Как будет развиваться retail: 15 технологических трендов
В конце сентября на международном форуме Kazan Digital Week прошла дискуссионная панель «Цифровизация ритейла: новые вызовы и возможности», организованная группой компаний Friflex. В ней приняли участие эксперты из ГК «Дикси», X5 Retail Group, «Максбонус» и других компаний. Модерировал дискуссию Петр Чернышев, CEO Friflex. В этой статье делимся трендами, о которых говорили эксперты.
Ритейл – одна из самых технологически развитых отраслей, которая быстро адаптирует последние тренды. Год назад внедрение новых подходов к организации и управлению торговлей было спровоцировано пандемией. В условиях локдауна активное развитие получил сегмент электронной коммерции.
Технологические тренды
1. Прикладной ИИ, промышленное машинное обучение (ML).
Увеличение продаж за счет использования ML для анализа наборов данных о покупках, выявления закономерностей и предоставления покупателям персональных рекомендаций. Эксперты McKinsey оценивают потенциал влияния технологий на глобальный рынок от 10 до 15 трлн долларов дополнительной выручки.
2. Продвинутые соединения (advanced connectivity).
Влияние на доступность технологий: интернет вещей, мобильные AR/VR, облачные вычисления.
3. Технологии иммерсивной реальности (AR, VR, MR).
Могут быть использованы, например, для 3D-каталогов, виртуальных магазинов, интерактивного показа товаров, планировки и дизайна магазина, оптимизации работы склада. Согласно исследованию McKinsey ‘Technology Trends Outlook 2022’, ожидаемый размер рынка иммерсивной реальности к 2035 году составит 1,5 трлн долларов.
4. Будущее мобильности.
Технологии автономного управления, как доставка с помощью дронов, доставка мобильными курьерами (на самокатах, электровелосипедах и т.д.). Ежегодный рост процента внутригородских поездок на общедоступных велосипедах, самокатах, скутерах составляет 60%.
5. Платформы для сбора и обработки больших данных в онлайн и офлайн.
Ориентация на работу с данными о посетителях в режиме реального времени.
6. Облачные вычисления.
Облачные вычисления — это технология, которая обеспечивает доступ к компьютерным ресурсам через интернет.Сегодня железо становится достаточно дорогим, а также требует финансовых ресурсов для обслуживания. Перенос сервисов в облако позволяет обменять капитальные затраты на переменные. Вместо массовых инвестиций в серверное оборудование и программное обеспечение, которые могут и не понадобиться, оплата осуществляется только при потреблении вычислительных ресурсов, и только за то количество, которое вы потребляете.
7. Омниканальность.
Быть там, где находится покупатель. Необходимо следовать за поведением покупателя, а покупатель находится там, где ему удобно. Сегодня он зашел в офлайн-магазин, завтра он заказал в онлайне или через доставку, а потом пришел и забрал заказ. Поэтому бизнес точно должен быть там, где находится его клиент.
8. Двусторонняя коммуникация «бизнес-клиент» в режиме диалога.
Например, клиентское приложение, чат-боты, социальные медиа.
«Просто коммуницировать и пушить клиентов сообщениями в одностороннем порядке становится неправильным. Если компания дает возможность клиенту высказываться и предоставлять обратную связь удобным для клиента способом, то количество обращений от клиента увеличивается», – говорит Дмитрий Полуянов, сооснователь «Максбонус», ex-директор по маркетингу ТС «Командор».
9. Предиктивный анализ и машинное обучение.
Около 56% компаний сегодня уже внедрили технологии искусственного интеллекта. Например, Walmart, Amazon, DNS-shop отдают все вычисления самообучающимся алгоритмам.
С помощью ML можно:
- определять, какие именно факторы влияют на потенциальный спрос;
- находить и измерять все взаимосвязи между продуктами;
- подбирать оптимальную цену в зависимости от таких факторов, как конкурентная среда или смена сезонов.
10. Электронные полки, электронные ценники, автоматические кассы, self scan.
Движение к автономному магазину без сотрудников наблюдается уже давно. В аэропорту Казани в ноябре открылся магазин Магнит Go.
11. Формирование диджитал-профиля клиента и его интеграция с информационными системами компании.
Задача розничного бизнеса — понимать клиента и отслеживать его везде: в офлайне, в онлайне. Здесь важно соблюдать этическую и моральную стороны вопроса, если розничные компании начинают использовать собранные данные, и клиент при этом испытывает дискомфорт, понимает, что затронута зона его личного пространства, то это не работает.
12. Визуальный поиск товара по изображению.
Поиск товара по картинке – актуальная фича в приложениях fashion-ритейлеров. Для реализации умного поиска используются технологии ML. Среди магазинов, которые уже успешно интегрировали поиск по изображению крупные мультибрендовые площадки «Ламода», «Вайлдберриз», «Яндекс-маркет».
13. Личные цифровые ассистенты, упрощающие планирование и совершение покупки.
Рынок виртуальных голосовых помощников стремительно растет. Голосовая коммерция появляется как внутри приложений, например, голосовой ассистент Олег в мобильном приложении Тинькофф, так и в отдельных устройствах, как умные колонки от Яндекса и Сбера. Прогнозируется, что к концу 2023 года в мире будет 640 млн умных колонок. А эксперты Juniper Research ожидают, что к 2024 году всего будет насчитываться около 8,4 млрд устройств с голосовыми ассистентами.
14. Распознавание по лицу.
Подробнее о том, как нейронные сети учатся узнавать лица, читайте в нашей статье Тренд на биометрическую идентификацию: как нейронные сети распознают наши лица.
15. Цифровизация HR-задач в ритейле.
Одним из основных драйверов на пути к автоматизации процессов и изменению подходов к системе управления персоналом выступает недостаток трудовых ресурсов. На сегодняшний день доля работающего населения в России составляет 57%. Текущие демографические показатели иллюстрируют движение к рынку соискателя, когда вакансий значительно больше, чем кандидатов. Диджитализация ритейла активно затрагивает автоматизацию системы управления персоналом. При внедрение цифровых решений в HR-процессы компании бизнес может сэкономить бюджет на:
- подборе и кадровом делопроизводстве;
- адаптации персонала;
- обучении и развитии команды;
- создании систем мотивации.
в @Yandex.Eda все также нельзя заказать разную еду из разных ресторанов в одном заказе.....а вы все про машинное обучение
Можем предложить @Yandex.Eda разработать такую фичу😉
Комментарий недоступен
Подробную информацию о географии участников можно найти на официальном сайте конференции —> https://kazandigitalweek.com/ru/site
😉
Комментарий недоступен
Олег, ну это правда вопрос к организаторам) Мы больше про технологии, мобильные приложения и сайты 📲🔝
Комментарий недоступен