Lamoda внедрила ML-модель, которая определяет бракованные товары
До ее внедрения дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки
Lamoda внедрила собственную модель машинного обучения, которая определяет брак среди товаров. Инструмент в два раза увеличил скорость обработки возвратов после примерки покупателями, сообщила компания.
Теперь все товары на складе, которые вернули клиенты, сначала проходят проверку через ML-модель. Она проводит ежедневный скоринг полученных позиций и присваивает один из трех статусов:
- С вещью все в порядке, она отправляется на хранение, попадает на витрину и продается дальше.
- С вещью возможны проблемы, необходима быстрая проверка специалистом склада.
- С вещью точно есть проблемы, она отправляется в службу качества для проверки специалистом. Если состояние товара не позволяет его больше продавать, то его выведут из оборота и отправят на благотворительные цели.
Модель предсказания брака на основе машинного обучения является собственной разработкой Lamoda. Для создания и интегрирования модели было использовано 20 млн строк исторических данных и учтено более 60 признаков о товаре и заказе — в том числе признаков, полученных от других ML-моделей.
До внедрения ML-модели дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки каждой позиции.
- Lamoda появилась в 2011 году, сейчас это одна из крупнейших в России и СНГ онлайн-платформ по продаже товаров из сферы моды, красоты и лайфстайл. На площадке собрано более 10 млн товаров от 4 тыс. мировых и локальных брендов.
- Компания с 2023 года активно внедряет инструменты с использованием моделей машинного обучения. Так, в марте 2023 года появился ИИ-сервис для подбора одежды, в мае — возможность получать предложения в виде собранных ИИ капсульных образов, в августе — сервис виртуальной примерки одежды.
Фото на обложке: Unsplash
-
Партнёрский материал Как компании из Архангельска растут на терпении, связях и самоиронии 29 мая 2026, 14:33
-
Личное Фёдор Овчинников: «Пять месяцев в тундре — путешествие в другое измерение» 14 мая 2026, 13:18
-
Бизнес Как бренд пазлов «Харди Гарди» получил рекламу у блогера-миллионника, просто рассказав о своём проекте 05 июня 2026, 14:23
-
Бизнес Екатерина Лапшина: «У меня всегда был чуть больший аппетит к риску» 07 мая 2026, 16:10
-
Технологии Александр Пьянов, «Яндекс Драйв»: «Мы готовы стать агрегатором для всего рынка каршеринга» 08 апреля 2026, 12:26
-
Технологии Прощание с эпохой Кука и ставка на агентов: конференция Apple WWDC 2026 12 июня 2026, 15:35
-
Тренды «Пухосос купить»: как россияне поверили в фейк, а бренды — заработали на меме 11 июня 2026, 19:59
-
Технологии Что сдерживает модернизацию ЖКХ: итоги отраслевой дискуссии на ПМЭФ 09 июня 2026, 12:14
-
Бизнес Кнопка «Войти через Google» — уже нарушение: юристы разъяснили закон о запрете авторизации через зарубежные сервисы 12 июня 2026, 16:00
-
Бизнес Где в Москве искать «пухососов»: Яндекс Go превратил все такси на карте города в роботов из мема 11 июня 2026, 16:04
-
Банки ЦБ предложил втрое увеличить требования к минимальному капиталу банков — новые правила могут заработать с 2028 года 12 июня 2026, 19:00
-
Банки 19 июня ЦБ проведёт заседание по ключевой ставке: аналитики ожидают дальнейшего снижения — до 14% 12 июня 2026, 10:00
-
Туризм Россияне готовы путешествовать по стране, но не знают, куда ехать: главной проблемой оказался дефицит информации 11 июня 2026, 15:54
-
Реклама Т-Банк будет использовать банковские данные клиентов при показе рекламы — юристы говорят о правовых рисках 10 июня 2026, 14:00
-
Бизнес «Золотое яблоко» проведёт повторный выпуск ЦФА — объём размещения составит 1,5 млрд ₽ 08 июня 2026, 15:30
-
Банки Госдума приняла закон «Антифрод 2.0»: банки будут компенсировать потери от мошенников — но лишь при взломе аккаунта 10 июня 2026, 15:45