1. Пілотні інтеграції з компаніями
2. AIQ впровадять в онлайн-вікторину «Клевер» у ВКонтакте
3. На ринку немає успішних рішень, які могли б розпізнавати все
4. «Ми будемо вчитися заново як брендировать продукцію»
5. Експерти скептично ставляться до успіху AIQ
6. Забудь все, що ти знав про e-mail маркетингу

Сінгапурський стартап AIQ розвиває однойменну програму, яку вміє розпізнавати будь-які об'єкти - одяг, продукти на полицях магазинів, білборди, відео на моніторах, а потім автоматично переходити на сайти виробників і інтернет-магазинів.

Гендиректор компанії Маркус Тан зазначає, що рітейлери зможуть використовувати технологію для залучення клієнтів в свої магазини, медіа - щоб зробити інтерактивними друковані журнали і ТБ-передачі, організатори заходів - щоб навчити стенди спілкуватися з відвідувачами.

Щоб відсканувати предмет, його зображення повинні бути залиті в базу зображень AIQ, яку компанія активно поповнює. Для цього стартапу не обов'язково фотографувати кожну річ або продукт. «Наприклад, у всіх великих рітейлерів є інтернет-магазини, для яких вони самі роблять все фото товарів. В цьому випадку в систему просто завантажується база зображень магазину », - пояснює Тан.

Пілотні інтеграції з компаніями

Технологію AIQ можна вбудовувати і в додатки, розроблені самими компаніями-клієнтами. Наприклад, нейросеть відчували в проекті для азіатських глядачів телешоу America's Got Talent. Наводячи камеру смартфона на екран, телеглядачі могли дізнатися, у що одягнені учасники, і купити вподобані речі. Віджет для сканування був вбудований в спеціальний додаток шоу, яке пропонувалося завантажити для отримання додаткової інформації про учасників і конкурсах з призами. В результаті 44% всіх сканувань зробили з метою дізнатися вартість образу зірки.

Учасники телешоу America's Got Talent. Фото: Willy Sanjuan, Invision, AP

Ще одну акцію AIQ провела спільно з сінгапурським взуттєвим брендом Charles and Keith: відвідувачі магазину сканували дисплеї, що показують рекламні ролики, щоб потрапити на сторінку з образами шанувальників компанії. Всі користувачі могли ділитися сторінкою в Фейсбуці і отримувати електронні купони на знижку. За підсумками тижневої акції 11,9 тисяч відвідувачів просканували дисплеї, 2,9 тисяч з них поділилися чином в соцмережі.

Схожі тести AIQ провела з паперовим журналом Elle: наводячи камеру на фото, читачі переходили на сайти виробників одягу. А просканувавши власне волосся, користувачі програми могли отримати рекомендацію конкретного шампуню від Clear Shampoo.

Завдяки пілотним проектам нейросеть поліпшила точність візуального розпізнавання, а керівництво проекту зрозуміло, як комерціалізувати продукт. З травня 2018 року компанія працює по моделі SaaS (Service as a Software): AIQ бере невелику плату за установку і щомісячну комісію в залежності від кількості скоєних сканувань. Зараз у AIQ є кілька угод з компаніями з Сінгапуру, Індонезії, Таїланду і Малайзії. Середній щомісячний оборот, за словами Тана, становить близько 50 тисяч $.

AIQ впровадять в онлайн-вікторину «Клевер» у ВКонтакте

Тим часом серед російських компаній AIQ зацікавилася Mail.Ru Group. У планах холдингу - впровадити нейросеть в онлайн-вікторину «Клевер» , Запущену у ВКонтакте.

За словами директора по рекламного продукту і рекламної монетизації ВКонтакте Ірини Румянцевої, разом з AIQ соцмережа працює над інтерактивною механікою для спонсорів і партнерів «Конюшини». В рамках спецпроектів користувачі зможуть розпізнавати товари і акції брендів на рекламних матеріалах і в магазинах за допомогою смартфонів і отримувати бонуси. «Це допоможе рекламодавцям створювати нестандартні заходи, які втягують клієнтів і під час гри в" Клевер ", і під час походу в магазин», - зазначає Румянцева.

На ринку немає успішних рішень, які могли б розпізнавати все

РБК відзначає, що сьогодні на візуальному розпізнаванні заробляють десятки компаній по всьому світу. У Росії теж є своя нейросеть для розпізнавання одягу на фотографіях і підбору аналогів - сервіс Sarafan , Що привернув в 2017 році більше 13 млн ₽ інвестицій.

Тим часом успішних універсальних рішень, здатних розпізнавати не тільки одяг, а взагалі будь-які предмети, на ринку поки не так багато. У Росії цим займається компанія Kuznech . Однак нейросеть не вміє розпізнавати товари на відео.

Раніше ми писали про візуальному пошуку від Снепчата - функція дозволяє фотографувати предмет або штрихкод, а потім знаходити потрібний товар на Амазон.

«Ми будемо вчитися заново як брендировать продукцію»

Тан прогнозує, що технології візуального розпізнавання змінять звичний вигляд магазинних полиць - на них стане менше товарів, зате на стінах з'являться плакати, скануючи які покупці будуть вибирати, що їм потрібно. Трансформується і брендинг: ставка буде робитися на візуальні відмінності упаковки, елементи, які можуть бути розпізнані машинами. «Ми будемо вчитися заново як брендировать продукцію», - говорить гендиректор AIQ.

Експерти скептично ставляться до успіху AIQ

Директор по роботі з портфельними компаніями ФРІІ Сергій Негодяев скептично ставиться до «технології розпізнавання всього» від AIQ: «Якщо компанія фокусується на розпізнаванні чеків, вона добре розпізнає чеки, якщо фокусується на чаї - добре розпізнає емблеми на коробках з чаєм. Якщо говорять, що на базі одного технічного рішення добре розпізнається все з максимальною якістю, - це лукавство ».

Також Негодяев вважає, що технологія може бути не затребувана в Росії: «Те, що працює в Сінгапурі, не завжди працює у нас. Наприклад, щоб формат сканування працював ефективно, повинен бути патерн подібного застосування. Ми з вами користуємося додатком Шазам для розпізнавання пісень. При цьому сканування, наприклад манекенів в магазинах або тих же QR-кодів, - не самий популярний патерн. Формування цієї звички - дорогий і тривалий процес ».

Співзасновник сервісу візуального розпізнавання Sarafan Андрій Корхов розказав: «Ми починали в 2014 році з додатка, яке по фотографії знаходить щось схоже. Ця можливість виявилася не потрібна користувачам. Після нас таке робив Яндекс: за допомогою сервісу "Зніміть одяг" вони вели трафік з головних сторінок сайтів в додатку. Але незабаром вони теж зрозуміли, що це нікому не потрібно ». Він вважає, що подібні програми зазвичай зберігаються у користувачів в папці «Пригадується» і в підсумку ніколи не прігождаются.

Крім того, Корхов згоден з Негодяеве - «швидше за все, у них дуже погана якість розпізнавання»: «Зробити одну нейросеть, яка буде розпізнавати їжу, одяг, котів, етикетки, пам'ятники, аудіотехніку, - це завдання, яке не під силу поки навіть Майкрософту і Гуглу ».

Про діджітале в зручному форматі ➜ читайте нас в Telegram

Фото на тізері: Marten Newhall

Забудь все, що ти знав про e-mail маркетингу

Ні, насправді забувати не треба. Якщо у тебе є хоч якісь знання в цій галузі, тобі буде легше пройти курс «E-mail маркетинг» від бізнес-школи City Business School.

За півтора місяці ти навчишся будувати сучасні воронки поглинання клієнтів і продавати так, ніби-то ти не лист відіслав, а встав з лотком морозива біля вокзалу в спекотний літній день.

Наостанок ось тобі трохи статистики. Тільки 12% маркетологів вміють використовувати можливості e-mail маркетингу. Влуч у цей відсоток вже через півтора місяці.

Реклама