Знай покупателя в лицо

За последние несколько лет офлайн-ритейл стал активным потребителем больших данных. Бизнес использует их для того, чтобы анализировать потребительское поведение в реальном времени. Например, продуктовые магазины изучают покупателя с помощью анализа данных «умных полок» и компьютерного зрения, а магазины техники открывают зоны, где покупатель может протестировать технику в приближенных к реальным условиям, оценить ее в интерьере или в составе системы умного дома.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Эти решения дают измеримый прикладной эффект, помогают улучшить клиентский опыт и повысить операционную эффективность, говорит директор по розничным продажам «М.Видео» Владислав Ушаков. Прежде всего это аналитика трафика с камер видеонаблюдения и касс, цифровая навигация внутри магазина, а также интеграция онлайн- и офлайн-инфраструктуры.

По словам господина Ушакова, среди покупателей востребованы форматы торгового пространства с интеграцией техники в реальные интерьерные сценарии, деморежимами устройств и сценариями умного дома. То есть магазин становится площадкой для получения пользовательского опыта, а не только местом покупки, отмечает он. Вместе с тем, Владислав Ушаков отметил, что в сети «М.Видео» магазин становится частью логистической и сервисной системы: то есть зарабатывает не только за счет трафика, но и за счет потока заказов, проходящих через него.

Технологии действительно меняют офлайн-ритейл, но не всегда заметно для покупателя, отмечает представитель крупного продуктового ритейлера. Самые большие изменения происходят «за кадром» — в операционных процессах, логистике и управлении магазином в реальном времени, перечисляет он. Например, российские ритейлеры уже используют системы контроля наличия товаров на полках, анализа очередей, прогнозирования спроса и персональных предложений на основе покупательского поведения, перечислил собеседник, отметив, что это уже не пилоты, а рабочие инструменты с измеримым эффектом для бизнеса и клиентского опыта.

По словам директора по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «Билайна» Константина Романова, чек показывает состоявшуюся покупку, а программа лояльности — поведение зарегистрированного клиента, но при этом ритейлер почти не видит тех, кто зашел в магазин, но ничего не купил. В таком случае видеоаналитика помогает восстановить сам сценарий визита, продолжает он: сколько человек вошло, возникла ли очередь, как долго посетитель ждал и подошел ли к нему сотрудник.

Телеком-аналитика дополняет эту картину за пределами торговой точки, то есть позволяет в агрегированном и обезличенном виде оценивать зону притяжения локации, происхождение аудитории, длительность и повторяемость посещений, уточнил собеседник. Для современного ритейла это особенно важно при запуске новых форматов, подчеркнул Владислав Ушаков. Например, у крупного продавца спортивных товаров модель прогнозирования спроса на основе телеком-данных позволила сократить потери от списания неликвидной продукции на 35%, рассказал господин Романов.

Впрочем, Владислав Ушаков отмечает, что часть технологий пока остается скорее экспериментом для рынка: например, гиперперсонализированные сценарии взаимодействия с покупателем в режиме реального времени или полностью автономные магазины без сотрудников. Такие магазины в августе 2024 года открыл «ВкусВилл». На сегодняшний день у сети работает более 70 точек «ночного микромаркета» в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге, уточнил «Коммерсанту» представитель «ВкусВилла». Днем в этих магазинах работают продавцы, а ночью персонал уходит. Проходимость зависит от местоположения и формата магазина, добавил собеседник.

Подобные решения требуют не только технологической зрелости, но и изменения потребительских привычек, и рынок движется к ним постепенно — через аккуратные пилоты и тестирование отдельных элементов, уточнил он. Рынок сейчас находится на этапе поиска оптимального баланса между технологичностью и стоимостью внедрения, резюмировал Владимир Ушаков.

Эффективность подобных проектов измеряется ростом конверсии, увеличением времени взаимодействия с категорией, ростом повторных визитов, повышением продаж и оптимизацией использования торгового пространства, говорит господин Ушаков. При этом, по его словам, сегодня наиболее понятный экономический эффект дают сценарии, связанные с анализом очередей, подсчетом трафика, контролем доступности товара на полке и предотвращением потерь. Эти инструменты позволяют ритейлу быстрее реагировать на изменения внутри магазина и эффективнее управлять торговым пространством, уточняет он.

По словам представителя крупного продуктового ритейлера, сегодня наиболее понятный экономический эффект дают несколько сценариев компьютерного зрения. Первый — контроль наличия товаров на полках, что напрямую влияет и на продажи, и на удовлетворенность покупателей. Второй — управление операционными процессами внутри магазина, например, контроль порядка в торговом зале или соблюдения стандартов. Третий — анализ очередей и покупательского трафика. И четвертый — предотвращение потерь. Речь не только о выявлении подозрительных действий в торговом зале, но и о контроле процессов на всей цепочке товародвижения — от распределительных центров до магазина, пояснил он.

«При этом рынок довольно осторожно относится к технологиям распознавания конкретных покупателей. Основной фокус сегодня — не на идентификации человека, а на повышении эффективности процессов и улучшении клиентского опыта без избыточного вмешательства в приватность», — подчеркнул он.

Меняется логика работы магазина — от интуитивных решений к работе с операционными данными в реальном времени. Директор магазина начинает управлять не только по итогам дня, фактически он должен видеть текущую ситуацию в торговом зале через цифровые инструменты и аналитику, добавляет он. Параллельно меняется и сама роль сотрудников, отмечает он: все больше рутинных задач автоматизируется, а персонал фокусируется на взаимодействии с покупателем и качестве сервиса. Вместе с тем магазин переходит от анализа последствий к управлению ситуацией в моменте, добавляет Константин Романов: раньше о проблеме часто узнавали после жалобы или падения продаж, теперь же система может заметить очередь, отсутствие сотрудника в нужной зоне или посетителя, который долго ждет и рискует уйти без покупки.

В ближайшие несколько лет выиграют те игроки, которые смогут объединить физическое пространство, цифровые сервисы, данные и омниканальную инфраструктуру в единую экосистему без перегруженности технологиями «на показ», считает Владислав Ушаков.

В ближайшие годы офлайн-магазин, скорее всего, будет развиваться как «умная» среда, где значительная часть технологий остается незаметной для клиента, но делает сервис быстрее, удобнее и персонализированнее.

Вероятнее всего, через несколько лет основной цифровой слой будет почти незаметен покупателю, соглашается господин Романов. Персональные предложения могут появляться в приложении или у продавца, но основная экономика будет создаваться в фоновом режиме, рассуждает собеседник: системы будут прогнозировать поток, помогать управлять запасами, распределять сотрудников и замечать ухудшение сервиса до того, как оно отразится на продажах.

«Поэтому магазин будущего — это не обязательно пространство, которое постоянно взаимодействует с посетителем через экраны. Скорее, это обычная снаружи торговая точка, которая лучше понимает спрос и быстрее реагирует на проблемы», — резюмировал Константин Романов.