Il machine learning di Zalando sceglie l'outfit

Può un computer avere una tale sensibilità da consigliare gli abbinamenti migliori per un certo tipo di vestiario? Colori, forme e dimensioni sono dati gestibili e analizzabili da una piattaforma informatica? Grazie agli sviluppi tecnologici odierni si. E così Zalando, una delle principali società di e-commerce al mondo, ha presentato l’Algorithmic Fashion Companion (AFC), un progetto nato proprio per adattare il calcolo matematico avanzato all’ambito del fashion.

L’Algorithmic Fashion Companion si basa su un’iniziativa di machine learning declinata alla moda. Gli sviluppatori di Zalando hanno raggiunto questo risultato peculiare creando un database che lavora su concetti fondamentali nel settore dell’abbigliamento. L’algoritmo infatti è in grado di apprendere in autonomia cosa rende un outfit migliore di un altro. Poggiando su un dataset iniziale, impara dalle esperienze e scelte di ogni utente per migliorarsi e affinare sempre di più le proprie capacità di proposta personalizzata.

Zalando ha utilizzato oltre 20 mila abbinamenti, messi assieme manualmente da stilisti ed esperti di Zalon, per insegnare all’AFC cosa rende accettabile un outfit e cosa no. Cos’è sportivo, cos’è di classe e quali colori si abbinano? Il flusso di machine learning utilizza gli articoli già acquistati per raccomandare fino a tre elementi che ben si abbinano agli “anchor item”. Dopo le prove iniziali, l’algoritmo è ora pronto per essere implementato e reso disponibile per tutti i clienti nei 17 mercati di Zalando

I clienti ci dicono spesso che hanno difficoltà a combinare gli articoli e che apprezzano l’ispirazione e i consigli di moda. Da una precedente analisi su altri servizi basati sugli outfit che offriamo è emerso che le persone che interagiscono con gli outfit hanno un tasso di conversione due volte superiore e carrelli di dimensioni significativamente più ampie. Ora possiamo offrire un numero illimitato di proposte di outfit gratuiti in tempo reale, sulla base di un articolo che già possiedono o per il quale hanno già espresso interesse – ha affermato Marta Skassa, Product Manager di AFC.