Lamoda внедрила ML-модель предсказания брака товаров

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:

- c 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», – комментирует Татьяна Умряева, управляющий директор по продукту Lamoda.

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. 

Читайте также:
E-commerce лидирует в сфере внедрения ИИ – исследование

***

Самые интересные новости читайте в нашей группе в  VKontakte, а также на канале в ДЗЕН.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail