У нас около 400 разработчиков-инженеров, которые каждый день трудятся на благо наших клиентов, создавая новые продукты. У нас есть отдел data science, который очень много анализирует собственных данных компании (а их у нас очень много) и данных от Google, Mail.ru, «Яндекса». У нас есть вся воронка поведения человека — от его нахождения в Интернете до покупки. Мы с этими данными очень много работаем и стараемся понять, какие инсайты и взаимосвязи есть. Компания делает много количественных исследований, фокус-групп, чтобы понять, что человеку нужно. Например, недавно мы исследовали каждую точку поведения покупателей в течение года: как они воспринимают скидки, цены, что важно, а что нет.

Но одежда — это в целом про lifestyle, а не только про товары. Есть такая фраза: «Мы — это то, что мы едим», мы переформулировали ее и говорим, что мы — это то, что мы носим. Поэтому мы активно исследуем не только процесс покупки, но и чем человек живет, что делает, что его волнует.

Два сценария поведения
Если говорить про пользовательский сценарий именно в e-commerce и одежде, то мы выделяем два основных паттерна пользовательского поведения на Lamoda.
Первый — клиент знает, за чем он пришел, и ищет это, например кроссовки для бега, белую футболку или платье на выпускной. Мы с этим сценарием научились неплохо работать. У нас удобный поиск по сайту, работает команда из «Яндекса», которая делает поисковую технологию, и у нас поиск одежды даже лучше, чем у «Яндекса».

И есть второй сценарий — клиент пришел к нам на сайт без конкретной цели. Это называется Discovery&Inspiration. Человек не знает, что купить, и просто скроллит до бесконечности, проводя так время. Мы это поведение внутри компании называем «залипательным» сценарием и очень много работаем с этим сценарием, создаем продуктовые инициативы.



Вовлечь такого клиента — наше стратегическое направление. Общаясь с нашими западными коллегами из Google и Instagram, видим, что пока до конца никто не понял ни в России, ни в мире, как из этого сценария правильно конвертировать человека в покупку. С одной стороны, компания хочет, чтобы пользователь как можно дольше залипал и был в ее экосистеме, с другой стороны, хочется, чтобы была конверсия. Например, в сервисе Pinterest говорят, что на их платформе конверсия происходит через 20 контактов с картинкой и текстом. У нас пока идут эксперименты с этим.

Как Lamoda работает со сценарием Discovery&Inspiration
Блог o fashion&lifestyle-трендах был запущен в июле 2018 года. Мы хотели посмотреть, будут ли пользователи читать его. Сделали одну точку входа, никому об этом проекте не сказали и начали наблюдать за поведением потребителей. Сейчас у нас 140 тыс. читателей в месяц, которые сначала читают fashion-блог, а потом идут делать покупки. И мы решили, что будем этот ресурс активнее развивать, размещать его в «Яндекс.Дзен».

Подборка статей и советов. Мы предлагаем посетителю сайта не каталожный контент, а полезную информацию, которая поможет подобрать собственный образ и собрать ребенка в школу. Мы даем персональные рекомендации, присылаем их в почту, и на странице сайта их можно увидеть (у каждого пользователя будет своя страница нашего сайта, не такая, как у соседа).



Сервис виртуальной примерочной. Мы его запустили недавно. Покупатели смогут еще перед заказом увидеть, как кроссовки выглядят на ноге, и оценить, насколько они впишутся в гардероб. Наводишь на свою ногу камеру мобильного телефона (работает пока только на iOS) и примеряешь кеды разных брендов. Довольно реалистично все работает. Технология (AR Try-on, Wannaby) классная. Только два стартапа в мире это могут делать нормально. Мы изучили обе технологии и выбрали одну из них (в мае 2019 года на одной из конференций Юлия Никитина говорила, что компания пересмотрела огромное количество стартапов, но так ничего не нашла. — Ред.). Сейчас будем масштабировать этот проект, снимать с брендами 3D-коллекции и загружать в виртуальную примерочную.

Поиск по фотографиям. Этот сервис доступен в мобильном приложении, он очень популярен у аудитории в возрасте 18-27 лет. Пользователь фотографирует чей-то образ, присылает нам, и мы с помощью искусственного интеллекта (а не живого стилиста) подбираем ему похожий образ. Интересно, что люди в основном делают print screen каких-то блогеров из Instagram или находят образ в Интернете, а не делают фотографии в реальной жизни. У этой опции уже 100 тыс. пользователей в месяц, она пользуется большим спросом. 85% поиска — это женские вещи, 93% — это скриншоты из собственной галереи телефона. Если пользователь имеет уже какую-то историю покупок, то образ очень быстро подбирается, практически мгновенно, а если новичок, то потребуется какое-то время. Мы эту услугу запустили на коленке и сейчас будем масштабировать.



Все наши активности направлены на то, чтобы улучшать выбор покупки с небольшого экрана смартфона и приблизить реальность к экранам телефонов. Это даст нам рост конверсии. Все эти сервисы позволяют выстраивать долгосрочные отношения с человеком. Наша задача — сопровождать его в течение всего жизненного цикла — от рождения до старости со всеми пиковыми периодами — школа, институт, первая работа и т.д.

Что мешает людям делать покупке в онлайне
Есть три основных беспокойства клиента при онлайн-шопинге:
1. Найти то, что мне нужно (тяжело выбрать из 4 млн товаров и 3 тыс. брендов)
2. Как это будет смотреться на мне — ожидание и реальность
3. Подойдет ли мне этот размер

Если по первому пункту мы научились хорошо помогать клиентам, то две другие проблемы — это самые большие барьеры для всего мирового e-commerce. Потому что когда люди виртуально примеряют на себя одежду, то очень часто представляют себя лучше, чем они есть на самом деле. «На модели это платье смотрится прекрасно, а на мне по-разному, но я не готов быть честным с самим собой», — думают многие.

Что касается размеров, то размерная сетка у всех брендов очень разная, и даже если взять два американских бренда, то между собой их размеры могут не совпадать. У нас есть много проектов в этом отношении, чтобы помочь выбрать правильный размер.

Не курьер и не водитель, а торговый представитель
Но рынок e-commerce — это не только продуктовая составляющая, но и технологии, контент и логистика. Все, что связано с офлайн-логистикой, — это огромный кусок нашей деятельности. Половина организации Lamoda, если не большая ее часть, — это как раз логистика, инфраструктура и геоаналитика, с этим связанная. Человек находится не в магазинном пространстве, у него нет примерочной, ему надо помочь эту вещь привезти вовремя и примерить.



Соответственно, три больших столпа, на которых все стоит, — это выбор, доставка и программа лояльности. Клиент выбрал, мы ему это доставили с соответствующем уровнем сервиса, у нас даже есть присказка в компании: не курьер и не водитель, а торговый представитель. Это тот человек, который обеспечивает последнюю милю либо мотивирует тебя купить что-то. Если он вежливый, чистый, хорошо пахнущий и аккуратно ждущий того момента, когда надо подсказать, какая вещь на клиенте сидит лучше, то клиент будет доволен.

Про нашего постоянного клиента мы все хорошо понимаем и знаем. Для них есть специальная программа лояльности, хорошие цены, крутые скидки. Нам очень нравится подход авиакомпаний к своим клиентам, их программы (накопление баллов, специальное обслуживание, скидки, бесплатные билеты и т.д.) заставляют клиентов быть лояльными. И мы развернули свою программу именно в эту плоскость. И до конца года планируем запустить все привилегии для постоянных клиентов.

Про рынок электронной торговли
В России 6-7% модных товаров продаются через Интернет, в Европе — 25-30%. Рынку e-comm в России еще есть куда расти. В 2018 году средний темп роста рынка электронной коммерции — 20%, доля роста продаж Lamoda — 22%. Среди общемировых тенденций — уменьшение среднего класса, сокращение маржи и доходов большинства брендов, а также доминирование маркетплейсов по отношению к мерчантам (продавцам. — Ред.).
Решив все перечисленные выше проблемы, можно достаточно сильно продвинуться с точки зрения оккупации рынка.

Fashion-категория — это непараметрический выбор человека (он выбирает не чайник и не холодильник), здесь очень много связано с эмоциями и случайностями, и сложно предсказать, когда человеку понадобится тот или иной костюм или платье. Поэтому очень много всего надо сделать, чтобы сильно нарастить категорию.

Все должно быть в реальном времени
Есть еще один фактор, на который мы делаем ставку, — это технология. Все должно быть в реальном времени. Невозможно посадить стилиста, чтобы он создал клиенту образ, выбирая из 6-7 млн товаров или 3,5 тыс. брендов. Это должна быть технология на машинном обучении, рекомендательных системах и алгоритмах. То же самое с логистикой. Оптимизация логистики человеческими усилиями невозможна, поэтому мы ее оптимизируем на основе машинного обучения, понимая, что есть территория, оптимальные часы доставки, это куча корреляций. Lamoda — это все-таки платформа и платформенное решение. Это супертехнологичный бизнес, наложенный на мощную инфраструктуру. И мы тут не первые: по такому же принципу работают Amazon, Alibaba, Zolando.

Мы очень много работаем с блогерами, сотрудничаем примерно с 200 лидерами мнений. Они у нас все отранжированы. Есть те, кто на охват работает, а есть те, кто моментальные продажи приносит. С хорошим блогером одна проблема: как только он фото выкладывает в Instagram, к 12-13 часам этого товара уже нет. Кажется, что просто просчитать нужное количество товара, но не всегда удается это сделать корректно.

Покупки образами звезд
Люди покупают уже не просто одежду, а образы звезд и блогеров. И, наверное, покупка образами — это следующий шаг, возможно, через 2-3 года мы совсем уйдем от каталога.

На следующий год мы запланировали работу над полным детальным образом клиента — total look. И это уже не товарная игра, а именно сервисная, это агрегация сервисов (салоны красоты, стилисты, визажисты): не знаешь, как одеться, мы тебя оденем, подскажем, какой тип одежды тебе подойдет, и так далее. Такие модели маркетплейсов успешно существуют в Штатах, и работают они по подписке. Клиенту подбирают полностью образ: сначала с ним контактирует стилист, потом визажист и так далее, то есть клиент с каталогом одежды не контактирует вообще.