Меня зовут Габи, и я являюсь соучредителем Chicisimo (Fashion Taste API).

К сожалению, я здесь, чтобы сообщить, что мы решили прекратить борьбу как отдельная компания и выставляем себя на продажу. У нас закончились деньги. Огромное спасибо многим людям, которые нас поддерживали.

Сегодня мы начинаем другую борьбу: мы собираемся обратиться к потенциальным покупателям. Первый шаг - как можно громче поделиться своим видением, описав наши активы и нашу команду. Потому что мы все еще верим.

Мы превратили человеческую проблему в вычислительную.

За последние 3 года мы построили диаграмму вкусов, которая классифицирует одежду и учитывает вкусы людей. Мы построили:

(i) Команда понимание вкусов моды / классификация продуктов / пространство цифровых шкафов;

(ii) Ключевые технические активы и продукты, которые вы увидите ниже. Мы превратили человеческую проблему (понимание вкуса моды) в вычислительную задачу. Это было нашим фокусом с первого дня, потому что понимание вкуса автоматически и способность действовать в соответствии с ним будет самым большим прорывом в модной электронной коммерции, как мы считаем.

Какая у нас ситуация?

В течение многих лет мы пытались решить указанную выше проблему. 36 месяцев назад мы наконец нашли правильный путь, но не нашли подходящей бизнес-модели. Мы предоставляем более подробную информацию ниже. Мы начали применять нашу технологию к нашим собственным потребительским товарам под брендом Chicisimo (см. Видео ниже), и совсем недавно мы начали предлагать ее как SaaS через Fashion Taste API с сильной бизнес-моделью. Мы привлекли 3,5 миллиона долларов (огромное спасибо нашим инвесторам).

Если вы продолжите читать, я верю, что вы найдете интересный продукт, рынок и команду. По крайней мере, отличается от других подходов. Мне очень хотелось бы услышать ваши мысли после того, как вы все это прочтете.

Как нам действовать?

Мы задавались вопросом, что делать в нашей ситуации, и не думаем, что существует идеальный способ действовать дальше. Мы знаем, что можем отлично подойти другим игрокам, поэтому будем стараться изо всех сил:

  • Мы свяжемся с потенциальными покупателями. Это список команд, с которыми мы связываемся или хотим связаться - если вы сможете познакомить нас с нужными людьми в этих компаниях или других компаниях, это очень поможет. Моя электронная почта: [email protected];
  • Самое главное, что в этом посте мы хотим как можно громче публично поделиться своим видением. Лучший способ сделать это - описать наши активы и нашу команду: наши активы отражают то, что мы считаем действительно важным в электронной торговле модной одеждой.
  • Есть другие идеи? Для нас это важно.

Электронная коммерция в спальне, как пример

Сказать, что мы создаем технологию, которая классифицирует одежду и разбирается во вкусах, может показаться немного абстрактным. Видео выше - это один из наших потребительских продуктов и один из примеров того, как технология доставляется конечному потребителю (это всего лишь пример, это еще не все!). Это модный стилист в спальне, который понимает пользователя и его вкус, а также знает, какая одежда у него в шкафу. Мы твердо верим в электронную торговлю в спальне. Фактически, мы впервые публично говорим об этом продукте.

Наши активы:

Актив №1: Наша онтология моды

В моде отсутствует стандарт для классификации одежды или для обозначения множества концепций, описывающих продукты, стили и личные модные предпочтения. Когда мы обнаружили, что получаем миллионы нарядов, одежды, запросов и связанных с ними входных данных, мы видели только неорганизованные данные, настолько хаотичные, что их было невозможно понять, управлять или строить на их основе. Наши пользователи не могли точно выразить свои потребности, мы не могли описать наш контент таким образом, чтобы его могли найти те, кто в нем нуждался, мы даже не могли хорошо классифицировать наш собственный контент.

Ситуация выше была источником нашей онтологии. Сегодня наша онтология понимает любой входящий ввод, очищает и структурирует входящие данные и преобразует неорганизованные данные в данные, с которыми машина может отлично работать.

Мы рассматриваем нашу онтологию моды как основу нашей технологии Taste Graph. Мы делим нашу онтологию на две части:

  • Онтология продуктов. Это 5-уровневая онтология, описывающая продукты и субъективные характеристики продуктов. Узнайте подробнее здесь;
  • Онтология костюмов. Это двухуровневая онтология, описывающая одежду, в основном с субъективными дескрипторами.

Актив №2: система автоматической «классификации одежды» с 175 миллионами классифицированных и коррелированных метапродуктов. Эта система позволяет нам автоматически понимать, управлять и действовать в отношении любой коллекции от любого розничного продавца (сходства, корреляции, рекомендации ...)

Это ключевой актив, который мы создали. Если бы мы начали с нуля, это был бы тот актив, который нам нужен. Это позволит любому покупателю опередить остальных на 2–3 года.

Чтобы легко объяснить это, эта система похожа на мозг, который разбирается в одежде и нарядах и позволяет вам организовывать и выставлять продукты в удобное для вас время или для удобства вашего покупателя. Он был создан после анализа миллионов прекрасно описанных нарядов и модных товаров, загруженных в нашу систему различными группами пользователей Chicisimo, а также после анализа того, как люди взаимодействуют с ними.

Система преобразует модные товары в метапродукты, которые являются абстракциями конкретных товаров любого каталога или туалета. Модный продукт эфемерен, а его дескрипторы - нет, поэтому система сохраняет ценность.

Мета-продукт - это самое базовое, но актуальное описание продукта, и одна из первых задач нашей инфраструктуры - преобразовать любой поступающий модный продукт в мета-продукт. В то время как человек может видеть данную одежду, наша система считывает набор дескрипторов, например: бордовый + свитер + v-образный вырез + удобный + повседневный + для школы + размер 42 + кашемир и т. Д.

Для любого конкретного продавца эта система может автоматически переваривать его каталог, а затем автоматически: (i) понимать каждый продукт; (ii) выявить недостающую информацию; (iii) Идентифицировать похожие продукты, определяя сходство несколькими способами; (iv) Создавать законченные образы, сочетая и подбирая одежду в коллекции; (v) Определить продукты, которые имеет смысл выставлять вместе; (vi) воссоздать любой наряд с предметами одежды из каталога; (vii) отображать правильные продукты для каждого покупателя или для текущего интереса каждого покупателя; (viii) Если система обнаруживает продукт, который не может понять, она изолирует дескриптор и включает его в онтологию, если команда того пожелает.

Актив №3: система «понимания людей», которая строит профиль вкуса каждого покупателя на основе взаимодействия этого покупателя с модными товарами и каналами розничной торговли.

Удивительно, насколько легко понимать людей, если вы придумаете правильный подход и у вас есть два преимущества, перечисленных выше. Наш подход аналогичен тому, что делают Spotify или Netflix. К счастью для Spotify, музыка имеет общепринятую систему классификации. Netflix просто великолепно поработал над построением своей системы классификации.

В нашей системе любое действие, совершаемое покупателем, подразумевает взаимодействие с продуктами или с разделами канала (веб-сайт…). Поскольку разделы продуктов и каналов прекрасно описаны и структурированы, взаимодействие с пользователем генерирует точную информацию о вашем покупателе. Эта информация регистрируется и систематизируется, создавая профиль вкуса покупателя.

Создавая вкусовые профили, продавец понимает каждого покупателя и может автоматически адаптировать покупательский опыт к его вкусам и потребностям бесконечным количеством способов.

Актив №4: одна диаграмма вкусов модной одежды для каждого продавца.

График модных вкусов ритейлера - это снова мозг. Как мозг «главного стилиста», который точно знает каждый продукт и каждого покупателя, и редакционную линию ритейлера.

Он создается путем фиксации отношений между продуктами розничного продавца (одежда и наряды), поведением покупателей и описаниями. Он экспоненциально улучшается с каждой новой фиксируемой точкой данных. Он учится на любом новом действии. И может назначать новые дескрипторы любому продукту или людям на основе предыдущих знаний. Любое соответствующее взаимодействие с клиентами в будущем будет строиться на основе вкусового графика. Узнайте о Омниканальной персонализации с помощью графа модного вкуса.

Интересно, что многие розничные торговцы полагаются на редакционные группы для организации и демонстрации очень больших коллекций товаров. Эти команды, которые не доверяют машинам выполнять работу, и мы понимаем причины этого. Мы думаем, что они создают уникальный редакторский интеллект, который они отпускают, и его нужно сохранить. Прочтите, почему и как это делается .

# 5 Актив: наш цифровой шкаф

Наступает момент, когда ваше влияние как команды растет в геометрической прогрессии. В нашем случае наступил момент, когда мы начали получать чистые коррелированные данные и могли эффективно ими управлять. Это тот момент, когда мы находимся: с возможностью наращивать экспоненциальные темпы.

Наш цифровой шкаф - это пример построения над правильными активами, и вы можете увидеть это в видеороликах ниже, или вы можете загрузить приложения или навыки. Наша Smart Virtual Closet Technology позволяет вашим покупателям хранить в цифровом виде всю свою физическую одежду без каких-либо трений (одежду, которую они купили на вашем сайте, и одежду, которую они купили в других модных магазинах). Это позволяет розничному продавцу помочь покупателям решить, что надеть и что купить, и это действительно увлекательно.

Мы сделали два важных вывода:

  1. С точки зрения архитектуры информации, шкаф человека - это то же самое, что и коллекция любого продавца. Это осознание имело для нас два основных последствия: (i) мы могли удалить много кода, и нам это нравится; и (ii) любая работа, которую мы выполняем над модными товарами, применима как к коллекции продавца, так и к гардеробу человека;
  2. Создание цифровых шкафов требует взаимосвязанных усилий самых разных дисциплин. Например, поражает, насколько сильна связь между интерфейсами шкафов и архитектурой данных. Без имеющейся у нас командной структуры мы не смогли бы создать эту технологию. Если вам нравятся сложные взаимосвязанные программные проблемы, я рекомендую вам прочитать наше описание Технологии Smart Virtual Closet.

Несколько приложений:

  • Взгляд волшебного стилиста моды в спальне: на 100% построенный на основе вышеупомянутой инфраструктуры, вы можете установить его из магазина Alexa Skills Store.
  • Добавление одежды в цифровой шкаф (один из механизмов):
  • Наш рекомендуемый товар в магазине
  • Наш цифровой шкаф для iOS. Вы можете установить приложение для iOS прямо из App Store.
  • Умная примерочная

Актив №6: два ключевых патента. Почему мы запатентовали?

Chicisimo владеет основополагающими патентами на онлайн-рынке моды, который нарушается одной из компаний GAFA и преодолевает социальную сеть Facebook. Вы можете прочитать об этом, а также о пяти ключевых моментах наших патентов здесь.

Почему? Когда мы начали изучать вкусы в моде, мы считали, что есть 3 процесса, которыми мы хотим владеть: (i) механизмы для регистрации вкусовых входов; (ii) системы интерпретации входных данных; и (iii) система автоматического сопоставления элемента на изображении с его эквивалентом в базе данных со ссылками электронной торговли для покупки того же продукта. Мы запатентовали второй и третий процессы.

Независимый обзор портфолио Chicisimo «выявил рыночное распространение, связанное с привязкой представленных пользователями модных изображений к покупаемым товарам. Ожидается, что патенты Chicisimo обеспечат конкурентное преимущество ». Мы также защитили граф вкусов, основанный на корреляциях между модными изображениями (и внутри них), в отличие от социального графа FB, использующего сходства среди пользователей.

В отношении патентов есть некоторые разногласия, поэтому я поясню нашу позицию. Во-первых, у нас большой опыт в этой области, и это никогда не отвлекало нас от времени. Во-вторых, как стартап мы должны создавать ценность, и этот метод уже доказал свою эффективность. В-третьих, мы никогда не думали об использовании патентов против других. А теперь наш драйвер номер один для создания интеллектуальной собственности: компаниям иногда нужны рычаги воздействия, чтобы вести переговоры или иметь дело с крупными технологическими игроками. Несмотря на то, что стартап не может вступить в борьбу за интеллектуальную собственность с крупной компанией, наши патенты предоставляют и будут обеспечивать это преимущество.

Актив №7: наш SaaS для построения единого графика вкусов для каждого продавца модной одежды.

Наше SaaS-решение Fashion Taste API находится на начальной стадии. Он предлагает построить по одному графику вкусов для каждого продавца. Мы ведем очень конкретные беседы с некоторыми из крупнейших мировых ритейлеров модной одежды, чтобы предложить им наше программное обеспечение как услугу и помочь им продемонстрировать свои товары покупателям. ИМО, это возможность для многих игроков, спросите об этом, если вам интересно.

На мой взгляд, это интересный сегмент с неправильной направленностью. Большинство игроков, пытающихся персонализировать это в моде, терпят неудачу. Традиционный подход фокусируется на фиксации отношения между двумя узлами (i) без возможности понять значение узла и (ii) без возможности понять прошлые драйверы покупателя. В мире с эфемерным содержанием и без соответствующей онтологии это оказалось неэффективным.

У нас другой подход. Надеюсь, это было объяснено выше - вы можете прочитать наш взгляд на подходы к персонализации старого и нового здесь.

Команда

Без сомнения, это, безусловно, наш ключевой актив. Уже сформированная команда с производственной средой обучения, инструментами, процессами и чистыми данными.

  • Нас команда из 8 человек. Как вы можете видеть в биографии команды, команда состоит из: 1 человека с большим опытом в области автоматизации и персонализации, 1 инженера-робототехника, специализирующегося на онтологиях моды, 2 инженера полного цикла, 1 iOS и 1 Android, 1 исследователя пользователей и дизайн и 1 QA / продукт / сообщество. Быть маленькой командой - это выбор;
  • Удаленность - неотъемлемая часть нашей культуры. Наши главные офисы расположены в Slack, GitHub и Whereby. Мы очень хорошо работаем вместе и немного одержимы процессами. Нам нравится иметь правильные инструменты для выполнения нашей работы, вы можете увидеть наш стек здесь;
  • Нам безумно нравится эта проблема и мы очень к ней относимся. Никто на земле не знает больше нас о проблеме автоматизации советов по покупкам и снаряжению;
  • Команда построила и отправила вышеупомянутую инфраструктуру в производство вместе с активным сообществом, которое занимается поиском модных идей, поведение которых дает немедленную обратную связь. Наше сообщество, за которое мы благодарны, представляет собой отличную среду для обучения, немногие вещи лучше отгрузки в производство и получения отзывов. У нас есть приложение для iOS, Alexa Skill, Google Action и приложение для Android. Мы получали 376 сообщений в день от нашего сообщества;
  • Мы отправляем в среднем 3 релиза в неделю, не считая отпусков. С помощью восьми человек в команде, выполняющих все вышеперечисленное, в том числе одного человека, преданного iOS, мы создали и отправили в App Store 204 различных публичных релиза за 5,5 лет и 919 предварительных релизов. Подробнее об этом ниже;
  • Наш внутренний портал данных. Наша работа требует наличия команды, обладающей дополнительными навыками, и поначалу нам было трудно понимать друг друга. Мы решили эту проблему, создав внутренний портал данных, который предоставляет все данные и отношения между ними. Это ключевой актив, потому что он обеспечивает общий язык и знания, благодаря которым каждый в команде может легко * получить доступ и увидеть * одну и ту же информацию.
  • Вот вам и биография команды.

Вам интересно?

Пожалуйста, напишите мне на [email protected].

Помните, мы ищем подходящего покупателя и очень оптимистично смотрим на то, что принесет это новое путешествие. Сообщите нам, что вас интересует, все электронные письма будут обрабатываться с соблюдением конфиденциальности.

С корпоративной точки зрения мы просты, понятны и легко поддаются оценке. Компания не имеет проблем с налогами или судебными тяжбами, а также не сдает в аренду недвижимость. Компания не приобретала, не продавала, не объединяла, не продавала, не реорганизовывала и не совершала никаких операций такого типа. Компания зарегистрирована в Испании, не имеет дочерних компаний или холдинговых компаний и владеет активами в США (интеллектуальная собственность). Управляется советом директоров. Мы работаем с исключительными профессионалами (финансовыми и бухгалтерскими консультантами, корпоративными юристами и венчурными капиталистами), и все просто, четко и легко поддается оценке.

Разное

Еще несколько интересных фактов о нашем путешествии.

Доход от подписок iOS

Мы пытались монетизировать разными способами, в том числе с помощью подписки. Идти по этому пути на самом деле означает много итераций и обращать внимание на проблемы, отличные от той, которую мы пытаемся решить.

Хотя доход от установки продолжает расти, этого недостаточно. В конечном итоге эта услуга станет бесплатной, а владелец получит выгоду, получив доступ к вниманию, информации о шкафах и карману покупателей модной одежды.

Мы представили нашу онтологию Google, и в итоге мы поняли связь между SEO, диалоговыми интерфейсами и онтологиями.

Мы никоим образом не занимаемся поисковой оптимизацией, но мы посвятили несколько часов тому, чтобы представить нашу онтологию Google и построить автоматические предложения с использованием различных наборов дескрипторов. Просто открыв эту онтологию и всего за одну итерацию, мы умножили наш KPI на 3 (в данном случае KPI - это уникальные мобильные пользователи из Google).

Есть еще один более важный аспект: мы смогли понять, насколько тесно связаны SEO и расширенные сниппеты с другими областями, которые очень важны для нашего сегмента: онтологиями и диалоговыми интерфейсами (Google Actions и Alexa Skills). Любая работа, проделанная в этих аспектах (SEO, расширенные сниппеты, онтологии, Google Assistant и Alexa Skills), может иметь большое влияние на другие.

Наше приложение для iOS: 3 релиза каждую неделю в течение 5,5 лет

  • Благодаря тому, что все вышеперечисленное выполняет человек из 8 человек, в том числе один человек, преданный iOS, мы создали и отправили 204 различных публичных релиза в App Store за 5,5 лет. Мы построили 919 предварительных релизов, внутренних релизов. Это в среднем 3 релиза в неделю без учета отпусков;
  • Наш рейтинг всегда был 5 звезд или очень близок к нему, в зависимости от страны. Однако, когда мы отправили нашу подписку, она начала снижаться. Apple неоднократно признавала нас приложением дня в 140 странах. Магазин приложений много раз отказывался от нас по многим причинам;
  • Даже сегодняшняя версия приложения - это всего лишь шаг в его эволюции. На этой неделе мы выпускаем новые механизмы захвата одежды: от гардероба до цифрового шкафа и до предложений одежды за миллисекунды;
  • [Edit] Если вы хотите узнать о нашем подходе к ASO, прочтите Руководство по поисковой оптимизации с помощью Alexa Skills - Amazon Alexa Skills Store Optimization.

376 сообщений в день от нашего сообщества

Все происходит из понимания людей. Даже те активы, которые явно далеки от пользователя, такие как Taste Graph. Мы заботимся о людях:

  • За эти 5,5 лет мы получили 752 000 сообщений от нашего сообщества, в среднем 376 сообщений в день. Эти сообщения были ответами на множество разных вопросов, которые у нас были, или были просто общими отзывами. Мы провели множество пользовательских тестов, создали группы для длительного тестирования сторонних приложений и многое другое. Теперь этот цикл обратной связи активируется, когда он нам нужен. Большинство сообщений пришло через Интерком с 472 000 сообщений (Интерком позже стал слишком дорогим для нашего роста), Typeform с 14 600 сообщениями и по электронной почте большинство остальных сообщений;
  • Мы определили рычаги удержания и анти-рычаги с помощью поведенческих когорт. Мы проверяем когорты не только на действия, которые выполняли люди, но и на ценность, которую они получили. Время для преобразования было критически важным для нас… вы можете прочитать обо всем этом в статье Как мы выросли с 0 до 4 миллионов женщин с помощью нашего модного приложения с помощью вертикального машинного обучения;
  • «Chicisimo подобен тому другу или матери, которая помогает вам решить, что надеть, когда вам нечего надеть», - однажды сказал нам один человек. Мы очень гордимся тем, что действительно помогаем людям.

Эй, но ... покупка одежды предсказывает будущие покупки одежды?

Некоторые люди утверждают, что покупка продукта не всегда предсказывает будущие покупки. Мы полностью согласны. Вы можете купить сегодня пару ковбойских сапог, даже если никогда раньше не видели лошадь. Или вы могли купить пальто в гусиные лапки много лет назад и больше никогда не делать этого.

Однако мы уверены, что прошлые драйверы покупок действительно предсказывают будущие покупки. Вы можете прочитать о нашем подходе к профилям вкуса здесь.

Последнее: Баскская песня для вас

Если вы дочитаете до конца, я ценю это.

В свою очередь, я хочу, чтобы вы открыли для себя песню на языке, который вы, вероятно, никогда раньше не слышали: баскском. Для меня это имеет сильное значение и говорит о том, чтобы отпустить и о сопротивлении.

Не забывайте: мы ищем подходящего покупателя, помогите нам, если сможете! Можете ли вы познакомить нас с кем-нибудь из этого списка? Вы знаете команды, которым было бы интересно?

Я вынужден включить этот отказ от ответственности: приведенный выше текст ни в коем случае не должен толковаться как совет по приобретению, инвестициям или официальное предложение. Проконсультируйтесь со своими консультантами по юридическим, деловым и другим вопросам, касающимся любого приобретения Chicisimo или его активов. Любые тексты или видения, описанные выше, предназначены только для информационных целей, и на них не следует полагаться при принятии решения об инвестициях или приобретении.