The Hunt, Snap Fashion, Amazon Flow, Asap54, Slyce: пионеры фотошоппинга

Никакой связи с Adobe Photoshop описываемые сервисы и приложения не имеют. Фотошоппинг – шоппинг по фото, достаточно навести камеру на вещь, чтобы получить возможность купить ее. Естественно, не без помощи умных мобильных устройств и не менее умных приложений. Каких? Давайте разберемся, что есть на рынке уже сейчас.

The Hunt

The Hunt («Охота») – сайт, сообщество и приложение. По сути, речь здесь идет о краудсорсинге распознавания объектов. Пользователи The Hunt публикуют фотографии вещей, которые они хотели бы приобрести, а сообщество отвечает ссылками на магазины, где эти вещи продаются. Соответственно, члены сообщества зовутся «охотниками» (Hunters), каждый запрос – «охотой» (Hunt). Помимо собственно решения задачи распознавания и поиска путей приобретения товаров, The Hunt позиционируется создателями как отличный канал информации о новых трендах и магазинах.

«Охота» бывает разная: пользователь может попросить сообщество подсказать ему, где взять «именно то», что на фото (This Exactly), «что-нибудь похожее» (Similar To This), «что-нибудь в дополнение» (What Goes With This). Кроме того, для тех, кто просто хочет получить модный совет, существует вариант «оденьте меня» (Style Me): пользователь публикует собственную фотографию, описывает свои одежные предпочтения и получает массу советов со ссылками на магазины, где рекомендуемые вещи можно приобрести.

Snap Fashion

Snap Fashion – сервис, который позволяет осуществлять поиск вещи по фотографии среди трехсот с лишним тысяч товаров, представленных в 150 популярных английских интернет-магазинах одежды. В отличие от The Hunt, эта система не полагается на коллективный разум, а, очевидно, использует собственную замысловатую систему распознавания образов. Фотографии вожделенных объектов принимаются из приложения Snap Fashion, загружаются пользователем на сайт вручную, по ссылке или клику по кнопке букмарклета Snap it. На выходе пользователь получает ряд ссылок на страницы товаров в партнерских интернет-магазинах, где представлена та самая или очень похожая на нее вещь.

Отдельно стоит упомянуть приложение Snap ColourPop. Как следует из его названия и описания в блоге Snap Fashion, тут все дело в цвете. Пользователь фотографирует цвет, и приложение предлагает ему предметы одежды этого цвета. Естественно, здесь же присутствует вишлист, сортировка по различным параметрам и прочие удобности.

Amazon Flow

Flow – амазоновская разработка, которая позиционируется в Apple Appstore как «приложение дополненной реальности»: наведи камеру на предмет и, если он присутствует в ассортименте Amazon.com, получи информацию о его рейтинге, отзывы и, конечно, возможность купить его.

Как отмечают авторы этого материала, используемые Amazon Flow алгоритмы распознавания образов далеки от идеала. Приложение хорошо справляется с коробками сухих завтраков, но даже амазоновский Kindle Paperwhite (книгочиталка) не был интерпретирован Flow верно.

Asap54

Asap54 – что-то среднее между The Hunt и Snap Fashion. Сервис опирается на собственную систему распознавания образов, однако он не просто позволяет потребителям находить магазины, в которых можно купить те или иные вещи, но и объединяет их в сообщество. Кроме того, на Asap54 работает команда стилистов, готовых давать советы сомневающимся в собственном вкусе и мудрости толпы людям.

Сервис работает с рядом крупных интернет-магазинов одежды. Среди инвесторов, которые уже вложили деньги в этот стартап – фонды e.ventures, Ceyuan Ventures и Novel TMT. Головной офис Asap54 находится в Лондоне.

Slyce

Сервис Slyce похож на Snap Fashion, но, в отличие от последнего, Slyce не фокусируется сугубо на предметах одежды, а позволяет также «фотошоппить» предметы интерьера, бытовые приборы и тому подобное.

Кроме того, Slyce позиционируется не только как сервис для потребителей, но и как решение для ритейлеров и медиа, которые могут интегрировать сервис в свои приложения и сайты. По словам Марка Эльфенбайна, CDO Slyce, автоматическая система распознавание выполняет 85-90% работы, но если полноценное совпадение машина найти не может, к процессу подключаются люди. Согласно данным Crunchbase, к настоящему моменту Slyce привлек 16,7 млн. долларов венчурных инвестиций.

Как будет развиваться тренд фотошоппинга? Готовы ли вы вложиться с собственную разработку такого плана или интегрировать сервис, подобный Slyce? Что значит развитие технологий распознавания образов для ритейла? Высказывайте свое мнение в комментариях.