giovanni1313 (giovanni1313) wrote,
giovanni1313
giovanni1313

Category:

Прощайте, магазины! (3)

С помощью каких технологий интернет-торговля сможет полностью вытеснить традиционный шопинг, и как скоро это произойдет.

Начало: 1. Профессионалы изучают логистику
2. Цифровизируй это

3. Естественные преимущества искусственного интеллекта

В предыдущей части мы говорили о том, что покупателю нужен существенный объем информации о товаре, чтобы выбрать самый подходящий вариант. Мы обсудили технологии, позволяющие виртуализировать «эффект присутствия» - создать реалистичные цифровые представления товара. И сошлись на том, что виртуальность еще не один десяток лет будет существенно отставать от «живого» опыта.

Хорошо, но как тогда расценивать данные от «Форрестер»? Консалтинговая компания установила, что сейчас уже 53% решений о покупках принимается под влиянием цифровых каналов информации. Более того, 90% используют свой смартфон во время шопинга в «физических» магазинах, чтобы выяснить подробности о товаре. Если всё так слабо с виртуальными представлениями, почему так много людей полагаются на данные из Сети?

Как минимум потому, что Всемирная Паутина является самым полным, разнообразным, удобным и малозатратным источником информации обо всём на свете — в том числе и о коммерческих продуктах. Несколько секунд — и мы вчитываемся в строчки характеристик найденной модели. Один клик — и перед нами десятки отзывов её реальных владельцев, делящихся своим опытом и описывающих важные особенности.

Подобная информация во многих случаях даже важнее, чем идеальное воспроизведение внешнего вида и других признаков товара. И для работы с такой информацией, как и в случае с оцифровкой, нужны особенные инструменты. Продвинутые инструменты анализа, систематизации и организации данных. Об этих инструментах сейчас пишут все СМИ, и вслед за ними здесь мы будем обозначать такие технологии «искусственным интеллектом» (ИИ).

Характеристики продукции и отзывы о ней — лишь малая часть областей, где ИИ способен качественно улучшить пользовательский опыт. Потенциал этих технологий гораздо, гораздо шире — они способны кардинально трансформировать весь облик розничной дистрибьюции товаров. Именно в такой кардинальной трансформации и заключена самая главная угроза для традиционного ритейла — а не в тех направлениях, где онлайн пытается догнать «физические» магазины (операционная задержка и реалистичность представлений). Впрочем, давайте обо всем по порядку.

В Сети главный для потребителя вопрос - «что покупать?» - встает еще острее, чем при визите в традиционный магазин. Потому что в онлайне широта выбора тех или иных продуктов может на порядки превосходить то, что может предложить «физическая» торговая точка. С одной стороны, богатство выбора - это замечательно. Однако вместе с тем большое количество вариантов затрудняют и замедляют поиск лучшего решения, создавая «информационную перегрузку», что в итоге ведет к негативным впечатлениям от шопинга.


Чтобы помочь покупателю, онлайн-площадке нужно вместе с ним разобраться в его желаниях и предпочтениях. Другими словами, интернет-магазин должен активно направлять пользователя в поисках ответа на вопрос «что покупать?». Сегодня такая поддержка чаще всего реализуется в виде систем признаков/характеристик товаров, фильтрации по ним, простых рейтингов и ранжирования. Сами признаки и характеристики копируются из сопроводительной документации к товарам.

Такие системы фильтрации - уже выдающееся преимущество по сравнению с выбором товара в традиционных магазинах. Есть ли здесь потенциал для улучшения? Безусловно. И он связан с дальнейшим ростом удобства использования, точности, широты охвата признаков и гибкости. Всё это требует создания алгоритмов с глубокими аналитическими способностями.

Аналитические алгоритмы должны научиться извлекать новую, не заданную явно информацию о продуктах и использовать ее для обработки пожеланий потребителя. Речь идет, во-первых, о визуальной информации, в том числе на основе 3Д-моделей продукта и видео, для чего будет использоваться машинное зрение. Во-вторых, для систематизации качественных признаков потребуется анализ сопроводительных маркетинговых материалов к продукту, профессиональных и пользовательских обзоров — это задача обработки естественного языка.
Продвинутая аналитика позволит заменить распространенные сегодня интерфейсы подбора товара, реализованные в виде панели со множеством опций. Вместо этого покупатель сможет рассказывать и уточнять свои предпочтения естественным языком — для него это интуитивнее, быстрее и вдобавок даёт гораздо больше возможностей. Например, так: «небольшой внедорожник с необычным дизайном, поменьше хрома в отделке, с хорошей шумоизоляцией, и льготным финансированием от производителя». Или «кофточка как на этом фото, но с более длинными рукавами и принтом в виде птицы».

С точки зрения технологических перспектив, взаимодействие с пользователем сейчас активно и успешно отрабатывается в цифровых голосовых помощниках. Другое полезное направление — визуальный диалог. Очень многое будет зависеть от прогресса в глубине и универсальности аналитических алгоритмов. Поскольку розничная торговля - очень широкое поле, можно уверенно говорить, что внедрение таких систем будет определяться общим уровнем технологий ИИ.

Глубокая автоматическая аналитика открывает для потребителя все преимущества неограниченного ассортимента товаров в Сети, дополняя его сверхточной навигацией по этому «изобилию». Здесь онлайн становится вне конкуренции по сравнению с обычными магазинами. При этом стоит подчеркнуть, что богатство выбора нужно потребителю не само по себе — но как фактор, повышающий его шансы найти вещь, идеально отвечающую его желаниям.

Традиционная розница — моллы и гипермаркеты — использовали этот фактор, создавая магазины «для всех», т. е. им приходилось «брать количеством», глубиной ассортимента. Онлайн-торговля даёт возможность перенести акцент: здесь, чтобы удовлетворить потребителя, могут активно использоваться технологии персонализации. И персонализация способна предложить потребителю такие решения, которые просто невозможно достичь в обычном, «массовом» ритейле.

Богатство признаков, которые способны обработать аналитические алгоритмы, как раз и задает степень и точность персонализации. Но это только одна из граней персонализированного сервиса. Алгоритмы способны учитывать контекст и историю пользовательских действий, меняя представления и информацию о товаре, которая демонстрируется покупателю, и предлагая релевантный контент.

Например, просматривая информацию о смартфоне, вы много времени уделили качеству снимков, сделанных его камерой. Когда вы перейдете к следующей модели, система может показать образцы снимков сразу в верхней части страницы. Или такой вариант: если в вашей корзине уже «лежит» диван, то, кликнув на миниатюрку мебельной стенки, вы сразу увидите сочетание этих предметов в интерьере, возможно (с использованием дополненной реальности) — вписанных в вашу гостиную. Можно также упомянуть интерактивные персонализированные советы и подсказки, позволяющие лучше разобраться в товаре и сделать правильный выбор.

Эти инновации будут нацелены в первую очередь на максимальное удобство шопинга, на предугадывание желаний пользователя, на то, чтобы он тратил минимум усилий. Надо отметить, что всё это реализуется не только на этапе, когда потребитель формулирует запрос и просматривает варианты товаров — но даже еще до этих шагов. Онлайн-площадка старается предложить потребителю релевантный выбор сразу, подстраиваясь под еще не прозвучавшие явно намерения.

Такая ультимативная автоматизация вынуждена опираться на «цифровой след» потребителя — посещенные страницы, прочитанные записи, просмотренные видео, лайки, комментарии, физические передвижения, информация, собираемая сетью «умного дома» и многое, многое другое. Всё, что сейчас собирательно называют «большими данными».

Как и в случае с анализом характеристик товара, прогресс здесь упирается в общий уровень алгоритмов машинного обучения. Пока точность анализа пользовательских данных невысокая. Соответственно, невелик и вклад персонализации в расширение онлайн-канала продаж. Но перспективы у этого направления огромные. По сути, развитие пассивной персонализации позволяет создавать для каждого личные онлайн-пространства для шопинга, максимально отражающие запросы, предпочтения, привычки и черты натуры клиента.

Чем точнее онлайн-шопинг подстраивается под клиента, тем более удовлетворенным он остается и тем больше денег тратит через онлайн-канал. Онлайн-площадки могут эксплуатировать клиента гораздо более эффективно, чем массовый «физический» ритейл. Одно только это обстоятельство ставит традиционные магазины в проигрышное положение.

«Персональное онлайн-пространство» - звучит красиво, но поначалу это будет выглядеть довольно просто. Уже сейчас онлайн-покупателям на страницах демонстрируется заботливо подобранный набор товаров, которые, по расчетам продавца, лучше всего отвечают желаниям клиента. Можно ожидать и вариаций в функциональном дизайне онлайн-магазина (отображение секций, блок навигации и т. п.).

Всё это позволяет покупателю очень легко и быстро найти то, что ему нужно — а не бродить каждый раз вдоль длинных полок из одного конца магазина в другой, тратя силы и нервы на поиски. Особенно перспективно применение персонализации при покупке сопутствующих товаров. Например, онлайн-магазин знает, что вместе с пивом вы предпочитаете брать креветки — и тут же предложит их прямо на страничке с вашим любимым лагером. А в супермаркете рядом с пивными полками найдутся только чипсы и прочие традиционные снеки — и магазин рискует потерять дополнительную выручку.

Одно из сильных конкурентных преимуществ онлайна — возможность персонализировать цены на товар, т. е. устанавливать разные цены для разных покупателей, основываясь на анализе пользовательских данных. Эта практика давно считается своего рода «святым Граалем» маркетинга, поскольку позволяет расширять долю рынка, сохраняя максимально возможную маржу. «Физические» магазины «общего пользования» и здесь не в состоянии ничего противопоставить, что только усугубляет их проигрыш в издержках на ведение бизнеса.
Знание своих клиентов дает онлайну еще несколько финансовых преимуществ. Так, повышается точность предиктивной аналитики в области управления запасами. Это позволяет уменьшить размер запасов и повысить их оборачиваемость. Кроме того, в распоряжении интернет-магазинов больше инструментов управления спросом, что означает больше возможностей исправить свои ошибки с запасами.

В более далеком будущем повышается значение еще одного тренда: на персонализацию самих продаваемых товаров. Персонализированные товары будут выигрывать у массовых по уже названным причинам: они более точно и более полно отвечают потребностям клиента. Уже само существование этого тренда ставит под угрозу традиционный ритейл с его магазинами «для всех», наполненными товарами массового производства.

Масштабные изменения затронут всю схему дистрибьюции потребительских товаров, не оставив в стороне и онлайн-ритейл. Эксперты полагают, что экономика придёт к модели «прямого производства» (англ. “direct manufacturing”), то есть по сути необходимость в отдельном секторе торговли сойдёт на нет. Можно сказать, что производственный бизнес «поглотит» онлайн-розницу — при этом приняв на вооружение её наработки в области потребительской логистики, маркетинга, цифровых представлений товара, интерфейсов, анализа пользовательских данных и т. п. Так что многие из описываемых здесь технологий останутся вполне востребованными.
Впрочем, график выше (взят из публикации 2006 г.) показывает очень оптимистичный прогноз. На мой взгляд, «критическую массу» персонализация товаров наберет скорее к концу этого века. Так что давайте вернемся к тому, как еще онлайн-ритейл сможет повысить удобство шопинга уже в ближайшие годы.

“Потребители — ветреные существа. Их нужды и желания могут поменяться в один момент“, - пишет маркетолог Кэролин Зигер. Традиционные супермаркеты пытаются эксплуатировать это, используя феномен импульсивных покупок. Но импульсивную покупку можно совершить, только находясь в стенах торгового заведения — а большую часть времени люди всё-таки проводят за его пределами. Можно ли не упускать благоприятные для продаж моменты, которые часто возникают в повседневных ситуациях?

Если мы говорим о цифровой среде, то шансы есть. Ну а цифровой мир проникает в нашу жизнь всё активнее. Задача онлайн-ритейлера проста: сделать так, чтобы от момента возникновения желания до оформления заказа клиент потратил как можно меньше сил и времени. В чём-то это похоже на величину операционной задержки, которую мы обсуждали в первой части. Только в данном случае всё ограничивается лишь отдельными этапами процесса приобретения товара. Зато, с точки зрения интернет-продавца — самыми важными этапами. Ведь именно от этих нескольких мгновений зависит, состоится покупка или нет.

Пример: в ленте «Фэйсбук» вам попадается красочное фото блюда и рецепт его приготовления. Может ли алгоритм, «прочитав» рецепт, определить список необходимых ингредиентов, найти их в базе данных интернет-магазина и сразу добавить в корзину? Легко! C такой задачей успешно справились бы даже системы обработки естественного языка пятилетней давности — а с тех пор алгоритмы ушли далеко вперед.

Другой пример — приложение “Google Lens”, которое моментально определяет, на что вы направили камеру своего смартфона, с помощью технологий машинного зрения. Разработчики хорошо понимают коммерческие возможности такого продукта, и этот функционал уже неплохо работает:

Обобщая, можно сказать, что ключом здесь являются способности ИИ по анализу контекста, будь то пост в «Фэйсбук», изображение, видео, местонахождение и т. д. Создание интуитивных, сверхлёгких интерфейсов и интеграция с системами исполнения заказов вряд ли будет непреодолимой проблемой.

Хорошо, а если мы продлим дальше этот тренд на минимизацию усилий по совершению покупки? Очевидно, что в пределе мы приходим к полной автоматизации этого процесса - то есть активное участие человека вообще не требуется. Еще в начале нулевых производители бытовой техники, увлекшиеся новыми возможностями Сети, презентовали публике холодильники, которые «отслеживали наличие продуктов внутри и могли самостоятельно заказать их через Интернет, если запасы подходят к концу». Увы, такие устройства неизменно проваливались на рынке: их ценник вплотную приближался к цене нового автомобиля, а с торговлей через Интернет тогда было гораздо хуже, чем сейчас.

Сама же идея была отличная. Об этом может свидетельствовать рост популярности сервисов гиг-экономики вроде “Instacart”, которые перекладывают задачу шопинга на сторонних людей. Аутсорсинг пока работает лучше, чем автоматизация — поскольку далеко не все проблемы онлайн-торговли решены, о чем мы подробно здесь писали.

Однако в ближайшем будущем с удешевлением датчиков, развитием машинного зрения, переносом вычислений в «облако» и, самое главное, развитием логистики «последней мили», умная бытовая техника наконец сможет освободить хозяев от каждодневной рутины — причем без лишних затрат. Скажем, в примере с рецептом из «Фэйсбука» алгоритм мог бы перед заказом связаться со смарт-холодильником и выбрать только те продукты, которых там не хватает.

Продукты питания — первый кандидат на автоматизацию шопинга. Мы покупаем их часто и потому тратим на это больше всего времени. Наши привычки в еде довольно постоянны, а многие виды товаров здесь вполне стандартизированы. Наконец, стоимость продуктов не слишком высока — то есть меньше «цена ошибки» и психологически легче довериться алгоритму.

В дальнейшем под автоматизацию могут попасть и другие категории товаров «попроще»: например, бытовая химия, лекарственные средства и хозяйственные принадлежности. Такой рост автоматизации «вширь» потребует глубокой интеграции системы «умного дома» и цифровых персональных данных в повседневную жизнь. Чтобы определить, в чем нуждаются жильцы «умного дома», помещение должно быть насыщено многообразными предметами «интернета вещей» - от крупной бытовой техники до видеокамер и датчиков объёма. Такое насыщение — небыстрый процесс. Можно с уверенностью ожидать, что еще 25-40 лет человеку придётся самостоятельно заботиться о хозяйственных припасах.
А что с более «серьезными» категориями товаров: например, одеждой, электроникой или мебелью? Неужели и здесь алгоритмы совсем отодвинут в сторону человека? Скорее всего, нет — по причинам, которых мы коснемся уже в следующей части. Тем не менее, если потребителю всё же наскучит поиск новых товаров, ИИ будет готов взять это дело на себя.

И опять посмотрим на пример из сегодняшнего дня. Зажиточные персоны, дорожащие своим временем, нередко прибегают к услугам персональных стилистов-шопперов, которые подбирают им модный гардероб и организуют покупку вещей. Как видим, и здесь работает ставка на аутсорсинг. Только вместо использования обезличенных платформ в ходу более респектабельные персонализированные отношения между клиентом и исполнителем. Но алгоритм способен превзойти человека-стилиста буквально по всем статьям — начиная с доступного разнообразия вариантов и заканчивая глубиной и точностью анализа предпочтений. Подобные цифровые ассистенты могут быть созданы для самых разных областей ритейла.

Онлайн-ритейл постоянно совершенствует алгоритмы, помогающие ответить на самый главный и самый сложный для потребителя вопрос: «что покупать?». Стоит ли удивляться, что рано или поздно ИИ сможет определять наши нужды и предпочтения настолько хорошо, что решения о многих покупках будет принимать он, а не человек?

Это случится не скоро. Но это, как и direct manufacturing, будет означать слом всех существующих установок ритейла, ориентированных на массовую культуру, массового потребителя и эксплуатацию слабостей последнего. Цифровая трансформация означает именно такие изменения: рост влияния цифровых, информационных технологий и проникновение их в те области, которые раньше считались сугубо «человеческими».

Когда-то люди полагали немыслимым, что воду не нужно будет таскать из колодца и нести до жилища, что можно будет пересечь Атлантику за 6 часов, и что все вещи можно будет купить, не выходя из дома. Цифровой ритейл и технологии ИИ дают нам возможность сэкономить еще больше времени и сил. И единственная по-настоящему немыслимая вещь — что люди почему-то вдруг откажутся от этих естественных преимуществ.


>> 4. Гонка впечатлений >>
Tags: ИИ, инновации, интернет, онолитека, прогнозирование, ритейл, технологии
Subscribe

  • ИИ, общество, политика

    Продолжаем знакомиться с отчетом о состоянии дел в области искусственного интеллекта ”AI100”. Один из разделов публикации посвящен…

  • С кем вы, мастера культуры?

    Вместо экономических и технологических достижений 14-ая китайская пятилетка пока может похвастаться только крепчающим маразмом. Товарищ Си…

  • Страх и ненависть в Пекине

    Борьба Коммунистической Партии с технологическими компаниями пока только усиливается. На днях последние слили «Ройтерс» подробности об…

  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 0 comments