W dynamicznym świecie e-commerce, gdzie trendy zmieniają się z prędkością światła, a wpływ twórców internetowych (influencerów) na decyzje zakupowe konsumentów jest nie do przecenienia, pojawia się polski start-up, który rewolucjonizuje rynek tzw. drop brandów. Baseig, bo o nim mowa, to technologiczna firma, która spina zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji z kreatywnością i pasją do mody. A swoje nietypowe rozwiązania poznańska spółka kieruje do influencerów, którzy chcą budować i zacieśniać więź ze społecznością fanów.
Sieci neuronowe wychwytują wzorce
Historia Baseig to opowieść o połączeniu dwóch światów – technologii i mody. Firmę założyło dwóch Kamilów: Stanek i Moliński. Pierwszy, z wykształcenia grafik komputerowy, od początku kariery zawodowej związany jest z branżą technologiczną, ma bogate portfolio projektów z zakresu oprogramowania i analizy danych, w tym dla sektora fintech, zaś drugi ma międzynarodowe doświadczenie w modelingu. Świetnie zna branżę odzieżową, a w ubraniach, które zaprojektował, chodziła nawet jedna z ikon popkultury – Justin Bieber.
Obaj Kamile znają się od ponad 15 lat. Razem wpadli na pomysł, by stworzyć platformę, która wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do maksymalizacji potencjału sprzedażowego „drop brandów”. Chodzi np. o kolekcję odzieży pod marką stworzoną przez popularnego twórcę internetowego. Takie kolekcje nie mają regularnej sprzedaży, ale w sieci – w gronie fanów takiej internetowej gwiazdy – są bardzo popularne. Baseig zajmuje się w tym kontekście kompleksową obsługą – od projektu, przez produkcję, po analizy sprzedażowe.
– Działamy na styku sztucznej inteligencji, e-commerce i rynku twórców internetowych – mówi Kamil Stanek. – I nie musi chodzić o największych influencerów, bo zwracają się do nas osoby, które mają społeczność liczoną na poziomie zarówno ponad 200 tys., jak i kilkudziesięciu tysięcy tzw. followersów na Instagramie, Facebooku czy TikToku – wyjaśnia.
Jak podkreśla, ta społeczność najczęściej jest bardzo mocno zdeterminowana do tego, by nabyć dany produkt w danym czasie. – Ten czas, w którym nabywamy produkt, i to, jak go nabywamy, są superistotne pod kątem szkolenia naszych sieci neuronowych, które wykonują bardzo dużo obliczeń predykcyjnych. To pozwala nam wychwytywać nieoczywiste wzorce, na podstawie których potrafimy przewidywać trendy sprzedażowe i prognozować zachowania kupujących – tłumaczy Stanek.