбирающихся в моде клиентов. Первый эксперимент в этой области стартует в начале августа: медиапартнером Sarafan стал фешен-блог Fashion Style.

Проект легко масштабируется, поэтому грех ограничиваться рамками одной страны, считает Корхов. Пилотный выход запланирован в этом году в Нью-Йорке — мекке модников со всего мира. «У нас уже есть отлаженная схема: находим ключевого партнера — агентство, которое работает с одежными ретейлерами, через них подключаем магазины, набираем блогеров и вперед, к звездам», — надеется предприниматель.