Geltek Product AI

Для Geltek мы разработали AI-сервис персонального подбора косметики, который помогает пользователю разобраться в текущем уходе и получить рекомендации на основе собственных потребностей.

Сервис умеет распознавать состав косметических средств по фотографии, в том числе продуктов других брендов, анализировать полученные данные и подбирать продукты из ассортимента Geltek с учётом совместимости ингредиентов.

По данным проекта, Geltek Product AI стал первым подобным AI-сервисом для подбора косметики в СНГ.

Выбор косметики редко сводится к вопросу «какой крем купить». У пользователя уже может быть несколько средств разных брендов, свои особенности кожи и сложившаяся система ухода.

Поэтому сервис должен был работать не как обычный каталог или тест, а учитывать реальный контекст пользователя.

Перед командой стояли задачи:

• создать персональный сценарий подбора косметики;
• дать возможность загружать фотографии текущих средств;
• распознавать информацию о составе продукта;
• учитывать средства сторонних производителей;
• анализировать потребности пользователя;
• проверять совместимость ингредиентов;
• формировать рекомендации из ассортимента Geltek.

Особенно важно было превратить сложную логику, связанную с косметическими составами, в простой и понятный пользовательский сценарий.

Основой продукта стала механика анализа текущего ухода пользователя.

Человек может показать сервису средства, которыми уже пользуется. Система распознаёт их по фотографии и получает информацию о составе. Далее эти данные используются при формировании персональных рекомендаций.

Это принципиально отличается от стандартных онлайн-подборщиков, где пользователю предлагают пройти анкету и затем показывают заранее сформированный набор товаров.

В Geltek Product AI рекомендации должны учитывать не только заявленные потребности кожи, но и то, какие средства уже входят в уход и насколько разные ингредиенты совместимы между собой.

Для создания этой логики к проекту была подключена команда химиков и экспертов в косметологии. Их экспертиза стала частью продуктовой механики сервиса.

Задачей Kaizen было перевести эту сложную систему правил и данных в работающий digital-продукт с понятным интерфейсом.

Почему этот проект сложнее обычного интернет-магазина

Обычный интернет-магазин показывает ассортимент и предоставляет пользователю фильтры.

Здесь задача значительно сложнее: необходимо сначала понять исходные данные пользователя, распознать информацию с фотографии, обработать её, сопоставить составы и только после этого сформировать рекомендации.

Внутри одного пользовательского сценария объединяются:

• распознавание информации по изображению;
• работа с составами косметических средств;
• персонализация;
• экспертные правила совместимости;
• товарная база Geltek;
• логика рекомендаций;
• пользовательский интерфейс.

При этом конечный пользователь не должен видеть внутреннюю сложность системы. Его путь должен оставаться простым: показать текущий уход — получить понятные рекомендации.

Экспертная логика продукта

Отдельная особенность проекта — участие химиков и специалистов в косметологии.

AI-сервис не должен самостоятельно придумывать правила подбора. Его ценность зависит от качества экспертной логики, заложенной в продукт.

Поэтому продукт создавался на пересечении нескольких компетенций:

экспертиза Geltek + знания химиков и косметологов + продуктовый дизайн + AI + веб-разработка.

Именно это позволило превратить подбор косметики из простой товарной рекомендации в более глубокий персонализированный сценарий.

В результате был запущен AI-сервис, который делает подбор косметики значительно более персонализированным.

Пользователь может не начинать подбор с чистого листа. Система учитывает его текущий уход, анализирует состав уже используемых продуктов и предлагает варианты Geltek, которые подходят к сформированному набору средств.

Для бренда такой сервис создаёт дополнительную точку взаимодействия с покупателем. Вместо стандартного сценария «открыть каталог — сравнить карточки — выбрать самостоятельно» пользователь получает инструмент, который помогает принять решение.

Проект демонстрирует, как AI может использоваться в e-commerce не как отдельная эффектная функция, а как часть процесса выбора товара.