克拉斯诺亚尔斯克的创业者创建了一项服务 Sarafan，该服务可以识别图片中的服装，并在网上商店中找到相似的服饰。据《商业报》（RBC）报道，这些企业家已经为他们的公司获得了1300万卢布的投资。
创始人安德烈·科尔霍夫（Andrey Korkhov）和阿列克谢·阿尔希彭科（Alexey Arkhipenko）介绍，该程序通过分析自拍等图像，在合作商店中推荐相似商品。通过这种方式，商店获得新客户，博主因引导粉丝访问品牌页面而获得报酬，该服务则收取佣金。服装和配饰的自动识别依赖于神经网络、机器学习、大数据和计算机视觉技术。
“想法很简单——开发一款应用程序，帮助用户使用想要的服装照片在网上商店中找到衣服。就像Shazam应用识别音乐一样，这款应用则是针对衣柜的”，阿尔希彭科表示。
这一构想吸引了Wilberry's、LaModa、美国eBay及中国AliExpress等客户，但C端应用的用户活跃度较低。
团队随后转向B2B方向，为网店开发专属插件以嵌入网站系统。科尔霍夫解释称，插件能分析用户选择并推荐颜色、款式相似的商品合集。然而，由于商家不愿让外部系统介入内部架构，更倾向于自研，该模式未能成功。
“用户很懒：他在网上找到了一件漂亮的衣服，就想要一模一样的。但要保存图片、下载应用、上传照片太复杂了，他希望立即看到结果”，安德烈说。为此，他们决定在Instagram上寻找潜在买家，并与博主合作以简化搜索流程。
运营前两个月，已有250位博主接入系统，月收入达200万卢布，资金全部用于维持GPU服务器运行及支付八名员工工资。
变现采用CPC（按点击付费）模式。博主将专属链接插入个人简介，用户点击后进入Sarafan页面查看时尚穿搭帖。系统识别博主着装并推荐合作商店的相似商品，每次点击产生约8-10卢布费用，收入由博主与Sarafan各分一半。
旅行与生活类博主埃洛娜·波柳塔尔尼科娃表示，与直接广告不同，Sarafan链接不会引起粉丝反感，反而能吸引新用户，目前每天可为其带来200至600卢布收入。
去年8月，“Yandex.Market”推出了类似的服装搭配服务“脱下衣服”应用，旨在增加时尚类商品销售。用户上传照片或感兴趣衣物的图片后，应用会在平台内找到替代品供购买、收藏或跳转查看详情。尤利娅·尼基季娜当时曾介绍过该服务的初步成果及工作原理。