Что такое Spotify от моды и как будет выглядеть смарт-поиск будущего
Амина Мусаева
Основательница фэшн-шеринг платформы Cloudset и колумнист BURO.
На рынке online fashion есть по крайней мере две темы, которые пользуются однозначным успехом, и все они взяты из одного классического учебника: лицензирование платформы, как у Amazon, и продвинутый поиск, как у Google. Поэтому чем амбициознее фэшн-проект, тем вероятнее он будет сопоставлен с компанией из списка FAANG (Facebook — теперь Meta, Amazon, Apple, Netflix, Google/Alphabet). И если Farfetch прогрессирует в сторону специальной версии Amazon, то Lyst — агрегатор ссылок на онлайн-магазины с глубокой персонализацией. Это своего рода модный мини-Google.
Но поиск как таковой в онлайн-шопинге не котируется, если человек не знает, что ищет. Поэтому более точным сравнением для Lyst будет не Google, а Spotify. Lyst — это специализированные, похожие на плейлисты подборки вещей. Сет-лист в стиле «Халстона», бренды, одобренные Tyler the Creator, свежие альтернативы Fluff Yeah Uggs. Все ранжируется под вкус клиента и разворачивается из его покупательской истории. Неслучайно в 2021 году Lyst стал сотрудничать с Матео Рандо, продакт-директором мобильного приложения Spotify, который до августа прошлого года руководил развитием продукта Lyst. Discover Playlist от Lyst связан с мобильным приложением компании, которое было перезапущено в 2019 году и увеличило количество пользователей на 1 100%.
Капитализация поиска — смещение акцента на то, что раньше было инструментом, а сегодня стало основным капиталом для онлайн-площадок, которые стремительно теряют уникальность. Онлайн-шопинг давно перестал быть эксклюзивным опытом. Если вы загуглите Gucci Princetown или Balenciaga Triple S, то получите более 20 миллионов результатов с идентичными вариантами. Поэтому теперь оценивается не то, что вы находите, а то, каким образом вы это находите. Конкурентное преимущество онлайн-платформы сегодня — интеллектуальный анализ данных и индивидуальная селекция под конкретный аккаунт. Для фэшн-приложения это сравнимо с походом в торговый центр, где вся развеска подобрана специально под тебя.
Еще одно актуальное сравнение — буква N из списка FAANG. Нетфликсификация моды — это в первую очередь тысячи сценариев пути клиента, тегов и ротаций, которые позволяют идеально спрогнозировать востребованность тех или иных стилей индивидуально под зрителя. У стриминг-аттракциона продумано все — от генерации рядов и столбиков до подбора обложек фильмов под каждого пользователя. Netflix содержит 76 897 разных способов описания фильмов. Специальные команды помечают метатегами каждый предложенный им фильм. У команд для этого есть 36-страничное руководство, в котором расписано, как оценивать фильмы по наличию сексуального содержания, количеству крови, уровню актерской игры, как определить романтичность фильма. Оценивать можно даже нравственность персонажей.
Нетфликсификация также означает, что поиск сам по себе становится развлечением. Чем увлекательнее браузинг, тем он длиннее и тем более интересен — благодаря росту получаемых данных. Свайпинг вещей по механике Tinder или анализ скорости просмотра карточки товара/комплекта как в TikTok. На подобную взаимную подпитку алгоритма и вдохновения делают ставки крупнейшие компании.
Вскоре после своего запуска компания по персонализированному подбору и выкупу комплектов Stitch Fix наняла главного директора по алгоритмам из Netflix Эрика Колсона с целью изучения личного стиля с помощью данных. Жозе Невеш из Farfetch часто рассказывал о Netflix как об источнике вдохновения. Бывший операционный директор Stitch Fix Джули Борнштейн запустила приложение The Yes вместе с соучредителем и техническим директором Амитом Аггарвалом, который работал в области поисковых систем в Google и Microsoft.
The Yes построено профессиональной командой так называемых экспертов в фэшн-таксономии (которые занимаются добавлением тегов, обозначениями и классификацией вещей) и исследователями данных из Google и Amazon с целью создания самой полной и сложной системы атрибуции вещей для продвинутого поиска. Главный технический директор компании называет это составлением «проекта генома», или картирование ДНК вещи.
Цель алгоритмического поиска — выдавать желаемое и одновременно не останавливать на этом процесс поиска, стабильно переключая внимание на следующее желаемое. Идеальный сценарий — это кроличья нора Pinterest, где можно начать с принта обоев, а закончить исследованием режиссерских решений Уэса Андерсона. Pinterest часто упоминается в качестве источника вдохновения для таких проектов, как Lyst, именно благодаря своему персональному, отзывчивому и одновременно широкому поиску.
Основательница e-com-платформы Mytheresa сказала в одном интервью: «Теперь меньше — это больше. Никто не хочет заходить на сайт с 10 тысячами платьев. Все хотят перейти на сайт с сотней, а может, даже десятком актуальных для них вариантов». И вместо широкой аудитории, готовой заплатить меньше в поисках дисконта, самой перспективной для бизнеса становится более узкая аудитория, готовая доплатить за улучшенный сервис.
Алгоритмический поиск также размывает границы между онлайн-ритейлом, онлайн-эдиториалом, социальными сетями и поисковыми сервисами. Акцент на смарт-поиске привлек к модели фэшн-марткеплейсов Google, Facebook, Instagram. А Pinterest, источник вдохновения фэшн-стартапов, купил упомянутое выше приложение The Yes, чтобы развивать свой шопинг-функционал.
Добавление кнопки «Shop» также меняет представление о традиционном каталоге и пути клиента. Instagram и некоторые специальные маркетплейсы, такие как LikeToKnow или NTWRK, делают акцент на контексте вокруг покупки: естественная обстановка, видеоролики и съемки с разных локаций, в разном исполнении, разными людьми. Онлайн-журналы развивают shops, а e-com-площадки создают смежный с ассортиментом эдиториал-контент — чтобы обогащать навигацию и собирать больше информации для более качественного (читай, таргетированного) обогащения навигации.
Такой фокус на больших данных должен логично означать, что у одних площадок будет системное преимущество перед другими. В статье Vogue Business про компанию Lyst упоминалось, что некоторые инвесторы скептичны в отношении именно западного алгоритмического e-com. «Китайские ученые, занимающиеся глубинным обучением в области электронной коммерции, имеют доступ к намного более крупному массиву данных, чем конкуренты на других рынках. Так что мы увидим гораздо более персонализированные рекомендации по покупкам, поступающие от TikTok и Pinduoduo, чем от американских e-com-компаний», — прокомментировал партнер венчурной компании Sight Ventures Санни Диллион. Например, в 2021 году Shein — приложение китайского массмаркета — обогнало Amazon по количеству загрузок приложения в США.
Если целевой поиск интересующего товара будет консолидироваться и выигрывать будут поисковые гиганты с самой большой аудиторией и базой данных (Google, WeChat в Азии), то браузинг, или бесцельный поиск товаров, будет все больше фрагментироваться между медиа, соцмедиа и специальными сайтами. И конкурентное преимущество будет у площадок, которые создадут уникальную для каждого человека возможность «потеряться». Об этом говорит бывший продакт-директор Spotify и до августа прошлого года CPO компании Lyst Матео Рандо: «Spotify начинался как место, где можно было найти практически все, если вы знали, что ищете. Позже он превратился в лучший способ обнаружения новых исполнителей и треков, основанный на редакционных якорях и индивидуальных рекомендациях. Мода сегодня развивается по этому же пути».
09.02.23, 11:26
Выбор редактора
Подборка Buro 24/7