Цифровизация ритейла: в каких направлениях развивается digital-революция рынка

Масштабы цифровизации розничной торговли растут впечатляющими темпами. По мнению Gartner, потребители выбирают ритейлера задолго до совершения покупки, требуют более высокого уровня персонализации продуктов и услуг. В этой связи ИТ-директора все больше внимания уделяют использованию высокотехнологичных решений для оптимизации цифровой трансформации бизнеса, для прогнозирования потребностей клиентов и максимизации эффективности взаимодействия с ними в каждой точке контакта. О современных трендах диджитализации розничной торговли рассказала руководитель группы анализа компании «Иннодата» Татьяна Куприянова.

Рост цифровизации в торговле – одна из ключевых тенденций

Глобальные мировые события прошлого года сказались на всех отраслях бизнеса. Ритейлеры, сумевшие быстро адаптировать торговлю под онлайн-формат в связи с ограничениями, вызванными пандемией, в отличие от представителей других отраслей, выиграли. Теперь, когда жизнь медленно возвращается в привычное русло, игроки рынка продолжают развивать цифровые технологии. Предпринятые в прошлом вынужденные действия показали, что цифровизация позволяет усилить конкурентное преимущество, укрепляет способность оперативно реагировать на вызовы рынка и расширяет возможности удовлетворить ожидания потребителей.

Персонализация и фокус на искусственном интеллекте

Использование в розничной торговле цифровых технологий, позволяющих собирать, хранить и обрабатывать большие данные, помогает создавать более подробный портрет потребителя и формировать релевантные персональные предложения. В связи с этим персонализация не потеряет для отрасли своей актуальности еще долгое время. Неудивительно, ведь подобные внедрения позволяют обеспечить рост продаж на 1-2%, повысить лояльность потребителей и сократить расходы на маркетинг на 10-20%.

Качество создаваемых персонализированных предложений зависит в значительной степени от умения бизнеса работать с данными, а это в свою очередь требует развития инфраструктуры, позволяющей собирать и анализировать информацию о клиентах, применять технологии машинного обучения.

Одна из главных проблем при формировании персональных клиентских предложений – недостаточное понимание профиля покупателя.

Здесь недостаточно использовать информацию об истории покупок клиента или анализировать его поведение на сайте. Чтобы создать более детальный клиентский профиль и точнее прогнозировать его потребности, необходимо обладать информацией о его интересах, сфере деятельности, перемещениях, средних чеках в других точках продаж, особых поведенческих паттернах и т.д. В сборе такой дополнительной информации важную роль играет выстраивание партнерских отношений с компаниями из других сфер: с банками, образовательными учреждениями, представителями тревел- и развлекательной индустрий и др. Для обеспечения связности целостности данных о клиенте в последние несколько лет приобрели популярность платформы клиентских данных (CDP). Платформа представляет собой базу, которая объединяет данные о клиенте из всевозможных источников.

Подписки

Еще один тренд, заслуживающий внимания, – подписки. Суть подписной модели заключается в следующем: клиент регулярно платит фиксированную сумму в обмен на регулярную услугу. В подписку могут входить скидки, спецпредложения, особые условия на доставку, привилегированный доступ к ряду товаров и услуг. Чем больше в экосистеме партнеров, тем более разнообразный набор товаров и услуг компания может предложить клиенту в подписке. Если предложения, входящие в подписку, не просто ограничиваются несколькими фиксированными пакетами, но и учитывают интересы конкретного клиента (то есть мы имеем дело со следованием сразу нескольким трендам), вероятность покупки подписки повышается.

Данная бизнес-модель обладает рядом преимуществ для компаний:

- появляется возможность снизить расходы на удержание клиентов;

- мониторинг количества подписчиков на товар позволяет более эффективного управлять складскими запасами;

- открываются источники дополнительного дохода от продажи непрофильных товаров и услуг (апсейл, кросс-сейл);

- новый канал для представления клиентам новых продуктов.

Дополненная реальность (AR)

Все активнее начинает использоваться в ритейле перспективная технология дополненной реальности. Одно из самых заметных решений – это виртуальные примерочные, которые внедряются не только для увеличения выкупаемости заказов, но я для улучшения клиентского опыта в целом.

Применение технологии дополненной реальности в ритейле – не новшество. Крупнейшая мебельная компания IKEA еще в 2017 году представила AR-приложение для визуализации любой мебели из ассортимента в интерьере покупателя.

Однако с ростом интернет-шопинга компании начали проявлять больший интерес к виртуальным примерочным, которым свою очередь есть куда развиваться. На сегодня не все виртуальные примерочные позволяют корректно отсканировать тело клиента, не предоставляют возможности примерить на свою фигуру любую оцифрованную одежду, однако возрастающий интерес к технологии и углубление разработок позволяют говорить о том, что в ближайшем будущем тренд укрепится.

Доставка

Заказ продуктов через интернет во время пандемии значительно вырос, ажиотажный спрос резко нагрузил службы доставки. Если до пандемии к услуге прибегал ограниченный круг потребителей, то за время карантинных ограничений у большого количества людей это вошло в привычку и стало потребностью. Сохранились основные требования к услуге: скорость и пунктуальность. При выборе сервиса для совершения покупки потребитель отдает предпочтение тому магазину, где оба требования учтены.

Во избежание коллапса еще в начале пандемии многие компании частично или полностью передали «последнюю милю» (последний этап доставки товара в логистической цепочке) партнерам. Например, товары сети магазинов «ВкусВилл, «Азбука вкуса», «Дикси», «Ашан» доставляются сервисами Яндекса, для доставки продуктов из интернет-магазинов X5 Retail Group курьеры используют автомобили каршеринга «Делимобиль».

Также компании начинают активнее применять различные технологии для оптимизации логистики:

- использование искусственного интеллекта для анализа и построения наилучших маршрутов, прогнозирования потенциальных задержек и поиска других узких мест в цепочке поставок;

- внедрение цифровых двойников для изучения поведения модели цепочки поставок во времени, тестирования различных вариантов конфигураций.

Как показывает наш опыт реализации проекта по решению логистической задачи с крупным российским ритейлером, применение искусственного интеллекта дает значительный эффект. Интеграция машинного обучения в работу системы оптимизации привела к тому, что она получил возможность учитывать свой опыт прошлых периодов расчетов и находить более качественные решения.

Рост сегмента доставки «вскрыл» слабые места процесса. Одно из многих – коммуникация. В процессе ожидания доставки заказа у клиента могут возникнуть вопросы и пожелания, должен быть предусмотрен простой и понятный способ обратной связи.

Теперь перед ритейлом стоит задача не просто отвечать на ограничения, вызванные пандемией, но и уметь в кратчайшие сроки перестраивать модель доставки.

Оплата без касс

Еще до начала пандемии крупные ритейл-компании начинали тестировать оплату покупок с помощью мобильных приложений. Покупатели сканируют товары с помощью телефона и оплачивают непосредственно в самом приложении, без участия кассира или касс самообслуживания. Во время пандемии сервисы бесконтактной оплаты продолжили развиваться и даже сейчас активно используются потребителями за счет быстроты и удобства взаимодействия.

Летом 2018 года в России начала работать единая биометрическая система (ЕБС), которая позволила клиентам банков обслуживаться в другой кредитной организации без личного присутствия, предварительно предоставив финансовому учреждению фото лица или аудиозапись голоса. В прошлом году в Госдуме был принят закон, который позволяет использовать системы идентификации и аутентификации с применением ЕБС вместо процедуры проверки документов. Также в 2020 году в сети кафе Prime тестировали оплату «лицом», а 20 сентября биометрический способ оплаты заработал в метро Москвы. Такой механизм оплаты называется биоэквайрингом. Ожидается, что в ближайшие годы во всем мире он будет приобретать все большую популярность и, конечно, не обойдет стороной ритейл. Такой подход, кроме прочего, позволяет собирать больше данных по клиентам (перед биометрической оплатой обычно требуется пройти отдельную процедуру регистрации), а также в перспективе объединять клиентские профили на основании биометрии как внутри компании, так и при взаимодействии с партнерами. Более того, биометрия позволяет добавлять элементы геймификации в процесс покупки, что положительно сказывается на узнаваемости и репутации торговой сети, повышает лояльность некоторых групп клиентов.

Заключение

Несмотря на то что в своей сути перечисленные технологии не новые, в ритейле они находятся на самых разных стадиях развития: одни только начинают тестироваться, другие – вошли в потребительскую привычку.

Однозначно можно сказать одно: электронная коммерция продолжит быстро расти, что будет стимулировать пересмотр бизнес-моделей, внедрение и развитие новых технологий.