Читайте новини і аналітику про ритейл та e-commerce в Україні на нашій сторінці в Facebook, на нашому каналі в Telegram, а також підписуйтеся на щотижневу e-mail розсилку.
Десять технологий, которые изменили способ совершения покупок
Perino Yarns
Сегмент fashion & lifestyle – мощный драйвер индустрии интернет-продаж: категория одежды и обуви находится на втором месте (после бытовой техники и электроники). На нее приходится практически треть международного рынка е-commerce. Согласно прогнозу Forrester, к 2022 году его объем достигнет $765 млрд. В общей структуре интернет-продаж одежда и обувь займут 36% (в 2018 году – только 27%). Иными словами, в ближайшие годы трафик покупателей в этой категории перераспределится в пользу онлайна.
В статье журнала Forbes рассказывается о десяти технологиях, которые изменили привычные привычки покупателя. Среди них – AI и ML, Big data, VR и AR, компьютерное зрение, 3D-сканирование, блокчейн, различные функции определения локации и автономные системы. Часть задействована на разных этапах взаимодействия с покупателем – в вовлечении, при выборе и доставке. Нередко конкретные инструменты, которые применяют ритейлеры, представляют собой технологический микс, где невозможно отделить, допустим, AI от Big data.
Персонализация, сбор и анализ данных
Искусственный интеллект. Индивидуализация – must-have любого электронного магазина, который претендует занять место на рынке. Об этом говорят факты: персонализированные уведомления, предложения и мероприятия нравятся большинству (75%) потребителей. По статистике, 43% покупок в интернете были совершены в результате индивидуальных рекомендаций или акций. Например, онлайн-маркетплейсы Amazon, Alibaba, Zalando кастомизируют электронные витрины в зависимости от предпочтений конкретного пользователя, используя искусственный интеллект.
Big data. Продолжая тему исследования потребительских предпочтений и поведения, стоит упомянуть технологию Big data, которая является основой обработки информации о клиентах. Онлайн-магазины собирают и анализируют данные о предыдущих покупках и наиболее часто просматриваемых продуктах, сведения из социальных сетей и геолокацию пользователей. На основе полученной информации строится взаимодействие с покупателем.
Крупные ритейлеры собирают собственную статистику и строят на ее основе модели поведения пользователей, а мелкие магазины обращаются к помощи агентств. Например, стартап Stylitics при помощи Big data предлагает соответствующие маркетинговые решения для fashion-сегмента. Интернет-ритейлер может полностью отдать на аутсорс визуализацию и персонализацию сайта, или же просто купить информацию о предпочтениях пользователей.
Машинное обучение. Структурированная информация о клиентах становится основной для внедрения различных опций, обеспечивающих лучший пользовательский опыт. Это может быть и личный модный эксперт онлайн, как у немецкого интернет-магазина Zalando, и генерация персональных рекомендаций по одежде в режиме реального времени, предложенная Algorithmic Fashion Companion. Последний использует алгоритм ML, который определяет "якорные" товары на основе списка пожеланий клиента или его предыдущих покупок.
Умная примерка и рекомендательные системы
VR и AR. Примерка оставалась недоступной опцией для интернет-магазина до внедрения современных технологий — особенно виртуальной и дополненной реальности. Еще в январе 2017 года Gap представил онлайн-примерочную, разработанную Avametric совместно с Google. Сегодня на рынке достаточно готовых унифицированных b2b-решений для интеграции в любой магазин. Например, стартап Virtusize предлагает e-ритейлерам функцию "умной" примерки, которая позволяет пользователям приобрести правильный размер либо путем сравнения параметров одежды с ранее купленными товарами, либо путем доступа к детализированным данным о его критериях.
Активно адаптируют технологию и бренды косметики. Более 20 млн пользователей скачали AR-приложение L’Oréal, с помощью которого можно создать цифровой прототип макияжа. Маркетинговый ход способствует росту продаж: 13% пользователей, которые «попробовали» помаду через приложение Meitu, купили товар у Шарлотты Тибуру.
3D-сканирование. Британский производитель Marks&Spencer пошел еще дальше и инвестировал в 3D-сканер от Texel, который с помощью одного сенсора и мобильного приложения позволяет снимать мерки и создавать "цифровой аватар" покупателя. Бренд Nike запустил приложение с функцией определения анатомических особенностей стопы пользователя. Так, благодаря технологии дополненной реальности и 3D сканированию, покупатель может "примерить" пару кроссовок, не дожидаясь доставки.
Компьютерное зрение. Технологический сервис по поиску интересующих товаров Wide Eyes способен распознавать элементы одежды на фото, которое пользователь нашел в интернете или снял на смартфон, и находить соответствие в каталогах. А бренд WarbyParker использует функцию распознавания лица и технологию дополненной реальности, позволяя примерить различные формы очков онлайн.
Системы отслеживания и доставка
Блокчейн. Для luxury сегмента технология открывает интересные возможности. Например, блокчейн позволяет отслеживать цепочку владельцев товаров класса премиум, что имеет значение как для брендов, так и для определенной категории покупателей. Не стоит забывать, что те же сумки Биркин от Hermes – это не только модный аксессуар, но и средство инвестирования (официальная доходность которого превышает 14%). На данный момент технологию адаптировал DeBeers: с ее помощью крупнейший ювелирный бренд планирует отслеживать историю перемещения драгоценных камней, чтобы доказать покупателям чистоту их происхождения.
Геолокация и системы контроля курьерских служб. Доставка товаров – важный показатель в онлайн-ритейле. Ее качество зависит от многих факторов, включая автоматизацию склада и системы контроля на протяжении всей логистической цепочки. Если рассматривать отдельно "последнюю милю" – доставку курьерами товара к конечному потребителю – то на этом этапе огромное значение имеют современные технологии навигации и геолокации.
Автономные системы. В ближайшем будущем курьеров для некоторых категорий товаров вполне могут заменить дроны. Amazon создал систему доставки будущего – Prime Air. Автоматизированные беспилотники способны быстро доставлять товары в пределах небольшого города за полчаса. Они оснащены множеством сенсоров и модулей, а также технологией "обнаружения и уклонения", которая является основой безопасного передвижения. Последняя модель такого транспортного средства может летать на расстояния до 24 км и перевозить грузы весом чуть более 2 кг.
Во многих случаях из приведенных речь пока идет о слабых формах внедрения технологий, поэтому их потенциал далеко не исчерпан. С применением более развитых форм пользовательский опыт в онлайн-шопинге станет по-настоящему бесшовным.