Coquétame: sistemas de recomendación para la moda

Coquétame: sistemas de recomendación para la moda

¿Quién no ha entrado alguna vez a una tienda online y ha visto el típico mensaje de “También podría gustarle estos productos”?  Desde que Amazon popularizara este servicio con su venta de libros han sido muchas las web que han incorporado sistemas de recomendación. Con estos mecanismos las empresas consiguen aumentar sus ventas con estrategias de cross-selling y up-selling.¡Y de hecho funcionan!! No sólo Amazon con sus libros, sino otros portales como Netflix para películas o Last.fm para música no serían lo que son si no fuera por el uso de estos recomendadores. Según ciertos estudios, la incorporación de una tecnología de recomendación puede aumentar las ventas a través de sistemas e-commerce¡hasta un 30%!! Sin embargo, estos sistemas de recomendación no funcionan en las tiendas online de moda. Por este motivo surgió Coquétame, donde hemos desarrollado una tecnología que sí que permite realizar un asesoramiento adecuado a los clientes de las tiendas online de moda. Pero empecemos viendo por qué no funciona la tecnología actual en este caso.

La mayoría de los sistemas de recomendación actuales utilizan la tecnología de collaborativefiltering. En concreto lo que hacen estos sistemas es registrar toda actividad realizada por el usuario en la tienda online: productos que compra, productos que visualiza, productos que valora e incluso secciones por las que navega. Mediante una fórmula matemática, normalmente usando el coeficiente de correlación de Pearson, estos algoritmos miden la cercanía (popularmente llamada vecindad) de cada usuario al resto. Finalmente escogiendo para cada usuario los k-vecinos más próximos, pueden predecir otros productos que podrían gustar al usuario

Pero estos sistemas de recomendación tienen varios problemas al aplicarse al mundo de la moda. Por ejemplo uno de los más importantes es el cold-startproblem. Este problema se traduce en que cada vez que aparece en la web un nuevo producto, hasta que no ha interactuado con él un número suficiente de usuarios, el sistema es totalmente incapaz de recomendárselo a nadie. Estaréis pensando que este problema se da en cualquier ámbito, no sólo en la moda. Pero la cuestión es que mientras que las películas, libros o música están meses, años o casi indefinidamente en venta tras su puesta al público,la ropa tiene una rotación muy alta. En cadenas como Zara las prendas pueden estar a la venta durante sólo unas pocas semanas, con lo que estos sistemas son incapaces de recomendar las prendas antes de que dejen de venderse.

Sin embargo el principal problema que tienen no es ese. Su principal problema es que son incapaces de combinar prendas. Y como más vale una imagen que mil palabras vamos a ver un ejemplo de combinación de prendas hecho con esta tecnología:

 

Este es una captura de la web de El Ganso  hecha hace unos meses. Como se puede apreciar, habiendo accedido al detalle de un vestido el algoritmo recomienda que lo combine con ¡4 zapatos!?Además de que alguno de esos zapatos no combinan con el vestido, esta recomendación no es la que se espera de una sección del tipo de Combínalo con’. Como podéis ver en otras web como Zara o Mango en esta sección se pretende ofrecer un look completo al cliente incluyendo la prenda seleccionada. Es decir un conjunto de prendas que puedes ponerte a la vez y con las que puedes salir a la calle sin pasar vergüenza.

Así es como se vende en moda, así es como se vende en las tiendas, así es como se hace cross-selling. ¿Nunca habéis ido a compraros unos pantalones y mientras os cogían los bajos os han enseñado unos zapatos? Pues no es casualidad, ¡eso es cross-selling! Zara, Mango y otras marcas lo saben bien, y por eso incluyen esas secciones de Combínalo conen sus web pero con una limitación, ¡lo tienen que hacer a mano! Por cada prenda que publican en su web un estilista tiene que escoger otras prendas de la marca que forman un look completo.  Además esto tiene el problema de que en cuanto una de esas prendas del look se queda sin stock el look se queda incompleto. Si navegáis un poco por estas web veréis con facilidad prendas para los que el look sólo tiene 2 o 3 prendas por este motivo.

Este ha sido el mayor reto al que nos hemos enfrentado en Coquétame: “conseguir identificar cuando diferentes prendas combinan adecuadamente entre sí, según los estándares de la moda, conformando un look perfecto”. Es un tema complejo, pues el que dos prendas combinen (pensemos en una camisa y un pantalón) depende de múltiples factores. Un pequeño detalle en una de las prendas, un cambio en el cuello o en el estampado, puede hacer que dos prendas combinen perfectamente o por el contrario formen una combinación ridícula. Para resolverlo hemos tenido que cambiar completamente el enfoque. No nos vale analizar el comportamiento del usuario, ya que el hecho de que dos prendas le gusten no significa que combinen correctamente entre ellas. Además nuestro objetivo es que las recomendaciones sean profesionales, y por desgracia mucha gente no sabe combinar la ropa y por eso no arriesga más allá de ciertas combinaciones aprendidas. Por este motivo el eje central de nuestro algoritmo son personal shoppers reales. En el equipo de Coquétame hemos incluido tanto a ingenieros y expertos en Inteligencia Artificial como a profesionales del estilismo. Y tras varios meses de duro trabajo y de peleas estético-ingenieriles, actualmente podemos decir que ¡ya hemos resuelto el problema!

No vamos a desvelar los secretos del algoritmo, que está aún pendiente de patente. Lo que sí que podemos desvelar es que hemos tenido que combinar técnicas tradicionales de inteligencia artificial, como redes neuronales y algoritmos genéticos, entrenados durante días enteros por parte de los estilistas, con algoritmos hechos a medida para pulir aspectos tan complejos e importantes como los colores y tejidos.

Actualmente ya hemos desplegado esta tecnología en tiendas online, como por ejemplo en la de El Ganso. Ahora en esta tienda podéis ver por cada prenda a la que accedáis un look completo a partir de la misma. Y no sólo eso, sino que se ha habilitado una paginación que ninguna otra web de moda del mundo incluye y que permite al usuario ir descubriendo diferentes looks para dicha prenda.

 

Para los que os interesa la moda, destacar que en Coquétame además estamos desarrollando un portal www.coquetame.com que será el primer personal shopper online del mundo. En este portal que se lanzará al público en unos meses los usuarios podrán recibir de forma totalmente gratuita un asesoramiento profesional y en tiempo real, similar al que actualmente sólo los famosos pueden optar. Un portal donde podréis descubrir prendas de múltiples marcas que os gusten, y en donde podréis consultar a vuestro propio personal shopper sobre cómo ir vestido a ciertas ocasiones y eventos, con ropa que sea adecuada a vuestro estilo y vuestro cuerpo.

Coquétame es un proyecto acogido en Wayra Madrid, y estamos muy orgullosos de todo el trabajo que están realizando estos jóvenes emprendedores. ¡Anímo!

Sobre el autor

Alberto López y Chema Alonso

Ingeniero Superior en Informática por la Universidad de Murcia con especialidad en Inteligencia Artificial.5 años trabajando en Everis desde Analista-programador hasta Jefe de Proyectos.Cofundador y CTO de la startup Worthidea. Cofundador y CTO de la startup Coquétame Más artículos del autor »
  • Francisco Rojas

    Hola,

    Enhorabuena por la idea. Suena muy bien.
    Como consejo me permito deciros que las afirmaciones grandilocuentes no causan gran sensación.
    Dudo que Coquetame sea el primer personal shopper online del mundo. Es más, me consta que empresas como Hoss llevan meses con ese servicio. Es el mismo caso de Vestidia.
    Suerte con el proyecto.

    • http://www.telefonica.es Equipo Think Big

      “Gracias por tu comentario y por los ánimos. En realidad Hoss y Vestidia ofrecen el servicio de personal shopper a través de Internet, pero lo que hacen básicamente es redirigir la petición del usuario a una persona de carne y hueso, lo cual conlleva una notable tardanza en la respuesta y problemas de escalabilidad. En nuestro caso son los algoritmos los que emulan a ese personal shopper, de forma que la interacción con los usuarios es completamente fluida y en tiempo real.”(Alberto López)

      • http://www.juanmacias.net Juan

        Alberto, creo que mezcláis conceptos, no es lo mismo un personal shopper que una recomendación de productos de moda….

        • http://www.coquetame.com Alberto López

          Hola Juan, gracias por la aportación. En efecto no es lo mismo un algoritmo de recomendación de productos, como el que usa Amazon o el que proporcionan empresas como Brainsins o Blueknow con un personal shopper. En nuestro caso nuestros algoritmos están diseñados para emular el servicio real de un personal shopper. Para lograr esto no sólo recomiendan productos que te pueden gustar (como los algoritmos antes comentados), sino que se preocupan de que sea ropa que encaje con tu morfología, que sea adecuada para el evento al que deseas asistir, etc. E incluso nuestra tecnología permite crear looks completos, es decir, conjuntos de prendas que coordinan adecuadamente entre sí por su colorido, patrón, estilo, etc, lo cual es inviable para los algoritmos de recomendación de productos.

          • Juan Marcos

            Suena interesante pero dudo que una tecnología sepa recomendar un producto en el que intervienen aspectos tan subjetivos y cambiantes como la moda. Habláis de que se adapta a eventos, eso es fácil, a una boda se va de traje, vale, pero si yo quiero ir de Smart Casual y a la vez elegante para esa boda, cómo lo hará el algoritmo? Habláis de que habéis enseñado patrones, si ok, pero el algoritmo tiene pocas semillas (este grupo de expertos) que hacen que el algoritmo de decisión quede sesgado. A lo que me refiero, el mundo de la moda es tan sumamente cambiante y subjetivo que las propuestas de looks se quedarán en algo básico incapaz de seguir tendencias como puede hacer una chicisimo o un truendy.

            Como ejemplo tenéis Siri. Un buen ejemplo de asistente personal, con una inteligencia detrás (mucho más simple que lo que proponéis vosotros) que sin embargo y pese a que pueda ser útil, no ha sucumbido en éxito. Plantearos, por qué.

            Enhorabuena por desarrollarlo porque es importante seguir dando pasos, pero coincido con otro comentario, demasiado grandilocuente lo de definirse únicos a nivel mundial, Trunk Club ya hace un servicio similar, desde hace varios años. Pero repito, enhorabuena por vuestro proyecto.

  • Sara

    Me parece una idea muy interesante, estoy deseando probarlo para ver que looks combina.Hacían falta más emprendedores así en España! Enhorabuena

  • Mayte

    A por todas!!!

  • Alicia

    Como suena sospechosamente a lo que han presentado recientemente los de http://www.tueddy.com
    A.

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  • William Henostroza

    Excelente idea, a suscribirme y esperar a que el servicio salga al publico en gral.

    Slds