Lamoda внедрила модель машинного обучения предсказания брака товаров

Сеть Lamoda внедрила модель машинного обучения, предсказывающую брак среди товаров. ML-модель в два раза увеличила скорость обработки возвратов после примерки покупателями.

Все товары, возвращенные клиентами, сначала проходят проверку через эту модель, сообщила компания. Она осуществляет ежедневный скоринг полученных позиций и присваивает один из трех статусов. Первый: если с вещью все хорошо, она отправляется на хранение, затем — на витрину и продается дальше. Второй: если с вещью возможны проблемы, необходима быстрая проверка специалистом склада.

Третий: с вещью точно есть проблема, и в этом случае она точно отправляется в службу качества для проверки специалистом. И если состояние товара не позволит его дальше продавать, он будет отправлен на благотворительные цели.

Модель является собственной разработкой компании. Для ее создания использовались 20 миллионов строк исторических данных и учтено более 60 признаков о товаре и заказе — в том числе признаки, полученные от других ML-моделей.

Как сообщила управляющий директор по продукту Lamoda Татьяна Умряева, компания уделяет большое внимание качеству товара.

«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», — рассказала представитель организации.

Результаты предварительного аудита показали, что и точность проверки значительно увеличилась. До внедрения ML-модели дефекты одежды и обуви сотрудники определяли после ручной проверки каждой позиции.