Четыре технологии для ecommerce, которые помогут продавать в 2021 году

Раньше чтобы продавать было достаточно иметь приличный интернет магазин, где для каждого товара находилась пара слов и пара хороших фото, настроенный контекст и сносное SEO. Сегодня этого мало. Потенциальный покупатель стал критичнее, избирательнее и недоступнее для продавца, а жесткая конкуренция в сетевой торговле снижает шансы что-то ему продать.

В уходящем 2020-м окончательно оформились новые тенденции в ecommerce, которые коренным образом изменят процесс продажи товаров в ближайшие пять-десять лет. В посте — обзор четырёх тенденций, которые, очевидно, станут наиболее значимыми направлениями развития интернет-ритейла.

Развитие нейросетей — общемировая тенденция. Совершенно естественно, что основным источником финансирования исследований в этой области являются коммерческие компании и корпорации, предоставляющие рекламные услуги в сети. На текущий момент владельцами наиболее “умных” и мощных нейросетей, обеспечивающих коммерческие нужды корпораций и актуальные запросы пользователей, являются такие гиганты как Google, Facebook, Pinterest, Яндекс.

В будущем от применения нейросетей при помощи изображений операторы поисковиков и агрегаторы визуального контента перейдут к непосредственному поиску товаров, основанному на анализе схожести изображенных предметов. Похожие сервисы, позволяющие анализировать фото товаров в маркетплейсах уже существуют. С течением времени их алгоритмы будут совершенствоваться и они дополнят арсенал цифровых маркетологов.

Всё это принципиально изменит создание визуального контента для интернет-магазинов. Вероятно будут опубликованы критерии, в соответствии с которыми нейросети будут определять тип товара и предлагать его к покупке в тех или иных обстоятельствах, как сейчас происходит с обычной поисковой индексацией. Таким образом магазины будут стремиться использовать контент, который больше подходит для анализа нейросетью. Это станет дополнительным фактором, который нужно учитывать создателям контента кроме эстетической и информационной составляющей.

Помимо визуального контента нейросети будут задействованы в оценки торговых трендов. Поисковые гиганты, вероятно, использует нейросети для обработки статистических данных о продажах и интересах пользователей и затем будут продавать аналитические отчеты заинтересованным клиентам. За счет этого тренды будут определяться точнее и вероятность успешной продажи значительно вырастет.

Ещё одной функцией нейросетей при анализе визуального контента становится сортировка. Уже существуют пилотные нейросети, осуществляющие сортировку товаров по фото. Прототипы таких сетей, согласно моим инсайдам, создаются Google, Apple, Яндекс и рядом небольших стартапов.

Потребитель хочет знать о товарах максимум. Ecommerce ограничивает покупательский опыт отсутствием физического контакта с товаром. Однако технологии позволяют сделать товар объемным, что частично компенсирует физическое отсутствие предмета.

Для демонстрации объемных товаров до настоящего времени используют 360 photo — панорамные фотографии, позволяющие рассмотреть товар с разных сторон, им на смену постепенно приходят 3D-обзоры — полноценные 3D-модели с реалистичными текстурами, которые позволяют не только рассматривать товар с разных сторон, но также демонстрировать его физический функционал, например, открывать и закрывать ноутбук, поворачивать экран фотоаппарата и т.д.

Процесс внедрения обзоров происходит достаточно медленно, в силу того, что в мире их созданием в настоящий момент занимается лишь одна компания — REVIEW3, что резко ограничивает ассортимент обзоров и переориентацию рынка на этот тип контента. Согласно сообщениям в СМИ, разработчики применяют уникальный шейдер и алгоритмы фильтрации для получения высокореалистичных текстур, не требующих значительных системных ресурсов для отображения и длительной загрузки. О востребованности технологии в ближайшем будущем красноречиво свидетельствуют исследования компании “Связной”, которая, используя 3D-обзоры, сумела увеличить конверсию на 7%.

Простые формы персонализации предложения, основанные на логическом анализе покупок других пользователей, уже давно применяются крупными интернет-ритейлерами, такими как Amazon, Aliexpress, taobao и др. В будущем же речь пойдёт о специализированных сервисах, которые помогут собирать образ конкретного клиента и формировать предложение в соответствии с его иерархией потребностей и финансовыми возможностями. Известно, что большинство крупных интернет-компаний и производителей электроники, таких как Google, Facebook, Samsung собирают данные о пользователях и используют их для создания неперсонифицированного, но очень точного потребительского портрета конкретного человека. Часть этих данных продают рекламным партнерам, а также используют в таргетированной рекламе.

Сегодня можно говорить о том, что процесс и обработка таких данных усложняются переходя на новый уровень представления о потенциальном покупателе. Т.е., если раньше использовалось банальное сравнение интересов и известных потребностей, то сейчас сложные системы, использующие в числе прочего нейросети и машинное обучение, стараются выявить скрытые потребности и максимально персонализировать информацию, представленную на странице товара. При формировании персонифицированного предложения авторы сервисов уже экспериментируют с NLP, глубоким обучением, распознаванием образов, очевидно плоды этих экспериментов будут внедрены в ближайшие 3-5 лет.

Ситуация с коронавирусом продемонстрировала ритейлерам, что гибкость и быстрая масштабируемость транспортной логистики является одной из важнейших составляющих. Раньше качество решений в области доставки и логистики воспринимались как дополнительный конверсионный фактор, сегодня же эти факторы стали одними из определяющих конверсию. Чем быстрее товар достигнет адресата, при прочих равных, тем выше вероятность, что его купят.

При этом неожиданные вызовы, вроде резкого роста спроса, не должны влиять на качество и своевременность доставки. В этом смысле специализированные сервисы доставки и такие агрегаторы, как Uber, принимающие на себя роль логистических компаний, начинают играть особую роль в развитии интернет-ритейла. Помимо этих, уже произошедших процессов, можно ожидать расширение ассортиментов способов и технологий доставки, такие как беспилотники, почтовые роботы и др. Иными словами, то, что сегодня представляется достаточно экзотичным, уже завтра станет обыденным.

Коронавирусная пандемия отразится в правилах и гигиенических нормах доставки. Не исключено, что к концу третьей волны обработка заказов в интернет-магазинах перед доставкой станет стандартизирована, а проведение такого рода санитарных мероприятий во многих странах сделают обязательным. Также возможен рост в относительно низкотехнологичных решениях, таких как почтоматы и консолидация заказов, которые станут временной альтернативой более современным, но сравнительно дорогим (ввиду низкой распространенности).

Все описанные выше технологические тенденции ведут к развитию ecommerce, с одной стороны, и к видоизменению офлайн ритейла, с другой. Можно смело ожидать, что в ближайшие 10 лет доля офлайн магазинов сократится на 20 — 30%, а количество крупных интернет ритейлеров увеличится как минимум в 2 раза. Это грубый и пессимистический прогноз, который учитывает максимальное влияние факторов, сдерживающих развитие интернет-ритейла, а также технологии, продлевающие жизнь офлайн ритейлу, такие как AR, магазины без касс и торговля без персонала.

Использовано фото:
https://belretail.by/news/d-c-strimyi-sotsialnaya-kommertsiya-trendyi-riteyla-po-versii-nrf