Инновации в торговле

Главные технологические тенденции в мировой торговле

Большинство трендов IT в ритейле сосредоточены вокруг настройки на потребителя. Главная задача торговли — вовремя и в нужных объёмах удовлетворить спрос, а если нужно — и создать его. Поэтому от технологий ждут инструментов, помогающих создать для каждого клиента наилучшие условия для покупки: предложить подходящие позиции, сделать процесс удобным, понятным и быстрым, сократить количество необходимых действий.

Баланс онлайна и офлайна

Популярность онлайн-шопинга резко возросла из-за пандемии ковида. В 2020 году и во время последующих эпизодических карантинов это была скорее вынужденная мера для многих покупателей. Розничной торговле тоже пришлось оперативно адаптироваться к онлайн-инструментам — на привычные торговые точки периодически накладывали ограничения, которые к тому же регулярно менялись. В тот момент казалось, что такой всплеск интереса к электронной коммерции — временное явление, которое сойдёт на нет, когда мир адаптируется к «новой нормальности».

На практике обороты в онлайн-торговле продолжают расти. Отчасти это объясняется тем, что потребители оценили удобство покупок в интернете: времени уходит гораздо меньше, листать страницы сайта или свайпить в приложении можно в любой момент и откуда угодно, есть время подумать и сравнить предложения разных продавцов. Еще один важный фактор — массовый переход на удалёнку. Многие в целом стали гораздо реже выходить на улицу, а значит — меньше заходить в магазины «по дороге», коротать время в торговых центрах и даже использовать оффлайн-шопинг как развлечение. 

Ритейл, особенно сетевой, расширяет своё присутствие в интернете: онлайн-магазины, приложения и доставка появились у большинства крупных игроков рынка. Но этот процесс не односторонний: e-commerce тоже старается не лишать своего покупателя преимуществ офлайн-магазинов. Во-первых, многие товары трудно или невозможно купить без личного контакта: одежду, обувь, ортопедические товары — всё это требует примерки. Поэтому крупнейшие маркетплейсы расширяют количество пунктов самовывоза. В Европе подобные платформы даже открывают магазины и шоурумы: если покупателю хочется увидеть товар вживую, ему нужно предоставить такую возможность. По этой же причине продавцы электроники и бытовой техники не уходят полностью на виртуальные площадки, хоть и сокращают количество магазинов. Во-вторых, процент покупателей, предпочитающих бродить с тележкой между полками, всё ещё достаточно высок — никакой бизнес не захочет терять такую внушительную часть аудитории.

Персонализация

Настройка контента под интересы, геолокацию и характеристики пользователя — глобальный тренд. Он работает в рекламе, соцсетях, подготовке маркетинговых кампаний. По понятным причинам чаще инструменты персонализации используют маркетплейсы: онлайн-магазину или приложению потенциальный покупатель предоставляет довольно много информации о себе — в профиле обычно указаны пол, возраст и адрес, а по истории покупок и просмотров можно определить примерный круг интересов. Всё это позволяет составлять рекомендации и отправлять пуш-уведомления, значительно повышающие вероятность покупки. Например, у торгового гиганта Amazon на такие персонализированные рекомендации приходится треть продаж.

Оффлайн-площадкам внедрять персонализацию сложнее, но и они не отказываются от преимуществ индивидуального подхода. Сети супермаркетов используют собственные приложения для клиентов не только как удобный инструмент для покупок или часть системы лояльности: персональные предложения, «сгорающие» скидки и напоминания об акциях на определенные товары тоже благотворно сказываются на продажах. Некоторые продавцы даже отслеживают геолокацию покупателя и присылают ему уведомления, когда он находится в зале магазине.

«Умные» магазины

Торговые сети, которые могут себе позволить вкладываться в инновации, достаточно активно тестируют разные варианты автоматизации розничной торговли. Вот какие инструменты пока еще выглядят как эпизод из футуристического фильма, но уже в ближайшем будущем могут стать обыденной частью похода в соседний супермаркет:

1. Компьютерное зрение. Область искусственного интеллекта, ориентированная на распознавание и классификацию объектов на видео. Уличные камеры, распознающие лица — одна из самых известных технологий компьютерного зрения. Ритейлеры используют этот инструмент, чтобы отслеживать свежесть товаров и контролировать их выкладку, а также контролировать товарные запасы. Распознавание лиц тоже применимо в торговле: камеры учатся «узнавать» покупателя, а машинный алгоритм создаёт для него персональное предложение, упрощает процесс оплаты или автоматически рассчитывает стоимость доставки.

2. Бесконтактная оплата. В данном случае речь не об оплате бесконтактными картами или виртуальным кошельком со смартфона, технологии уже шагнули дальше. Такую систему активно тестирует Amazon: в сети офлайновых магазинов Amazon Go нет ни касс, ни тележек. Покупатель заходит в приложение маркетплейса под своей учётной записью, сканирует на входе в зал штрихкод и переходит к покупкам. Отдельно сканировать товары или предъявлять их на выходе не нужно — сумма покупок автоматически определяется специальной рамкой и списывается со счета покупателя в приложении. В России постепенно внедряется оплата по биометрическим данным: их собирает банк-эмитент, привязывает к счету и добавляет возможность оплаты через распознавание лица. Для такой бесконтактной транзакции нужен специальный терминал, такие уже появляются в сетевых магазинах. Например, сеть «Перекрёсток» уже работает с оплатой по биометрии от «Сбербанка».

3. Роботы-тележки. В таких тележках обычно встроены весы и камера, это позволяет сразу взвесить продукты и подсчитать стоимость покупок, а также расплатиться без прохода через кассу. В некоторые модели встраивают системы на базе искусственного интеллекта: гаджет предлагает подходящие товары, показывает акции и новые предложения, помогает найти новые позиции, а еще сам ездит за покупателем. Технология пока не самая распространенная — она требует довольно серьезных вложений и пока нередко даёт сбои, но позволяет свести к минимуму очереди и оптимизировать расходы на персонал.

В России пока активнее всего внедряют кассы самообслуживания — терминалы, на которых нужно самостоятельно просканировать товары и расплатиться картой. Но в большинстве магазинов это одна из опций оплаты, а не единственный вариант.

Оптимизация логистический решений

Сама по себе доставка для большинства ритейлеров — необходимый минимум, обязательность такого сервиса даже не обсуждается. Организуют её по-разному: делегируют маркетплейсам, отдают на аутсорс логистическим компаниям или организуют собственную службу (как это сделали Wildberries, Lamoda и многие банки, работающие с клиентами и за пределами офисов). Но просто привозить товары на дом или в офис — уже недостаточно для поддержания конкурентоспособного уровня, современный покупатель ждёт скорости и гибкого графика для вызова курьера.

В России экспресс-доставка не вызывает существенных трудностей — за счёт доступной рабочей силы многие ритейлеры могут себе позволить штат сборщиков и курьеров. К тому же масштабные торговые сети обычно распределяют торговые точки по городу с учетом плотности населения и спроса: это позволяет оперативно доставлять заказы в пределах небольшого радиуса вокруг конкретного магазина, а не везти их по пробкам через полгорода.

В Европе ситуация с экспресс-доставками сложнее: жесткие нормы трудового права и довольно высокий лимит минимальной ставки делают большой штат курьеров нерентабельным. Поэтому в мировой логистике так популярны решения, которые позволяют снизить количество ручного труда в цепочке доставки: автоматизировать маршрутизацию, учесть трафик, отслеживать положение курьеров и оперативно распределять заказы.

ИТ в современном ритейле

Рассмотрим самые распространенные и эффективные технологии, используемые в розничной и электронной торговле.

Искусственный интеллект

ИИ используют в самых разных аспектах автоматизации торговли: от планирования закупок до продажи конечному покупателю в торговом зале. В частности, уже упомянутое компьютерное зрение работает на базе искусственного интеллекта. Оно позволяет автоматизировать кассы, контролировать товарные остатки, мгновенно проводить инвентаризацию, и в целом повышает безопасность. Нейросети уже умеют анализировать поведение покупателей по информации с камер, они выявляют самые посещаемые отделы, определяют оптимальное расположение товаров в зале, распознают пол и возраст покупателей. 

Еще одна распространенная технология на базе ИИ называется Process Mining. На основе данных, которые хранятся в информационных системах компании, нейросеть составляет карту текущих бизнес-процессов и прогнозирует их ход в будущем. Машинный алгоритм находит задержки и сбои на разных этапах деятельности, выявляет некомпетентность персонала, оптимизирует рутинные операции.

В электронной коммерции всё большей популярностью пользуются чат-боты: простейшие или с элементами машинного обучения. Такие боты общаются с пользователями и отвечают на рутинные вопросы, это позволяет разгрузить персонал службы поддержки и сократить затраты на содержание колл-центров. Автоматизированный чат работает, например, в Amazon Prime, в приложении Ozon, боты встроены в приложения многих банков.

Еще один вариант применения ИИ в торговле — построение систем индивидуального ценообразования. Машинный алгоритм выявляет множество факторов, влияющих на спрос и цену товара или услуги, анализирует их и предлагает оптимальную стоимость. Такая система встроена, например, в сервисе Airbnb: ИИ учитывает локацию объекта недвижимости, время до даты брони, отзывы, спрос в регионе и в конкретный сезон, фотографии и значимые события рядом — фестивали, концерты, местные праздники, спортивные соревнования. Сопоставив все эти факторы и то, как они обычно влияют на спрос, система предлагает пользователю оптимальную цену аренды.

Цифровые вывески

Электронная вывеска или Digital Signage — это система управления сетью экранов практически любого масштаба. Она позволяет централизованно «заливать» контент как на компактные ЖК-мониторы, установленные в торговом зале, так и на целые светодиодные фасады. Изображение можно удалённо редактировать в режиме реального времени. Digital Signage объединяют с другими технологиями, чтобы создать особенно запоминающиеся креативы: например, подключение 3D позволяет создавать огромные оптические иллюзии — возникающий в воздухе текст, зависающие среди небоскрёбов автомобили, объёмные подвижные изображения. 

Электронные вывески можно настраивать на покупателя: это помогает создавать индивидуальный контент, собирать информацию о потребителях и даже отслеживать реакцию на изображение (для этого используется компьютерное зрение). Ещё Digital Signage может быть интерактивной — то есть, реагировать на поведение зрителя. Рекламные вывески уже умеют здороваться с посетителями магазинов, морщиться, когда рядом курят, повторять танцевальные движения и даже шутить. Для некоторых компаний покупателя вовлекают в контент: например, встроенная в вывеску камера снимает зрителя и встраивает его фотографию в обложку журнала.

Виртуальная и дополненная реальность

Виртуальная (VR) и дополненная (AR) реальность особенно активно распространяются в электронной коммерции. Их используют в двух основных направлениях:

1. Чтобы создать безрисковый сценарий тестирования товара перед покупкой: «примерить» мебель к интерьеру своего дома, попробовать разные цветовые гаммы, посмотреть, как сидит одежда на человеке нужного телосложения.

2. Для вовлечения аудитории через необычный опыт: это может быть игровой, развлекательный или обучающий контент для пользователей, конкурсы или соревнования.

В традиционном ритейле дополненная реальность тоже актуальна: её используют, например, умные зеркала с технологией ИИ и программой распознавания жестов. С таким зеркалом покупатель может поэкспериментировать с цветом наряда или посмотреть на разные сочетания не переодеваясь. Электронная коммерция для этого внедряет виртуальные примерочные. Уже существуют даже приложения для примерки обуви — они определяют подходящий размер, если навести камеру телефона на стопу.

У виртуальной и дополненной реальности есть и внутреннее применение в торговле: технологии помогают в складском учёте (находят товары, которые нужно заказать или залежавшиеся остатки), а также создают удобную навигацию.

Электронное торговое оборудование

Общий курс на автоматизацию торговых точек обретает конкретные формы: умные полки, электронные ценники, кассы Self Scan. Это комплексные системы, которые используют разные сочетания технологий — ИИ, компьютерное зрение, мультимедийные программы.

Умная полка работает так: она сканирует коды расположенных на ней товаров, и если один из них снимают с полки, фиксирует артикул, размер и стоимость. Магазину это помогает минимизировать кражи, а покупателю упрощает процесс выбора и даже дополнительно мотивирует на покупку. Например, на ближайшем экране запускается презентация о товаре: видео-рассказ об использованных материалах и технологиях, подбор сочетаний с другими позициями.

Кассы самообслуживания Self Scan — уже не редкость, их используют многие ритейлеры. Современные модели способны заменить кассира, система умеет взвешивать и сканировать товары, учитывать разные системы бонусов и проводить оплату. В ближайшем будущем такие кассы объединят в одном устройстве мобильное приложение, компьютерное зрение, сканеры и опцию биометрической оплаты.

Визуальный поиск

Потребитель часто не доходит до покупки только потому, что не нашел нужный товар, хотя он у продавца был. Через текстовый поиск и даже при личном разговоре с консультантом в зале покупатель не всегда может объяснить, что именно ищет, или сам этого не знает. Визуальный поиск поможет найти товар, похожий на изображение, которое выбрал клиент. Нейросеть изучает исходник и подбирает похожие картинки в каталоге продавца.

Эту технологию используют как виртуальные маркетплейсы (например, Lamoda), так и оффлайн-магазины. Визуальный поиск упрощает подбор позиций, а еще позволяет пользователю увидеть всю товарную линейку, включая ассортимент других магазинов сети.

RFID и NFC 

В розничной торговле растет популярность бесконтактных технологий RFID и NFC.

Радиочастотная идентификация уже давно используется для учёта товаров: RFID-метки помогают находить нужные позиции на складе и отслеживать остатки. Кроме того, именно радио-маячок предупреждает магазин о том, что товар выносят за установленные у входа рамки. Сейчас технологию ориентировали на улучшение покупательского опыта: RFID-метка помогает получить информацию о товаре, его наличии в магазине и подлинности. Ещё она заменяет штрих-код и позволяет расплачиваться без посещения кассы.

NFC большинству пользователей знаком как элемент системы бесконтактных платежей, но чип такого формата можно использовать для записи любой информации. Некоторые компании добавляют эту технологию к своим продуктам, чтобы наладить общение с потребителем уже после покупки. Чип даёт доступ к контенту, который создаёт продавец: развлекательному порталу, обучающему приложению, базе артикулов, по которой легко установить подлинность продукта.

Big Data

Поиск, хранение и анализ большого массива данных в торговле идёт постоянно: это важный инструмент для отслеживания и коррекции динамики продаж, запуска маркетинговых кампаний, построения торговой сети. Современные системы позволяют не только обрабатывать данные прошлых периодов, но и строить прогнозы на будущее. Сегментирование аудитории, анализ поведения и товарных предпочтений покупателя, выявление факторов, влияющих на покупку — всё это позволяет строить довольно точные прогнозы будущего спроса. Главное ограничение — доступный объём информации, который у большинства ритейлеров исчерпывается собственными базами данных.

Эффективное решение предлагает Platforma — маркетплейс инструментов на основе Big Data. Для своей модели прогнозирования спроса Platforma собирает обезличенные данные о поведении клиентов крупнейших телекоммуникационных и финансовых компаний — партнёров сервиса. Нейросеть анализирует анонимизированные сведения об интернет-активности, локации и телесмотрении потребителей, а также о других релевантных факторах. Машинный алгоритм соотносит выявленные параметры с данными о транзакциях, покупатель при этом остается абсолютно анонимным. Благодаря большой выборке и использованию математических моделей, Platforma выдаёт максимально точный прогноз и не совершает ошибок, свойственных человеческому фактору.