Un'app per vestirsi: ecco di cosa si tratta - lintellettualedissidente.it
Non riuscite mai ad azzeccare l’outfit giusto? Niente paura: una nuova app ci darà una mano a scegliere il look che fa per noi.
Vi ricordate di Ma come ti vesti? Si chiamava così la fortunata trasmissione andata in onda qualche anno fa su Real Time e che vedeva due esperti di moda come Enzo Miccio e Carla Gozzi impegnati nel tentativo – talvolta infruttuoso – di “raddrizzare” alcuni casi disperati del cattivo gusto e del demodé.
Ecco, un aiuto simile lo potremo ricevere anche attraverso il cellulare. In un tempo in cui c’è un’app per tutto, non poteva mancare quella in grado di darci consigli anche sul modo di vestire. Una nuova piattaforma infatti ci può suggerire l’outfit e gli accessori più adatti. Curiosi di sapere di cosa si tratta? Scopriamo subito come si chiama e come funziona questa novità che, di fatto, agirà come una sorta di consulente nel campo dell’abbigliamento.
Mastercard sta per lanciare un nuovo strumento di shopping basato sull’intelligenza artificiale generativa. Si chiama Shopping Muse (letteralmente la “musa degli acquisti”): l’app è progettata per aiutare gli utenti a ottenere consigli personalizzati sui prodotti.
A gestire quello che potremmo definire un personal shopper virtuale “AI-powered” sarà Dynamic Yield, una società di personalizzazione acquisita da Mastercard nell’aprile 2022. Attraverso Shopping Muse Mastercard intende “rivoluzionare il modo in cui i clienti cercano e scoprono i prodotti nel catalogo digitale di un rivenditore”.
L’app si rivolgerà agli utenti con un linguaggio colloquiale per dare loro consigli personalizzati. Il chatbot è aggiornato sui trend dell’ultima moda e afferra senza problemi pure espressioni come “cottagecore” o “beach formal”. Potremo fargli domande del tipo: “Cosa dovrei indossare per un matrimonio estivo?” o chiedere consigli per un’uscita serale in tono minimalista.
Per fornire consigli personalizzati, Shopping Muse va a esaminare gli acquisti dell’utente, le domande dirette a cui l’app viene chiamata a rispondere e il contenuto delle conversazioni. Gli algoritmi vanno a “pescare” i dati del catalogo prodotti del rivenditore, unendoli al comportamento dell’acquirente sul sito (come i clic su determinati prodotti e gli articoli aggiunti nel carrello della spesa).
Gli algoritmi sono anche in grado di esaminare le preferenze del consumatore in tempo reale e di consultare la cronologia degli acquisti passati e della navigazione presso quel rivenditore, compresi eventuali compere fatte di persona dall’utente e collegate al proprio account grazie al fatto di aver fornito al cassiere, per esempio, il numero di telefono o di posta elettronica.
La “musa dello shopping” è anche capace di consigliare articoli quando l’utente non riesce a trovare le parole per descrivere quello che sta cercando. Come? Facendo ricorso, spiega Mastercard, a “strumenti avanzati di riconoscimento delle immagini integrati” che permettono ai rivenditori di “consigliare prodotti pertinenti in base a somiglianze visive con altri, anche se mancanti del nome tecnicamente corretto”.
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