24.03.21

Как искусственный интеллект AI меняет ритейл

Решения на основе искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI) позволяют ритейлерам лучше понимать своего клиента, создавать нестандартные персонализированные предложения и помогать посетителю магазина совершать покупки. В период пандемии Covid-19 AI технологии сократили взаимодействие покупателей с кассирами в офлайн-магазинах, и сделали это взаимодействие более быстрым и безопасным.

AI-решения в ритейле станут одним из основных драйверов роста этого бизнеса в ближайшие годы. Так, например, по данным Jupiter research, к 2023 году общие затраты на машинное обучение в ритейле составят $12 млрд. Более 325 тыс розничных торговцев будут использовать машинное обучение в той или иной форме к 2023 году.

Искусственный интеллект увеличит годовой рост доходов до 10% в ближайшие годы — об этом свидетельствует отчет об использовании AI-инструментов в ритейле компании IBM. В этом же отчете отмечается, что по состоянию на 2019 год 40% крупных ритейлеров уже использовали AI-инструменты, а в ближайшие два года их доля должна превысить 70%.

AI технологии используются ритейлерами для разных задач — от автоматических расчетов за купленные товары до умной навигации по магазину или удаленной примерки одежды и обуви. Вот несколько примеров реализации таких технологий в ритейле.
«Умные» технологии Amazon
Лидера рынка e-commerce, компанию Amazon, можно назвать пионером внедрения искусственного интеллекта в ритейле. Одним из ее решений в этом направлении стал магазин Amazon Go, в котором нет продавцов, привычных касс и кассиров. Магазин оснащен датчиками движения, умными весами и камерами. Предварительно зарегистрировавшись в мобильном приложении Amazon Go и привязав к нему банковскую карту, покупатели на входе сканируют индивидуальный QR-код и так идентифицируют себя. После этого они могут просто брать товар с полок и класть его в свою корзин. Содержимое продублировано в виртуальной корзине в приложении. Оплата за товары происходит автоматически — благодаря сложной интеллектуальной системе товары распознаются и добавляются в аккаунт пользователя в Amazon Go, покупателю в приложение приходит чек и по нему с его карты списываются деньги. Иными словами, в магазин Amazon Go можно просто прийти, выбрать нужное и уйти, а система сама расплатиться за покупки.
Совсем недавно компания представила очередную новинку из сферы AI-технологий для ритейла — умную полку Amazon Dash Smart Shelf. Идея в том, чтобы минимизировать действия человека при покупках, полка может заказывать товары автоматически по мере того, как они будут заканчиваться. Amazon Dash связана с сервисом пополнения запасов. Она умеет определять, какие товары, предварительно размещенные пользователем на полке, заканчиваются. И дальше автоматически разместить заказ на Amazon. Журналисты Wired, изучившие работу новинки, обнаружили некоторые недостатки в ее работе. Но в целом они остались впечатлены простотой и удобством инновации. А представители Amazon, комментируя работу своего изобретения, отметили, что ее главное преимущество — заказ вещей, о которых человек обычно не хочет задумываться — туалетная бумага, корм для животных, чистящие средства.
AI для поиска и категоризации товаров
о«Увидели на фото и захотели купить» — весьма распространенная причина для принятия решения о покупке, особенно для молодой и активной в соцсетях аудитории. Однако не всегда можно найти точно такую же одежду, как на фото инфлюенсера в Instagram или аксессуар как у завсегдатая популярной кофейни. Создатели стартапа lovethesales используют AI и ML-решения для интеллектуального поиска товаров. Проект представляет собой агрегатор предложений других продавцов, но его главное отличие — в разбивке товаров по категориям и добавления к ним тегов. Например, в каталоге lovethesales присутствует не просто товар «кроссовки». Для каждого товара указывается материал, цвет, тип подошвы или дополнительные элементы декора. Созданное таким образом IT решение для ритейла может проанализировать данные от розничного продавца и дополнить их собственными тегами, даже если описание товара от продавца весьма кратко.

По схожему принципу работает мобильное приложение Snap. Find. Shop американского ритейлера Neiman Marcus. Клиентам достаточно сфотографировать понравившуюся вещь, а приложение найдет конкретно ее или максимально похожее в каталоге товаров Neiman Marcus.
Умные примерочные
"Умные" инструменты поиска товаров тоже используются в сети American Eagle — клиенты могут сканировать понравившиеся вещи и искать их в каталоге магазина. Но ритейлер не ограничился этими полезными функциями и установил в своих магазинах интерактивные примерочные. С их помощью сотрудники магазина получают уведомления, если покупатель хочет примерить что-то новое или то же, но другого размера. А еще такая примерочная может предлагать другие товары на основе понравившихся ранее или те, которые смогут дополнить уже выбранную одежду.

Отдельным направлением среди технологий «умного» ритейла являются виртуальные примерочные — они могут подобрать покупки удаленно, предварительно проанализировав силуэт человека. Например, так работает белорусский стартап Wannaby, который умеет подбирать обувь на основе виртуальной примерки. Система сканирует ногу человека, подбирает модель кроссовок и позволяет увидеть, как она будет выглядеть на ноге.
Создатели виртуальных примерочных Me-Ality, которые активно используют многие крупные американские ритейлеры — Levi's, Gap, Old Navy, сканируют тело человека на месте, в магазине. Всего 20 секунд нужно этой круглой кабине ,чтобы создать модель силуэта и подобрать одежду и по размеру, и по цветотипу.

Среди решений других ритейлеров — интеллектуальная навигация по магазину (Lowes), подбор косметики под цветотип и тип кожи (Sephora), различного рода персонализированные рекомендации, в том числе, отправляемые через чат-ботов.

Таким образом, искусственный интеллект для ритейла активно развивается и совершенствуется. Наверняка в будущем мы увидим и другие их вариации и в офлайн рознице, и в e-commerce.
СОЗДАЙТЕ СВОЙ МАРКЕТПЛЕЙС С ПОМОЩЬЮ SCALLIUM