Онлайн-стилист против масс-маркета
Фото: Freestylo
Как будет выглядеть шопинг будущего? Один из возможных ответов предлагает стартап-проект Freestylo. Новый формат строится на персональном подходе к покупателю. Его игнорируют традиционные магазины, но ждут современные модники. Как работает сервис, рассказала Анастасия Таамазян — соосновательница Freestylo и новая героиня рубрики про стартапы «Есть идея».
Изучение рынка
Анастасия Таамазян — выпускница экономического факультета МГУ (2012 год). Параллельно с учебой девушка работала в модной индустрии — практиковалась в Chanel и позже работала Adidas, чтобы лучше понять, как устроены процессы внутри этой сферы. В ноябре 2016 года Анастасия с подругой завели блог о стартапах. Тема оказалась настолько увлекательной, что ей самой захотелось попробовать себя на этом поприще.
«Подбор одежды всегда отнимал у меня много времени и сил. В большом разнообразии брендов сложно покупать только то, что тебе действительно нужно. Еще сложнее подобрать вещи, которые вписываются в твой образ жизни и сочетаются между собой. Я подумала: а многих ли это беспокоит так же сильно, как и меня?» — говорит Таамазян в беседе с «Компанией».
Поиск решения этой проблемы лег в основу нового проекта. Во время пандемии, в мае 2020 года, Анастасия занялась изучением рынка. Ориентиром стал популярный в США сервис подбора одежды Stitch Fix, работающий по модели curated-fashion. Платформа анализирует большие данные и предлагает клиентам персональные рекомендации стилистов. Она работает по принципу Tinder: покупатель свапает вправо одежду, которая ему нравится больше. На основе его предпочтений стилист и искусственный интеллект собирают гардероб и доставляет коробку с образами на дом.
Четыре года назад Stitch Fix стала публичной компанией, а ее основательница Катрина Лейк — самой молодой женщиной в IT-индустрии, которой удалось вывести свой продукт на биржу. Лейк занимает 37-е место в рейтинге Self-Made Women Forbes. Ее состояние оценивается в 760 млн долларов.
В Америке и Европе работают десятки подобных сервисов, но в России они пока не так популярны, говорит Таамазян. Поэтому девушка решила протестировать здесь новую модель шопинга, попросив друзей помочь с разработкой сайта.
К проекту также подключилась команда сервиса Sizolution — он создает 3D-модель тела по фотографии человека и помогает ему подобрать одежду нужного размера. Платформу основали выпускники физтеха Станислав Подшивалов, Михаил Матросов и Ваге Таамазян.
Благодаря партнерству Freestylo получил уникальную технологию сайзинга и, соответственно, сильное конкурентное преимущество, говорит Анастасия.
«В июне 2020 года, когда платформа была готова, я подключила таргетированную рекламу в Instagram на 5 тысяч рублей. Прилетело около семи заявок. Стилистов у нас еще не было, поэтому я сама подбирала первые образы, сама их упаковывала и развозила», — вспоминает Таамазян.
Анастасия Таамазян. Фото: FreestyloКак работает Freestylo
Для того чтобы воспользоваться сервисом, покупателю нужно заполнить анкету на сайте Freestylo. Она помогает стилисту узнать параметры и тип фигуры клиента, его предпочтения в одежде и пожелания по поводу будущей подборки. Также пользователь может указать, сколько он готов заплатить за конкретную вещь — например, пиджак или сумку.
Анастасия вспоминает, что много общалась с клиентами, пока развозила заказы. Люди охотно делятся мнением о новых продуктах, если их об этом спросить, добавляет она. Так, одна из девушек сказала, что не носит определенный вид воротника, а другая — что хочет подборку не для офиса, а для прогулок. Комментарии покупателей помогли доработать анкету.
«В анкете мы уточняем очень много деталей: от предпочитаемой посадки брюк до цветовой гаммы. Спрашиваем, что клиент точно не будет носить, — такие вещи в коробку не попадут. Также человек можно прикрепить к заявке свое фото и аккаунт в Instagram. Нам будет легче подобрать гардероб, учитывая внешность, повседневный стиль и образ жизни человека», — отмечает соосновательница проекта.
После обработки заявки стилистом вещи упаковываются на складе и коробка с образами передается курьеру. При этом покупатель до момента получения заказа не знает, что именно приедет ему в коробке. В подборке есть вкладыш с описанием возможных сочетаний вещей и комментарием стилиста. QR-код на вкладыше ведет на страницу обратной связи с ценами на товары из подборки. Оплата происходит после примерки, а все, что не подошло, клиент возвращает курьеру.
«После тестовых заказов я поняла, что все идет хорошо, — говорит Анастасия. — Интересно, что нулевых выкупов (когда клиенту не понравился ни один товар) тогда у нас не было. А средний чек был довольно большой — около 9–10 тысяч. На маркетплейсах, например, он значительно ниже. Для сравнения: в 2020 году средний чек покупок на Wildberries составил 1770 рублей, а на Lamoda — около 3600. Мы поняли, что перспективы у проекта большие, и решили продолжать. Я предложила стилистке, на которую была подписана в Instagram, поучаствовать в моем проекте, та согласилась», — рассказывает она.
Не все проходило гладко. В анкете Freestylo есть поле для подтверждения номера телефона, на который высылаются сообщения с кодом. Для этого компания использует специальный сервис. В какой-то момент у одного из операторов сотовой связи изменились условия отправки SMS-сообщений: включилась функция блокировки рассылок от компаний, не подписавших дополнительный договор. «Это случилось внезапно, мы не успели быстро подписать документы. Из-за этого часть наших клиентов не получили СМС с кодом и не могли отправить анкету. В результате мы потеряли часть заказов», — вспоминает Таамазян.
Фото: FreestyloПервые результаты
Сейчас у Freestylo 11 стилистов, склад в Москве и своя логистика. За год работы сервисом воспользовались более 3,5 тысячи раз. По данным компании, ее выручка в 2021 году составила около 20 миллионов рублей. Повторные заказы составляют 14–20% от общего числа.
«У нас случаются и нулевые выкупы. В коробке от семи до девяти вещей, и, конечно, что-то из этого может не подойти. Примерно в 20–30% случаев пользователь возвращает подборку целиком. Думаю, это нормальный показатель. После каждого заказа мы просим клиента заполнить обратную связь и отметить, по какой причине не подошли конкретные вещи. Это помогает нам делать следующие подборки точнее», — говорит предпринимательница.
К процессу обработки заказов Freestylo привлекает искусственный интеллект. Он позволяет сделать подбор образов более точным. По словам Таамазян, благодаря алгоритмам машинного обучения точность попадания в размер увеличивается на 14%.
«Мы собираем данные о клиенте — размере и особенностях фигуры. Алгоритм строит 3D-модель человека, учитывает желаемую посадку одежды (обтягивающая, комфортная или оверсайз) и рекомендует оптимальный размер конкретной вещи. Другой алгоритм следит, чтобы стилист, к примеру, не включал в подборку вещи того цвета, который отмечен в анкете как нежелательный. Все это экономит время стилиста и освобождает от длительных поисков в большом ассортименте. Мы хотим доработать алгоритм, чтобы он сам делал первичный отбор и показывал стилисту только те вещи, которые максимально соответствуют пожеланиям клиента», — говорит Анастасия.
С партнерами Freestylo работает по двум моделям. Компания делает оптовые закупки на склад и продает товары по розничной цене. Вторая модель — комиссионная: партнеры предоставляют сервису товар на реализацию, а компания удерживает комиссию от проданных вещей. Сейчас Freestylo работает более чем 40 брендами.
«Мы продолжаем вести переговоры с новыми магазинами, хотим поддерживать разнообразие в ассортименте. На рынке сейчас достаточно много качественных брендов, с которыми мы хотели бы сотрудничать и возить в своих коробках», — добавляет Анастасия.
Freestylo также старается придерживаться тенденции экологичного потребления. «Когда я начала развивать свой проект, мне было важно, чтобы мы использовали для упаковки экологичные материалы. Я уже больше года дома сортирую мусор, поэтому организовала раздельный сбор и на складе. Я объяснила команде, как это устроено, и они быстро поддержали эту идею», — отмечает Таамазян.
Фото: FreestyloЗачем людям онлайн-стилист?
«Человек сразу получает готовый образ, видит, с чем сочетаются вещи, ему не надо ничего искать дополнительно. Поэтому покупки совершаются охотней», — объясняет Таамазян.
Основная аудитория сервиса — женщины и мужчины от 25 до 45 лет. По словам создательницы проекта, средний чек покупок в 2–3 раза дороже, чем на маркетплейсах, причем у мужчин он выше, чем у женщин.
«Вы получаете целостный гардероб, не нужно бегать по магазинам, не нужно искать вещи и пытаться сложить из них образ. Даже в онлайне очень сложно сделать выбор: разнообразие и количество ассортимента сбивает с толку», — говорит соосновательница Freestylo. Например, на Wildberries в категории платьев собрано более 200 тысяч вариантов. Для того чтобы выбрать что-то интересное, придется потратить достаточно много времени, добавляет она.
«Мы сами отбираем качественные, интересные бренды и формируем образы под конкретного клиента и его запросы. Freestylo, по сути, ваш личный онлайн-стилист, — продолжает Анастасия. — Кроме того, сервис запоминает заказы пользователя и при повторном стилист подбирает образы с учетом уже имеющихся у клиента вещей».
О планах на будущее
В 2021 году Freestylo завершил первый посевной раунд и привлек инвестиции в размере 500 тысяч евро от частных инвесторов — Манфреда Боднера и Норберта Тюфельбергера.
«Сейчас мы начинаем следующий. Инвестиции позволят компании масштабироваться. Мы хотим выйти на большую выручку и сохранить темпы роста, которые сейчас составляют 20–30% месяц к месяцу», — добавляет Анастасия.
В 2022 году Freestylo планирует запуститься в Санкт-Петербурге. В ближайшем будущем компания рассчитывает выпустить мобильное приложение и обновить личный кабинет на сайте. Это позволит пользователям отслеживать свои заказы и без помощи менеджера выбирать время доставки.
«Наша команда сейчас работает над тем, чтобы доработать алгоритмы. Это позволит сократить трудозатраты стилистов и увеличить точность попадания в размер. Также хотим увеличить число брендов-партнеров, расширить ассортимент», — заключила Таамазян.
Подписывайтесь на нас:
Еще по теме
