Цифровой стилист coty : профессиональная помощь в подборе/создании индивидуального гардероба на основе анализа цветотипа и типажа человека посредством использования алгоритмов искусственного интеллекта и за счёт интеграции с онлайн магазинами и маркетплейсами

1. Актуальность:

- Женщинам часто не хватает времени на продуманный образ, не каждая понимает, что именно ей подходит, а услуги профессиональный стилистов дороги( от 1000р)

- В основе определение индивидуального гардероба лежит определение цветотипа и типажа человека, которое основывается на строгих научных методиках (Personal color analysis based on color harmony for skin tone» (2022), Исследование закономерностей формообразования одежды, полученной методом плоского кроя)

2. Целевые аудитории:
- Женщины, для которых важен безупречный внешний вид и доступные решения для создания своего уникального стиля, несмотря на напряженный график жизни

- Женщины мамы в поисках уникального стиля для своих детей

- Мужчины в поисках подарка для любимой женщины

3. Ключевые проблемы:
ЦА1:

• недостаток времени для подбора подходящей одежды в едином стиле

• отсутствие профессиональных знаний и учета персональных особенностей в стилистике

• недостаток средств для формирования функционального гардероба

ЦА2:

• необходимость подобрать индивидуальный образ для участия в выступлениях

• прививать вкус ребенку в традиционных ценностях

• покупка отдельных вещей вместо формирования единого образа

ЦА3:

• сложности с выбором индивидуального подарка

• риск расстроить свою любимую женщину неподходящей ей предметом гардероба

4. Решение:

Приложение по подбору индивидуального гардероба с помощью определения цветотипа, типажа и подбора аксессуаров и одежды

Свойства:

• машинное обучение на языке Python с использованием библиотеки PyTorch, OpenCV, NumPy.

• сверточная нейронная сеть с специально разработанной архитектурой для сегментации по классам.

• методы обработки изображений и анализа цвета/форм: модифицированная модель BiSeNet (Bilateral Segmentation Network) для сегментации лица на отдельные части (face parsing), регрессионная модель CNN для точного определения положения узлов тела

Функционал:

• ведение персональной цифровой карточки человека (пользователя)

• определение цветотипа и типажа человека (пользователя)

• интеграция с онлайн магазинами и маркетплейсами

• подбор индивидуального гардероба из конкретных онлайн магазинов и маркетплейсов для человека (пользователя)

5. Каналы сбыта:

B2C - продажа подписки, с монетизацией через B2B-партнёрства. Продажа подписки для приложения. Основной канал для скачивания и доступа пользователю. Партнёрство с онлайн-ритейлерами (партнерские продажи): Ключевая монетизация: комиссия за переходы и покупки по нашим рекомендациям.

На страницу проекта