Modestart-up Lalaland gaat zijn e-commerce modeplatform draaien op Amazon Web Services. Op dit platform worden met behulp van AI en machine learning virtuele fotomodellen gegenereerd, met verschillende lichaamstypes, maten, haartypes en huidskleuren die het dichtst bij de voorkeur van de shopper liggen.
Met ML op AWS kunnen retail-, e-commerce- en marketingbedrijven hun eigen modellen binnen 72 uur genereren, aan kleden en stylen. Dit is 230% sneller dan het maken van foto’s en bespaart tot 70% op gebruikelijke productiekosten voor fotografie. Lalaland claimt dat detailhandelaren hiermee hun omzet met 15% kunnen verhogen dankzij betere first-time correcte hit-rates en de vermindering van de noodzaak om verschillende maten te bestellen, omdat de virtuele paservaring beter is afgestemd.
Om hun virtuele modellen te ontwikkelen, gebruikt Lalaland Core ML en Supplementary ML op AWS, en specifiek de AWS-services Sagemaker, DynamoDB en ECS. Ze combineren ML- en AI-engineering met beeldherkenning en deep learning om modemerken, retailers en shoppers te voorzien van een gevarieerde bibliotheek van door AI-gegenereerde menselijke modellen.
Winkelervaring
“Ons nieuwste product, de Genesis Meta Model Creator, stelt klanten in staat om een zeer persoonlijke en inclusieve winkelervaring te creëren. Deze nieuwe service ondersteunt onze internationale groeiambitie en zou niet mogelijk zijn geweest zonder de ondersteuning van AWS Cloud-technologie, aangezien we nu kunnen schalen en wereldwijd kunnen leveren wanneer dat nodig is. Met behulp van de cloud doorbreken we de grenzen van het traditionele retaillandschap, wat resulteert in een vermindering van de transportgerelateerde CO2-uitstoot door het retourpercentage van modekleding te beïnvloeden. We zijn er trots op klanten inclusiviteit te bieden en tegelijkertijd de winstgevendheid voor retail-, e-commerce- en marketingbedrijven te vergroten”, zegt Michael Musandu, oprichter en CEO van Lalaland.ai.
