Куда движется ритейл
CRM будут знать пользователя лучше любого менеджера, а человеческие взаимодействия сведутся к минимуму.
Материал подготовлен при поддержке SimbirSoft
Мировые ритейлеры вкладывают миллиарды долларов в технологии — создают мобильные приложения, открывают сервисы доставки. В России цифровизация онлайн- и офлайн-ритейла идёт медленно, но некоторые компании начали перенимать западные тренды.
Руководитель департамента бизнес-решений Анна Шведова и руководитель департамента web-решений Светлана Кузнецова из компании SimbirSoft поделились советами, как автоматизировать ритейл и работать эффективнее.
Первый тренд. Искусственный интеллект и системы скоринга
Искусственный интеллект, скоринговые и рекомендательные системы распространены по всему миру, в том числе в США, Европе, Китае, Японии. В каждой стране они находят свое применение:
- В США нейросети используют в разных сферах, в том числе в судебной системе, определяя меру пресечения, риск побега или повторных преступлений.
- В Китае с 2010-х годов развивается система социальных рейтингов. В основе рейтинга лежат данные от комплекса информационных систем, включая мессенджеры, платежные системы, магазины. Государство отслеживает, как часто человек меняет работу, нарушает ли закон, платит ли штрафы, жалуются ли на него соседи, что он покупает и пишет в интернете. Рейтинг даёт определенные привилегии или в чём-то ограничивает — например, с низким рейтингом нельзя покупать билеты на транспорт. Рейтинг учитывают и работодатели, когда берут на работу нового сотрудника.
- В России скоринговые системы широко используют в банках — они помогают оценить, насколько человек платёжеспособен и будет ли он вовремя выплачивать кредиты.
В ритейле чаще применяется рекомендательная система, которая может избавить клиента от «теневой работы» — постоянного рутинного выбора. Например, если человек хочет куда-то поехать, он потратит несколько дней на выбор путёвки или отеля, а рекомендательная система подберёт рекомендации автоматически на основе того или иного скоринга пользователя.
Клиент останется доволен — он не потерял время, ему предложили то, что нужно, он это купил и вернется в следующий раз, если останется удовлетворён покупкой. Так компания сможет увеличить средний чек и вероятность повторной покупки.
В отличие от банков, у которых есть доступ к транзакциям клиента и знают, где и что он покупает, в ритейле опираются на общедоступные данные. В основном это социальный и мобильный скоринг.
Мобильный скоринг — это информация от операторов связи, которая привязана к номеру телефона и хранится в обезличенном виде. Мобильный оператор может располагать сведениями о перемещениях и интересах абонента, а также при условии его согласия предоставлять ту или иную информацию своим партнерам.
Социальный скоринг — информация, основанная на соцсетях. Есть специальные агрегаторы, которые предоставляют данные о клиенте: фотографии, места, где бывал, его интересы. Такая информация может содержать до 400 параметров — что купил, что обсуждал, что скорее всего купит пользователь. При этом информация передается в обезличенном виде, согласно требованиям законодательства о хранении персональных данных.
Плюс ко всему ритейл может сам создать свою систему, которая станет основой для получения новых данных. Рекомендательные системы бывают:
- Экспертные. Основаны на индивидуальных рекомендациях, составленных людьми — чаще всего менеджерами в CRM-системах. На основе этой информации менеджер изучает клиента и даёт ему хорошую рекомендацию.
- Точные. Основаны на математических моделях, алгоритмах и вероятностях того, что клиент с такими-то данными заинтересуется такими-то продуктами. Клиенты сегментируются на разные группы. Причём один и тот же клиент может попадать в разные сегменты.
- Скоринговые (адаптивные или обучаемые). Основаны на технологиях машинного обучения. Программные помощники, которые общаются с клиентом, смотрят на его реакцию, обучаются и сами себя корректируют. Такие системы совершенствуют алгоритмы точных систем, сами сегментируют клиентов по группам. Основное отличие от точных систем — автоматизация.
Рекомендательные и скоринговые системы имеют большой потенциал как в офлайне, так и в развитии онлайн-продаж. Так в офлайне используются информационные терминалы, которые подсказывают продавцу-кассиру, какие товары и акции можно предложить покупателю. Например, в компании SimbirSoft разработали такую систему для федеральной торговой сети, объединяющей более тысячи точек.
Согласно прогнозам Gartner, персонализация цифровых продуктов способна увеличить прибыль на 15% уже в 2020 году.
Но это работает и сейчас. Например, Amazon одним из первых в мире начал сохранять историю покупок и поисковых запросов каждого пользователя. Это позволяет компании рекомендовать пользователям товары по интересам, для которых выше вероятность совершения покупки.
Рекомендательные системы позволяют сегментировать аудиторию, отслеживать интересы и потребности покупателя и наиболее точно предлагать ему подходящие товары.
Сегментация возможна по различным признакам, например: «Покупатели, у которых день рождения в июле», «Родители детей-школьников», «Покупатели, которые недавно приобрели спортивную обувь», «Интересующиеся рыбалкой» и так далее. Например, покупатель использует мобильное приложение и получает уведомление: «Ходишь в McDonald’s — получи кэшбек 20% на следующих условиях».
Как это работает
Для примера возьмем семью из четырех человек (мама, папа и двое детей), которая периодически делает покупки в определенной торговой сети — приобретает продукты питания, школьные товары, одежду, обувь. Ритейлер может повысить лояльность покупателя и средний чек с помощью мобильного или веб-приложения для управления покупками.
Приложение с персональными рекомендациями — это полезный инструмент как для покупателя, так и для поставщика товаров и услуг.
Оно формирует рекомендации на основе различных данных, которые предоставил пользователь. Например, можно загрузить список покупок, сведения о диете и пищевой аллергии всех членов семьи.
Пользователь получает список покупок — на день или неделю, и может заказать их домой. При этом приложение будет помнить все индивидуальные потребности клиента и уведомит об акциях и товарах дня.
Выгода для магазина: магазин повышает продажи, средний чек и лояльность.
Выгода для покупателя: магазин берёт на себя заботу о покупателе, освобождает его от «теневой работы» по поиску и сравнению подходящих товаров. В результате покупатель экономит время и видит именно те товары, которые ему подходят.
Результаты:
1. Увеличивается лояльность покупателя.
2. Увеличивается средний чек.
3. Увеличивается количество повторных покупок.
4. Маркетологи магазина получают дополнительный инструмент работы с продажами.
Ещё пара примеров:
- В агентстве недвижимости. Рекомендательная система собирает информацию о потенциальном покупателе квартиры: где человек живет сейчас, есть ли у него машина, где он её паркует, есть ли дети, в какой садик или школу они ходят, есть ли жена, есть ли у неё машина. На основе этой информации можно подобрать оптимальное расположение и тип жилья.
- В фарм-промышленности. Покупатель заказал в аптеке ампулу лекарства, система понимает, что человек будет делать внутримышечные инъекции, и сразу предлагает купить как минимум два шприца такого-то объема, спиртовые салфетки и пластырь.
Удачные рекомендации могут получить эмоциональный отклик от пользователей: от «Да, неплохо» до «Невероятно, как вы догадались!». Система учитывает психологический портрет покупателя, его опыт, место жительства, предпочтения (например, на какие изображения пользователь обращает внимание).
Современные технологии машинного обучения и больших данных становятся основой для скоринговых и рекомендательных систем, которые постоянно учатся и выбирают товары и услуги лучше, чем любой консультант и сам покупатель. Однако, работа рекомендательной системы должна быть ненавязчивой и незаметной, иначе она получит негативную оценку со стороны пользователей.
Из практики
В компании SimbirSoft обеспечили работу одного из онлайн-сервисов для дистанционного подбора одежды. Он составляет для пользователей коллекции одежды с помощью профессиональных дизайнеров: на каждый день, для офиса, для путешествий и особых случаев.
Опираясь на данные искусственного интеллекта, дизайнеры анализируют информацию о пользователях: параметры фигуры и понравившиеся модели одежды. В результате пользователь получает индивидуальные рекомендации по гардеробу, в котором все вещи и аксессуары сочетаются друг с другом.
Второй тренд. Самообслуживание и новые сервисы доставки
Ритейлеры нацелены на сокращение дистанции между собой и покупателем. У него должна быть возможность делать покупки в круглосуточном режиме и получать их как можно быстрее
В США популярна доставка в день заказа – например, DHL предлагает выбрать время доставки: через два часа, в тот же день или на следующий день.
Доставка дронами пока не используется повсеместно, но ритейлеры (например, Amazon) и логистические компании не теряют к ней интерес. Китайский ритейлер JD.com намерен выпустить на рынок дрона, который сможет доставить заказы менее чем за час. В России с дронами экспериментируют «Додо Пицца» и «Почта России».
Для 29% россиян удобный способ доставки — это главный критерий выбора ритейлера, согласно данным PwC. Один из самых популярных способов доставки — постаматы или автоматизированные ячейки, из которых покупатели могут сами забрать товар в любое удобное время.
Крупные офлайн-ритейлеры, такие как Walmart, Kohl's и другие, давно внедряют технологии самообслуживания. Они стараются свести к минимуму количество персонала. Покупатели могут прийти в круглосуточный магазин, в котором нет продавцов, выбрать товары и пробить их через электронную кассу.
Это позволяет минимизировать расходы на рабочую силу и минимизировать человеческий фактор, исключить очереди и повысить лояльность покупателей за счёт удобного графика работы.
Из практики
В компании SimbirSoft разработали программное обеспечение для федеральной сети постаматов QIWI Box, в которой более 150 тысяч киосков и терминалов. Проектом ежемесячно пользуются более 50 миллионов клиентов для заказа посылок в российских и зарубежных интернет-магазинах.
С помощью постаматов пользователи могут получать заказы днем и ночью, в выходные и праздничные дни, отслеживать заказы по SMS и не тратить время на ожидание в очереди. Система организует взаимодействие между пользователями и почтовыми модулями. Администраторы системы контролируют доставку посылки до конечного пользователя.
Помимо комплексных решений с распознаванием лиц, есть решения для автоматизации отдельных участков работы. В SimbirSoft разработали систему подсчета посетителей, которая позволила повысить продажи партнёрам нашего клиента, торгового центра.
Система состоит из беспроводных счетчиков, программы по сбору статистики и программы для просмотра и анализа статистики. Она автоматически обновляет и хранит данные, а также строит графики отчетности.
Третий тренд. Автоматизация и развитие CRM
Крупные компании стараются автоматизировать работу с клиентами в CRM-системах. Современные CRM сами подсказывают менеджерам, что сейчас предложить оптовому покупателю или какое действие выполнить.
В SimbirSoft накопили большой опыт разработки CRM, которые бизнес использует для коммуникаций с клиентами. Один из кейсов — система взыскания задолженности QIWI Collection для финтех-компании, интегрированная с внутренними банковскими продуктами.
Система хранит информацию о клиенте и историю взаимодействий с ним, автоматически ограничивает ежедневное количество контактов с клиентом, согласно требованиям 230-ФЗ. Благодаря этой CRM, банку стало проще и быстрее взыскивать задолженности.
О компании SimbirSoft
SimbirSoft — глобальная ИТ-компания с опытом в разработке и тестировании программных продуктов с 2001 года. Головной офис и центры разработки находятся в нескольких городах России, с филиалом в США.
Компания предоставляет услуги по созданию систем для автоматизации работы предприятий, высоконагруженных систем, мобильных приложений, внедрения машинного обучения и блокчейн-проектов для компаний из любых стран и индустрий.
Отличная новост, а то за утро три звонка уже смысл примерно один и тот же согласовать что-то там ... надоеды хреновы.
я всегда ставлю форму чтобы не звонили, а присылали смс о подтверждении заказа, но эти "собаки" все равно звонят)))
Интересно узнать как система подсчета повысила продажи
В России цифровизация онлайн- и офлайн-ритейла идёт медленно
Топ 18 компаний по динамике открытия торговых точек в Москве 2019:
• Ozon Box, автоматизированные пункты выдачи
• Wildberries, интернет-магазин
• Сбербанк, банкомат
• Халва, сеть почтоматов
• Магнит, сеть универсамов
• PickPoint, сеть постаматов
• ВкусВилл, сеть супермаркетов
• Милти, сеть магазинов готовой еды
• Планета здоровья, аптеки
• Красное & Белое, сеть магазинов
• Пятёрочка, сеть универсамов
• ВТБ, банкомат
• МетКом, пункт приема лома
• TUI, сеть туристических агентств
• МТС банк, терминал
• Boxberry, отделение службы доставки
• РЕСО-Гарантия, СПАО, страховая компания
• Фасоль, сеть мини-маркетов
*По данным популярного картографического сервиса