L’algoritmo che propone abbinamenti in base ai capi già acquistati o nella lista dei desideri

Un po’ come capire che ricetta tirare fuori partendo dagli ingredienti già in frigo e quelli che stanno per arrivare con la spesa ordinata a casa: Zalando mette al lavoro il machine learning per suggerire completi in base ai capi d’abbigliamento già acquistati sul sito – e non restituiti – e quelli presenti nella lista dei desideri (e far aumentare la fame da shopping).  

Il nuovo meccanismo di consigli personalizzati all’utente si chiama Algorithmic Fashion Companion (AFC), un algoritmo che si è allenato su più di 200mila abbinamenti creati manualmente da stilisti, provenienti principalmente dal servizio della piattaforma chiamato Zalon, che offre stylist professionali a disposizione in Germania, Austria, Svizzera, Olanda e Belgio.  

La base dalla quale l’algoritmo lavorerà, cioè articoli inseriti nella lista dei desideri, oppure già acquistati, saranno definiti “anchor items” e con questo nome sarà inteso qualsiasi capo d’abbigliamento. Secondo quanto spiegato dalla Product Manager di AFC, Marta Skassa, i clienti della piattaforma ammettono spesso di avere difficoltà a combinare gli articoli, ma di apprezzare al contempo l’ispirazione e i consigli di moda. In base a sondaggi effettuati su altre funzioni – vedi “Completa l’outfit”, che partendo da un capo risale agli articoli che compongono il look completo presente sulla pagina – “i clienti che interagiscono con gli outfit hanno un tasso di conversione 2 volte superiore e carrelli di dimensioni significativamente più grandi”.  

Il primo Paese a sfruttare l’algoritmo sarà la Germania, ma nel corso delle prossime settimane il rilascio è previsto per tutti gli altri Paesi, Italia compresa.  



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