0/5
Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией
время публикации: 10:00  25 октября 2021 года
Российская ИТ-компания Rubbles вместе с Утконос ОНЛАЙН внедряет рекомендательную систему на основе искусственного интеллекта (ИИ) для сайта и приложения онлайн-магазина компании. Ожидается, что решение позволит разнообразить покупательскую корзину, увеличив долю новых товаров в корзине покупателя на 12%.
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?

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией – 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. 
В диджитал-каналах можно персонализировать всё, начиная от мелочей вроде отдельных блоков на странице и заканчивая основными функциями — такими как поиск.

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.

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

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.
Средние сроки внедрения нашего продукта под ключ мы оцениваем в 9 месяцев.

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. 

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

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.
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.

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

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

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. 

Дмитрий Макеев, Rubbles: будущее ритейла за персонализацией

0
 
Реклама на New Retail. Медиакит
Close
Email
Подпишитесь на нашу рассылку и самые интересные материалы будут приходить к вам на почту
Нажимая «Подписаться» вы принимаете условия политики конфиденциальности