Ownit App

Contexto general del proyecto

El proyecto Ownit, surge en respuesta a una problemática común y creciente, en la vida cotidiana de muchas personas: la dificultad para elegir conjuntos de ropa adecuados y estilizados, para diferentes ocasiones. En la actualidad, con agendas ajetreadas y una amplia variedad de opciones en el armario, la elección diaria del vestuario puede convertirse en un proceso abrumador y estresante. Este problema, se intensifica en un contexto donde la moda y la imagen personal, tienen un impacto significativo en la autoestima y la percepción social. Las personas enfrentan dificultades para seleccionar sus prendas de manera eficiente, debido a la falta de herramientas que integren la gestión del tiempo, la combinación adecuada de ropa y la expresión del estilo personal. Este desafío se traduce en estrés y pérdida de tiempo; especialmente, en situaciones que requieren una presentación impecable, como: eventos importantes, reuniones o salidas diarias. Ownit, es una aplicación gratuita innovadora de origen guatemalteco, para el sistema operativo de Ios y Android, diseñada para transformar la forma en que las personas se visten y organizan su estilo personal. Ofrece una amplia gama de inspiración, organización y sugerencias de prendas; adaptándose, de manera personalizada, a las necesidades y preferencias de cada usuario. El proceso comienza cuando el usuario sube su closet a la plataforma, permitiendo que la IA de la App cree outfits personalizados. A medida que el usuario utiliza la aplicación y califica los resultados de los outfits propuestos, el algoritmo refina sus recomendaciones de manera continua y precisa. El objetivo principal, es que las personas se sientan bien consigo mismas, respetando su autenticidad y gustos al vestir; al mismo tiempo que se reduce el tiempo necesario para crear outfits y se disminuye el estrés y la frustración que pueden surgir, al decidir qué prendas usar en una ocasión específica. Además, Ownit incluirá un apartado de tiendas donde, basándose en las preferencias del usuario, se harán recomendaciones sobre futuras compras. El objetivo, es fomentar compras inteligentes y evitar adquisiciones impulsivas de prendas y accesorios innecesarios. En el apartado de tiendas, es donde la applicación obtendrá ingresos; compuestos por: comisión por venta, siendo el porcentaje o monto fijo que el App recibirá por cada venta realizada, a través de su enlace del portafolio de marcas, que estén dentro de la misma. Sponsored Listings (Listados Patrocinados), donde las marcas que estén dentro del App, paguen para aparecer en los primeros lugares de la lista de recomendaciones, en el apartado de tiendas en línea. El soporte tecnológico del App, está fundamentado en una combinación de herramientas y plataformas avanzadas, que garantizan un rendimiento óptimo, personalización efectiva y una experiencia de usuario fluida. Los componentes son: • Desarrollo multiplataforma: está diseñada para operar, tanto en Ios como en Android, utilizando frameworks de desarrollo multiplataforma como React Native o Flutter; lo que permite un desarrollo más ágil y la capacidad de mantener una única base de código, facilitando actualizaciones y mejoras continuas. • Backend escalable: construido sobre una arquitectura basada en microservicios, alojada en la nube. Esta estructura escalable, garantiza que se pueda manejar un gran volumen de usuarios simultáneos, y gestionar eficientemente las solicitudes de datos y recomendaciones personalizadas. • Algoritmos de personalización: utiliza algoritmos avanzados de inteligencia artificial y machine learning, para analizar el armario del usuario y sus preferencias de estilo. A medida que el usuario interactúa con la App, el algoritmo aprende y mejora sus recomendaciones, adaptándose continuamente a los gustos y necesidades individuales. • Procesamiento de imágenes: incorpora tecnología de visión por computadora, para analizar las imágenes de las prendas cargadas por los usuarios. Esto, facilita la categorización automática de las prendas, y la creación de outfits personalizados, basados en el inventario real del usuario. • Recomendaciones de compra: está integrada con plataformas de comercio electrónico, lo que permite ofrecer recomendaciones de compra, basadas en el historial de uso y preferencias del usuario. Esta integración, permite redirigir a las personas a las tiendas en línea, donde se ubiquen los productos que quieren comprar. • Almacenamiento en la nube: los datos de usuario, así como las imágenes de prendas y preferencias de estilo, se almacenan de forma segura en la nube, utilizando servicios como AWS S3 o Google Cloud Storage; lo que garantiza la disponibilidad y seguridad de los datos, permitiendo el acceso desde cualquier dispositivo.

Categoría Programación y Tecnología
Subcategoría Programación de Apps. Android, iOS y otros
¿Cuál es el alcance del proyecto? Crear una aplicación nueva
¿Es un proyecto o una posición? Un proyecto
Actualmente tengo Tengo una idea
Disponibilidad requerida Según se necesite
Plataformas requeridas iPhone, Android, iPad
Necesito Crear una app
Tipo de app Tienda virtual
Apps similares MercadoLibre
Necesita backend Sí
Procesador de pago Sí

Plazo de Entrega: No definido

Habilidades necesarias