— Как часто вы сами возвращали одежду из интернет-магазинов?

Станислав: Я не покупаю одежду онлайн, потому что на мой высокий рост так просто ее не подобрать и большинство товаров мне не подходит.

Ваге: Нечасто заказываю онлайн, потому что сама покупка сопровождается сомнениями «А если не угадаю с размером?». Чтобы угадать, нужно заказывать две вещи разного размера и ждать курьера, чего я не люблю. Чаще всего онлайн покупаю то, что точно подойдет — белые футболки, например.

Михаил: Заказывал всего пару раз, чтобы просто посмотреть, как это работает. И да, был случай, когда одежду пришлось возвращать.

— Проект вырос из личных проблем с онлайн-покупками?

Станислав: Нет. «Катализатором» является Ваге, который собрал всех нас в команду.

Ваге: Мы все окончили МФТИ. Плюс, мы с Мишей еще учились в СколТехе — изучали технологии.

Пять лет назад в тренде была 3D-печать. А где печать, там и сканер. Сперва мы заинтересовались сканированием фигурок людей: когда вы сканируете тело и получаете уменьшенную копию человека. Потом поняли, что в принципе с 3D-сканированием есть проблема: не было технологии, которая позволяла бы сделать это быстро, качественно и дешево. Мы задумались и решили создать такой сканер. Но рынок 3D-печати, и особенно фигурок, очень мал. А 3D-сканирование тела применимо много где. И тогда мы решили сфокусироваться на одежде как на наиболее перспективном рынке.

— А в чем перспективы фэшн-сегмента?

Ваге: Один из ключевых факторов — насколько активно эта индустрия менялась в прошлом и насколько активно будет меняться в дальнейшем. Последние лет сто мода была очень консервативной, но сейчас меняются производственные процессы, процесс покупки, появляются новые ткани и не только. Рынок моды ждут глобальные изменения. Трендов много: от покупок онлайн до оверсайза.

Двадцать лет назад люди по-другому носили одежду. Вы покупали то, что было в районном магазине. Изредка кто-то привозил вещи из-за границы. Но сегодня огромный выбор брендов. Акцент сместился на то, чего хочет покупатель. Причем, копаясь в онлайне или вещах в магазине, мы придем к выводу, что нам нужен эксперт и персональный подбор под индивидуальные вкусы и параметры.

— Каждый третий возврат в онлайне происходит из-за неправильного подбора размера. Почему тогда сайзинг-проектов на рынке мало?

Станислав: Изначально нам казалось, что у поставщиков есть данные о своей одежде. На деле все иначе. Да, существует тренд на цифровизацию, но практика показывает, что информацию о мерках получить нелегко. К тому же, нужно иметь информацию о параметрах тела покупателя, чтобы давать точную рекомендацию размера.

Мы думали, что благодаря 3D-сканеру тела мы решим вопрос сбора данных, но сложность продвижения дорогостоящего аппаратного решения для получения параметров людей заставила нас обратить внимание на мобильные технологии. Фактически, нужно одновременно обладать технологией предсказания параметров покупателя, мерками одежды и историей возвратов/покупок. В итоге все упирается в данные и умение их «готовить», поэтому проектов на рынке немного, но они есть.

Станислав: Изначально наше решение подкупило тем, что мы сильно упрощаем и автоматизируем процесс обмера вещей. Просто указание мерок вещи на сайте уже дает покупателю ценность. Наш сервис целиком избавляет покупателя от боли выбора и подсказывает лучший размер именно для вас. Сейчас у нашего сервиса подбора размера более 100 тысяч пользователей.

— Что это за рамка?

Михаил: У нее задача — оцифровывать одежду и максимально просто получить мерки.

Станислав: Перед установкой виджета мы запрашиваем мерки изделий напрямую у магазина либо замеряем вещи этой самой «рамкой» — автоматизированным измерителем. Это удобный инструмент, который ставится на складе или в фотостудии. В устройство входит рамка со светом, стол, сканер для штрих-кода и компьютер. Вам нужно аккуратно разложить вещь на столе и нажать одну кнопку. Весь процесс занимает секунду: больше времени даже уходит на то, чтобы выложить и сложить вещь обратно.

Фотография товара отправляется на наши серверы, где алгоритм компьютерного зрения выделяет контуры вещи, а затем обученная на большом количестве вещей нейросеть находит «ключевые точки» (точки, по которым проходят основные границы замера вещи: обхват груди, обхват бедер, длина рукава и так далее — Прим.) и снимает мерки.

Вторая важная часть — интерфейс взаимодействия непосредственно с покупателем. В интернет-магазин встраивается специальный виджет, который через простые вопросы (рост, вес, формат фигуры. — Прим.) или фотографию в полный рост определяет мерки покупателя. Алгоритм машинного обучения, понимая параметры вещи и тела покупателя, описывает, как каждый из размеров будет сидеть на покупателе, и предлагает оптимальный. Клиент на основе этой рекомендации и описания принимает решение, подойдет ему товар или стоит выбрать другой. Забив данные один раз, покупатель будет видеть рекомендации оптимальных размеров и при повторном визите.

Наши метрики с клиентами подтверждают, что сервис позволяет на 20-40% сократить число возвратов вещей и дает до 20% прироста в конверсии посетителя сайта в покупателя.

Ваге: Сейчас у наших клиентов стоит шесть рамок, есть также портативная версия. Если у магазина небольшой ассортимент, то мы можем даже приехать ночью и прогнать все через измеритель.

— Какова себестоимость устройства?

Ваге: Само железо измерителя недорого: примерно 60 тысяч рублей. Сюда входит стол, компьютер и стоимость конструкции. Для клиентов это оборудование поставляется бесплатно. С помощью измерителя собираются мерки одежды, которые используются для рекомендации размера покупателю на сайте. Подключение сервиса по умолчанию подразумевает установку необходимого числа таких столов клиенту-ритейлеру. Гораздо дороже стоит софт, то есть его разработка и алгоритмы.

— Чем вы отличаетесь от конкурентов?

Станислав: Мы работаем с реальными мерками вещей. Часто даже внутри одного бренда люди носят разные размеры. Причиной тому — нюансы фасона, специфика дизайна, особенности производства: часть артикулов шьют на одной фабрике в одной стране, другие позиции — на другой фабрике.

Анализируя историю покупок, можно сказать, что чаще всего человек, например, берет вещи размера L. Но эта информация никак не помогает выбрать размер для конкретной вещи. Может, правда L, а может, лучше M или вообще XL, так как этот артикул шьют на фабрике, которая всегда маломерит.

Искусственный интеллект в подборе размера смотрит на реальные мерки изделия и фигуру конкретного человека, учитывая метаданные артикула (состав, страну дизайна и производства и прочее. — Прим.), что позволяет давать более точные рекомендации: размер конкретной вещи для конкретного покупателя.

Мы также смотрим на историю покупок, но это лишь экстраданные, которые делают алгоритм еще точнее.

— Как монетизируетесь?

Станислав: Двумя путями. Самый простой способ — это оплата фиксированной стоимости услуг за месяц на основе оборота магазина. Но более справедливая схема для обеих сторон — процент от проданных с помощью нашего сервиса вещей, которые не вернули обратно. И большинство клиентов работает с нами через процент.

Станислав: Мы работаем в b2b-сегменте, где привлечение клиента идет долго. Раньше мы привлекали клиентов через нетворкинг: большинство действий исходило от нас. Последнее время уже 50 на 50: нас знают, с нами связываются, пишут запросы через сайт. Плюс, остаются конференции и различные мероприятия по нашей теме.

— Вы считаете себя стартапом?

Станислав: По текущим метрикам — да, мы стартап.

Ваге: Мы строим успешную компанию, которая должна генерировать прибыль.

Станислав: Я всегда мечтал работать в технологической компании, которая будет успешной, иначе зачем было учиться в МФТИ? Мы делаем жизнь покупателя легче и помогаем бизнесу зарабатывать. С этими мыслями спится шикарно.

У нас честный бизнес, в котором все прозрачно и четко. Но при этом мы строим именно компанию. Слово «стартап» подразумевает, что ты придумываешь что-то классное — консьюмерское, хайповое. Но больше в венчурной модели бизнеса. У нас же цель — сделать полезный продукт и выйти на прибыль.

— Какая она у вас сейчас?

Ваге: Ее пока нет. У нас есть все шансы, что к лету 2019 она будет. У нас не такие большие издержки внутри команды, мы на всем экономим.

Станислав: Сейчас выручка не покрывает ФОТ, других затрат у нас нет, но есть умные головы в команде. И правило: основатели не могут получать больше, чем наши программисты. Зарплату мы озвучивать не хотим.

— Сколько там нулей?

Ваге: Мы платим рыночную зарплату. Шестизначные цифры. Мы были бы рады платить больше, но все в компании понимают, что пока мы не будем прибыльны, серьезных повышений не будет.

Станислав: У нас не так, что есть три дядьки-начальника, которые наняли трудовую силу и приказали работать. Восемь человек работают в офисе, 10 на аутсорсе.

Ваге: Все наши сотрудники — разработчики. Я когда-то тоже программировал... Сейчас только два человека в Sizolution не пишут код — это я и наш бухгалтер Ольга.

Станислав: Мы все участвуем в проекте как полноценные разработчики и параллельно делаем что-то еще. Михаил отлично разбирается в софте и железе, Ваге — в алгоритмах. Я всегда был больше «железячник», плюс занимаюсь операционной деятельностью компании. Мы втроем всегда можем друг друга подстраховать. Или вот — как директор я езжу общаться с клиентами, а потом в спецовке собираю устройство на складе.

Мы большая семья. И не ругаемся. Поэтому у нас нет текучки: коллектив за 3,5 года не изменился. Причем первый наш наемный сотрудник — это мой студент. Раньше я его учил, теперь он учит меня.

Ваге: Но даже таким сжатым коллективом мы потратили на разработку несколько десятков миллионов рублей. Гранты покрыли около 20% от вложенных средств, 70% — инвестиции, остальное — личные средства.

— Вижу таблички с грантами разных конкурсов. Как часто в них участвуете, что это вам дает?

Станислав: Это нужно на стадиях, когда ты привлекаешь инвестиции в России, чтобы заявить о себе. Победа приносит небольшие деньги, нетворкинг, упоминание в СМИ. Денежный приз — скорее хорошее настроение, потому что его размер в лучшем случае покрывает зарплату двух-трех человек.