Karl Aleksander Kivimägi

• Kasutajale tema stiiliga toodete kuvamine e-poes sobivate toodete leidmiseks
• Juhendaja: Gunnar Valge

Probleem

Igal inimesel on oma spetsiifiline stiil, mida ta võtab arvesse uusi riideid ostes, aga hetkel ei ole võimalik kasutaja stiiliga rõivaid e-poest otsida.

Töö käigus saatsin üle 200-le inimesele küsimustiku ja küsisin neilt:

Kui oluline on sulle, et riided, mida tahad osta, läheksid su stiiliga kokku?

Riideeseme stiililine kokkusobivus olemasolevate rõivastega oli oluline või väga oluline ligi 70% vastanutest, see ei olnud oluline 8.6% vastanutest.

See tähendab, et kasutajakogemus kannatab, kuna ostlejatel puuduvad vajalikud lahendused selliste toodete leidmiseks. Tänapäeva suurtes e-poodides nagu amazon.com, asos.com, matchesfashion.com jne on tuhandeid tooteid ühes kategoorias ja sellepärast kulub inimestel ostlemisele üleliigset aega.

Kui kaua läheb sul aega, et leida omale meeldiv riideese?

Vaid 10 vastajat 243 seast leiab tooted kiiremini, kui nad planeerisid. Enamikel kulub planeeritust rohkem aega. Oma töös tahtsin uurida, kas kasutaja stiiliga tooteid kuvades, saaks ostmise kogemust paremaks ja kiiremaks teha.

Lahendus

Loodud lahendus töötab piltidega kasutaja juba olemasolevatest rõivastest. Kasutaja teeb pilti, laeb selle veebilehele ning pood otsib üles kasutaja stiiliga kokkusobivad rõivad. Sellise lahenduse katsetamiseks treenisin ma masinõppe mudeli www.platform.ai keskkonnas kasutades nende sügavõppe tööriistu. Andmed kogusin www.matchesfashion.com e-poest, kust laadisin alla üles 1000 tootepildi.

Erinevad stiilid leidsin analüüsides riiete füüsilisi omadusi, mille leidsin kasutades järgnevaid küsimusi:

Milline on rõiva lõige: Tavaline
Milline on rõiva värv: Valge, Värviline
Milline on rõiva kangas: –
Mis on rõiva peal/küljes: Joonistus, Graafiline disain, Koomiks, Tekst, Part
Tunnused: tavaline, valge, värviline, joonistus, graafiline disain, koomiks, tekst

Kasutades neid küsimusi leidsin 90 riideeseme tunnused, seejärel grupeerisin sarnaste tunnustega riided ja sain stiili.

Kokku sain 6 erinevat stiili.

• Minimalism
• Mustrid
• Lõige
• Sümbolism
• Pildid
• Detailid

Kasutajauuring

Peale mudeli treenimist uurisin selle mõju.

Viisin läbi 6 kasutajauuringut naistega vanuses 20-29. Iga uuringu jaoks saatis kasutaja mulle umbes 20 pilti oma riietest, mida kasutasin, et leida allalaetud matchesfashioni e-poe toodete seast kasutaja stiiliga tooted.

Uuringu ajal nägi üks kasutaja 100 toodet, 50 suvalist ja 50 mudeliga. Kasutaja ei teadnud, millised on suvalised või mitte. Kasutaja ülesandeks oli öelda, millised kuvatud tooted talle meeldivad.

Allolevas tabelis on uuringu tulemused.

Veerus “Random” on kasutajale meeldinud tooted 50st suvaliselt kuvatud toote seast ning veerus “Model” meeldinud tooted mudeliga leitud toodete seast.

Tuleb välja, et mudel töötas! Keskmiselt leidsin kasutajad 50-60% rohkem meeldivaid tooteid. Eriti hästi töötas mudel esimeses ja kolmandas uuringus. Neljandas ja viiendas erilist vahet ei olnud. Kokkuvõttes olid tulemused head ja on näha, et sellise lahenduse kasutuselevõtt päriselus võiks kasutaja elu lihtsamaks teha.

Lisaks, kuna ma mõõtsin uurningu ajal ka aega, sain teada, et umbes 2 sekundiga saab kasutaja teada, kas talle toode meeldib või mitte. Kui inimene on ostnud internetist 20 toodet, siis sellist mudelit kasutades hoiaks ta kokku 5 tundi oma aga ning ei peaks läbi vaatama 10 000 toodet, mis talle ei meeldi.