Как взломать ритейл через эмоции клиентов: два кейса сегодня и четыре кейса для завтра

Кристина Астахова, директор по продвижению Neurodata Lab

Но на дворе 2020 год, и на самом деле технологии могут понять человека уже гораздо глубже. Понять, как он думает и что он чувствует. Добро пожаловать в аналитику, которая работает с неосязаемым – эмоциями. 

Давайте приоткроем завесу и посмотрим, как взломать ритейл с помощью эмоционального искусственного интеллекта.
 

Строим карты настроений
 
Как это работает? Технологии распознавания анализируют видеопоток с камер, установленных в магазине, часто прямо в режиме реального времени. Анализ эмоций, встроенный в нескольких таких камер, дополняет анализ перемещений и времени, которое покупатели проводят в той или иной зоне магазина или кафе, тепловыми картами настроения.

Поэтому управляющий фудкортом в торговом центре знает, за каким столиком посетителей охватывает периодическое уныние, а за каким – радость. Директор магазина, например, понимает, что радостней всего женской аудитории от 18 до 25. И оба делают осознанные выводы о планировании помещения и работе кондиционеров.

Магазин в таком контексте – это уже не просто истоптанное вдоль и поперек пространство, а живая среда с точками наибольшего и наименьшего интереса. У ритейлеров в руках появляется инструмент для оценки реакции на товары и бренды, для планирования оптимального пути клиента, для быстрого тестирования гипотез, для сбора статистики о положительных, негативных и нейтральных реакциях. Это как Google Analytics и Яндекс Метрики, только в офлайне.


Собираем удаленные распределенные фокус-группы
 
Говорят, что маркетологи Gillette шопятся со своими клиентами и даже ходят к ним в гости. А все для того, чтобы случайно не потратить миллионы долларов на позиционирование и посыл, которые не цепляют аудиторию. 

Чтобы не проделать дыру в бюджете, маркетологи проводят опросы среди фокус-групп в очном формате. При удачном стечении обстоятельств и наличии большого количества времени можно опросить около 60 человек. 

Удаленные фокус-группы помогают охватить более широкую ЦА, но как выглядит сама процедура? После просмотра ролика респонденту предлагается выбрать одну из двух опций «понравилось/не понравилось», а это все-таки довольно скудная альтернатива живому интервью. Итого, имеем: с одной стороны, качественно, но мало, с другой –много, но неинформативно.

Сегодня технологии распознавания эмоций и невербальных реакций могут анализировать не просто выражение лица при просмотре видео, но и пульс, и частоту дыхания, и могут сделать более точный вывод о том, что чувствует человек, бьется ли его сердце быстрее или посыл бьет мимо. И все, что для этого нужно – веб-камера и человек, сидящий перед монитором.




Анализируем реакции аудитории в точках продаж

На разных сегментах аудитории будет работать разный контент. Камеры, встроенные в цифровые экраны, и умные полки, собирают статистику о реакциях и эмоциях и соотносят с социально-демографическим профилем покупателей. Зная, какой контент получает наибольший отклик у разных групп ЦА, смело рекламируем кофе мужчинам 27-30 лет и не крутим контент вхолостую. Это новый уровень персонализации и DOOH в действии.

На самом деле спектр параметров и реакций, которые могут анализировать такие системы, поражает воображение. Это и динамика эмоционального состояния, и кривая пульса, и даже ширина зрачка. А еще направленность и точки фиксации внимания, анализ речевого поведения, оценка стратегии выбора товара, и многое другое. И все это прямо в торговом зале, во временной динамике и в привязке к конверсии в продажи.
 

Проводим глубокие качественные маркетинговые исследования
 
Измерение уровня удовлетворенности клиентов – еще одна боль, которую закрывают технологии эмоционального искусственного интеллекта. О недостатках и достоинствах традиционных методов оценки клиентского опыта можно говорить долго, но главное – это наличие ручного труда и выборочность такой оценки.

Готовность рекомендовать продукт или услугу другу – это замечательно, но долго, медленно и необъективно. Камеры, установленные в магазине, работают  постоянно и собирают статистику о поведении людей, их действиях и реакциях, а параллельно могут автоматически подсчитывать и индекс удовлетворенности клиентов. 

Каждый клиент в магазине получит статус, например, «долго ждет консультанта», который менеджеры в режиме реального времени смогут отслеживать и оперативно на него реагировать. Кроме того, это дает возможность ритейлеру тестировать любые новые элементы в точках физического контакта с клиентом, сравнивать точки продаж между собой и оценивать сервис по всем клиентам и по всей сети сразу.

---

Читайте также: Не только наблюдение: как интеграция видеокамер с цифровыми системами открывает новые возможности для бизнеса

---

Ныряем в новое измерение эффективности работы сотрудников
 
Наконец, подумав еще немного, ритейлер может приложить ценную статистику о клиентах к оценке эффективности работы персонала. Можно не только выражать уровень удовлетворенности для каждого клиента в количественных показателях, но и измерять средний индекс удовлетворенности обслуживанием на каждого сотрудника – в текущий момент, за день и за все время работы. Здесь же открывается возможность для создания понятной системы премирования, основанной на реальном индексе удовлетворенности посетителей.


Веселимся!
 
Дарите подарки самым счастливым клиентам, пусть они улыбаются чаще! Делайте персонализированные программы лояльности для тех, кто приходит часто и любит проводить у вас время. Творите – возможности для этого практически не ограничены.

Кристина Астахова, 
Директор по продвижению Neurodata Lab