14 сентября 2018 г.
Цифровизация розничному бизнесу необходима, это ясно всем. Но далеко не каждый понимает, с чего именно и как начинать этот почти магический процесс, по результатам которого операционные издержки едва ли не обнулятся, а восторженные покупатели валом повалят в чудесно преобразившиеся магазины, онлайновые и офлайновые.
Прикладной пример цифровизации, зримо эффективной и доступной к воплощению прямо сегодня, — использование технологии распознавания лиц для мониторинга покупательских предпочтений. Технология эта к настоящему времени определённо успела выйти из младенческого возраста: достаточно взглянуть на перечень функциональных возможностей современных телефонов. По оценке Counterpoint Research, к 2020 г. 64% всех продаваемых в мире смартфонов смогут распознавать лица, тогда как ещё в прошлом году доля таких гаджетов не превышала 5%.
Чем шире распространена технология, тем она дешевле и доступнее. Тем более что камеры видеонаблюдения за торговым залом сегодня имеются практически в каждом магазине. В Великобритании, по данным CSC, уже 30% розничных торговых точек пропускают видеопотоки с этих камер через специальное ПО, распознающее лица и анализирующее поведение покупателей.
Что делать с этими данными дальше — целиком и полностью зависит от креативности разработчика (владельца розничного бизнеса, привлечённого им интегратора) и способностей программистов. Скажем, в калифорнийских закусочных CaliBurger распознавание лиц позволило оптимизировать программу лояльности, полностью отказавшись от привычных пластиковых карт постоянного покупателя.
Все данные о конкретном посетителе в любом случае хранятся в базе заведения: что за блюда он чаще всего заказывает и в каких комбинациях, в какое время приходит поесть, сколько в целом успел уже потратить. Цифровизованная программа лояльности помогает лучше планировать закупки продуктов, ориентируясь на то, когда какие из них окажутся с наибольшей вероятностью востребованы клиентами.
Она также позволяет предлагать персонифицированные скидки — но не на любимые блюда данного посетителя, вовсе нет! Любимое блюдо он закажет и так, по полной цене. А вот попробовать что-то новенькое с привлекательной скидкой решится скорее. То же самое верно и для любой розницы, не только ресторанной.
Более того, адекватное распознавание лиц даёт возможность без дополнительных усилий продавать товары в рассрочку либо производить отсроченный платёж, если у постоянного клиента нет с собой достаточной суммы. Она просто будет списана с его карты при следующем визите в магазин, — и никаких дополнительных проволочек и процедур эта акция не потребует.
В ИТ-ритейле по-прежнему велика роль живых консультантов в торговом зале. Им технология распознавания лиц также может помочь в общении с посетителями, — достаточно лишь воспользоваться элементами digital signage или более изощрённых носимых технологий. Отождествив посетителя по картинке с видеокамеры, умная система контроля зала выведет ключевую информацию о нём консультанту: на обращённый к нему дисплей у кассы либо даже на умные очки, — о прототипе такой платформы, созданном при участии SAP, писал недавно Forbes.
Имея перед глазами данные о приобретениях этого покупателя, логи его обращений в связанную с магазином службу техподдержки, список предпочтений, консультанту гораздо проще будет давать ему советы. Невидимый для посетителей дисплей хорош ещё и тем, что на него для продавца всегда можно будет вывести ответы на какие-то особенно заковыристые вопросы, — особенно если дополнить экран и видеокамеру микрофоном с выходом на виртуального голосового помощника.
Система привязки покупателей в торговом зале к их профилям в ритейлерской базе данных создаёт также дополнительную синергию между онлайновыми и офлайновыми продажами. Позволяет всё тому же консультанту получать данные о том, какие страницы данный конкретный человек рассматривал в Интернет-магазине этой же компании — и чем, соответственно, он на данный момент интересуется больше всего. Выдача предзаказанных в онлайне товаров с распознаванием лица покупателя уже на входе в магазин также пойдёт гораздо быстрее.
К вопросу о диверсификации бизнеса и о том, что данные — новая нефть: налаженная система автономной персонификации покупателей сделает любого ритейлера бесценным клиентом для аналитических компаний и вендоров, которые стремятся объективно замерять уровень удовлетворённости теми или иными продуктами либо услугами.
Walmart, к примеру, недавно запатентовал платформу для распознавания эмоций в очередях на кассу — где, как это принято почти повсеместно, висят видеопанели с непрерывно крутящейся рекламой. Непосредственная, живая метрика реакции реальных посетителей на рекламные сообщения уже, как утверждают информированные источники, успела стать причиной нескольких крупных размолвок вендоров с маркетинговыми агентствами и передачи многосотмиллионных контрактов на производство рекламы в более надёжные руки.
Самый же воодушевляющий вывод из всего этого для ритейлеров заключается в том, что практически всё оборудование, необходимое для внедрения автономной персонификации покупателей, у них уже имеется. Остаётся лишь найти интегратора, обладающего соответствующими компетенциями в разработке ПО либо способного развернуть стороннюю программную платформу на наличной аппаратной базе.
Вот это окажется совсем не сложный первый практический шаг к подлинно эффективной цифровизации бизнеса. Возможно даже, вам его удастся совершить раньше, чем его сделают конкуренты.
Источник: Максим Белоус, crn.ru
