Cadeera melakukan pencarian visual AI untuk dekorasi rumah – TechCrunch


Dalam beberapa tahun terakhir kami telah melihat sejumlah besar mesin pencari yang berfokus pada mode visual / gaya muncul, disesuaikan untuk membantu orang menemukan utas sempurna untuk dibeli secara online dengan menerapkan visi komputer dan teknologi AI lainnya untuk melakukan pencarian visual yang lebih cerdas dari kata kunci yang dapat dengan mudah mencocokkan dan menampilkan bentuk dan gaya tertentu. Startup seperti Donde Search, Glisten dan Stye.ai adalah beberapa di antaranya.

Cadeera tahap awal yang berbasis di London, yang sedang meningkatkan putaran benih, ingin menerapkan pendekatan pencarian visual AI yang serupa tetapi untuk dekorasi interior. Selama pandemi, mereka telah mengerjakan prototipe dengan tujuan membuat penemuan e-niaga barang-barang yang didorong rasa seperti sofa, kursi berlengan, dan meja kopi jauh lebih inspiratif.

Pendiri dan CEO Sebastian Spiegler, seorang awal (mantan) SwiftKey karyawan dengan gelar PhD dalam pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami, memandu TechCrunch melalui demo prototipe saat ini.

Perangkat lunak ini menawarkan UX multi-langkah yang diarahkan untuk mengidentifikasi preferensi gaya dekorasi seseorang – yang dilakukan dengan membuat mereka memberikan keputusan pada sejumlah gambar look book dari kamar yang dipentaskan dalam gaya dekorasi interior yang berbeda (melalui gesekan gaya Tinder kiri atau kanan).

Ia kemudian menggunakan sinyal rasa ini untuk mulai menyarankan item tertentu untuk dibeli (misalnya kursi berlengan, sofa dll) yang sesuai dengan gaya yang mereka sukai. Pengguna dapat terus memengaruhi pilihan dengan meminta untuk melihat item lain yang serupa (‘lebih seperti ini’), atau melihat item yang kurang mirip untuk memperluas cakupan item yang ditampilkan – memasukkan sedikit kebetulan ke dalam pencarian mereka.

Platform ini juga memungkinkan pengguna mencari dengan mengunggah gambar – dengan Cadeera kemudian mengurai basis datanya untuk memunculkan item serupa yang tersedia untuk dijual.

Ini juga memiliki komponen AR pada peta produknya – yang pada akhirnya juga akan memungkinkan pengguna memvisualisasikan potensi pembelian di tempat di rumah mereka. Pencarian suara juga akan didukung.

“Penelusuran kata kunci pada dasarnya rusak,” bantah Spiegler. “Gambar Anda merenovasi atau merenovasi rumah Anda dan Anda berkata saya mencari sesuatu, saya pernah melihatnya di suatu tempat, saya hanya tahu ketika saya melihatnya, dan saya belum benar-benar tahu apa yang saya inginkan – jadi [challenge we’re addressing is this] seluruh proses untuk mencari tahu apa yang Anda inginkan. ”

“Misinya adalah memahami preferensi pribadi. Jika Anda sendiri tidak mengetahui apa yang Anda cari, kami pada dasarnya membantu Anda dengan petunjuk visual dan dengan personalisasi dan dengan potongan inspirasi – yang bisa berupa konten, gambar, dan pada titik tertentu juga komunitas – untuk mencari tahu apa yang Anda ingin. Dan bagi pengecer, ini membantu mereka memahami apa yang diinginkan klien mereka. “

“Ini meningkatkan kepercayaan, Anda lebih yakin dengan pembelian Anda, Anda cenderung tidak mengembalikan sesuatu – yang merupakan biaya besar bagi pengecer. Dan, di saat yang sama, Anda juga bisa membeli lebih banyak karena Anda lebih mudah menemukan barang yang bisa Anda beli, ”tambahnya.

E-niaga telah mendapat dorongan besar dari pandemi yang terus mendorong belanja online. Tetapi sisi lain dari itu adalah pengecer batu bata dan mortir telah terpukul keras.

Situasinya mungkin sangat sulit bagi pengecer furnitur yang mungkin telah mengoperasikan ruang pamer sebelum COVID-19 – mengandalkan pelanggan yang dapat menjelajah secara langsung untuk mendorong penemuan dan penjualan – sehingga mereka cenderung mencari alat pintar yang dapat membantu mereka beralih ke dan / atau meningkatkan penjualan online.

Dan mesin telusur visual khusus sektor tampaknya melihat peningkatan sebagai bagian dari pergeseran e-niaga yang dipicu pandemi.

“Alasan mengapa saya ingin memulai dengan desain interior / dekorasi rumah dan furnitur adalah karena pasar ini jelas kurang terlayani. Tidak ada seorang pun di luar sana, menurut saya, yang telah memecahkan cara untuk menelusuri dan menemukan sesuatu dengan lebih mudah, ” Spiegler memberi tahu TechCrunch. “Dalam fashion ada beberapa perusahaan di luar sana. Dan saya merasa kita bisa menguasai furnitur dan dekorasi rumah dan kemudian pindah ke sektor lain. Tapi bagi saya kesempatan itu ada di sini. ”

“Kita bisa mengambil banyak ide dari sektor fashion dan mengaplikasikannya pada furniture,” tambahnya. “Saya merasa ada celah yang sangat besar – dan tidak ada yang melihatnya secara memadai.”

Ukuran peluang yang ditargetkan Cadeera adalah pasar $ 10BN- $ 20BN secara global, per Spiegler.

Model bisnis awal startup adalah b2b – dengan rencana untuk mulai menjual SaaS ke pengecer e-niaga untuk mengintegrasikan alat pencarian visual langsung ke situs web mereka sendiri.

Spiegler mengatakan mereka bekerja dengan platform vintage berbasis Inggris “besar” – dan bertujuan untuk meluncurkan sesuatu ke pasar dalam enam sampai sembilan bulan ke depan dengan satu sampai dua pelanggan.

Mereka juga akan – sebagai urutan bisnis berikutnya – menawarkan aplikasi untuk platform e-niaga seperti WooCommerce, BigCommerce dan Shopify untuk mengintegrasikan seperangkat alat pencarian mereka. (Pengecer yang lebih besar akan mendapatkan lebih banyak penyesuaian platform.)

Tentang pertanyaan apakah Cadeera dapat mengembangkan penawaran b2c dengan meluncurkan aplikasi konsumen langsung itu sendiri, Spiegler mengakui itu adalah “tujuan akhir”.

“Ini adalah pertanyaan jutaan dolar – tujuan akhir saya, target saya adalah membangun aplikasi konsumen. Membangun tempat sentral tempat semua preferensi belanja Anda disimpan – semacam perpaduan Instagram tempat Anda melihat inspirasi dan Pinterest tempat Anda dapat menyimpan apa yang Anda lihat dan kemudian mendapatkan rekomendasi yang relevan, ”katanya.

“Ini pada dasarnya adalah ide dari mesin pencari produk yang ingin kami bangun. Tapi yang saya tunjukkan adalah langkah-langkah untuk sampai ke sana… dan kami berharap berakhir di tempat kami memiliki komunitas, kami memiliki aplikasi b2c. Tapi menurut saya, kita mulai melalui b2b dan kemudian beralih arah dan membukanya dengan menyediakan satu titik masuk untuk konsumen. “

Namun, untuk saat ini, rute b2b berarti Cadeera dapat bekerja sama dengan pengecer untuk sementara waktu – meningkatkan pemahamannya tentang dinamika pasar ritel dan mendapatkan akses ke data utama yang diperlukan untuk mendukung platformnya, seperti buku tampilan gaya dan database item.

“Yang akhirnya kami dapatkan adalah kumpulan data / database inventaris yang besar, basis pengetahuan desain, dan informasi meta citra dan gaya. Dan di atas itu kami melakukan deteksi objek, pengenalan objek, rekomendasi, jadi seluruh shebang dalam AI – untuk tujuan personalisasi, eksplorasi, pencarian dan saran / rekomendasi, ” dia melanjutkan, membuat sketsa berbagai komponen teknologi yang terlibat.

“Di sisi lain kami menyediakan API sehingga Anda juga dapat mengintegrasikannya. Dan jika Anda perlu, kami juga dapat menyediakan UX / UI yang responsif. ”

“Di luar semua itu, kami membuat aset data yang menarik di mana kami memahami apa yang diinginkan pengguna – jadi kami memiliki profil pengguna, dan di masa depan profil pengguna tersebut dapat bersifat lintas platform. Jadi, jika Anda membeli sesuatu di satu situs e-niaga atau satu pengecer, Anda dapat pergi ke pengecer lain dan kami dapat membuat rekomendasi yang relevan berdasarkan apa yang Anda beli di tempat lain, ”tambahnya. “Jadi, seluruh riwayat pembelian, preferensi gaya, dan data interaksi Anda akan memungkinkan Anda mendapatkan rekomendasi yang paling relevan.”

Sementara tersangka raksasa teknologi biasa masih mendominasi pasar umum untuk pencarian (Google) dan e-niaga (Amazon), Cadeera tidak khawatir tentang persaingan dari platform global terbesar – mengingat mereka tidak berfokus pada alat penjahit untuk ceruk furnitur / dekorasi rumah tertentu. .

Dia juga menunjukkan bahwa Amazon terus melakukan pekerjaan yang sangat buruk pada rekomendasi di situsnya sendiri, meskipun memiliki banyak data.

“Saya telah bertanya – dan saya juga pernah ditanya – berkali-kali mengapa Amazon melakukan pekerjaan yang begitu buruk dalam hal rekomendasi dan pencarian. Jawaban yang benar adalah saya tidak tahu! Mereka mungkin memiliki kumpulan data terbaik… tetapi rekomendasinya buruk, ”katanya. “Apa yang kami lakukan di sini adalah mencoba menemukan kembali seluruh produk. Penelusuran seharusnya berhasil … dan bagian inspirasinya, untuk hal-hal yang lebih buram, adalah sesuatu yang penting yang hilang dengan apa pun yang telah saya lihat sejauh ini. ”

Dan sementara Facebook mengakuisisi layanan pencarian visual yang berfokus pada dekorasi rumah (disebut GrokStyle) pada tahun 2019, Spiegler menyarankan kemungkinan besar untuk mengintegrasikan teknologi mereka (yang termasuk AR untuk visualisasi) ke dalam pasarnya sendiri – sedangkan dia yakin sebagian besar pengecer ingin tetap independen dari taman bertembok Facebook.

“GrokStyle akan menjadi bagian dari pasar Facebook, tetapi jika Anda seorang pengecer, pertanyaan besarnya adalah seberapa besar Anda ingin berintegrasi ke dalam Facebook, seberapa besar Anda ingin bergantung pada Facebook? Dan saya pikir itu pertanyaan besar bagi banyak pengecer. Apakah Anda ingin bergantung pada Google? Apakah Anda ingin bergantung pada Amazon? Apakah Anda ingin bergantung pada Facebook? ” dia berkata. “Dugaan saya tidak. Karena pada dasarnya Anda ingin menjauh sejauh mungkin karena mereka akan memakan makan siang Anda. ”

Posted By : Togel Online