Новый пользовательский опыт: 5 аспектов персонализации в ритейле

Персонализация контента становится частью стратегии конкурентоспособности как крупных игроков розничной торговли, так и небольших интернет-магазинов. О технологиях, применяемых лидерами рынка, рассказывает сооснователь и генеральный  директор компании Sizolution Станислав Подшивалов.

По данным SmartInsights.com, с 2017 г. наметился устойчивый рост количества покупок со смартфонов, достигающий ныне 51% от их общего числа. На планшеты приходится 9% покупок.

Чтобы оставаться в тренде, ведущие ритейлеры активно разрабатывают мобильные версии сайтов. Сегодня пользователи всё менее охотно устанавливают отдельные приложения, потому что мобильные сайты стали достаточно удобными и функциональными. Получить доступ к ним можно всего лишь из одного приложения - браузера. Исследования показали, что мобильные версии сайтов становятся прогрессивнее, вбирая лучшее от приложений в функциональном плане и от сайтов в вопросах удобства доступа,  поэтому клиенты всё чаще отдают предпочтение им.

Портал Semantica.in утверждает, что количество отказов (посещений, при которых пользователь посмотрел только 1 страницу) для интернет-магазина не должно превышать 20-40%, иначе неизбежны потери аудитории из-за спуска в низ выдачи поисковых систем. Согласно сведениям Nielsen Norman Group, основная часть пользователей покинет сайт за 59 секунд, если быстро не найдет интересующий товар. Чтобы удержать потенциального покупателя необходимо искать способы максимально персонализировать листинг товаров, что особенно актуально для небольших экранов мобильных устройств, где объем выдачи информации весьма ограничен.  Далее важно сохранить покупателя на всех этапах оформления заказа, и в итоге оставить хорошее впечатление, чтобы он вернулся снова.  

Максимальная персонализация

Ритейлерам нужно искать способы показывать только те вещи, которые вероятнее всего понравятся пользователям и при этом будут в наличии. Достичь этого можно за счет глубокой интеграции между различными информационными системами с подключением технологий машинного обучения. Хорошим примером такого решения можно считать полностью персонализированный интернет-магазин thread.com, который предлагает одежду 500 разных брендов, создавая индивидуальные подборки для каждого пользователя. Наполнение подборки зависит от пола, возраста, размера и предпочтений в стиле каждого конкретного покупателя.

Американский портал Stitch Fix сочетает в себе и работу дизайнеров, и технологии искусственного интеллекта. Предоставляя услугу "Automatic Delivery", компания привозит коробку с несколькими вещами подходящего размера каждые 2-3 недели, каждый месяц или раз в квартал - по выбору клиента. 

Также существует возможность заказать очередную доставку, когда этого хочется клиенту. Чтобы получить первую коробку товаров, пользователь проходит опрос, рассказывая о себе. Заложенные в систему алгоритмы анализируют, что было выкуплено, и делают новую подборку вещей.  

В России также появляются компании, которые предлагают полностью индивидуальные рекомендации по подбору всего гардероба, например, сервис GetOutfit, который позволяет по фотографии пользователя подобрать подходящие элементы одежды к уже имеющимся или собрать новый гардероб с нуля.  

Помощь покупателю

Забота о потребителе играет важную роль как инструмент частичной персонализации, который помогает развеять сомнения и преодолеть психологические барьеры при покупке. Одни технологии помогают решить чисто технические проблемы и подобрать для покупателя оптимальный размер. Например, производитель обуви Ecco недавно внедрил сервис подбора моделей по размеру. Другие технологии помогают работать с эмоциональными барьерами. Например, белорусская компания WannaBuy запустила проект по подбору обуви на базе технологий дополненной реальности. Теперь пользователь может увидеть, как будет смотреться конкретная модель обуви именно на его ноге, например, в сочетании с джинсами или платьем, и получит эффект посещения примерочной, не выходя из дома.  

Доставка, которая подходит клиенту

Сегодня многие продавцы гарантируют точные и четкие окна доставки. Например, интернет-магазин BRAUN может привезти нужную вещь всего за 3 часа. Подобные инициативы запускают и другие сервисы, например, система доставки продуктов за 2 часа Instamart.  

Пункты выдачи как бизнес-модель также оправдали себя. Ритейлерам необходимо учитывать интересы тех покупателей, кому удобнее прийти в пункт выдачи. Вслед за Wildberries, которые доставляют одежду в пункт выдачи буквально на следующий день, интернет-магазин Lamoda, который всегда позиционировал себя как онлайн-ритейлер, скоро откроет оффлайн-зоны, но уже не просто пункты самовывоза, а целые шоу-румы с экспозицией модных моделей.  

Объедините онлайн и оффлайн

Omni-канальность позволяет связать воедино данные сразу со всех возможных каналов коммуникаций: онлайн-магазины, офлайн-магазины, звонки, мессенджеры, социальные сети, колл-центры, пункты выдачи. Таким образом компания может получить намного больше данных для персонализации. Например, Adidas интегрировала все каналы взаимодействия со своими потребителями и исторические данные на глобальном уровне. Теперь коммуникация с каждым покупателем происходит индивидуально, и для этого компании приходится обрабатывать миллиарды сообщений в год.  

Современные технологии позволяют собирать данные постоянно: сегодня доступна технология распознавания лиц при входе в магазин, которую уже в 2017-18 гг. тестировали в магазинах "Пятерочка", "Перекресток" и "Карусель" (X5 Retail Group), "Дикси", "Виктория" и "ВкусВилл".  Если применить технологии распознавания лица покупателя в оффлайн точке и использовать при этом данные о его поисках онлайн, истории покупок и невыкупленных товарах из корзины, можно предложить ему именно то, что нужно, и он  наверняка уйдет из магазина с покупкой. Omni-канальный подход в сочетании с технологиями искусственного интеллекта станет серьезным конкурентным преимуществом ритейлеров.  

Увидел - нашел - купил

Сегодня активно развиваются технологии распознавания товаров. Например, компания "Анетика"  (в 2019 году выходит на мировой рынок) успешно развивает сервис "Сарафан", который помогает находить и покупать одежду, увиденную на страницах интернет-изданий или в Instagram. Этим сервисом уже сегодня пользуются модные блоггеры, создавая переходы со своих страниц в интернет-магазины. В 2018 году к сервису было подключено более 300 площадок, включая Cosmopolitan, "7 дней", "Ева.ру" и "Лайфхакер", а также более тысячи блогеров.  

В ближайшем будущем технологии распознавания и персонализации выйдут на новый уровень и позволят потребителю в максимально сжатые сроки находить желаемую вещь по фото или простому описанию в интернет-магазинах сразу в подходящем для него цвете, размере и ценовом диапазоне, а также с доставкой в нужное место и время. 

Например, увидев на экране стильную куртку на главном герое сериала, сделав все пару кликов в телефоне, можно будет уже завтра пойти в такой на работу. При этом это может быть как точно такая же куртка, так и  очень похожая другого производителя, если у покупателя есть определенные требования по цене. Таким образом, в будущем преимущество будет за теми компаниями, которые сформируют действительно индивидуальный опыт взаимодействия для каждого клиента, делая шоппинг простым и удобным, "в один клик".