Lamoda внедрила ML-модель предсказания брака одежды и обуви

Онлайн-ретейлер Lamoda разработал и внедрил модель машинного обучения, которая предсказывает наличие брака в товаре. Как отмечают в компании, данная модель собственной разработки в 2 раза увеличила скорость обработки возвратов после примерки покупателями.

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.

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.

2.     С вещью возможны проблемы, необходима быстрая проверка специалистом склада.

Реклама

Реклама ООО "Бизнес Глобал Экспо" ИНН 7710961530 erid: 2W5zFJRB7Va

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.