Русский военный корабль, иди нах*й.
Пожертвувати на армію
×
Упс!
Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.

ШI-технології в ритейлі. Як утримати покупців та зменшити витрати

Микита Попов
Микита Попов Head of Innovations INTERTOP
19 лютого 2022 8 хвилин читання

Сьогодні технології на основі штучного інтелекту присутні у більшості сфер, і роздрібна торгівля не виняток. Диджитал тепер невід'ємна складова шопінг-досвіду, і компанії застосовують ШI-сервіси на всіх етапах ланцюга збуту. Завдяки штучному інтелекту взаємодія ритейлера з покупцем стає значно ефективнішою. Персоналізація, передбачення попиту, а також автоматизована комунікація — ось результат впровадження великими ритейлерами ШI-рішень.

Без яких ШІ-технологій не обійтися сучасному ритейлеру, SPEKA розповів Head of Innovations INTERTOP Ukraine Микита Попов. 

Фото: Віктор Дьомін Фото: Віктор Дьомін

Персоналізація та допомога у виборі

За часів великих маркетплейсів, коли споживачеві треба обрати товар серед сотні тисяч SKU, допоможуть технології персоналізованого підбору. Покупець хоче, щоб бренди, з якими він взаємодіє, розуміли та передбачали його вподобання. Якщо споживачу складно зробити вибір, він може відмовитися від купівлі або перейти на іншу платформу.

Коли INTERTOP із суто офлайнового ритейлера взуття став величезною омніканальної фешнплатформою із власним маркетплейсом, ми зрозуміли, що потрібно спростити процес підбору товарів. На сайті ми впровадили персоналізований показ товарів з каталогу, відображення схожих речей на сторінці товару, а також підбір луків під особисті запити клієнта. 

Персоналізація у каталозі працює на основі взаємодії користувача із сайтом (запити, кліки, перегляд сторінок, додавання у кошик), сервіс аналізує інформацію про всіх юзерів, які підтвердили збір куків, та адаптує показ товарів під їхні запити. Завдяки сервісу користувач може одразу побачити і перейти на сторінку схожого товару, якщо обраного немає або він йому не підходить. Обидва рішення дозволяють генерувати додатковий дохід. Коефіцієнт конверсії для сервісу з підбору схожих товарів становить приблизно 20%. 

Ще однією проблемою онлайн-платформ у сфері фешн є відмінності розмірних сіток та підбір речей під власні параметри. Висока частка повернень для ритейлера — це зайві витрати ресурсів, а для клієнта — незадоволеність шопінгом і марнування часу. До того ж поширеною є проблема брекетингу (з англ. bracketing — практика, за якої споживач замовляє один і той самий товар у різних розмірах або кольорах для подальшої примірки та повернення). 

Ми сьогодні тестуємо сервіс підбору розмірів за фото. У картках товарів 20 найпопулярніших брендів з'явиться кнопка «Підібрати розмір». Щоб отримувати рекомендації, користувачеві достатньо один раз зазначити свою вагу та зріст і зробити два фото. За фото сервіс формує 3D-модель тіла, після чого порівнює отримані виміри з розмірною сіткою товару і підбирає максимально релевантний розмір. Таким чином споживач відкидає зайві сумніви щодо розміру та оминає небажану процедуру повернення. 

Передбачення попиту та динамічне ціноутворення

Один з найбільш цінних інструментів впливу для сучасного ритейлера — великі масиви даних. Виграє той, кому вдається швидко збирати, аналізувати та ухвалювати рішення на основі здобутої інформації. І тут можливості штучного інтелекту вже значно виграють у людини. 

В INTERTOP поки що працюють з передбаченням попиту на рівні оптимізації цін. Менеджер під час переоцінки не може врахувати величезну кількість чинників, які впливають на ціну товару. Через це компанія втрачала валовий прибуток та маржу, а команда — багато зайвого часу. Віднедавна за адаптацію цін на платформі відповідає сервіс на основі ШІ. Зважаючи на дані аналізу ринку, історії продажів компанії та крос-еластичність з іншими товарами на сайті, ШI-сервіс вираховує релевантну ціну для кожного товару.. Процес переоцінки замість кількох годин триває лише декілька хвилин. За таких умов завдання менеджера — ухвалення стратегічних, а не тактичних рішень. Він встановлює цінові обмеження, за потреби коригує алгоритми, оцінює рекомендації системи. Це дозволяє компанії перевиконувати плани з продажів та прибутку.

Економія робочого часу завдяки чатботам становила понад 1000 годин на місяць

Наступний рівень використання ШІ у взаємодії з попитом можна простежити на прикладі китайського фешнритейлера Shein. Компанія отримує ідеї щодо нових продуктів із пошукових тенденцій та поведінки юзерів соцмереж у конкретній країні. ШI-рішення дозволяють Shein швидко вловлювати зміни попиту або інтерес до нової тенденції, а його ланцюг постачання може в режимі реального часу реагувати на зміни запитів. Завдяки цьому компанія краще задовольняє потреби споживачів та має менші операційні витрати. Майже 800 штатних дизайнерів Shein постійно втілюють актуальні тренди у нових речах, потім ескізи передають постачальникам через ERP-систему для виробництва та продажу в обмежених обсягах. Якщо певні речі стають популярними на основі переглядів та купівлі в інтернет-магазині, обсяг замовлень на виробництво збільшується миттєво через ERP-систему. Для такої бізнес-моделі навіть виник новий термін — real-time fashion — замість fast fashion.

Чатботи та автоматизована комунікація

Мабуть, найпоширеніший ШI-інструмент для B2С-бізнесу — чатботи. Вони забирають на себе деякі функції менеджера під час комунікації з клієнтами, швидко надають базову консультацію та допомагають їм замовляти 24/7. Сфера використання ботів дедалі збільшується. Так, автоматизована комунікація допомагає HR-фахівцям здійснювати онбординг, керувати потоками інформації всередині компанії та пришвидшувати підбір кандидатів на вакансії. 

Ми автоматизували рекрутинг до роздрібних магазинів. Їх по всій країні вже понад 160, а загальна кількість персоналу тільки у магазинах перевищила 1300. Новий підхід щодо управління потоком кандидатів та їх оформлення мінімізував трудовитрати та забезпечив автономію керівника магазину в ухваленні рішень щодо працевлаштування. Замість звичних 5-7 днів закриття однієї вакансії у роздробі відтепер триває 2-3 дні. Вартість наймання завдяки такій оптимізації знизилася на 30%. 

За нашими приблизними підрахунками, економія робочого часу становила понад 1000 годин на місяць, при цьому потік кандидатів суттєво збільшився. У деякі місяці ми зафіксували приріст кількості заявок більш ніж на 50%. Тепер усю необхідну інформацію про кандидата агрегує чатбот, а керівник магазину отримує запит, ухвалює рішення та призначає співбесіду. 

Глобальний фешнринок демонструє багато цікавих прикладів використання чатботів. Це вже не лише автоматизація рутинних завдань менеджера. Так, наприклад, Zalando та Google декілька років тому представили чатбот, який допомагає користувачам підбирати подарунки. Клієнтам, які звертаються до Google Assistant із запитом про пошук подарунка, система ставить декілька питань, наприклад, для кого вони хочуть придбати подарунок, а після цього пропонує підбір речей, які можна придбати через Zalando. Такі «фішки» демонструють абсолютно новий досвід взаємодії користувача з онлайн-платформою.

Переконаний, що питання впровадження AI-технологій у ритейлі давно не лежить у площині «за» чи «проти». Технології на базі штучного інтелекту — «маст» для прогресивного бізнесу, адже вони можуть забезпечити зростання фінансових показників на рівні, якого дедалі важче досягти у межах традиційного масштабування. До того ж глобальний контекст підвищує рівень купівельного досвіду, на який розраховує споживач, змінюючи правила гри для усіх бізнесів на ринку.   

Якщо ви хочете поділитися з читачами SPEKA власним досвідом, розповісти свою історію чи опублікувати колонку на важливу для вас тему, долучайтеся. Відтепер ви можете зареєструватися на сайті SPEKA і самостійно опублікувати свій пост.
0
Прокоментувати
Інші матеріали

100 компаній, які розвивають штучний інтелект в Україні

Юлія Даниленко 30 травня 2024 19:00

Meta представила нейромережу Make-A-Video, яка генерує відео за текстовим описом

Вадим Добровольський 30 вересня 2022 10:05

Програмування та креативність. У які галузі залучатимуть штучний інтелект і чи варто його боятися

Наталія Миронова 28 вересня 2022 16:10

IT-холдинг Roosh купив за шестизначну суму частку в українському стартапі Neurons Lab

Вадим Добровольський 27 вересня 2022 13:38

На Steam уперше з'явилася компʼютерна гра, створена штучним інтелектом

Вадим Добровольський 22 вересня 2022 18:10