Lalafo - глобальный мобильный C2C маркетплейс, который работает на рынках Европы и Азии. Lalafo применяет технологии искусственного интеллекта, компьютерного зрения для упрощения продаж и покупок, а также эконометрическое моделирование для анализа эффективности маркетинговых активностей.
Компания была основана в 2015 году украинцами Анной Полищук и Юрием Мухиным. Через год после запуска общая аудитория проекта составила 3 млн пользователей, которые создают по 700 000 новых объявлений в месяц.
Lalafo представлен на рынках Европы и Азии (Азербайджан, Кыргызстан, Сербия, Греция). Также, был опыт запуска сервиса на рынках Африки, Непала, Афганистана. По аудитории и количеству товаров Lalafo - №1 в Азербайджане, Кыргызстане, Сербии среди сервисов купли-продажи. В Азербайджане, Кыргызстане каждый 4-й интернет-пользователь хотя бы раз в месяц пользуется мобильным сервисом Lalafo для покупки или продажи вещей, поиска работы, недвижимости и пр. Согласно показателям 2016 года, аудитория Lalafo каждый месяц увеличивается на 20%.
Продуктовая команда и основатели компании находятся в Киеве. Развитием рынков занимаются локальные команды в соответствующих странах.
Искусственный интеллект упростит продажи вещей: ненужные вещи будут исчезать, а на твоем счету появятся деньги
Чтобы продать ненужную вещь, достаточно будет загрузить в приложение фотографию, а цену, категорию и описание добавит искусственный интеллект. Команда Lalafo уверена, что в будущем избавляться от ненужных вещей станет еще проще. `Умный` сервис доступен жителям стран Европы и Азии. Алгоритм тестируется в бета версии и умеет распознавать более 1600 категорий товаров. Сейчас команда обучает нейросети распознавать характеристики товаров: цвет, материал, модель, год выпуска и пр., и предлагать подходящую цену. Для обучения нейросети используется 15 млн фотографий товаров сделанных пользователями сервиса.
До начала использования нейросетей в маркетплейсах, чтобы что-то продать, нужно было совершить ряд действий: решить, что продать, оценить за сколько это купят, сделать фотографию, придумать описание, загрузить это все на сайт и т.д. Современные технологии позволяют значительно упростить эту цепочку: пользователю достаточно сделать фото на телефон, а предиктивный алгоритм сделает все остальное. В ближайшем будущем искусственный интеллект сможет сам добавлять описание, цену, и делать это даже лучше, чем человек. Как формировался Рунет и развивалась его инфраструктура. Спецпроект TAdviser к 30-летию российского сегмента всемирной сети 
Команда маркетплейса использует технологии обучения нейронных сетей `с учителем` и `без учителя`. `С учителем` - это когда нейронная сеть обучается на готовых данных. Например, фотография смартфона и характеристики `iPhone 6, smartphone, electronics`. Нейросеть, обучаясь на тысячах фотографий с такими характеристиками, со временем начинает отличать именно эту модель телефона. Обучение `без учителя` - когда машине предоставляются миллионы фотографий без описания, и нейросеть самостоятельно выделяет отличительные визуальные признаки у предметов, разделяет их на классы.
Продавая ненужные вещи, пользователи обычно ленятся и оставляют скудное описание товаров: `срочно`, `торг`, `отличное состояние`, и очень часто ошибаются при выборе категории товара, что замедляет процесс продажи. Нейронные сети Lalafo смогут выделять визуальные признаки товаров и делать описания намного качественней. Уже сегодня точность определения категорий, которые выбирает нейросеть, значительно выше решений, которые принимают сами пользователи.
Технологии искусственного интеллекта активно развиваются в направлении автоматизации алгоритмичных действий и персонализации. Маркетплейсы – одни из первых, кто начал применять нейросети для оптимизации работы сервисов. Все идет к тому, что многие рутинные решения о покупках и продажах вскоре за людей будут принимать машины, освобождая тем самым время для творчества.
Функциями маркетплейса Lalafo могут воспользоваться жители Греции, Азербайджана, Кыргызстана, Сербии.
