AI i analitika za bogatije iskustvo prilikom kupovine
Tržište luksuzne potrošačke robe ponovo je u porastu. Prema izvještaju Bain & Companyja, maloprodajni segment globalnog tržišta luksuzne robe tokom 2018. godine porastao je za četiri posto. Međutim, on i dalje ima jaku konkurenciju u vidu veleprodajnih lanaca i online prodaje
Izvor: a&s International
E-mail: redakcija@asadria.com
Tržišta Kine, Japana, Evrope i Sjedinjenih Američkih Država prošle su godine ostvarila rast. Prema Bain & Companyju, kineski potrošači su predvodili u tome, kako lokalno tako i na međunarodnom tržištu, pri čemu je 33 posto globalne potrošnje na luksuzne proizvode u 2018. godini otpadalo na njih. Digitalizacija danas na ovaj ili onaj način utječe na sve segmente poslovanja i života, pa tako ni prodaja luksuznih proizvoda nije izuzetak. U izvještaju McKinsey & Companyja stoji da digitalizacija utječe na gotovo 80 posto današnje prodaje luksuzne robe, što znači da su “kupci luksuznih predmenta došli u dodir s jednom ili više digitalnih tačaka”.
Kada je riječ o prodavačima takve robe, to znači da bolje poznavanje želja i potreba kupaca kako bi se ispunila i prevazišla očekivanja od brendova postaje ključno. Upravo zbog toga maloprodaja konačno u većoj mjeri počinje koristiti vještačku inteligenciju (AI), videoanalitiku i druge tehnologije. Korištenjem takvih rješenja prodavnice sada mogu steći detaljniji uvid u to šta kupci žele, ne samo poboljšavajući iskustvo kupaca nego i potičući prodaju.
Luksuzne marke okreću se tehnologiji
Velika konkurencija u pogledu privlačenja kupaca koji mnogo troše znači da prodavnice luksuzne robe moraju omogućiti VIP uslugu na svakom koraku tokom kupovine. Kao što kaže Ray Hartjen, direktor marketinga u RetailNextu: “Kupci ne moraju kupovati u određenoj prodavnici. Prodavnice moraju kod njih potaknuti želju i potrebu da kupuju određene marke robe, a tehnologija im može pomoći u tome.” Pod pritiskom novih kompanija na tržištu, kao i internetske prodaje, prodavnice luksuzne robe usvajaju nove alate kako bi bolje upoznale svoje kupce. Prema Andrewu Fowkesu, šefu Maloprodajnog centra za izvrsnost u SAS-u u Britaniji i Irskoj, to uključuje “fokusiranje na životni vijek proizvoda i usluga koje prodaju – prepoznavanje značaja i profita koji se može ostvariti preko outlet biznisa, kao i ponude proizvoda po punoj cijeni”. Hartjen ukazuje na “umreženo iskustvo” visokoprofilnih potrošača, ističući da slijeđenje tog principa od početka može prodavnicama pružiti ključne informacije o poslovanju.
“Za prodavnice luksuzne robe bit će važno da se uključe u umrežena iskustva kupaca i povežu s njima. One će se morati upoznati s tim kako iskustva kupaca prilikom kupovine na internetu potiču posjete prodavnicama i kako posjete prodavnicama opipljivo i trajno utječu na digitalne dodirne tačke i kanale određene marke. I naravno, morat će se upoznati s ključnim interakcijama koje radoznalce pretvaraju u kupce. Širom svijeta redovno dolazi do aktivacija pri kojima influenseri i kupci mogu iskusiti neku marku i njene vrijednosti na instagramovski način. Te aktivacije su više izložbe fokusirane na određenu marku nego prodavnice, u njima je stvarni heroj sam brend, a ne proizvod, i one omogućavaju skoro kontinuirano dijeljenje na društvenim platformama koje podržavaju kupovinu”, kaže Hartjen. Luksuzne prodavnice ulažu u šoping-iskustva zato što je to ono što kupci žele. A ono što je dobro za kupce, dobro je i za biznis.
Videoanalitika i GDRP
Paralelno s razumijevanjem umreženih iskustava prilikom kupovine, potrebno je upoznati se i s time ko su, zapravo, kupci. “Relevantna komunikacija i interakcija od izuzetne su važnosti za uspjeh, a u oblasti kupovine luksuznih proizvoda, relevantno znači personalizirano. Segment luksuzne maloprodaje mora vršiti interakciju na nivou pojedinca, a kako bi se kupci potaknuli da podijele lične informacije, to im mora donijeti neku vrijednost. Oni brendovi koji to dobro odrade imat će doživotno lojalne kupce”, dodaje Hartjen. Iako prikupljanje korisničkih podataka može prodavnicama pomoći da omoguće personalizirano iskustvo kupovine, one se također moraju pridržavati i GDPR regulativa. Naprimjer, iako su videoanalitika i prepoznavanje lica korisni, GDPR zahtijeva saglasnost mušterije prije nego što se takvi podaci mogu koristiti.
Direktorica marketinga u BriefCamu Stephanie Weagle vjeruje da, ukoliko potrošači daju saglasnost, prodavnice luksuzne robe mogu iskoristiti podatke da dodatno optimiziraju i personaliziraju šoping-iskustvo. “Prodavnice luksuzne robe mogu kreirati liste VIP kipaca i dodati slike tih posjetilaca videoanalitičkom softveru. Videoanalitičko rješenje se opet može podesiti tako da operatere obavijesti o tome kada ključni kupci uđu u prodavnicu. Nakon obavijesti da je VIP kupac ušao, mogu se angažovati prodajni saradnici kako bi odmah uslužili posjetioca na personaliziranom nivou. Kada se podaci od prepoznavanja lica integrišu s podacima o prethodnim kupovinama, prodavnica može brzo pregledati i na osnovu prethodnih kupovina upoznati se s kupovnim sklonostima i ukusima kupca te koristiti te podatke da podijeli personalizirane i relevantne informacije i ponude radi poticanja prodaje”, kaže Weagle.
Kako mašinsko učenje i AI poboljšavaju luksuznu maloprodaju
AI i mašinsko učenje se uvode i koriste u gotovo svim industrijama, što uključuje i sektor luksuzne maloprodaje, gdje napredni algoritmi omogućavaju prodavnicama da poboljšaju iskustvo kupaca i u prodavnicama i na internetu. Brendovi kao što je Dior lansirali su AI chatbotove koji mogu vršiti interakciju s kupcima na internetu i preporučivati im proizvode. Burberryjeva prodavnica u Londonu potpuno je prigrlila digitalnu eru i koristi veliki broj interaktivnih multimedijalnih alata, uključujući i pametna ogledala, koja istovremeno služe i kao ekrani. Prodavači luksuzne robe u prodavnicama koriste AI i proširenu realnost (AR) kako bi kupcima omogućili personaliziranije iskustvo kupovine. Primjer ovoga su pametna ogledala, koja mogu automatski predložiti dodatke za određeni odjevni stil, kao i omogućiti kupcima da naprave video od 360 stepeni i promijene boju odjeće.
Iako se luksuzne prodavnice i dalje oslanjaju na prodajne saradnike, AI i mašinsko učenje imaju sve veću ulogu u pomaganju brendovima da vrše interakciju s kupcima. U izvještaju McKinsey & Companyja stoji: “Veliki podaci i mašinsko učenje vraćaju autentičnost i relevantnost u vezu s kupcima” omogućavajući naprednoj analitici da pomogne brendovima da ponude usluge prilagođene specifičnim situacijama i potrebama kupaca. Prema Andrewu Fowkesu, šefu Maloprodajnog centra za izvrsnost u SAS-u u Britaniji i Irskoj, “primjena mašinskog učenja na podatke iz prodavnica ima veliki potencijal da pomogne luksuznim prodavnicama da bolje upoznaju svoje kupce”. On dodaje da prodavnice također koriste ove tehnike kako bi bolje razumjele obrasce potražnje i nudile vrijednu robu u pravom dijelu svijeta.
Direktor marketinga u RetailNextu Ray Hartjen ističe potrebu za tačnim podacima o prisutnim osobama, spominjući značaj senzora zasnovanih na dubokom učenju kao što je RetailNextov Aurora v2, koji može precizno razlikovati kupce od refleksija, sjenki ili kolica za kupovinu u kojima je naslagana roba. Hartjen dodaje da su napredni senzori i procesi u stanju razlikovati kupce od prodajnih saradnika, čime omogućuju ne samo precizne podatke o prisutnima nego i informacije o tome kako, kada i gdje kupci i osoblje prodavnice započnu razgovor.
Prepoznavanje navika kupaca
Senzori s AI-jem unutar prodavnice detektuju šta kupci rade pred policama. „Naprimjer, senzor može odrediti da li kupac poseže za predmetom, da li ga podiže, pregleda ili isprobava, vraća li ga na policu i slično. Raspoznavanje ljudskog ponašanja zasnovano na dubokom učenju osigurava podatke koji prodavnicama omogućavaju da promijene raspored u svojim prodavnicama, police, izloge, izbor robe, modele zapošljavanja – u principu sve – kako bi dobili željeni rezultat”, kaže on. Fowkes također spominje korištenje “računarskog vida” – nove discipline koja trenira uređaje da tumače i razumiju vizuelni svijet pomoću slika s kamera kombinovanih s modelima dubokog učenja koji imitiraju procese u ljudskom mozgu.
“Naši korisnici mogu kombinovati podatke od surfanja internetom, s društvenih mreža i čak i slika u okviru računarskog vida kako bi se automatski generisali atributi. Ti atributi se zatim mogu koristiti da se kreiraju ponude za kupce ili budući dizajn proizvoda i njihov razvoj detaljno prilagode u stvarnom vremenu”, kaže Fowkes.
Videoanalitika pruža podatke o poslovanju
Iako korištenje videoanalitike u luksuznoj maloprodaji nije ništa novo, napredni algoritmi je čine sve vrednijim alatom u poslovanju. Videoanalitka je optimalno rješenje za luksuzne prodavnice. Ne samo da im omogućava korištenje postojećih resursa s ciljem prikupljanja operativnih podataka nego im pruža podatke pomoću kojih mogu personalizirati i optimizirati iskustvo u prodavnici. To pomaže da se učvrsti lojalnost prema brendu, poveća interakcija i eventualno poveća prodaja. “Bez obzira na to da li kupci samo razgledaju izloge, hodaju kroz prodavnicu, isprobavaju proizvode ili zastaju pred određenim policama, videoanalitički podaci pomažu prodavaču da bolje razumije ponašanje posjetilaca i prilagodi prodaju kako bi ispunio potražnju i očekivanja potrošača: od razumijevanja toga kada treba poslati prodajne saradnike da počnu razgovarati s kupcima do toga kako izmijeniti raspored u prodavnici za optimalnu navigaciju, poslovni videopodaci omogućavaju prodavnicama da usluže kupce luksuzne robe na osnovu kvalitativnih i praktičnih izvještaja”, kaže Stephanie Weagle iz BriefCama.
Iako videonadzor i dalje ima sigurnosnu funkciju u luksuznim prodavnicama, on više nego ikada postaje i izvor podataka. Razlog za to je napredak u analitici, koja prodavnice potiče da traže nove i inovativne načine da prikupljaju i koriste podatke, istovremeno koristeći postojeće resurse kao što je video. “Brojne maloprodajne kompanije se u sigurnosnom nadgledanju oslanjaju na videonadzor; međutim, videoanalitička rješenja prodavnicama omogućavaju da video iskoriste za mnogo više stvari, kao što je optimiziranje rada”, kaže Weagle.
Kako bi povećale videoanalitičke opcije, neke prodavnice proširuju svoje sisteme videonadzora. “Mjereći protok ljudi na ključnim mjestima, obrasce navigacije kroz prodavnice, vrijeme zadržavanja (pored proizvoda) i aktivnost ispred izloga, prodavnice mogu iskoristiti videopodatke kako bi otkrile trendove, provele A/B testove reklama, pronašle najbolje rasporede robe i izglede izloga te povećale sigurnost i efikasnost u svim poslovnicama”, objašnjava Weagle. Osim toga, demografija i podaci o aktivnosti dobijeni videoanalitikom pomažu prodavnicama da donose informisane odluke o trgovini, zapošljavanju i inventaru kako bi optimizirale prodaju u svakoj poslovnici.
Integracija sistema
Videoanalitička rješenja prodavnicama također omogućavaju da radi detaljnije analitike integrišu podatke iz drugih izvora, kao što su POS uređaji. “Prodavnice bi, naprimjer, mogle donijeti zaključke o efikasnosti osoblja tako što će proučiti informacije o prisustvu i vremenu provedenom u prodavnicama, raspoređivanju osoblja po prodavnici i na kraju podatke o prodaji. Sposobnost analiziranja i vizualiziranja podataka o kretanju ljudi i kupovini u vidu tabela i mapa olakšava prodavnicama da identifikuju neefikasnosti, testiraju rješenja za probleme i na osnovu odgovarajućih podataka optimiziraju određenu poslovnicu”, kaže Weagle. Ti podaci mogu pružiti značajan uvid u odgovore na pitanja kao što su: Zastaju li kupci kod određene police, uzimaju artikle, ali ih ne kupuju? Jesu li određeni dijelovi prodavnice neiskorišteni ili nedovoljno često posjećeni? Weagle ističe da je sposobnost prepoznavanja i identifikovanja objekata u videu također od ključne važnosti za praćenje rada zaposlenika. “Pravila se mogu konfigurisati kako bi se pokrenule obavijesti o određenim aktivnostima zaposlenika. Naprimjer, dodavanjem slika zaposlenika i korištenjem prepoznavanja lica, prodavnica može podesiti obavijest o tome jesu li zaposlenic ušli u magacin ili ih treba poslati na kasu ukoliko se oko kasira počne okupljati veći broj ljudi”, zaključuje on.
