Костяная нога. Чем стартап по подбору обуви онлайн заинтересовал Ozon
Ровно год назад, в январе 2021 года, я и мои коллеги Александр Кимбер (COO проекта) и Денис Волков (CTO) запустили Shoegle.io — сервис для подбора обуви онлайн. Запуску предшествовали годы разработки нашего прибора, который позволяет измерить обувь с ювелирной точностью (до 0,1 мм) и узнать реальные параметры кроссовок, ботинок и туфель. Сегодня наша технология, запатентованная в России и США, помогает интернет-магазинам снижать процент возвратов, а покупателям — выбирать товары со всего мира, подходящие именно им. О технологии Основу Shoegle составляет база независимых измерений более 350 000 пар обуви, полученных с помощью SizeDevice — специально изобретённого и запатентованного в России и США автоматизированного прибора для точного замера обуви. Проблема с выбором размера — очевидная боль интернет-магазинов одежды и обуви: примерка и возврат заложены в саму основу бизнес-модели fashion e-commerce, и мы не первые стартаперы, которые обратили на это внимание. В основном стартапы, которые пытаются решить эту проблему, предлагают технологии виртуальной примерки. Например, визуальные, когда на изображение стопы накладывается изображение кроссовка (вы могли видеть такой на Lamoda). Это прикольно, но не очень решает проблему с размером, так как при этом не учитывается точный размер ботинка и ноги. Бывает ещё статистический подход c технологией на базе компании FitAnalytics, которой, например, пользуется Asos.com. Работает так: люди оставляют отзывы, подошёл ли им товар, который они купили. Программа анализирует эти отзывы и на основе их советует вам товар, который чаще всего подходил людям с таким же размером, как у вас. Такая рекомендательная система действительно увеличивает процент выкупа у тех, кто ею воспользовался, но ненамного — где-то на 2%. Лично мне, как покупателю, он с завидным постоянством выдаёт рекомендации, что с вероятностью 46% мне подойдёт 42-й размер, а с вероятностью 54% — 43-й. После таких рекомендаций ничего, кроме раздражения о потраченном времени на заполнение пяти форм, я не испытал. Мы решили зайти с другой стороны — создать собственную базу, в которой будет храниться информация о реальных параметрах обувных моделей. Поэтому, в отличие от конкурентов, мы измеряем именно саму обувь. Это позволяет, во-первых, давать намного более точные рекомендации. Наш сервис работает так: Наша команда замерщиков приезжает на склад (иногда в магазин) с несколькими приборами и снимает необходимые измерения. Количество сотрудников и приборов зависит от масштаба заказа и практически не ограничено. На обмер одной модели уходит около 60 с. Данные с прибора через Bluetooth подгружаются в специальное приложение на смартфоне — формировать базу вручную не требуется. Приложение передает информацию на сервер, а сервер её верифицирует: сравнивает данные по размерам одного артикула , проверяет, нет ли каких-то ошибок. Если находится статистически неверная ситуация (например, шаг измерения в одном размере отличается от остальных), сервер передаёт сообщение работнику, и тот делает повторные измерения. С помощью виджета , который добавляется на сайт онлайн-магазина, сервис рекомендует оптимальный размер покупателю. Для получения рекомендации клиенту нужно выбрать похожие параметры стопы из уже предлагаемых либо (по желанию) ввести точные данные о длине и ширине стопы. Для каждой последующей просматриваемой модели снова вводить данные не требуется: персональная рекомендация размера генерируется автоматически. Как всё начиналось Я с детства любил науку: родился в семье физиков, учился в физмат-школе, выигрывал олимпиады, поступил на физфак. Но так случилось, что где-то с третьего курса начал работать в финансовой среде — сначала финансовым директором крупного по меркам Казани завода, потом на той же должности в компании, которая занималась дистрибуцией брендовой канцелярии. За это время пережил финансовый кризис 1998 года и очень многое понял о бизнесе, себе и людях. О том, как искать мотивацию, когда всё плохо и шансов не видно и как поддерживать людей вдвое старше тебя, очередь из которых стоит в твой кабинет с утра до вечера. В 2011 году перешёл на работу в крупную обувную компанию, где познакомился с Александром Кимбером. Я отвечал за создание новых коллекций, размещение заказов в Китае и контроль производства, а Саша — за создание собственной розницы. Он тоже прошёл долгий путь: начинал когда-то продавцом в магазине, где узнал о продажах всё. Во время кризиса 2014 года нам пришлось непросто, как и многим импортёрам. Мы с Сашей предложили компании перенести производство обуви в Россию, но акционеры нас не поддержали. Так появился наш собственный бизнес — мы начали изготавливать обувь в России и продавать на Wildberries. И именно тогда на себе ощутили, что такое возвраты в онлайне. И я впервые задумался о том, как можно было бы решить проблему возвратов, которая крутится вокруг одной причины: «не подошёл размер». Более конкретную форму идея приобрела, когда я увидел материал про компанию Fits.me, которая собрала робота для примерки одежды. Благодаря подвижным пластинам робот повторял пропорции тела, и покупатель мог посмотреть, как на его фигуре будет сидеть одежда. В итоге технологию приобрёл японский маркетплейс Ratuken за $90 млн. Я подумал, что нечто похожее мы можем сделать для обуви. Нарисовал прибор — модель человеческой стопы. Так родилась идея SizeDevice — прибора, которым мы можем измерять обувь по нескольким ключевым параметрам (длина, полнота, эластичность материала и т. д.). А составленную таким образом базу размеров использовать для верных рекомендаций. Потом было три года проектирования, ошибок, тестов, снова ошибок, смен технологий. Всего меняли его около семи раз, на восьмой — наконец заработало. В 2019 году мы вышли на московскую выставку ECOM Expo с прототипом работающего прибора — хотели получить обратную связь и понять, насколько наша история важна для рынка. Получили шквал вопросов от игроков обувного рынка: «Сколько это стоит и когда вы готовы начать?» Так как софта у нас на тот момент не было, мы делали умное лицо и обещали в ближайшее время вернуться с ответами. После выставки мы начали активно искать подрядчиков, которые помогли бы нам с разработкой, и после нескольких не очень удачных попыток написать внятное ТЗ мы встретились с Денисом Волковым, признанным экспертом в создании и поддержке крупных IT-систем для e-commerce (KupiVip, RaiffeisenBank). Ему наша идея понравилась, так что он возглавил разработку software-проекта. Сложности Первой сложностью, как и для многих предпринимателей, для нас стал коронавирус. К моменту, когда мы допилили софт и были полностью готовы к старту работы с обувными компаниями, наступил карантин, и весь обувной бизнес был вынужден уйти в «ждущий режим» из-за закрытых магазинов и упавших выручек. Тогда мы поняли, что нужно делать акцент на онлайн-продаже — изначально мы предлагали в том числе решение для офлайн-магазинов — помощь продавцам-консультантам ориентироваться в ассортименте и оперативно подбирать покупателю идеальную пару уже с первого-второго раза, пока он ещё настроен на покупку. В самой операционке сложность была с тем, чтобы люди на самом деле измеряли свои стопы перед оформлением заказа. Наша форма выдаст рекомендацию и по базовым параметрам, но, чтобы она была точнее, лучше произвести замеры. Казалось, никто не будет этим заниматься — и сперва так и было. 70% пользователей ничего не мерили — просто забивали свой привычный размер. Но постепенно соотношение перевернулось: сейчас больше половины данных в клиентской базе — это изменённые параметры (то есть все эти люди произвели замеры и поменяли настройки, которые система выдаёт по умолчанию). О финансах и показателях Всего мы инвестировали в проект около $500 000 собственных средств. Более $250 000 пошло на разработку прибора, остальное — разработка софта, оплата патента и маркетинг. Все эти средства нам помог заработать собственный успешный бизнес по продаже обуви онлайн, который мы вырастили до оборота более $1 млн. Сейчас наш рекомендательный сервис уже работает в онлайн-магазинах, например на ru.converse.com, amersport.ru, rendes-vous.ru. Общее число проектов в работе — 14, а общая выручка от всех проектов в работе — 2,8 млн рублей в месяц. От месяца к месяцу выручка растёт в среднем на 20%. На обмер коллекции мы приезжаем бесплатно. После установки виджета на сайт магазин платит только за пользователей, которые получили рекомендацию. Причём повторные рекомендации уникального пользователя уже не оплачиваются — за одного человека платят один раз. Рекомендательным сервисом уже воспользовались 150 000 пользователей из 18 стран, а всего выдано 1,7 млн рекомендаций. Shoegle помог уменьшить количество возвратов: выручка клиентов с того же объёма заказов уже выросла на 4%. О планах и перспективах В конце прошлого года наш стартап получили грант от Ozon на конкурсе Ozon RoboFactory на внедрение технологии в маркетплейс. Проект заработает в этом году: сейчас активно идёт процесс согласования пилотного проекта. Это сотрудничество точно станет драйвером развития Shoegle — Ozon входит в топ-20 интернет-магазинов мира по трафику (судя по Similarweb), поэтому скорость роста нашей базы данных вырастет на порядок. Наш глобальный план — создать собственную глобальную базу стоп покупателей и размеров моделей со всего мира, в которой каждый человек может найти для себя идеальную пару обуви, не выезжая из дома. А в ближайших планах (до конца 2022 года) — 300 000 уникальных пользователей, запустить пять-шесть пилотов с международными обувными марками, а также выйти на рынок США и Европы. Фото: depositphotos.com
