Мода и красота

Как рассказывают в компании, для создания и интегрирования модели — собственной разработки Lamoda — было взято 20 млн строк исторических данных и учтено более 60 признаков о товаре и заказе — в том числе признаки, полученные от других ML-моделей.

До внедрения сервиса дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки каждой позиции. Сейчас все возвращенные товары сначала проходят проверку через ML-модель, которая присваивает им один из трех статусов: дефектов не выявлено и вещь продается дальше; с товаром возможны проблемы, необходима быстрая проверка специалистом склада; с вещью точно есть проблемы, она отправляется в службу качества для тщательной проверки специалистом. Если состояние товара не позволяет его больше продавать, то он будет отправлен на благотворительные цели, добавляют в Lamoda.

«Мы в Lamoda большое внимание уделяем качеству товара и тому, какой опыт получают клиенты, взаимодействуя с нами на любом этапе покупки. Внедрение такой ML-модели позволяет нам еще тщательнее следить за браком товаров и влиять на то, купит ли человек эту вещь в следующий раз. Кроме этого мы экономим огромное количество человеческого ресурса на складе, — комментирует Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту Lamoda. — В наших планах продолжать совершенствовать модель и работать над увеличением точности прогнозов по браку».