Как мы запустили для Geltek первый в СНГ AI-сервис по подбору косметических продуктов

Мы познакомились с Geltek в декабре 2023 года, а уже в январе поучаствовали в тендере, презентовав свое решение. В него входило предпроектное исследование, проектирование сервиса, дизайн и непосредственно разработка - каждый из этапов был запланирован по 2-ух недельным спринтам для гибкого управления проектом.

Заявленная цель сервиса – приносить пользу клиентам, а с помощью автоматизированных консультаций наращивать продажи косметики.

Сервис нацелен на две группы людей:

Разбираются в косметике, но только познакомились с нашим брендом и хотят заменить свой текущий уход на продуктовую линейку Geltek

Не разбираются в косметике и не хотят тратить много времени на подбор

Сервис за короткое время должен анализировать потребность клиента, текущие уходовые средства, а потом – подбирать аналог и дополнения из продуктовой линейки Geltek. Естественно, всё на базе искусственного интеллекта)

Сервис не просто продвигает продукты Geltek. Он рассказывает клиенту, что ему действительно необходимо, подбирает нужное средство и дополнительный уход, основываясь на составе и экспертных знаниях лаборантов и химиков из Geltek

В рамках проекта мы создали не просто сервис, а революционный инструмент экспертной поддержки клиентов, который:

--Автоматизировал экспертные знания химиков Geltek, встроив 30-летний опыт в алгоритмы ИИ, чтобы каждый клиент получал консультацию уровня лаборатории у себя в смартфоне.

--Решил проблему двух ключевых аудиторий: для новичков упростил выбор до 3 шагов, а для знатоков дал детальный анализ состава и аргументированное обоснование для перехода на бренд.

--Внедрил уникальный механикм подбора через анализ фото, что в разы увеличило вовлеченность по сравнению с стандартными анкетами.

--Добился исключительной точности рекомендаций (99,45% для Geltek), интегрировав LLM OpenAI для анализа данных и генерации персонализированных отчетов.

--Запустили пилот всего за 3 месяца благодаря гибкой работе спринтами по 2 недели — вы получали готовый функционал и могли влиять на процесс после каждой итерации.

--Сразу после запуска привлек 5000+ пользователей, доказав востребованность и эффективность сервиса как канала лидогенерации и роста продаж.

Цель: Глубоко понять аудиторию, конкурентов и технологические возможности.

Анализ ЦА: Сегментация двух групп пользователей и проведение глубинных интервью с представителями каждой для выявления "болей" и сценариев принятия решений.

Для "знатоков": Изучим, как они выбирают средства (состав, бренд, отзывы), что для них важно при переходе на новый бренд.

Для "новичков": Поймем их страхи, основные затруднения и какой язык общения для них понятен.

Анализ рынка и аналогов: Изучим существующие решения в мире (как в косметике, так и в других индустриях), чтобы не изобретать велосипед, а создать лучшее предложение на рынке СНГ.

Data Audit: Проведем аудит имеющихся у Geltek данных: база продуктов с полными составами, экспертные знания химиков, описания действий активных компонентов. Это станет фундаментом для нашей AI-модели.

Формирование гипотез: Сформулируем гипотезы для проверки на этапе проектирования (напр., "Пользователи готовы загружать фото своих средств", "Анализ состава является ключевым фактором доверия").

Цель: Спроектировать логику и пользовательский опыт, который будет простым, удобным и решающим задачи обеих групп пользователей.

1) User Flow (как и было задумано):

     1. Сбор потребностей: Простой и быстрый опрос: выбор типа кожи, основных целей ухода (гидратация, anti-age, очищение и т.д.), пола.

     2. Анализ текущего ухода: Загрузка фото средства. Важное уточнение: мы предложим не только загрузку, но и возможность ввести название вручную или выбрать из списка популярных брендов на случай, если фото не распознается.

     3. Мгновенный AI-анализ: Пользователь получает не просто список аналогов, а полноценный консультационный отчет:

--Разбор состава: AI выделяет ключевые активные компоненты в текущем средстве пользователя и простым языком объясняет, для чего они и насколько хорошо работают для его целей.

--Выявление gaps: AI показывает, каких компонентов не хватает для идеального ухода за решеня поставленных целей.

--Персональные рекомендации: AI подбирает 1-2 точных аналога из линейки Geltek и 1-2 средства для дополнения рутины, объясняя почему именно эти продукты подходят, основываясь на их составе и экспертном знании.

2) Проектирование архитектуры:

Микросервис 1: Image Recognition Service. Отвечает за распознавание названия и бренда средства по фото. (Будем использовать дообученные ML-модели и API OpenAI для распознавания изображений).

Микросервис 2: Recommendation Engine. Ядро системы. На основе распознанного средства, данных о его составе и выбранных целей пользователя формирует отчет и рекомендации. Будем использовать гибридный подход: LLM (например, OpenAI GPT) для анализа и генерации текстовых объяснений + база знаний Geltek (составы, экспертные правила) для точного подбора продуктов.

Прототипы и UX-дизайн: Прорисуем все сценарии взаимодействия пользователя с сервисом, включая обработку ошибок и состояния загрузки.

UI-дизайн: Разработаем визуальный стиль, который будет соответствовать гайдлайнам Geltek. Сделаем акцент на:

----Чистоте и минимализме: чтобы не перегружать пользователя.

----Визуализации данных: простые и понятные графики и индикаторы для отображения эффективности средств.

----Доверии: будем использовать иконографику, связанную с наукой (пробирки, молекулы), чтобы подчеркнуть экспертизу.

----Интерактивный прототип: Создадим кликабельный макет для финального согласования с вами перед началом разработки.

1) Frontend: Разработка адаптивного веб-приложения на современном стеке (например, React/Next.js), которое будет быстро работать на любом устройстве.

2) Backend: Разработка двух микросервисов на Python/Node.js. Интеграция с API OpenAI и другими необходимыми сервисами.

3) Data Engineering: Наполнение и структурирование базы знаний продуктов Geltek и их компонентов. Сбор и разметка датасета для обучения модели распознавания.

4) Тестирование: Непрерывное тестирование функционала и, что最关键 важно, качества рекомендаций. Будем привлекать фокус-группы из ваших клиентов и химиков Geltek для валидации результатов.

Результат: Мы запустили для Geltek первый в СНГ AI-сервис по подбору косметики, который за первые недели привлек более 5000 пользователей.

Ключевые достижения:

✅ Автоматизировал экспертизу: Встроил знания химиков бренда в ИИ, что позволяет каждому клиенту получать персональную консультацию уровня профессионала.

✅ Достиг высочайшей точности: Система корректно распознает 99,45% средств Geltek и 89% — других брендов.

✅ Упростил выбор: Сервис за минуту анализирует текущий уход и дает обоснованные рекомендации по замене и дополнению средств.

✅ Запущен за 3 месяца: Реализован в сжатые сроки благодаря гибкой методологии и слаженной работе команды.