Когда-то в магазинах были счёты и одна касса на три отдела, сегодня технологии позволяют совершать покупки, сканируя коды на электронных ценниках, а на место традиционного товароведа всё увереннее метит искусственный интеллект.

Данные — тоже товар
Начну с банального. Современные цифровые технологии подарили нам новое понятие — «цифровой след». Каждый из нас, используя гаджеты, оставляет следы своего присутствия на посещаемых сайтах, включая поисковые запросы и геолокацию. Таким образом, мы становимся источниками огромного количества данных, которые так или иначе характеризуют наши потребительские предпочтения и интересы.

Сегодня подавляющее большинство IT-компаний стараются максимально аккумулировать эти данные для обогащения и развития своих текущих и перспективных разработок.

Рынок монетизации персональных данных по всему миру очень активно растёт, и по некоторым экспертным прогнозам к 2024 году только в США он превысит $2 млрд.

Фактически это те деньги, которые компании зарабатывают на покупателях в обмен на предоставление им скидок и прочих бонусов.

Сфера ретейла безусловно является серьёзнейшим аккумулятором больших данных. Когда мы приходим в магазин и делаем покупки, мы демонстрируем определённое потребительское поведение, показываем, что именно нам нравится, какой набор товаров нам преимущественно интересен, как мы реагируем на те или иные маркетинговые усилия магазина, на промоакции и на изменения в ассортименте.

Традиционное промо — что не так?
Магазину важно иметь представление о своём потребителе, чтобы эффективно работать по формированию продуктовой матрицы, организовывать выкладку товара, формировать персональное ценовое предложение. И чем более точен этот «портрет», чем более качественно будет составлен потребительский профиль покупателя, тем выше уровень сегментации потребителей, точнее и качественнее прогнозы и оценки той или иной маркетинговой коммуникации магазина с покупателем для получения положительного отклика.
.
Возьмём для примера классический магазин, с которым сотрудничает определённый производитель товара. Производитель представлен на полках магазина определённым набором своих продуктов, и он хочет запустить новую продуктовую линейку. Это классическая история, реализуемая сегодня в стандартных российских магазинах довольно просто: организуется промоакция, по итогам которой оценивается, как новый товар «зашел» по части покупательского спроса по разным группам покупателей. Делается анализ, на основе которого в дальнейшем выстраиваются коммуникации с производителем по поставкам нового товара.

Да, так тоже можно, но, откровенно говоря, эта методика уже давно устарела. Кроме того, такая «стрельба из пушки по воробьям» значительно вредит ретейлу. Мало того, что эффективность традиционных «промо-полок» стремится к нулю, так ещё и покупатели привыкают к скидкам, а когда промоакция завершается и цена возвращается к стандартному показателю — это ожидаемо вызывает лишь раздражение.

Чем уже сегментирование — тем выше конверсия
Всё можно организовать и куда более интересно. Проведя анализ покупательских предпочтений и продуктов, которые они регулярно выбирают, можно сформировать паттерн поведения покупателя.

На основе паттерна поведения формируется круг покупателей, которые потенциально готовы к покупке данного товара. И уже для неё мы формируем определённое ценовое предложение, которое определяет искусственный интеллект персонально для каждого покупателя в составе целевой группы, исходя из эластичности его спроса. Получив это предложение от магазина покупатель так или иначе отреагирует на него: согласится сделать покупку или нет. Но какое-то количество покупок будет совершено.

А уже после такой «ограниченной» промоакции в рамках определённой группы, мы можем оценивать, насколько хорошо продаётся этот товар уже по регулярной цене в рамках регулярного ассортимента. Фактически речь идёт об использовании офлайн-ретейлом классических метрик, которые используются в интернет-маркетинге.

Такие крупные ретейлеры, как «Магнит», «Лента», X5, уже давно занимаются сегментированием своих клиентов, анализом своих систем лояльности и т.д.


«Лента» делит своих потребителей на четыре группы, с каждой из которых работает по определённому алгоритму с целью максимально удовлетворить в ней потребительский спрос.


Думаю, что дальнейшее направление работы должно быть направлено на то, чтобы таких групп было не четыре, а четыре десятка. Чем выше уровень сегментации клиентов, тем точнее будет и продуктовое предложение, которое можно сделать покупателю.

Есть компании, профессионально специализирующиеся как раз в сфере накопления и обработки обезличенных данных, которые можно смело использовать офлайн-рeтейлу уже сегодня, значительно повышая тем самым свои экономические показатели. Деперсонализация — важный фактор, который снимает большинство оправданных тревог, касающихся неприкосновенности частной жизни. Системе для анализа не нужны имя клиента, его паспортные данные, прописка, семейное положение и состояние банковского счёта — достаточно знать лишь его потребительский профиль, формируемый на основе анализа потребительского поведения: продуктового набора, регулярности покупок и т.п. На IT-рынке сегодня уже имеется достаточно разработок в сфере Big Data и искусственного интеллекта, которые позволяют дообогащать потребительский профиль.

Пределы искусственного интеллекта
Можно с уверенностью говорить, что современный офлайн-рeтейл распробовал технологии искусственного интеллекта и, пусть с осторожностью, но всё увереннее внедряет IT-решения для оптимизации бизнес процессов: формирование продуктовой матрицы и планограмм, организация коммуникаций с покупателями.

В частности, инфраструктура электронных ценников уже сегодня позволяет магазинам эффективно решать задачи динамического ценообразования, перенаправляя рабочие ресурсы с рутинной работы по коррекции бумажных ценников на обслуживание посетителей. Анализ экономических показателей, тех магазинов, которые перешли на работу с ЭЦ, показал рост розничного торгового оборота в среднем на 1-3% и фронтальной маржи на 1% процентный пункт.

Важно при этом трезво оценивать роль искусственного интеллекта в работе ретейла, понимая, что его возможности не безграничны. Уровень технологий на сегодняшний день не позволяет полностью заменить человека. Показательный пример — «магазин без продавцов», тот формат, который сегодня реализует X5 под брендом «Пятёрочка». Продавцы там всё же есть, просто они не занимаются непосредственным обслуживанием покупателей.

Похожая ситуация и с машинным зрением, которое на сегодняшний день пока не обучено работе с определёнными типами упаковок, не умеет их идентифицировать. И, разумеется, не может пока идти речи об участии искусственного интеллекта в стратегическом планировании работы — такие возможности можно рассматривать лишь в рамках футурологии, это точно не вопрос ближайших лет.

Тем не менее, нынешний уровень развития IT заметно преобразил офлайн-ретейл, который трудно сравнивать с форматами даже 5-летней давности, не говоря уже о том, что было 20 лет назад, когда из магазинов исчезли счёты.