Lamoda внедрила разработку для предсказания брака товаров

Ритейлер Lamoda первый в России среди мультибрендовых магазинов внедрил и развивает модель машинного обучения, которая предсказывает брак среди товаров. Решение в 2 раза увеличило скорость обработки возвратов после примерки покупателями.

Все товары на складе, которые вернули клиенты, сначала проходят проверку через ML-модель. Она осуществляет ежедневный скоринг полученных позиций и присваивает один из трех статусов: с вещью всё хорошо, она отправляется на хранение, попадает на витрину и продаётся дальше; с вещью возможны проблемы, необходима быстрая проверка специалистом склада; с вещью точно есть проблемы, она отправляется в службу качества для тщательной проверки специалистом. Если состояние товара не позволяет его больше продавать, то он будет отправлен на благотворительные цели.

Модель предсказания брака на основе машинного обучения — это собственная разработка компании. Для создания и интегрирования модели было взято 20 млн строк исторических данных и учтено более 60 признаков о товаре и заказе — в том числе признаки, полученные от других ML-моделей.

"Мы в Lamoda большое внимание уделяем качеству товара и тому, какой опыт получают клиенты, взаимодействуя с нами на любом этапе покупки. Внедрение такой ML-модели позволяет нам еще тщательнее следить за браком товаров и влиять на то, купит ли человек эту вещь в следующий раз. Кроме этого мы экономим огромное количество человеческого ресурса на складе. В наших планах продолжать совершенствовать модель и работать над увеличением точности прогнозов по браку", — комментирует управляющий директор по продукту Lamoda Татьяна Умряева.

По результатам предварительного аудита качество и точность проверки значительно увеличилось. До внедрения ML-модели дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки каждой позиции.