Первый умный поиск для LOVE REPUBLIC

Главное о кейсе

В интернет-магазинах поиск часто работает только по названию и описанию товара. 70% покупателей в e-commerce вообще не используют поиск, так как он не может подобрать товары по описанию фасона, ткани или настроения клиента.

В приложении LOVE REPUBLIC совместно с Surf внедрили первый в России fashion-поиск на базе мультимодальной нейросети (ML-модель). Она подбирает релевантные товары на основе текстовых запросов вроде «костюм для уютной осени». Мы обучили ее на миллионах изображений и подробных описаний.

Как проект изменил жизнь пользователей

До внедрения AI‑поиска покупательницы тратили больше времени в каталоге — долго искали нужные вещи поиск подбирал вещи только по конкретному названию товара. Теперь взаимодействие напоминает консультацию стилиста. Девушка может написать: «Платье для вечеринки» или «деловой casual», и система предложит подборку подходящих моделей.

В поле поиска приложение показывает актуальные для сезона тренды и стили — можно за пару минут выбрать понравившиеся товары и купить их. Благодаря этому покупатели реже уходят без покупки и добавляют больше позиций.

Бизнес-задача и ее решение

У LOVE REPUBLIC была типичная для e‑commerce проблема: поиск по каталогу работал неточно. CMS не позволяла подробно описывать фасоны и ткани, а поиск не понимал стиль и настроение. Он принимал только конкретные запросы вроде «короткая юбка», «платье миди» или «сапоги».

Для премиум-аудитории важно экономить время, поэтому долгий и неудобный поиск снижал количество заказов и объем продаж. Нужно было решение, которое улучшит опыт клиентов.

Мы в Surf предложили внедрить мультимодальный AI-поиск вместо доработки старой системы. Для этого обучили ML-модель на миллионах изображений и подробных описаний товаров и подключили её к бэкенду приложения.

Старая система не давала результатов, поэтому заказчик не требовал расчета ROI — главным требованием была польза для покупательниц. Новый поиск запустили сразу на всех платформах: сайте, веб-версии и мобильном приложении.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

AI-поиск построен на мультимодальной модели машинного обучения, которая может анализировать фото и распознавать текст в описании товара. Чтобы сэкономить время, мы не разрабатывали ИИ с нуля, а обучили его на основе миллиона изображений и текстовых запросов. ML-модель выстраивает общее «пространство признаков», где рядом оказываются вещи близкие по стилю, а не только по цвету или форме. Благодаря этому поиск понимает запросы вроде «легкое платье для пляжа» или «вечерний образ».

При вводе запроса в поле поиска приложение также предлагает готовые стили и тренды — «Гранж», «Классика», «Романтика», «Минимализм». Нажатие на такую кнопку открывает подборку актуальных товаров.

Вся интеграция заняла около 5 месяцев. Мы получили от клиента стандартный YML-файл с каталогом и фото, настроили REST API и подключили поиск в мобильное приложение и на сайт. Система учитывает скидки и позволяет менять приоритеты выдачи.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

1. Пользовательский язык важнее метрик. Нейросеть обучается на датасете, где изображению соответствует человеческое описание. Это позволяет ей понимать более абстрактные запросы и говорить на языке клиента.

2. Тонкая настройка под бизнес и потребности клиента. Опыт других ритейлеров показывает, что визуальный поиск может замкнуться на популярных товарах и не учитывать индивидуальные запросы. ИИ-поиск помогает более тонко предлагать товары аудитории и таким образом повышать продажи.

3. Использование готовых моделей — это нормально. Мы не создавали отдельную ML, так как нужно было быстро придумать новое решение. Мы взяли проверенные модели, обучили их на собственных данных и настроили под задачи клиента. Это помогло компании не выделять отдельный бюджет под фичу и быстро реализовать ее.

Прочая информация о кейсе

Результаты

Пользователи стали чаще пользоваться поиском, потому что он понимает их запросы, исправляет ошибки и предлагает готовые образы.

ИИ-поиск не замедляет работу сайта и стабильно работает с отказоустойчивостью 99,9%, поэтому запуск прошёл без технических проблем.

Более подробные результаты появятся через пару месяцев — сейчас идет пилотный запуск фичи.

Скриншоты

Комментарий заказчика

«Для ритейла важно не только расти, но и удивлять клиентов. С Surf мы внедрили в приложение LOVE REPUBLIC инновационный ИИ-поиск, который понимает стиль запроса. Это решение делает покупки быстрее и удобнее, а наше приложение — местом, куда хочется возвращаться. Отдельно хочу отметить команду Surf: за 2023–2024 годы они показали высокий профессионализм и всегда выполняли работу в срок.»