ИИ в ритейле: разговор по душам — и не только

2 февраля 2022 г.

Термин «искусственный интеллект» звучит для многих чересчур академично и выспренне, чтобы всерьёз воспринимать возможность применения описываемой им сущности к такому приземлённому занятию, как розничная торговля. И напрасно: современные реализации ИИ в коммерчески доступных решениях уже готовы оказывать ритейлу всемерную помощь в реализации бизнес-планов. Более того, чем дальше, тем более ощутимым будет становиться преимущество тех розничных компаний, что решились сделать ставку на ИИ в своей повседневной деятельности — перед теми, кто до сих пор нерешительно медлит.

Боты возвышают голос

Согласно оценке Juniper Research, в 2023 г. 70% всех коммуникаций с участием чат-ботов в мире, будь то переписка в мессенджерах/приложениях либо разговоры голосом по телефону, будут приходиться именно на сферу ритейла. Удивляться не приходится: взаимодействие с конечным потребителем — краеугольный камень розничной торговли, так что искать помощи искусственного интеллекта именно на этом направлении совершенно естественно. Другой вопрос — в состоянии ли бездушная машина эффективно подменить собой чуткого, предупредительного, заботливого живого оператора?

Ответ на этот вопрос становится самоочевидным, стоит лишь припомнить, какую долю среди всех сотрудников первой линии розничных магазинов, с которыми каждому когда-либо приходилось общаться онлайн, вживую либо по телефону, составляли искренне чуткие, предупредительные и заботливые, а самое главное — действительно владеющей всей интересующей клиента в данный момент информацией. Безэмоциональный бот по крайней мере всегда корректен и точен, а для подавляющего большинства потребителей два этих качества наиболее важны в ходе общения с представителем ритейлера.

К тому же, эмоциональность — дело наживное: в последнее время всё большее развитие получает ориентированный на голосовое взаимодействие разговорный ИИ (conversational AI), причём как раз в приложении к ритейлу. Множество наших современников предпочитают устную речь письменной, — достаточно оценить, насколько за последнее время выросла популярность голосовых сообщений в мессенджерах. ИИ, способный распознавать устный вопрос и выдать на него звуковой же ответ, исчерпывающий по сути и с вполне человеческими интонациями, представляется весьма перспективным инструментом в приложении к розничной торговле.

Так, австралийская торговая сеть Kmart создала в помощь размещающим заказы онлайн клиентам голосового чат-бота, да ещё и интегрировала его с доступной на сайте функциональностью AR (дополненной реальности). Особенно полезна такая AR при выборе мебели: в снятую камерой смартфона картинку комнаты потребителя ИИ помещает изображение выбранного предмета меблировки — с учётом его реальных размеров и перспективы изображения, — что немало способствует принятию верного решения о покупке. В частности, что особенно важно с точки зрения минимизации издержек, радикально снижает количество возвратов не подошедшей мебели. Поместив приглянувшийся диван либо шкаф на нужное место, клиент может, не выпуская из рук смартфона, уточнить у разговорного ИИ дополнительные моменты — доступные варианты по цвету и обивке, условия и сроки доставки, возможности рассрочки и т. п., — после чего остаётся лишь оформить заказ.

Трудно переоценить важность разговорного ИИ для ритейла в части постпродажной поддержки покупателей, в особенности когда речь идёт о технически сложных товарах вроде компьютеров. Особенно ценно то, что у правильным образом запрограммированного бота — идеальная память: позвонив в службу поддержки снова, клиенту не придётся в очередной раз излагать суть вопроса либо дожидаться, пока живой оператор подгрузит и изучит историю его прежних обращений (если такая в принципе ведётся в компании).

Разговорный ИИ самым естественным образом интегрируется и в самые что ни на есть классические офлайновые розничные форматы — причём зачастую без чрезмерных затрат на оборудование, поскольку современные гаджеты поистине универсальны. К примеру, камеры видеонаблюдения в торговых залах всё чаще поставляются с возможностью двусторонней голосовой связи; другое дело, что далеко не всегда она активируется и используется заказчиком.

В то же время подобная связь может заметно обогатить потребительский опыт (customer experience, CX), если разговорный ИИ вместо привычного «бойца первой линии» поприветствует посетителя и осведомится, не помочь ли ему чем-то. Исследования показывают, что диалог с машиной у многих категорий покупателей завязывается проще и протекает живее, чем со среднестатистическим продавцом. Уточнить категорию и модель искомого товара, дать детальную справку о его технических характеристиках, безошибочно сопроводить к нужной полке и даже помочь с выбором подходящих условий рассрочки и доставки — на всё это современный ИИ вполне способен. Многие ИТ-вендоры уже предлагают ритейлерам умных цифровых помощников в иде настраиваемых и обучаемых под нужды заказчика решений: достаточно упомянуть Oracle Digital Assistant, Snaps, IBM Watson Assistant.

Улучшать с умом

Обеспечить посетителям торговой точки, офлайновой или онлайновой, улучшение CX — лишь одна из задач, которые способен решать искусственный интеллект. Ничуть не менее важна для заказчика готовность ИИ эффективно разрешать возникающие на B2B-уровне сложности: нарушения в графике и маршрутизации поставок, внезапное перезаполнение доступных на том или ином складе объёмов хранения и т. п. С математической точки зрения, конёк ИИ — минимизация сколь угодно сложных функций по неограниченному (точнее, ограниченному лишь вычислительным возможностями аппаратной платформы) числу парамеров. Розничному же бизнесу сплошь и рядом приходится решать именно задачи минимизации.

Например, давно известно, что покупатели приходят в магазины не равномерно в течение дня, а волнами. Тривиальные волны — дневная, в районе обеденного времени, и вечерняя — хорошо предсказываются и без помощи ИИ. Но применение умной аналитической системы позволяет выявить менее очевидные закономерности потребительской активности, включая сезонные, причём по каждой категории товаров (вплоть до конкретного артикула) в отдельности. Скорректированная на этом основании логистика позволит без дополнительных затрат — в частности, на поддержание солидных складских запасов непосредственно в торговой точке — обеспечить каждого заглянувшего в магазин покупателя вожделенной единицей товара. Тем самым заодно улучшится и CX, и уровень потребительской лояльности: если человек знает, что в этом вот магазине всегда есть то, что он ищет, — зачем идти в другой?

На встречный вопрос — а как, собственно, узнать, что будет искать в магазине потенциальный покупатель? — также способен дать ответ ИИ. Согласно исследованию, проведённому в 2021 г. Google Think, 74% потребителей сегодня не отправляются на шопинг (в том числе виртуальный) за сколько-нибудь серьёзной покупкой вроде смартфона или беспроводных наушников, не проведя предварительно хотя бы минималистичное изучение рынка — пусть даже лишь опросив друзей/знакомых в соцсетях и посетив пару-тройку профильных форумов. Затем следует поиск намеченных моделей на сайтах Интернет-агрегаторов и/или торговых сетей. И вот здесь-то ИИ, накапливающий и анализирующий данные запросов, поможет с высокой степенью вероятности определить, какие товары в ближайшее время окажутся востребованы — а на какие даже поисковых запросов не поступало.

Ещё более точную информацию о намерениях потребителей дают онлайновые покупательские корзины, которые клиенты в последнее время всё чаще оставляют заполненными — уходя с сайта (либо закрывая соответствующее приложение), так и не оформив покупку. Причин для этого множество, от банальной нехватки средств до стремления сопоставить предложения различных торговых точек (во многих случаях финальная сумма с учётом всех доступных бонусов и скидок явно отображается лишь после помещения товара в корзину). Соответственно, должным образом настроенная и обученная ИИ-система готова будет предложить нерешительному клиенту либо выгодную рассрочку, либо дополнительную скидку, либо ещё что-либо привлекательное.

Ориентированный на ритейл ИИ, в частности разговорный, незаменим при взаимодействии с такой ширящейся в последние годы когортой покупателей, как гибридные (hybrid shoppers), — которые предпочитают сравнивать и выбирать товары, в особенности дорогие и технически сложные, онлайн, но финальное решение принимают всё-таки лишь после того, как пощупают и со всех сторон разглядят намеченную покупку лично. Готовность ИИ взаимодействовать с клиентом по любым каналам, постоянно оперируя его прежней историей покупок и коммуникаций (когда не пропадает информация о том, чем он интересовался относительно данного товара, какие сомнения высказывал, какие альтернативы рассматривал), позволяет hybrid shoppers свободно вести свои изыскания, не теряя контакта с предварительно намеченным ритейлером. И во множестве случаев именно эта свобода и гибкость содержательных коммуникаций — а вовсе не привлекательные бонусы, не удобные сроки доставки и даже не цена — определяет их выбор в пользу того или иного магазина.

По оценке Replicant Solutions, за последние шесть месяцев 2021 г. даже в США треть респондентов отметили, что их потребительский опыт в ходе взаимодействия с ритейлом оказался хуже, чем за тот же период годом ранее. А это значит, что потребность в укреплении и совершенствовании CX для розничной торговли жизненно важна. В условиях растущей инфляции и всё более затруднённого кредитования даже минимальное преимущество данного конкретного ритейлера перед лицом множества конкурентов может оказаться решающим для самого существования его бизнеса. А что может быть для розницы более весомым преимуществом, чем готовность всё ширящегося круга клиентов снова и снова выбирать для покупок именно эту торговую точку? Раз ИИ способен помочь в достижении этой цели — значит, да здравствует ИИ!

Источник: Максим Белоус, crn.ru