FacePay, IoT, VR и другие: технологии, которые меняют ритейл

Рассказывает Петр Чернышев, CEO компании по разработке IT-решений «Фрифлекс».

Технологические решения открывают новые возможности для розничной торговли. В условиях блокировки популярных мобильных платежных сервисов крупные ритейлеры находят новые возможности для бесконтактных платежей: оплата в мобильных приложениях магазинов, оплата по QR-коду и даже биометрическая оплата. 

За последний год мы наблюдаем увеличение спроса на AI-решения для ритейла: к нам регулярно поступают обращения и от крупных сетевых магазинов, так и от уникальных торговых точек.

Чтобы упростить привычные процессы, AI способствует персонализации маркетинга, оптимизирует офлайн и онлайн шопинг, помогая посетителю совершать покупки в точках продаж и делая процесс взаимодействия через цифровую платформу простым и безопасным. По оценкам Juniper Research, к 2023 году расходы ритейлеров на AI-технологии по сравнению с 2019 годом вырастут на $8,4 млрд и достигнут $12 млрд. Прогнозируется, что к этому времени более 325 тыс. торговых точек внедрят AI-технологии.

Рынок искусственного интеллекта растет, и в качестве одного из активных драйверов его роста выступает ритейл.

В числе главных технологических трендов в ритейле на 2022 год, по версии Gartner – Generative AI (генеративный искусственный интеллект). Он хорошо работает с фото, видео, звуком и текстом, позволяя создавать новые формы творческого контента, которые могут использоваться, например, для рекламной кампании продукта.

О технологиях FacePay, IoT, VR и In-Store Robotics, ESL-система, Neural network, с которыми можно будет встретиться в магазинах, речь пойдет ниже. 

FacePay: распознавание лиц

Развитие и создание безбарьерной среды – тренд нашего времени. В КНР давно существуют магазины, в которых можно расплатиться с помощью Face ID и аналогичных идентифицирующих систем.

Наилучших результатов в процессе распознавания лиц достигли нейронные сети. 

В России набирает популярность технология безналичной оплаты FacePay. Изначально она развивалась в разрезе биометрического пароля для виртуальной банковской карты. Сегодня заплатить лицом можно в Московском метро и некоторых супермаркетах. В марте 2021 года 50 магазинов «Перекрёсток» запустили оплату по лицу на кассах самообслуживания, позже технологию применили в сети «Карусель» и «Пятерочка». Утверждается, что FacePay может распознавать лицо с точностью более 70% даже в медицинской маске.

Развитие системы распознавания лиц позволит активно создавать магазины без касс. Магазины нового типа станут более удобными и безопасными как для бизнеса, так и для потребителя: использование в них системы распознавания лиц позволит фиксировать правонарушителей, а касса самообслуживания избавит от все еще существующей проблемы – обсчитал кассир.

IoT: умные полки и камеры наблюдения

В «Пятерочке #Налету» решили объединить работу всего магазина по принципу «умного дома». На основе архитектуры интернета вещей он полностью функционирует без продавцов. Камеры магазина подключены к самообучающейся нейронной сети. Когда посетитель берет или возвращает товар на полку, система фиксирует его действие.

Вход и выход из магазина происходит через приложение: покупатель сканирует QR-код, а технология идентифицирует его и открывает дверь. Если оплата не была совершена, посетитель сможет выйти, только нажав кнопку экстренного выхода.



 

VR: исследования в виртуальном магазине

Для определения наилучшего положения продукции на полке американская компания Kellog  провела маркетинговые исследования в виртуальной реальности. Инновационное VR-решение, основанное на технологии eye tracker, позволяло надевшему специальные очки пользователю оказаться в магазине и увидеть оцифрованные 3D модели товаров на прилавках.

Разработка открывает новые возможности для трейд-маркетинга и мерчендайзинга. С технологией отслеживания взгляда можно тестировать новый дизайн упаковки и определять наиболее успешную выкладку товаров в «реальном» магазине.

Кстати, результаты вышеупомянутого исследования показали, что размещение продукции компании на нижних полках на 18% эффективнее, чем на верхних.

In-Store Robotics: роботы-консультанты

Покупателю бывает сложно ориентироваться в больших торговых точках. Это проблему решила компания Lowe’s, владеющая сетью магазинов по продаже товаров для улучшения жилища. Робот LoweBot помогает посетителям находить нужные товары. 

Он задает клиенту простые вопросы, чтобы понять, что нужно найти, и сопровождает его до полки. Робот заменяет продавца-ассистента. Он также может мониторить наличие инвентаря и выдавать информацию по товарам, запас которых необходимо пополнить.



 

ESL-система: электронные ценники с автоматической корректировкой цен

Следить за изменением цен в больших розничных магазинах бывает непросто. Именно поэтому покупатели продолжают попадать в ситуации, когда стоимость продукта на кассе отличается от цены на прилавке.

Технология цифровых ценников позволяет автоматически отрегулировать стоимость продуктов после изменения цены в бэк-офисе, оперативно проинформировать клиентов о скидках и специальных предложениях, а также сократить рабочие ресурсы на переклеивание ценников на полки.

Онлайн ритейлеры продвинулись немного дальше. Кроме электронных ценников, к примеру, Amazon использует ИИ для оптимизации ценообразования. ИИ анализирует спрос и конкурентные предложения, принимая во внимание ситуативный маркетинг: праздники, погодные условия и другие факторы, влияющие на стоимость продукта, а после генерирует справедливую цену.

Американская компания Wise Athena создала решение на основе преобразующей платформы искусственного интеллекта и машинного обучения, которая прогнозирует спрос с высокой степенью достоверности и определяет наилучшие ценовые предложения.

В комплексе с электронными ценниками технологии оптимизации стоимости и прогнозирования спроса ритейл сможет определить эластичность спроса, быстро корректировать акции и, как следствие, увеличить выручку. Аналитики Nielsen утверждают, что даже 5%-ное отличие цены может увеличить рост спроса по категории до 75% по сравнению с конкурентами.

---

Читайте также:  Тренды в m-commerce в 2021 году

---

Neural network: поиск похожих товаров по изображениям

Маркетплейс из Иннополиса – KazanExpress внедрил технологию поиска по изображению. По данным slyce, 74% пользователей не находят необходимые товары с помощью традиционного поисковика. Визуальный поиск позволяет клиентам прикладывать меньше усилий для совершения необходимой покупки, а бизнесу увеличивать количество просмотров продуктов и повторных посещений, наращивая средний объем чека.

Технология работает на базе нейросети, которая была обучена на наборе данных, соответствующих общей картине загружаемого изображения. Нейросеть выделяет на картинке объекты и анализирует их характеристики: цвет, форму и другие важные компоненты. Сопоставление исходного изображения с имеющимися товарами на сайте происходит моментально, после чего пользователю предлагается выбрать релевантные варианты для покупки.

* * *

Цифровизация онлайн и офлайн ритейла постепенно становится не конкурентным преимуществом, а необходимостью. Сокращение времени оформления покупки позитивно влияет на покупательские привычки. А также создает запрос на магазины нового формата, которые благодаря технологическим решениям позволят быстрее и удобнее получать нужные товары и услуги. Все это дает толчок цифровому развитию среды, приближая ее к концепции «умный город».

К 2030 году поколение Z составит одну треть от всей рабочей силы, а значит, сможет полноценно реализовывать покупательскую способность. 

Привычка зумеров делать покупки через приложения и голосовые помощники создаст предпосылки для изменения привычной CJM в точках продаж. Чтобы сохранить клиентов, магазины должны будут перестроиться по новой предпочтительной для целевой аудитории модели.   

Петр Чернышев, 
CEO компании по разработке IT-решений «Фрифлекс».

Для New Retail