Case · GenAI · E-commerce Кейс · GenAI · E-commerce

E-STYLIST: a Multi-LoRA AI stylist & virtual try-on E-STYLIST: AI-стилист и виртуальная примерка на Multi-LoRA

A personal AI stylist and virtual try-on for e-commerce: it overlays real catalogue items on a body-aware avatar and recommends complete looks. Персональный AI-стилист и виртуальная примерка для e-commerce: накладывает реальные вещи из каталога на аватар с учётом фигуры и рекомендует готовые образы.

Role: Product owner · Product: virtual try-on + look recommendations · Stage: pilot / MVP Роль: Product owner · Продукт: виртуальная примерка + рекомендации образов · Стадия: пилот / MVP

+61% conversion-rate uplift — 1.8% → 2.9% рост конверсии — 1.8% → 2.9%

+29% AOV — 4 500 → 5 800 ₽ AOV — 4 500 → 5 800 ₽

−34% return rate — 32% → 21% возвраты — 32% → 21%

×3.2 time on product card — 45s → 2.4 min время на карточке товара — 45с → 2.4 мин

Context — the baselineКонтекст — исходное состояние

High returns. Apparel return rate online reaches 30–35%, driven by fit and style. Высокие возвраты. Возврат одежды в онлайне доходит до 30–35% — из-за фасона и размера.
Low view → cart conversion. Typically 1.5–2%. Низкая конверсия «просмотр → корзина». Обычно 1.5–2%.
No full-look visualization. Shoppers can't see how items combine on themselves. Нет визуализации полного образа. Покупатель не видит, как вещи сочетаются на нём.

TaskЗадача

Raise conversion and cut fit/style returns for e-commerce partners with a lightweight, catalogue-driven try-on. Поднять конверсию и снизить возвраты по фасону/размеру для e-commerce-партнёров лёгкой примеркой на основе каталога.

ApproachПодход

1 · MVP on multiple LoRA adapters1 · MVP на множественных LoRA-адаптерах

Real items from partner catalogues are placed on a virtual model that respects the shopper's figure parameters. Реальные вещи из каталогов партнёров накладываются на виртуальную модель с учётом параметров фигуры покупателя.

2 · Complete-look (look-book) recommendations2 · Рекомендации полных образов (look-book)

The stylist proposes full outfits, not single items — lifting basket size. Стилист предлагает готовые комплекты, а не отдельные вещи — это поднимает размер корзины.

3 · Style-match logic3 · Логика стилевого сочетания

Combinations are scored for coherence and body type, so recommendations feel intentional. Сочетания оцениваются по согласованности и типу фигуры — рекомендации выглядят осмысленными.

Results — pilotРезультаты — пилот

MetricПоказатель	BeforeДо	AfterПосле	ChangeДинамика
Conversion rate (view → purchase)Конверсия (просмотр → покупка)	1.8%	2.9%	+61%
AOV — average order valueAOV — средний чек	4 500 ₽	5 800 ₽	+29%
Return rateДоля возвратов	32%	21%	−34%
Time on product cardВремя на карточке товара	45 sс	2.4 minмин	×3.2

BeforeДо AfterПосле

Pilot funnel effects. Each row is scaled to its own maximum. Эффекты по воронке в пилоте. Каждая строка масштабирована к своему максимуму.

ImpactВлияние на бизнес

Whole-funnel lift. The same feature moves acquisition (conversion), basket (AOV) and retention economics (returns) at once. Подъём по всей воронке. Одна фича двигает привлечение (конверсия), корзину (AOV) и экономику удержания (возвраты) одновременно.
Merchandising surface. Look-book recommendations turn a try-on into a cross-sell channel. Витрина для мерчандайзинга. Рекомендации образов превращают примерку в канал допродаж.

Pilot / MVP figures on a limited partner sample — directional, not audited. Цифры пилота / MVP на ограниченной выборке партнёров — ориентировочные, не аудированные.