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 Онлайн-инкассация: как превратить наличную выручку в рабочий капитал 01 июня 2026, 10:00
-
Автомобили От ткацкого станка до Prius: история Toyota 22 июля 2026, 15:24
-
Личное Фил Найт. Как застенчивый сын издателя променял семейное дело на кроссовки и построил Nike 26 июля 2026, 16:53
-
Бизнес От спора о будущем ИИ до большого бизнеса: история Claude 25 июля 2026, 17:00
-
Игры Assassin’s Creed Black Flag Resynced. Как выглядит культовая игра в 2026-м после большой пересборки 24 июля 2026, 20:16
-
Личное Рид Хастингс. Как «золотой мальчик» отказался от семейного дела и построил Netflix 24 июля 2026, 15:41
-
Бизнес Пауза, план Б, красная черта: 18 правил жёстких бизнес-переговоров 23 июля 2026, 19:03
-
IT Джон Тернус. Как CEO Apple впервые за 30 лет станет специалист по «железу», а не по продажам и финансам 21 июля 2026, 23:47
-
Искусственный интеллект В России появилась новая категория разработчиков — вайбкодеры: 52% из них пишут код без навыков программирования 27 июля 2026, 20:15
-
Автомобили BMW отозвала почти 320 тыс. автомобилей из-за риска возгорания: причина — неисправный стартер 27 июля 2026, 19:45
-
Автомобили Porsche планирует сократить 5 тыс. сотрудников до 2035 года — также компания урежет премии, бонусы и зарплаты 27 июля 2026, 19:00
-
Бизнес Больше половины предпринимателей готовы вернуться в наём: каждый пятый уже совмещает своё дело и работу по трудовой 27 июля 2026, 18:45
-
IT Россия продолжает переговоры о разблокировке Telegram — активности со стороны мессенджера пока нет 27 июля 2026, 18:14
-
Автомобили 72% автомобилистов испытывают стресс за рулём — чаще всего из-за незнакомых дорог и непредсказуемых водителей 27 июля 2026, 17:30
-
Банки ЦБ ужесточил выдачу кредитов — ограничения коснутся заёмщиков с долговой нагрузкой, превышающей половину дохода 27 июля 2026, 15:50
-
Искусственный интеллект В России усилят защиту ИТ-технологий — теперь патенты можно будет оформить и на решения в сфере ИИ 27 июля 2026, 12:00