Неправильно подобранный размер одежды – опасение любого покупателя интернет-магазина. И это же наиболее частая причина возврата товара. Для решения этой проблемы трое выпускников МФТИ придумали сервис Sizolution, который определяет параметры человека и подбирает ему наиболее подходящий размер одежды. О том, как основатели технологичной компании выходят на фэшн-рынок и как меняют свой продукт под запросы клиентов, порталу Biz360.ru рассказал один из основателей проекта Sizolution Станислав Подшивалов.
Станислав Подшивалов, 28 лет, сооснователь и гендиректор сервиса онлайн-подбора одежды
Sizolution. Окончил факультет радиотехники и кибернетики МФТИ. В 2015 году руководил проектом по разработке персонального программно-аппаратного комплекса для проведения гипоксических тренировок спортсменов. В том же году вместе с Ваге Таамазяном и Михаилом Матросовым основал компанию Tardis 3D, позднее переименованную в Sizolution.
Проект Sizolution позволяет покупателям интернет-магазинов подбирать одежду нужного размера прямо из дома – без выезда в магазин. Но начинался Sizolution совсем не с одежды, а с того, что двое из его основателей – выпускники МФТИ Ваге Таамазян и Михаил Матросов – увлеклись 3D-печатью. В то время они учились в «Сколтехе» - Сколковском институте науки и технологий, где и изучали 3D-печать на одном из учебных курсов. Технология понравилась Ваге и Михаилу, к тому же в это время они познакомились с основателем компании, занимавшейся производством 3D-фигурок. И загорелись идеей печатать такие фигурки для свадебных тортов.
Более детальное изучение этой ниши выявило следующее. В 2014 году спрос на фигурки, которые являлись уменьшенной копией человека, был в целом довольно высокий. Но вместе с тем существовала техническая проблема: качественно выполнить 3D-модель было сложно из-за несовершенства существующих тогда 3D-сканеров.
Чтобы получить трёхмерное изображение для печати, человек должен был сидеть или стоять неподвижно - в это время происходило сканирование его тела. Но «замереть» на длительное время сложно: при сканировании человек непроизвольно совершает какие-то движения, из-за чего его 3D-модель получалась смазанной. Чтобы создать фигурку, имеющую сходство с реальной моделью, дизайнеру приходилось вручную править получившееся изображение. Этот трудоёмкий процесс занимал около 8-10 часов.
Осознав несовершенство технологии сканирования человеческого тела, Ваге Таамазян и Михаил Матросов решили создать 3D-сканер, который позволял бы получать чёткое изображение. Тогда будущие партнёры позвали в проект Станислава Подшивалова - друга Ваге, и основали компанию Tardis 3D. «Мы хотели создать крутой 3D-сканер, который бы специализировался на теле человека. Сканер должен был быть быстрым, неподвижным и недорогим. Мы рассчитывали, что при работе с ним дизайнер будет тратить на доработку 3D-модели, необходимой для печати, всего полчаса», - рассказывает Станислав.
Работа над сканером заняла примерно год. Всё это время основатели компании Tardis 3D трудились в мастерской на базе «Сколтеха» и в результате создали сканер с сенсорами глубины. Он был довольно громоздким – с четырьмя стойками, на которых крепились сенсоры глубины, и дорогим – стоил более миллиона рублей для покупателя. И хотя качество сканирования было гораздо выше ручных аналогов, интерес к 3D-фигуркам начал спадать. И работать в этой нише со своим оборудованием уже не имело смысла: потенциальный рынок был слишком мал.
Компаньоны думали над тем, в каких других сферах может пригодиться их сканер. Казалось, что в фитнесе, где люди с его помощью отслеживали бы динамику изменений своей фигуры. Но была непонятна модель монетизации в этой области. Кто должен платить за установку сканера – фитнес-клуб или его посетители, в какой момент вносить оплату (при покупке абонемента или при каждом использовании) и т.д.
Другим потенциально интересным (и более широким) рынком был e-commerce - интернет-магазины, продающие одежду. Покупатели постоянно боятся прогадать с нужным размером, что является сдерживающим фактором при совершении онлайн-покупки. И нередко многие купленные вещи возвращают именно из-за неподходящих размеров.
Изначально основатели Tardis 3D предполагали, что их сканеры можно установить в пунктах выдачи крупных интернет-площадок или в торговых центрах. Там бы покупатели сканировали своё тело, а затем при выборе одежды онлайн-сервис соотносил бы размеры вещей с параметрами их тела. Но после общения с крупным интернет-ритейлером и владельцами торговых центров стало понятно, что такая модель тяжело масштабируется, а экономика такого подхода плохо сходится. Плюс покупателей ещё предстояло убедить воспользоваться сканером. Рассчитывать на бурный рост числа пользователей при необходимости куда-то ехать для получения параметров своей фигуры было сложно.
Поняв, с какими сложностями придётся столкнуться при производстве стационарных 3D-сканеров человеческого тела, в течение двух-трёх месяцев Ваге, Станислав и Михаил создавали его мобильную версию. Принцип её действия следующий. Человек фотографирует себя в обтягивающей одежде в полный рост, а приложение по этому кадру определяет охват груди, талии и бедёр. По замыслу разработчиков, затем эти данные соотносились бы с таблицами размеров одежды.
Когда была готова первая версия приложения, знакомые Ваге организовали встречу основателей проекта с Максимом Росляковым, в то время – директором по электронной коммерции ЦУМа. Приложение точно определило параметры Максима по фотографии, и очень понравилось ему, хоть решение в целом и подверглось критике.
«Максим сказал, что наша технология классная, но он не понимает её практической пользы для e-commerce. Потому что у магазинов нет мерок одежды, и с чем соотносить мерки человека — непонятно. Мы удивились: как же так, есть же размерные таблицы? Мы думали, что бренды с каждой новой партией одежды присылают их магазинам. Но оказалось, что это не так. Более того, у одного бренда один и тот же размер может отличаться в зависимости от страны производителя, дизайнера, работавшего над коллекцией и так далее», - рассказывает Станислав Подшивалов.
После встречи с Максимом Росляковым основатели Tardis 3D решили скорректировать курс своего проекта. Отказаться от идеи 3D-сканера в пользу сервиса онлайн-подбора размера одежды. И переименовать свою компанию – в Sizolution.
«Наш сервис с точки зрения реализации оказался сложнее, чем 3D-сканер. Внутри него есть следующие продукты: инструмент сбора мерок покупателя, который как раз задумывался как 3D-сканер, автоматизированный измеритель одежды, и непосредственно виртуальная примерочная – алгоритм рекомендации размера на основе машинного обучения. Именно измеритель и стал нашим конкурентным преимуществом», - объясняет Станислав.
Максим Росляков натолкнул проект на мысль, что интернет-магазинам необходимо самостоятельно снимать мерки одежды. Но делать это не вручную, а автоматически.
Работа над созданием автоматизированного измерителя заняла около двух месяцев. В результате получился стол, к которому крепятся освещение и камера. На столе раскладывается вещь, которую нужно измерить – например, брюки или рубашка. На столе также установлен сканер штрих-кодов и компьютер, с помощью которого делается фото вещи и обрабатываются первичные данные, а по штрихкоду определяется артикул товара.
На сервере специально написанный софт, в основе которого лежат нейросетевые алгоритмы, снимает все ключевые мерки изделия по полученной фотографии и хранит их для будущих рекомендаций размера покупателям.
«Для каждой вещи внутри нашей базы есть вся информация. Наши столы для измерения можно ставить на любой склад, где есть розетка и интернет. Сотруднику, который работает с автоматизированным измерителем, необходимо только аккуратно разложить вещь и нажать на компьютере кнопку «Измерить». Это занимает менее минуты», - говорит Станислав Подшивалов.
Сервис Sizolution – это виджет, который устанавливается на сайте интернет-магазина, либо встраивается в приложение. При просмотре вещей пользователь видит кнопку «Подобрать размер».
«Пользователю необходимо кликнуть на эту кнопку и ввести свой рост, вес и выбрать тип фигуры (например, «песочные часы» – с узкой талией, но широкими плечами). На этом этапе происходит определение мерок путём реконструкции 3D-модели фигуры человека. Эта модель строится на основе реальных данных и собранных 3D-сканов от многих других людей. Мы используем для этого BigData, тут очень сложная математика. Виджет показывает информацию о параметрах фигуры человека. Если пользователю они кажутся некорректными, он может изменить их вручную. После этого в работу вступает AI (искусственный интеллект), и виджет сообщает, какой размер одежды следует выбрать, и как вещь будет сидеть», - объясняет принцип действия сервиса Станислав Подшивалов.
При этом рекомендация является уникальной для каждой конкретной вещи для каждого покупателя.
Брендам или интернет-магазинам одежды для установки виджета Sizolution требуется добавить всего две строчки кода на свой сайт. Если у них есть мерки одежды, то они выгружают их в сервис самостоятельно. Тем, у кого мерок нет, придётся установить автоматизированный измеритель у себя на складе или в фотостудии.
Когда в 2017 году появилась первая версия сервиса Sizolution, его создатели стали предлагать сотрудничество крупным интернет-магазинам и брендам одежды. Первым клиентом стал интернет-магазин KupiVIP, с которым стартаперов познакомил Максим Росляков. «Для нас KupiVIP был очень важным клиентом. Во-первых, это крупный всем известный интернет-магазин. Во-вторых, в сотрудничестве с ним мы получали большой прирост данных об одежде и покупателях, что положительно сказывалось на технической части сервиса», - замечает Станислав Подшивалов.
Сотрудничество получилось удачным и помогло выйти на новых клиентов – бренды Ostin и Bask. В случае с интернет-магазином Ostin не пришлось устанавливать столы для измерения одежды. Все мерки были у бренда, и он просто загрузил их в базу сервиса.
У Sizolution две модели монетизации: процент от стоимости вещей, выкупленных с использованием сервиса автоматического подбора размера (в среднем – 2%), или фиксированная плата. «Большинство предпочитает работать с нами по фиксированной ставке. Потому что для высчитывания процента от продаж надо вести расчёты, это не всегда удобно магазинам», - констатирует Станислав.
Суммарные вложения в проект основатели Sizolution оценивают в 35 млн. рублей. Часть из них – это полученные гранты (2 миллиона рублей от фонда Бортника на создание 3D-сканера и 5 миллионов рублей от «Сколково»), часть – от инвесторов: Ивана Банникова, Игоря Лутца и Константина Синюшина. Основатели проекта кроме своих знаний и времени вложили в проект 1,8 млн. рублей личных денег.
«В какой-то момент мы полгода не платили себе зарплату, только сотрудникам, потому что пытались избежать кассового разрыва. Хорошо, что у нас есть друзья, которые занимали нам деньги на жизнь. Но и сейчас, когда у проекта есть выручка и инвестиции, мы не шикуем. Всё вкладываем в развитие - нам нужно платить зарплаты сотрудникам и открывать новые рынки. Если каждому из нас нужны были только деньги, мы бы выстроили свою жизнь по-другому. Стартапы в первые годы – это совсем другая история», - признаётся Станислав Подшивалов.
В 2017 году выручка проекта составила 1,3 млн. рублей, в 2018 – 3,7 млн. рублей. Пока проект не окупается, но стать операционно прибыльным, как предполагается, сможет уже к 2020 году.
Сейчас в штате Sizolution работает 11 человек, ещё 6 удалённо занимаются разметкой данных. Обязанности между основателями проекта распределены следующим образом: Станислав Подшивалов - генеральный директор, отвечает за управление и развитие компании в России; Ваге Таамазян занимается развитием продукта и выводом его на рынок Европы; на Михаиле Матросове - техническая часть сервиса.
В обязательных планах основателей проекта - охватить российский рынок. В 2019 году проект рассчитывает выйти на рынок Германии. Сейчас уже зарегистрировано юридическое лицо и открыт офис в этой стране, ведутся переговоры об интеграции с крупным брендом в Европе. Один «пилот» с большим игроком e-commerce уже запущен.
«Наши среднесрочные планы – это Европа. Менталитет жителей Европы нам близок, мы географически близки, наши основные конкуренты там понятны», - добавляет Станислав Подшивалов.
Если сидеть в условной лаборатории и делать какой-то продукт, то с большой вероятностью вы создаёте то, что рынку не нужно, либо уже создано, возможно, в другой модификации. Поэтому, задумывая свой проект, всегда нужно исходить из потребностей рынка.
Не стоит руководствоваться лишь своим опытом и желанием. Вашим продуктом будут пользоваться другие люди. Тратить время на реализацию личной задумки и планов очень опасно. Не нужно долго строить гипотезы, нужно их быстро проверять!
На этапе проектирования собирайте обратную связь от ключевых игроков рынка. Вам нужен не диванный эксперт, а человек, который знает, как всё устроено в этой нише, он реально понимает проблему и пути её решения. Встречи с такими людьми конструктивны и полезны, они дают понимание, что нужно сделать, чтобы ваш товар или предложение захотелось купить.
Приходя на деловые переговоры, не просто рассказывайте, какие вы классные ребята. На ранних стадиях спрашивайте, какая есть проблема и потребность у клиента, это поможет доработать продукт. Когда он обрёл форму и полностью сформирован, говорите о том, как ваш продукт или технология будут полезны компании, делайте упор на реальную эффективность и финансы.
Читайте также:
Как компания с Урала зарабатывает миллионы на высоких технологиях.
Верните наши деньги: как вернуть дебиторку с помощью робота-юриста.
В виртуальную реальность с головой: как заработать на высоких технологиях.
