Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

Дмитрий Макеев, директор продукта Customer Value Management в Rubbles, рассказывает о перспективах использования персонализации поисковой выдачи с помощью ИИ.

Сегодня вы внедряете рекомендательную систему на сайт и мобильное приложение Утконос ОНЛАЙН. Что это решение дает ритейлеру?

– Эта система призвана помочь персонализировать поисковую выдачу и каталоги товаров в соответствии с предпочтениями каждого покупателя. Сервис будет предлагать пользователям новые продукты и товары, которые могут быть им интересны, но не входят в привычную покупательскую корзину. Мы рассчитываем, что это позволит увеличить долю новых товаров в корзине покупателей на 12%.

Ожидаемый рост CTR, или вероятности покупки товара из поиска, на момент внедрения нашего решения мы оцениваем в +10%, что приведет к росту ARPU (средняя выручка на одного покупателя) на +5%. В дальнейшем эти показатели можно будет ещё улучшить, но давать какие-либо прогнозы некорректно, поскольку результаты будут зависеть уже от инфраструктуры и целей заказчика.

Как работает ИИ для персонализации поисковой выдачи? 

– Если коротко, ИИ подбирает товары, которые соответствуют поисковому запросу пользователя, и помогает расположить их так, чтобы вверху оказались те, которые он с наибольшей вероятностью купит.

Представим ситуацию: пользователь делает запрос в поле поиска сайта или мобильного приложения. Чтобы показать ему релевантные товары в правильном порядке, мы должны решить сразу много задач: это задачи подбора поисковых подсказок, исправления опечаток, поиска синонимов, ранжирования и персонализации. 

Одна из важнейших задач в современном онлайн-магазине — это персонализация поисковой выдачи. Чтобы решить её, нужно проанализировать предыдущие запросы и покупки с помощью ИИ и поднять в выдаче те товары, которые клиент в первую очередь хотел бы увидеть.

За основу берутся признаки пользователя, товаров и поискового запроса. Для каждой тройки «признак — товар — запрос» рассчитывается балл, который и определяет порядок показа товаров. Чем выше этот балл, тем больше вероятность, что пользователь выберет именно эту позицию — и тем выше она окажется в поисковой выдаче.

Возьмем очень простой пример — вы решили заказать молоко на сайте. По истории ваших покупок система проверит, какое молоко вы предпочитаете: например, если до этого заказывали только растительное — на первых позициях вы найдете овсяное, фундучное, миндальное. 

Одновременно с этим алгоритм проверит, какую упаковку вы предпочитаете — если вы чаще выбираете молоко в пластиковых бутылках, оно будет в выдаче выше, чем тетрапаки. Количество тоже учитывается — алгоритм подберёт подходящую упаковку в зависимости от того, заказываете вы штучно или покупаете сразу несколько штук. 

Таким образом, шаг за шагом оценивая предпочтения покупателя по разным признакам товара, мы получаем максимально приближенную к этим предпочтениям поисковую выдачу.

В конечном счёте такая персонализация поиска скажется на покупательской лояльности к магазину: человек быстрее получит то, что ему нужно, и не уйдёт из магазина, потому что не смог найти товар.

Система персонализированного поиска может работать в двух режимах – автоматическом и управляемом. В первом случае все алгоритмы работают самостоятельно без участия сотрудников. Во втором – управляемый режим позволяет вручную влиять на рекомендации путем изменения ряда параметров: количество новинок в топе выдачи, управление популярными и рейтинговыми товарами. 

Также для сотрудников Утконос ОНЛАЙН будет создана возможность включения дополнительных параметров в автоматический режим для повышения точечной эффективности от рекомендации товаров.



Почему персонализация сегодня востребована в ритейле?

– Это мировой тренд: отчёты международных консалтинговых компаний в один голос говорят о том, что будущее ритейла за персонализацией. Исследователи BCG в статье «The Next Level of Personalization in Retail» («Следующий уровень персонализации в ритейле») отмечают, что успешные розничные бизнесы инвестируют в персонализацию 0,7% от общих доходов, а лучшие – 0,9%.

Персональные коммуникации – это омниканальный маркетинг и персонализация цифровых каналов. В диджитал-каналах можно персонализировать всё, начиная от мелочей вроде отдельных блоков на странице и заканчивая основными функциями — такими как поиск.

Сегодня больше половины онлайн-покупок на сайтах и в приложениях ритейлеров делается после применения функции поиска или каталога. Это элементы сайта или мобильного приложения, с которыми взаимодействует большой процент посетителей. От их эффективности во многом зависит доход продавца. 

Так, по нашему опыту, увеличение конверсии в покупку на 5% приводит к увеличению ARPU примерно на 2% — точные цифры, конечно, могут отличаться в зависимости от специфики бизнеса заказчика.

Как понять, стоит ли магазину персонализировать поиск? 

– Я бы рекомендовал проанализировать три параметра. Первый – количество заказов. Если в магазине заказов мало, то экономический эффект от внедрения персонализированного поиска вряд ли сможет перевесить затраты на его разработку. Кроме того, на малом количестве данных будет очень сложно обучить алгоритмы.

Второй – вариативность ассортимента. Чем больше в магазине ассортимент, тем больше товаров будет в средней поисковой выдаче — и тем полезнее будет наш помощник в виде ИИ, который подскажет наиболее релевантные варианты.

Третий – частота внедрения новых категорий. Если у ритейлера большой ассортимент категорий, хороший персонализированный поиск будет полезен. Если покупатель один раз не найдет нужный ему товар, то потом будет просто думать, что у вас его нет.

Как происходит интеграция решения? Что нужно от ритейлера?

– В первую очередь от ритейлера требуется наличие источника данных. Прежде всего это подробные и структурированные данные по пользовательскому поведению на сайте и в мобильном приложении: история посещения сайта и приложения ритейлера пользователем; история покупок; онлайн-чеки и история коммуникации с покупателем, то есть его ответ на различные маркетинговые коммуникации и кампании.

Также в работе алгоритм использует данные словарей синонимов и словоформ. Ко всем этим данным необходимо организовать доступ, желательно в онлайн-формате.

Во-вторых, исходя из нашего опыта, поддержка инфраструктуры и работа с ней должна быть на стороне заказчика. Мы, в свою очередь, обеспечиваем работу блока, связанного с данными, моделями, оценкой результатов и так далее. 

Сколько в среднем занимает процесс интеграции? Как происходит дальнейшее взаимодействие с заказчиком?

– Около месяца уходит на аудит того, что есть у заказчика и как с ним интегрироваться. Еще 2-3 месяца занимает тестирование и настройка базовых моделей. Далее следует первая итерация, в рамках которой уже виден эффект: это ещё 2-3 месяца. После этого развернутая инфраструктура и модели проходят процесс улучшения и донастройки. Средние сроки внедрения нашего продукта под ключ мы оцениваем в 9 месяцев.

После ввода в эксплуатацию развивать решение может либо вендор, либо сама компания — во втором случае от вендора требуется только техническая поддержка.



Сколько стоит персонализировать поиск в магазине?

– Разброс цен очень большой, но в целом это недешёвая технология. Например, стоимость западных платформ, которые обладают таким функционалом, начинается от 100 000 долларов в год.

В целом я бы ориентировался на бюджеты, измеряемые миллионами рублей в год. Более дешевых технологий мы пока не встречали. Это большие цифры, но ожидаемый эффект может кратно превышать затраты. Например, при обороте онлайн-магазина в 10 млрд рублей и среднем росте продаж с пользователя в 3-7% эффект будет измеряться сотнями миллионов рублей дополнительной выручки.

А как вообще решают задачу персонализации ритейлеры в России и в мире? 

– Существует три основных подхода. Первый – собственная разработка: она позволяет осуществлять все процессы в собственном контуре, но это очень большие время- и трудозатраты.

Второй – это готовые решения. Преимущественно это разработки зарубежных компаний, например, Bloomreach или Algolia. Это облачные решения, которые позволяют осуществить быстрый запуск. Однако все эти решения представляют собой «чёрный ящик»: у заказчика зачастую нет понимания, что скрыто внутри, как оно работает и как на него влиять.

---

Читайте также: «Это вы мне?» Как ритейлеры повышают вовлеченность клиентов с помощью персонализированной коммуникации

---

То есть главные минусы – малая гибкость и отсутствие прозрачности. Кроме того, очень часто для полноценной работы необходимо использовать фронтенд-решения от этого вендора. Это не подходит для крупных компаний, которые предпочитают использовать свой фронт, а персонализацию делать на бэкенде.

Есть ещё и гибридный подход, когда продукт разворачивается в контуре заказчика с возможностью дорабатывать его внутренней командой. Плюсы такого подхода очевидны – это готовая экспертиза (нет необходимости тратить время на собственную разработку, обучение людей и так далее), возможность ее дальнейшего развития уже внутри компании, полный контроль и прозрачность продукта для заказчика. Именно такого подхода мы обычно придерживаемся в Rubbles.

Вообще персонализация заказов – очень сложная в применении технология. В СНГ магазины, которые ей пользуются, можно посчитать по пальцам одной руки.

Напоследок расскажите, пожалуйста, о вашей компании. Какие ваши основные направления деятельности и ключевые компетенции?

– Уже 7 лет компания Rubbles занимается анализом данных и машинным обучением. Благодаря технологиям и накопленной глубокой экспертизе мы помогаем другим компаниям решать разноплановые задачи: от предсказания спроса до оптимизации производственных процессов. Одно из основных направлений нашей работы — это решение задач, связанных с анализом клиентской аудитории и персонализацией цифровых каналов: мы предоставляем решения по таргетированию персональных коммуникаций, поисковые системы по товарам в электронной коммерции и многое другое.

Наши продукты востребованы в разных индустриях – банкинг, FMCG, промышленность, фармацевтика, телеком. Но одним из важнейших направлений нашей работы сегодня становится ритейл. При этом стоит отметить, что в этом сегменте, в отличие от того же банкинга, поле для персонализации гораздо шире, соответственно, пространства для применения наших продуктов значительно больше.