ИИ поможет Lamoda предсказать брак товаров
Игорь Бахарев
Все товары на складе, которые вернули клиенты, сначала проходят проверку через ML-модель. Она осуществляет ежедневный скоринг полученных позиций и присваивает один из трех статусов:
1. С вещью всё хорошо, она отправляется на хранение, попадает на витрину и продаётся дальше.Модель предсказания брака на основе машинного обучения - это собственная разработка компании. Для создания и интегрирования модели 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.
2. С вещью возможны проблемы, необходима быстрая проверка специалистом склада.
3. 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.
"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".По результатам предварительного аудита качество и точность проверки значительно увеличилось. До внедрения ML-модели дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки каждой позиции.
Подписаться на новости
Прочитаете,
когда вам будет удобно
Свежий дайджест из мира
eCommerce у вас в почте