ТЕХТРЕНДЫ В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, МО И ИИ

Какую роль новые технологии будут играть в розничных процессах? Какие инновации уже внедряются ведущими компаниями, которые изменят правила игры в розничной торговле в ближайшие годы?

Мы рассмотрим последние инновации в розничной торговле по 4 основным аспектам, касающимся розничной компании:

  • Приложения для продаж и CRM
  • Индивидуальный опыт
  • Производство
  • Логистика и доставка

Приложения для продаж и CRM

БРЕНД БУДУЩЕГОбудет иметь человекоподобных роботов, которые будут к вашим услугам во всех каналах, о которых вы только можете подумать

Тенденция: роботы с искусственным интеллектом, которые заменяют людей в обслуживании клиентов (например, чат-бот Domino для доставки) или в функциях продаж (например, продавец-консультант).

Технология: роботы или чат-боты с искусственным интеллектом, использующие технологии распознавания голоса и визуального восприятия для взаимодействия, понимания человеческих эмоций и имитации естественного языка.

Результаты:

  • Чат-боты с виртуальными помощниками: автоматизация задач, ведущая к экономии средств и совершенствованию рабочих процессов.
  • Роботы в магазине: повышайте интерес к магазину, повышайте вовлеченность, получайте более точные данные в режиме реального времени и увеличивайте продажи.

Пример: Pepper Robot, японский SoftBank

Представляем Pepper: человекоподобный робот, который взаимодействует с покупателями и довольно популярен среди них.

SoftBank robotics сотрудничает с французским производителем роботов Aldebaran для разработки Pepper. Он может воспринимать человеческие эмоции, и его использовали в качестве консультанта по обслуживанию клиентов и представителя в 140 салонах мобильной связи SoftBank в Японии, а затем он проделал весь путь до Калифорнии. По данным Softbanks Robotics America, пилотный запуск бета-магазинов Pepper в Калифорнии в Пало-Альто и Санта-Монике привел к 70% увеличению посещаемости в Пало-Альто, а 50% продаж Neo-pen в Санта-Монике были приписывается Пеппер.

Робот Pepper становится все более популярным, и его положительный отклик привлек такие компании, как ATB Financial и Nestle, к использованию Pepper в качестве продавца-консультанта в магазине.

Индивидуальный опыт

БРЕНД БУДУЩЕГОпредоставит целевой опыт, который подчеркнет понимание брендов отдельных потребителей

  • Тенденция: использование моделей сегментации и рекомендаций для индивидуальных предложений и персонализированных предложений, основанных на конкретных желаниях и потребностях каждого потребителя.
  • Технология: распознавание образов на основе ML/AI для а) сегментации клиентов и моделей рекомендаций. Технология моделирования сегментов используется для поиска шаблонов сегментов клиентов с похожим поведением с использованием данных CRM, что позволяет проводить потенциально полезную «кластеризацию» в масштабе.
  • Результаты: улучшенная коммерческая аналитика для лучшей атрибуции маркетинговых расходов, повышения коэффициента конверсии, продаж и средних расходов на одного клиента. Обеспечить лучший клиентский опыт за счет персонализации.

"Это не то, что розничные продавцы могут упустить, тем более что такие компании, как Netflix и Spotify, продолжают оттачивать свои навыки, когда речь идет о индивидуальных рекомендациях и плейлистах. Как только потребители пробуют то, что может быть, они ожидают, что другие компании предложат такое же отношение». —Сьюзан Реда, редактор журнала STORES Media, журнала Национальной федерации розничной торговли, объяснила это в своем обзоре Что ждет нас в магазине в 2018 году

Кейс: Stitchfix, совершенно новая бизнес-модель

Stitchfix – это концепция персонального стиля, в которой используется алгоритм ежемесячной доставки персонализированных пакетов предварительно подобранной, курируемой одежды для мужчин и женщин. Их шаг? «Нетфликс одежды».

Как это работает в принципе? Вы предоставите личную информацию, которая касается вашего размера, посадки, личного вкуса, ценовых предпочтений и демографических данных, а взамен алгоритм использует эти данные, чтобы подобрать для вас одежду лучше, чем это сделает любой модный помощник. Как только клиенты получат посылку, они выберут понравившиеся товары и отправят остальные обратно, заплатив только за тот раз, который они выбрали. Эта обратная связь анализируется, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов и сделать более точные прогнозы.

Stitchfix уже имеет доход более одного миллиарда долларов США, положительную EBITDA, 2,2 миллиона активных клиентов и стала публичной, а IPO привлекла 120 миллионов долларов (ноябрь 2017 г.). Но на самом деле, КПЭ, который более интересен для их бизнес-модели, — это повторные покупки, которые у них составляют 86 %. Это означает, в основном, они получают его. Stitchfix растет на 31% в годовом исчислении. Похоже, что эта новая бизнес-модель представила совершенно новую концепцию, которая вскоре будет известна как модный опыт Stitch Fix.

Кейс: разговорный интерфейс Northface

North Face запустила целевую страницу, которая использует технологию IBM Watson, чтобы рекомендовать покупателям лучшие варианты курток для покупки в зависимости от места, времени года и рода занятий, которыми они занимаются.

Диалоговый интерфейс использует минимум переменных, которые не требуют обязательной системы с машинным обучением, чтобы дать рекомендацию. Тем не менее, преимущество использования машинного обучения состоит в том, чтоблагодаря взаимодействию с клиентами, North Face собирает огромный объем данных, которые затем позволяют им получить представление и распознать модели покупок, которые позволят компании принимать будущие решения по увеличению коэффициента конверсии.

Производство

БРЕНД БУДУЩЕГО сможет производить в больших масштабах персонализированные продукты по запросу с функциями, отвечающими конкретным потребностям каждого потребителя

  • Тенденция: массовое производство персонализированных продуктов с помощью 3D-печати.
  • Развернутая технология: 3D-принтеры.
  • Результаты: персонализация и настройка продуктов по запросу.

Чехол: кроссовки Adidas с 3D-печатью

Технологическая компания Carbon стала партнером Adidas, и вместе они произвели революцию в том, как мир производит 3D-печатные предметы. Почему? Потому что они производят товары массово, и они первыми сделали это в обувной промышленности.

Кроссовки Futurecraft 4D — как они их называют — позволяют разрабатывать и производить индивидуальную высокоэффективную обувь, отвечающую уникальным потребностям каждого клиента.

Логистика и доставка

БРЕНД БУДУЩЕГО подготовит ваш заказ еще до того, как вы разместите покупку, и доставит ваши продукты или товары в кратчайшие сроки

  • Тенденция: заблаговременная логистика, автономная доставка товаров и продуктов питания в масштабе (в течение следующего десятилетия) и оптимизация маршрутов доставки.
  • Нормативные документы. В каждой стране по-прежнему существуют правила эксплуатации воздушных судов, которые необходимо адаптировать для масштабного развертывания этого решения, но пилоты определяют безопасность и надежность этой технологии, чтобы сделать ее жизнеспособной.
  • Развернутые технологии: робототехника и дроны для автономной доставки, упреждающая логистика, основанная на алгоритмах прогнозирования, работающих с большими данными, для прогнозирования спроса до того, как потребитель разместит заказ, и алгоритмы машинного обучения для поиска оптимизированных маршрутов и навигации по ним.
  • Результаты: снижение затрат, экономия времени, повышение качества обслуживания клиентов.

Пример: Роботизированное подразделение Domino (DRU)

Domino’s действительно использует возможности ИИ для сокращения затрат и повышения качества обслуживания клиентов. В этом случае они создали прототип робота-доставщика, который полагается на датчики, чтобы выбрать лучший путь для доставки, и в то же время поддерживает еду и напитки при соответствующей температуре. Посмотрите сами:

Пример:предварительная доставка Amazon

Что произойдет, если объединить искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные, GPS, платежи и голос? Вы действительно получаете упреждающую доставку. По сути, это работает следующим образом: Amazon отправляет товары потребителям еще до того, как они их закажут.

На данный момент Amazon использует патент для отправки товаров в центр доставки, чтобы сократить время доставки популярных товаров. Тем не менее, они тестируют пилотный проект с "Премьер-гардеробом Amazon", где они используют технологию прогнозного анализа, чтобы отправлять одежду покупателям напрямую без их запроса. Они оставляют коробку у вашего порога. Если вам это нравится, вы держите его. Если нет, вы отправляете его обратно. Это будет работать? Нам еще предстоит это выяснить, но мы можем, по крайней мере, согласиться с тем, что этот передовой патент встряхнет обычные логистические процессы.

Вы максимально эффективно используете свои данные?

Существует целый мир бесконечных возможностей того, что вы можете сделать уже сегодня, чтобы начать раскрывать возможности принятия решений на основе данных. Свяжитесь с нами, и мы покажем вам, как туда добраться. Отправьте нам письмо по адресу [email protected].

Источники: