V digitálním věku existuje jeden paradox: můžeme streamovat 4K video z Marsu, ale stále máme 50% šanci, že džíny objednané online nám nebudou sedět. Tento „bug“ online nakupování není jen drobnou nepříjemností pro uživatele, je to masivní zdroj ekonomických ztrát a zbytečných ekologických škod. Data ukazují, že až polovina všech módních objednávek končí vratkou. Z tohoto objemu tvoří celou třetinu až polovinu důvody spojené s nesprávnou velikostí nebo střihem.
Co se dozvíte v článku
Odpověď technologických gigantů? Přestat hádat velikost a začít měřit. Nikoliv však metrem, ale pixely a datovými body.
Konec chaosu: Když „M“ neznamená Medium
Abychom pochopili složitost problému, který se inženýři snaží vyřešit, musíme se podívat na data. Módní průmysl trpí absolutní absencí standardizace. Velikost 38 u jedné italské značky neodpovídá velikosti 38 u značky německé. Do hry vstupuje i tzv. vanity sizing – marketingová praktika, kdy značky záměrně označují oblečení menšími čísly, aby lichotily egu zákazníka nadměrných rozměrů.
Výsledkem je datový šum. Zákazník, který má v šatníku pět triček velikosti L, si objedná šesté, a to mu je malé. Algoritmy staré generace, založené na jednoduchém filtrování, v on-line nakupování módy selhávají.
Nové řešení, které nyní v Zalandu přichází do ostrého provozu, stojí na třech technologických pilířích:
- Computer Vision (Počítačové vidění) pro odhad tělesných rozměrů ze dvou fotografií
- 3D technologie oděvů pro virtuální zkoušení.
- Generativní AI (GenAI) pro tvorbu vizuálního obsahu.
Technologie Body Measurement Tool
Základním kamenem nové architektury je Body Measurement Tool. Jde o sofistikovanou aplikaci využívající senzory běžného smartphonu, která vypočítá přesné tělesné míry ze dvou fotografií, a dokonce vytvoří 3D model lidského těla.
Na rozdíl od starších řešení, která vyžadovala speciální hardware (Lidar v novějších iPhonech) nebo složité referenční objekty (např. focení se s kreditní kartou pro měřítko), využívá současné řešení pokročilou inferenci z obrazu. Uživatel pořídí pouhé dva snímky: jeden z čelního pohledu, druhý z profilu. Musí mít na sobě přiléhavé oblečení, aby byly kontury těla čitelné.
Co se děje na backendu: Algoritmy počítačového vidění nejprve identifikují klíčové anatomické body (landmarks) – ramena, boky, kolena, kotníky. Následně systém provede segmentaci obrazu, oddělí postavu od pozadí a analyzuje siluetu. Kombinací dat z čelního a bočního pohledu dokáže 3D engine rekonstruovat objem těla a vypočítat přesné obvody (hrudník, pas, boky, délka vnitřního švu kalhot).
Zásadním technologickým úspěchem je zde ochrana soukromí (Privacy-by-design). Fotografie se neposílají na cloud k trvalému uložení. Jsou zpracovány lokálně v telefonu zákazníka, extrahují se z nich pouze matematická data (vektorový popis těla) a původní snímky jsou smazány. Zůstávají pouze anonymizované tělesné míry zákazníka.
Virtuální zkušební kabinka (VFR): Fyzika v reálném čase
Mít digitální tělesné míry je jen polovina úspěchu. Druhou polovinou je digitální 3D model oblečení. Zde se dostáváme k technologii VFR (Virtual Fitting Room), který zákazníkům umožňuje vytvořit si 3D avatara na základě jejich tělesných rozměrů a vyzkoušet si, jak jim sedí různé velikosti.
Nejde o prosté „přilepení“ 2D obrázku trička na fotku postavy (tzv. paper doll efekt), jak to známe z počátků AR aplikací.
Inženýři vyvinuli systém, který zobrazuje digitální oblečení na 3D postavě. Každý digitální kus oblečení má definované fyzikální vlastnosti – gramáž, pružnost, splývavost a odráží, jak daný předmět vypadá na konkrétním těle. Při virtuálním zkoušení dochází k simulaci interakce mezi 3D avatarem a 3D modelem oděvu. Systém počítá kolize a napětí materiálu.
Tato technologie je kritická zejména pro tzv. „high-return categories“, jako jsou džíny. Zde rozhodují milimetry v oblasti pasu a boků. Pilotní data ukazují, že nasazení VFR snižuje vracení zboží u těchto kategorií až o 40 %. To je číslo, které v logistice e-commerce představuje revoluci.
Od statiky k dynamice: Evoluce PDP a videa
S technologickým posunem se mění i samotná struktura e-shopu. Klíčovým prvkem je PDP (Product Detail Page) – tedy stránka s detailem produktu.
V klasické éře e-commerce byla PDP statická: nadpis, cena, výběr velikosti a galerie 4–5 fotografií. Pro moderní technologie je tento formát nedostatečný. Statická fotka neřekne nic o tom, jak se látka hýbe při chůzi, jak odráží světlo nebo jak moc je průsvitná.
Zalando proto zavádí nový standard: PDP Video. PDP video je krátká, smyčková sekvence integrovaná přímo do stránky produktu, která doplňuje statické snímky. Nejde o reklamní spot, ale o technické video. Zobrazuje model s oblečením v pohybu, zaměřuje se na detaily švů a strukturu materiálu.
Proč je to technologicky náročné? Při milionech produktů nelze každé tričko natáčet s filmovým štábem. Zde nastupuje automatizace a AI. Cílem je generovat tato videa s minimálními náklady, a to se daří. Kromě finanční náročnosti se snižuje i čas potřebný na vytvoření takových videí. Zatím co dříve to zabralo několik týdnů mnohačetnému štábu, dnes je to otázka minut pro pár techniků.
Generativní AI a Digitální dvojčata modelů
Tím se dostáváme k nejfuturističtější části současného stacku: Digital Twins (Digitální dvojčata) a gen AI obsah.
Tradiční produkce obsahu je drahá a pomalá. Musíte najmout modelku, fotografa, vizážistu, pronajmout studio, nafotit produkt, vyretušovat fotky. Pokud chcete produkt ukázat v jiném prostředí (např. plavky na pláži), náklady rostou exponenciálně. Tento přístup funguje dobře u velkých kreativních kampaní, ale při množství produktových stránek napříč 6 000 značkami pomáhá AI celý proces urychlit a zjednodušit.
Následně vstupuje do hry Generativní AI (GenAI) pro tvorbu prostředí. Místo letenky na Maledivy vygeneruje neuronová síť fotorealistické pozadí pláže, které bere v úvahu světelné podmínky odpovídající nasvícení D modelu.
Fotokomora pro skenování oblečení. Na 120 relativně levných fotoaparátů naskenuje džíny a jejich rozměry a 3D model vloží do databáze.
Dalším řešením, které Zalando testuje, je digitalizace lidského faktoru. Společnost vytváří hyperrealistické 3D digitální dvojníky svých modelů. Spojením digitálních modelů s vysoce kvalitními fotografiemi produktů dosahujeme přesného zobrazení každého oděvu, od siluety přes strukturu látky až po umístění loga.
Výhody tohoto přístupu:
- Škálovatelnost: Lze vyprodukovat tisíce vizuálů denně.
- Personalizace: Stejný kabát lze ukázat na digitálním modelu, který odpovídá věku a typu postavy konkrétního návštěvníka webu.
- Rychlost (Time-to-market): Nová kolekce může být online v řádu hodin, ne týdnů.
Data z A/B testování potvrzují účinnost: personalizované in-feed reklamy využívající obsah generovaný GenAI vykazují o 17 % vyšší CTR (Click-Through Rate). Zákazníci na vizuálně bohatší a relevantnější obsah reagují lépe.
Size Flags: Bayesian probability v praxi
Ne všechny technologie jsou ale vidět na první pohled. Na pozadí e-shopu běží masivní statistické modely, které generují tzv. Size Flags.
To jsou ony nenápadné poznámky typu: „Doporučujeme objednat o číslo větší/menší“. Ačkoliv to zní triviálně, za touto větou stojí komplexní analýza velkých dat. Systém využívá bayesovskou pravděpodobnost. Analyzuje historii vratek daného produktu (např. „80 % lidí, kteří si koupili toto tričko ve velikosti M, ho vrátilo, protože bylo malé“) a kombinuje ji s historií nákupů konkrétního uživatele („Tento uživatel obvykle kupuje značky, které mají volnější střih“).
Zalando rovněž poskytuje personalizovaná doporučení na základě zákaznických údajů, například co si zákazníci ponechali, vrátili nebo co uvedli, že jim dobře sedí. Pokud si dva různí uživatelé prohlížejí stejné boty, systém může jednomu doporučit velikost 42 a druhému 43, přestože oba mají v profilu uvedenou stejnou velikost chodidla, ale preferují jinou těsnost u předchozích nákupů. Nasazení těchto algoritmických vlajek (Size Flags) a doporučeních snížilo vratkovost z důvodu špatné velikosti u dotčených produktů o 10 %.
Průmyslový feedback loop: Fit First
Konečným cílem této technologické ofenzívy není jen lepší e-shop, ale náprava celého výrobního řetězce. Koncept „Fit First“ předpokládá, že anonymizovaná data získaná od zákazníků a vratek nebudou končit v databázi prodejce, ale poputují zpět k výrobcům.
Pokud data ukážou, že „Medium“ u konkrétní značky bund je systematicky o 2 cm užší v ramenou než průmyslový průměr, značka dostane zpětnou vazbu. Může tak upravit své střihy pro příští kolekci ještě předtím, než se vyrobí jediný kus látky.
Computertrends si můžete objednat i jako klasický časopis. Je jediným odborným magazínem na českém a slovenském trhu zaměreným na profesionály v oblasti informačních a komunikačních technologií (ICT). Díky silnému zázemí přináší aktuální zpravodajství, analýzy, komentáře a přehledy nejnovejších technologií dříve a na vyšší odborné úrovni, než ostatní periodika na tuzemském trhu.
Obsah Computertrends je určen odborníkům a manažerům z firem a institucí, kteří se podílejí na rozhodovacím procesu při nákupu ICT technologií. Jednotlivá čísla si můžete objednat i v digitální podobě.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU