Fashion Tech Summit: Инструктор по анализу данных Стэнфордского университета Готье Вэссер об особенностях использования Data Science в fashion-индустрии


Data Science – это не просто модное слово в сфере IT, так называется раздел информатики о работе с данными, который сегодня находит свое применение даже в fashion-индустрии. Ясно одно: будущее уже наступило. Более того, мода и технологии делают нашу жизнь проще и стремятся возвести в ранг высшей ценности ответственное потребление. Накануне предстоящего Fashion Tech Summit редакция FWD пообщалась с одним из лучших специалистов в сфере анализа данных и извлечения из них ценной информации (иными словами, Data Science) и расспросила его о том, почему это важно для модной индустрии, как использовать технологии модным домам и брендам, а также о том, может ли существовать мода без технологий.


Почему Data Science – это важно для fashion-индустрии?

Data Science и в целом бизнес-аналитика будут и всегда были важны для любой отрасли. Модная индустрия не является исключением.

Благодаря волне увлечения Big Data данные стали мейнстримными и популярными. Благодаря приложениям с искусственным интеллектом и машинным обучением мы находимся на пороге новых открытий. Тем не менее это естественный процесс эволюции того, что всегда интересовало человечество: понять ситуацию лучше и глубже, чтобы принимать более быстрые решения. Хаммурапи пару тысяч лет назад управлял своим королевством с помощью простой аналитики, мой отец управлял прогностическими моделями для оптимизации учета запасных частей в 60-е годы. Сегодня в нашем распоряжении большие объемы данных, больше инструментов и  алгоритмов.

Я бы перефразировал проблему и связал ее с теми вопросами, которые есть у нас в индустрии моды: в каких сферах чувствуется недостаток знаний, понимания или эффективности? В каких областях  человеческий мозг не может в одиночку осознать вещи достаточно хорошо, чтобы принять обоснованное решение? В любом из этих направлений можно получить значительно лучшие результаты благодаря Data Science.

Datawiseacademy-gauthiervasseur-_DSF2152

Каковы новые подходы в работе с данными и особенности их использования в fashion-индустрии?

Есть бесконечное количество подходов, и они зависят от задачи каждого конкретного бизнеса, и только они знают специфику своих потребностей. Везде, где они чувствуют, что им нужен подход глубже или шире, найдется применение анализа данных.

Есть области, в которых  работа с данными просто необходима:

— Обзор клиента – 360, чтобы понять все о клиентах;

— Моделирование процесса покупок для прогнозирования возможностей перекрестной продажи и поднятия суммы продажи;

— Оптимизация логистики для обеспечения быстрой доставки товаров;

— Маркетинговая аналитика для увеличения продаж;

— Аналитика социальных сетей с целью влияния на них.

MAISON-MARGIELA-RETROSPECTIVE-live-in-Paris-VIVISXN-MEDIA-Vintage-Margiela-Avant-garde-90s-Margiela-VIVISXN-FASHION-Technology-Margiela-Artisanal-1989-2009-MMM

Как можно использовать высокие технологии в индустрии моды?

Высокие технологии находят новые интересные возможности применения.

— Анализ изображений может позволить автоматически распознавать предметы одежды для того, чтобы улучшить маркетинг или давать советы при создании образов;

— Виртуальная реальность или дополненная реальность могут показать вам, как вы выглядите в определенной одежде;

— Модели искусственного интеллекта могут узнать, какие цвета или фасоны подойдут вам лучше всего;

— Продвинутая статистика может определять модели, кластеры и тенденции в вашей клиентской базе, чтобы наилучшим образом их обслуживать.

Повторюсь, для ваших деловых вопросов найдутся тысячи идей.

Был ли у вас опыт работы с fashion-компаниями? Каким образом специалист в области Data Science может им помочь?

Я консультировал очень интересный стартап под названием Savitude, который использует AI для подбора одежды по фигуре. Его задача состоит в том, чтобы облегчить вам выбор и оградить вас от покупок вещей, которые не будут хорошо сидеть на вас при вашей комплекции. Эта технология позволяет вначале просмотреть весь ассортимент товаров, а затем, используя  ваши девять ключевых параметров и сведения о вашем образе жизни, выдает рекомендации, что лучше всего подходит именно вам.

Я также проводил работу по анализу поведения клиентов: как они ходят по магазину, где  останавливаются и что задерживает их внимание. Это нужно знать для того, чтобы понимать, как лучше организовать мерчандайзинг.

С точки зрения аналитики любой бизнес-анализ может быть полезным, если подкрепить его действиями.

Datawiseacademy-gauthiervasseur-DSC_8449

Нейросети уже умеют рисовать картины в стиле известных художников — достаточно вспомнить, например, проект «Новый Рембрандт», реализованный при поддержке Microsoft. Когда нейросети смогут создавать самостоятельные произведения искусства и не только?

Искусство начинается с души, эмоций, чувств: машины никогда не будут способны на это. То, что они производят, — это продукты, а не произведения искусства, в которые художник вложил всю свою душу.

Конечно, машины могут создавать красивые вещи, которые радуют глаз. Но это никогда не будет искусством. Могут ли машины производить классную одежду? Несомненно. Но я всегда буду чувствовать себя лучше в вещах, в которые человек вкладывал душу.

Artificial-intelligence-in-fashion-industry.

В рамках Fashion Tech Summit пройдет конкурс стартапов. А каким образом начинающим стартапам хранить данные?

Это зависит от объема, скорости и типа данных, которые вы храните. Кроме того, если учесть, что лучшая аналитика – это то, что полезно для бизнеса и может быть применено, я бы определенно выбрал решения, предполагающие гибкую эволюцию и легкий доступ для бизнеса, потому что в конечном итоге именно бизнес будет основным пользователем этих данных.

Как обыватель может применить знания Data Science в реальной жизни?

Применять алгоритмы и данные для расширенной визуализации стало довольно просто. После минимального обучения мы все можем использовать логистические регрессии, random forest или метод k-средних.

Ничего сверхсложного там нет. Нужно учитывать лишь несколько аспектов:

— Определили ли мы точно, что мы ищем? Без четкого вопроса статистический анализ является спорным.

— Имеем ли мы доступ к соответствующим данным? Наборы данных не даются в готовом виде. Они должны быть собраны перед любым анализом.

— Хорошее ли качество данных у нас? Нужно помнить, что неполные данные, недостоверная  информация, использование нерелевантных переменных приведут в итоге к неточному результату.

Datawiseacademy-gauthiervasseur-DSC_8437

— Правильно ли мы понимаем суть алгоритмов? Если мы не знаем значения «букв» в результатах, мы получаем запутанные вопросы вроде «Является ли значение Р, Pr (> | t |) 0.278657 хорошим или плохим?», что еще больше сбивает нас с толку в плане надежности модели.

— Выбираем ли мы правильную модель для прогнозирования?

— Насколько устойчивым является процесс, чтобы мы могли проводить этот анализ на регулярной основе без потери  времени?

 

ai-artificial-intelligence-ecommerce-social-commerce-social-media-marketing-690x279

 

Что такое мода без технологий?

Моде не нужны технологии, но есть сложные вопросы, требующие технологий. С увеличением количества взаимодействий, быстро развивающейся глобализацией и меньшей терпимостью к интуитивным решениям мода, как и любая отрасль, должна оснащаться вспомогательным интеллектом. Нашего мозга недостаточно, чтобы видеть, понимать и обрабатывать все это: это область, где помогают технологии.

Datawiseacademy-gauthierIMG_9073


Fashion Tech Summit 2018 (31.08–2.09 2018) – новый формат образовательного мероприятия, который призван создать качественную платформу для взаимодействия fashion- и tech-индустрий. В рамках саммита в качестве спикера выступит один из лучших специалистов Data Science в мире, который преподает в Университете Стэнфорда. Готье расскажет о новых подходах в работе с данными и особенностях их использования в fashion-индустрии.

Ссылка на билеты на сайте fashiontechsummit.me.


Читайте также:

Fashion Tech Summit: Региональный директор Pinterest Адриен Бойер о влиянии компании на fashion- и beauty-индустрию, технологиях и прогнозировании трендов