Lamoda — ML-модель предсказания брака товаров на складе

Lamoda внедрила ML-модель предсказания брака товаров — первой среди российских мультибрендовых онлайн-магазинов. Все товары, возвращённые покупателями после примерки, проходят через ML-модель до ручной проверки. Система предсказывает вероятность того, что товар имеет дефект (следы косметики, разошедшийся шов, потёртости и т.п.) и его нельзя повторно продавать.

Для создания модели использовано 20 миллионов строк исторических данных и учтено более 60 признаков о товаре и заказе — в том числе признаки, полученные от других ML-моделей компании. Бракованный товар направляется на благотворительность, а не к следующему покупателю.

Некоторые возвращённые товары содержат скрытые дефекты, которые не фиксируются покупателями при возврате. Ручная проверка каждой позиции трудозатратна и не масштабируется. Бракованный товар, попавший к следующему покупателю, ухудшает клиентский опыт и создаёт дополнительные логистические расходы на повторный возврат.

• Автоматически выявлять потенциально бракованные товары среди возвратов

• Ускорить процесс обработки возвратов

• Снизить долю бракованного товара, доходящего до следующего покупателя

• Сократить операционные расходы на складскую обработку

• Время

• Скорость обработки возвратов после примерки увеличилась в 2 раза Качество и эффективность

• Модель использует более 60 признаков, включая данные от других ML-систем компании

• Все поступающие возвраты проходят через модель до ручной проверки — приоритизация ресурсов Нагрузка и масштаб

• Обрабатывает весь поток возвратных товаров на складах Lamoda

• Обучена на 20 млн строках исторических данных Качественный эффект: Первая среди российских мультибрендовых ритейлеров внедрённая ML-система для предсказания брака в постпродажной обработке. Снижение числа бракованных товаров у конечного покупателя улучшает клиентский опыт и уменьшает расходы на повторную логистику.