Инновации в сфере моды и электронной коммерции выходят на новый уровень благодаря внедрению технологий машинного обучения. Lamoda, один из лидеров онлайн-ритейла в России и СНГ, представила собственную модель машинного обучения (ML), которая позволяет эффективно предсказывать брак товаров и значительно ускоряет процесс обработки возвратов.
Инновационные технологии Lamoda
Машинное обучение на службе качества
Lamoda внедрила модель машинного обучения, которая проводит ежедневный анализ возвращенных товаров и присваивает им один из трех статусов:
- Все в порядке: товар отправляется на хранение и затем возвращается на витрину.
- Возможные проблемы: требуется быстрая проверка специалистом склада.
- Определенный брак: товар отправляется в службу качества для тщательной проверки.
Если товар не подходит для дальнейшей продажи, он будет передан на благотворительные цели.
Преимущества новой модели
Модель машинного обучения, разработанная Lamoda, значительно увеличила скорость обработки возвратов после примерки покупателями. По результатам предварительного аудита, качество и точность проверки товаров заметно возросли. Внедрение такой модели позволило экономить ресурсы и повысить качество обслуживания клиентов.
Технологии и данные
Обработка больших объемов данных
Для создания и интеграции ML-модели Lamoda использовала 20 миллионов строк исторических данных и более 60 признаков о товарах и заказах. Эти данные включают информацию, полученную от других ML-моделей, что позволяет обеспечить высокую точность предсказаний.
Развитие и совершенствование модели
Компания планирует продолжать совершенствовать модель машинного обучения и увеличивать точность прогнозов по браку.
«Мы в Lamoda уделяем большое внимание качеству товара и тому, какой опыт получают клиенты», — говорит Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту Lamoda. «Внедрение такой модели позволяет нам еще тщательнее следить за браком товаров и влиять на то, купит ли человек эту вещь в следующий раз.»
Влияние на бизнес и клиентов
Улучшение клиентского опыта
Благодаря ML-модели, Lamoda смогла значительно улучшить клиентский опыт, сократив время на обработку возвратов и повысив качество товаров на витрине. Это положительно влияет на лояльность клиентов и их желание совершать повторные покупки.
Экономия ресурсов
Использование машинного обучения позволяет значительно сократить затраты на ручную проверку товаров и оптимизировать работу складских сотрудников. Это дает возможность компании более эффективно использовать человеческие ресурсы и направлять их на другие важные задачи.
Внедрение модели машинного обучения для предсказания брака товаров стало важным шагом в развитии технологий Lamoda. Это позволило компании значительно улучшить качество обслуживания клиентов, сократить затраты и повысить эффективность работы. В будущем Lamoda планирует продолжать развивать и совершенствовать свои технологии, чтобы оставаться лидером в сфере модного онлайн-ритейла.
