Con il Machine Learning, Zalando suggerisce outfit personalizzati ai clienti

Ricorrendo al Machine Learning, Zalando ha lanciato l’Algorithmic Fashion Companion (AFC) per offrire ai clienti consigli individuali relativi al proprio outfit.

Nel dettaglio, si tratta di un algoritmo con esperienza di stile che propone outfit in base ai prodotti che i clienti hanno acquistato di recente. L’AFC ha sviluppato il suo gusto per la moda grazie al Machine Learning e gli sviluppatori di Zalando hanno creato un algoritmo ad hoc in grado di identificare i capi di abbigliamento e abbinarli in outfit.

Quindi, l’Algorithmic Fashion Companion, di fatto, crea outfit intorno ai cosiddetti “anchor items”, cioè quegli articoli che i clienti hanno acquistato recentemente o che hanno aggiunto alla propria wish list.

Inoltre, lo speciale algoritmo suggerisce fino a tre elementi che si abbinano al singolo anchor item. Dopo la fase iniziale di test, l’AFC è già pronto per essere utilizzato e, per i clienti, sarà disponibile in tutti i 17 mercati di Zalando.

Marta Skassa, Product Manager di AFC presso Zalando, dichiara: “Spesso, i clienti ci dicono che hanno difficoltà a combinare gli articoli e che apprezzano ‘'ispirazione e i consigli di moda. Da una precedente analisi su altri servizi basati sugli outfit che offriamo, è emerso che i clienti che interagiscono con gli outfit hanno un tasso di conversione due volte superiore e carrelli di dimensioni significativamente più ampie. Ora, possiamo offrire un numero illimitato di proposte di outfit gratuiti in real time, sulla base di un articolo che già possiedono o per il quale hanno già espresso interesse”.

I risultati della nuova funzionalità basata sul Machine Learning hanno confermato l’efficacia dell’AFC: “Abbiamo fatto alcuni sondaggi con outfit creati da stylist e outfit creati dall’AFC per vedere il feed-back dei clienti. Anche il nostro team è rimasto davvero sorpreso dal risultato”, sottolinea Skassa e aggiunge “Quello che è emerso è che circa il 50% degli outfit, sia creati da stylist che dall’algoritmo, sono stati considerati outfit buoni e che il maggior numero di outfit considerati, invece, poco idonei (16,9%) sono stati creati da stylist, contro il 13,9% creati dall’algoritmo”.