Как создается персонализированная косметика: история бренда Openface

Идея пришла Крис Фарберовой — фаундеру бренда — в 2019 году. Она уволилась из стартапа Shelly и изучала перспективные ниши на рынке красоты и здоровья. Тогда первые стартапы по персонализации только появлялись в Штатах. У Крис атопический дерматит, поэтому она хорошо понимала, как сложно людям с проблемной кожей подобрать правильный уход. В итоге Openface родился на стыке набирающего обороты технологического тренда и проблем, которые были близки команде.

Мы разные — от генетики до пищевых привычек. У нас разная кожа с разными потребностями, поэтому логично, что одно средство, каким бы хорошим оно ни было, не работает для всех. На самом деле, идея персонализации в уходе берет начало в таргетной медицине, ведь одним лекарством тоже невозможно вылечить всех. Часто им нельзя вылечить даже людей с одним и тем же заболеванием — нужен разный подход: учесть анамнез, скомбинировать препараты, рассмотреть сопроводительную терапию. Хороший пример — акне. Существуют международные гайдлайны с вариантами терапии для каждой стадии этого заболевания: для первой стадии — препараты на основе адапалена, бензоилпероксида, азелаиновой кислоты, для второй — антибиотики и ретиноиды, и так далее. Чем тяжелее степень заболевания, тем более сложной и комбинированной становится терапия. При этом на ком-то одно из выписанных врачом средств может не сработать, и нужно будет подбирать другой препарат или их комбинацию.

Сейчас в ассортименте Openface не только персонализированные сыворотки, но и высокотаргетные продукты: гель для душа с кислотами для кожи с высыпаниями, крем с энзимами и кислотами для кожи с фолликулярным кератозом, мист с витаминами и пробиотиками для поддержания целостности гидролипидной мантии кожи и так далее.

Мы собирали данные и тестировали первую версию алгоритма чуть больше полугода, а затем запускали в полуручном режиме с поддержкой дерматологов, чтобы ловить ошибки и страховать риски. Для AI-алгоритмов данные — ключевой фактор, который влияет на точность. Наши данные размечают профессиональные дерматологи, минимум пять специалистов на каждый дата-сет. Что это значит? Это как если бы для каждого пациента собирали мнения минимум пяти врачей. Это позволяет получить максимально точную разметку фотографий для обучения алгоритма.

Мы продолжаем обучать алгоритм. Например, сейчас проводим эксперимент — насколько хорошо он работает с разными этническими группами.

Честно, в начале особых страхов не было, иначе бы мы это попросту не начали.

В целом бизнес — это страхи и их преодоления 24/7: пандемия и геополитические встряски, экономические кризисы, а еще постоянная ответственность, так как у вас есть команда, которой нужно платить зарплату, инвесторы, которые доверили вам деньги, и клиенты, которым нужен хороший продукт за разумную цену. Предпринимательство, пожалуй, одно из самых стрессовых занятий в мире в принципе. Нам повезло, что мы делаем Openface втроем: это не так страшно, как поодиночке, и еще сильно веселее.

У большинства брендов на российском рынке сейчас одна и та же проблема — после отключения рекламы в западных соцсетях исчезли источники предсказуемого трафика, и приходится пересобирать свою маркетинговую стратегию на ходу. Мы сделали стратегически важный шаг: в конце 2021 года мы выпустили первые таргетные продукты и вышли с ними на маркетплейсы (Ozon, Wildberries и «Я.Маркет»), а в сети («Лэтуаль», «Золотое Яблоко») это дало бренду и сервису дополнительную узнаваемость.

Мы запускаем новые продукты на основе больших данных — с их помощью мы определяем специализированные и незакрытые большими брендами ниши. В команде Openface 15+ дерматологов и дата-сайентистов, которые анализируют дату для разработки новых продуктов и инициируют их последующий запуск. Первым таким запуском был гель для душа с кислотами Shower Power.

Продуктовой разработкой (той, что касается косметических средств) руководит одна из фаундеров — это зона ответственности Крис Фарберовой. Она с небольшой командой продумывает форматы будущих продуктов и их функционал. Разрабатывают формулы, разумеется, косметические химики. Далее идет совместный процесс проб, перебор итераций косметических образцов (работа с текстурой, сенсорикой и так далее), тестирование на фокус-группах и запуск. Сейчас мы работаем с двумя производствами — «Технолаб» в Королеве и «Адванс» в Москве.

Тысячами фотографий до/после наших пользователей, на которых виден прогресс. Еще, пожалуй, тем, что мы становились финалистами конкурса She loves tech EU (крупнейший в мире конкурс стартапов для женщин в IT) и спикерами европейского дерматологического конгресса EADV. В этом году рассчитываем завершить большой эксперимент с AI-алгоритмом и сделать публикацию peer reviewed в хорошем научном журнале. Сможем гордиться еще и этим.

Мы работаем над тем, чтобы наш AI-алгоритм полноценно использовался для медицинской диагностики и помогал пациентам с проблемной кожей быстрее получать назначения и рекомендации. Для этого мы работаем над его точностью, а также проходим соответствующую сертификацию в ЕС. Надеемся в течение нескольких лет увидеть свой софт в аптеках и в медицинских клиниках.