Персонализация в ритейле: как бизнес адаптируется к изменениям в потребительских предпочтениях

Персонализация становится определяющей стратегией в ритейле, что усиливается широким распространением новейших технологий, в частности искусственного интеллекта и больших данных. В этой статье, основанной на отчете Mastercard «A Retail Renaissance», мы рассмотрим подробнее, как компании разрабатывают персонализированные предложения для своих клиентов, а также какие практические кейсы подтверждают эффективность этого подхода

Персонализация в ритейле: как бизнес адаптируется к изменениям в потребительских предпочтениях Фото: freepik.com

За последнее десятилетие ритейл стал ареной технологических инноваций — от развития цифровой и виртуальной коммерции до запуска бесконтактных касс и биометрических технологий. Наряду с этим технологическим всплеском, ожидания потребителей по персонализации их пользовательского опыта также претерпели значительные изменения. Эти две силы привели к «ренессансу» розничной торговли, подталкивая бренды внедрять новейшие технологии, углубляющие связь с потребителями.

Использование big data и искусственного интеллекта для понимания потребителей

Современная аналитика данных и технологии искусственного интеллекта играют важную роль для более глубокого понимания поведения клиентов, помогая ритейлерам выявлять тенденции и закономерности, которые могут улучшить стратегии обслуживания, продаж и маркетинга.

Традиционно данные о потребителях компании получают из демографических показателей, поисковых запросов, поведения в браузерах и истории покупок, что позволяет получить общие рекомендации. Однако сегодня, как отмечается в глобальном отчете Mastercard, ритейл-бренды могут использовать искусственный интеллект, машинное обучение и big data для более глубокого понимания предпочтений и поведения потребителей. Это возможно благодаря анализу гораздо большего объема информации, включая посты и отзывы в социальных сетях, сеансы обслуживания клиентов с помощью умных чат-ботов, взаимодействие с продуктами в дополненной и виртуальной реальности и даже оценку товаров в магазине.

Эффективная аналитика данных предоставляет компаниям конкурентное преимущество, помогая ответить на ключевые вопросы:

• Почему изменились продажи определенных продуктов или в конкретной торговой точке?
• Имеет ли продукт шансы на успех на новом рынке?
• Как целевая аудитория воспринимает бренд?
• Насколько положительно потребители воспримут новый продукт?
• Как увеличить объем покупок и осуществлять кросс-продажи?
• Как улучшить опыт взаимодействия с брендом?

Благодаря этой информации компании могут получить более детальное понимание мотиваций, ценностей и намерений потребителей. Новейшие инструменты, такие как генеративный ИИ, по сути трансформируют взаимодействие с клиентами, помогая выявить новые запросы и неудовлетворенные потребности, создать правильные маркетинговые сообщения, адаптировать ценообразование и разработать привлекательные персональные предложения, повышающие вероятность покупки.

Интересное по теме: Mastercard создала сервис для управления финансовыми данными

Примеры персонализации пользовательского опыта в ритейле

Современный ритейл активно внедряет технологии, позволяющие персонализировать опыт потребителей как в онлайн, так и в офлайн среде. Бренды постоянно ищут способы сделать покупки более индивидуальными и удобными, используя инновационные решения.

Виртуальные примерки

Фэшн-ритейлеры стали первопроходцами в революции experiential шопинга, сочетая цифровые и физические элементы. Например, такие бренды, как Gucci и Louis Vuitton, активно внедряют виртуальные примерки на основе технологии дополненной реальности. Эти технологии предлагают уникальный интерактивный опыт, позволяя клиентам «примерить» одежду в виртуальной среде без необходимости физически посещать магазин. Это не только улучшает пользовательский опыт, но и снижает риск возврата товаров, ведь клиенты могут видеть, как выглядит одежда на них еще до покупки.

Ассистенты на основе искусственного интеллекта

Ассистенты на основе искусственного интеллекта также могут улучшить опыт покупок, помогая потребителям быстро найти подходящие товары и ускорить процесс оформления заказа. Так, например, Shopping Muse, персональный ИИ-помощник от Dynamic Yield, части Mastercard, сочетает разговорный ИИ с технологиями персонализации и рекомендаций. Решение позволяет не только упростить поиск необходимого товара на сайте, но и предоставляет рекомендации на основе прошлых покупок и истории просмотров — почти, как если бы с потребителем общался профессиональный консультант.

Shopping Muse Фото: dynamicyield.com

Умные зеркала

Шведский fashion-ритейлер H&M Group также внедряет инновации в свой опыт покупок. В некоторых своих магазинах COS в США они оборудовали примерочные «умными» зеркалами, которые распознают предметы одежды, включая размер и цвет. Эти зеркала способны предоставлять индивидуальные рекомендации по одежде и стилю, что делает шопинг более персонализированным и удовлетворяет потребности клиентов.

H&M Group, COS Фото: hmgroup.com

Цифровые помощники в магазинах

Британский ритейлер Marks & Spencer запустил мобильное приложение, которое помогает клиентам находить товары из их списка покупок непосредственно в магазине. Приложение использует сеть Wi-Fi магазина для определения местоположения покупателя и предоставляет цифровые карты с информацией о расположении товаров. Это не только упрощает процесс покупок, но и делает его более персонализированным, повышая удобство и удовлетворенность клиентов.

Инновации в супермаркетах

Среди супермаркетов стоит выделить компанию Instacart, которая до конца 2024 года планирует разместить в магазинах тысячи своих «умных» тележек Caper Cart. Эти тележки используют компьютерное зрение (технология, которая позволяет компьютерам распознавать, классифицировать и анализировать изображения и видео, используя алгоритмы машинного обучения) и искусственный интеллект для идентификации товаров. Также эти тележки оборудованы сканером штрих-кода, могут принимать карточки и отправлять покупателям персонализированные предложения через цифровой экран. Это значительно упрощает процесс покупок и делает его более интуитивным.

Caper Cart Фото: instacart.com

Читайте также: ПриватБанк запустил новые кэшбэки вместе с Mastercard и ZEN.COM

Магазин будущего

Первичная персонализация. При входе в магазин покупатели, при условии их согласия, могут быть идентифицированы с помощью мобильного приложения или распознавания лица. Это позволит продавцам получить доступ к истории покупок, предпочтений и статусу лояльности клиента, что может существенно улучшить клиентский опыт и будет способствовать предоставлению более персонализированного сервиса.

Знакомство с продукцией. Во время перемещения по магазину, покупатели смогут получать актуальную информацию о происхождении товаров, их экологичности и наличии как в магазине, так и онлайн благодаря «умным» полкам с сенсорами и цифровыми дисплеями или сканируя теги на продукции с помощью смартфона.

Привлечение потребителей в магазине. Благодаря технологии Ultra-wideband (UWB), которая позволит точно отслеживать местонахождение покупателей в магазине, ритейлеры смогут отправлять персонализированную информацию на смартфоны клиентов или на цифровые экраны в магазине. Например, приложение сможет сообщать о скидках по программе лояльности на товары, которые покупатели в данный момент просматривают в магазине.

Оплата покупок. Автоматизированные кассовые технологии, включая мобильные платежные решения и приложения с ИИ, такие как Scan & Go, смогут обрабатывать бонусы в реальном времени и отправлять цифровые чеки, когда покупатели выходят из магазина.

Влияние персонализации на продажи и лояльность клиентов

Персонализация стала ключевым элементом в ритейле, позволяющим брендам повышать вовлеченность потребителей и укреплять их лояльность. Рассмотрим несколько основных преимуществ, которые иллюстрируют, как персонализированный опыт влияет на бизнес.

1. Повышение уровня удовлетворенности клиентов. По данным Epsilon, 80% потребителей с большей вероятностью совершат покупку, когда бренды предлагают персонализированный опыт.
2. Более высокие показатели конверсии. HubSpot сообщает, что персонализированные призывы к действию конвертируются в покупку на 202% лучше, чем общие.
3. Улучшенный уровень удержания клиентов. Исследование Forrester показало, что 77% клиентов отдают предпочтение брендам, которые помнят их предпочтения и предлагают соответствующие рекомендации.
4. Увеличение дохода. McKinsey подчеркивает, что персонализация может привести к увеличению доходов от 10% до 30% для компаний, которые эффективно ее внедряют.

Как компании достигают успеха благодаря персонализации — примеры

• Starbucks: через свое мобильное приложение компания предлагает персонализированные вознаграждения, акции и предложения продуктов на основе истории покупок клиентов. Благодаря такому подходу количество пользователей приложения выросло на 25%, а лояльность клиентов повысилась на 20%, что, в свою очередь, способствовало общему росту доходов.
• Nike: программа членства NikePlus предоставляет пользователям персонализированные рекомендации по продуктам и эксклюзивный контент на основе их предпочтений и активности. Эта программа способствовала увеличению удержания клиентов на 40% и росту онлайн-продаж на 30%.
• Coca-Cola: кампания «Поделись колой» заменила логотип Coca-Cola на популярные имена и фразы, создав персонализированную связь с потребителями. Результатом кампании стало увеличение объема продаж на 7% и значительное повышение уровня вовлеченности к бренду.
• H&M: используя ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по моде и стилю, компания увеличила свои продажи онлайн на 15%.

Читайте популярное: Mastercard тестирует в Европе расширенный сервис верификации

В итоге, персонализация становится не только модной тенденцией, а важным бизнес-инструментом, который позволяет ритейлерам повышать свою конкурентоспособность, увеличивать доходы и обеспечивать высокую лояльность клиентов. В современном мире, где потребители имеют доступ к огромному количеству информации, способность адаптироваться к их потребностям становится критически важной для успеха бизнеса.

Интеграция современных технологий в ритейл Фото: freepik.com

Вызовы персонализации

Акцент на персонализации привел к повышенному вниманию к вопросу ответственного управления данными. Доверие постепенно становится новой валютой для брендов. Ритейлерам, которые хотят завоевать свою долю рынка, необходимо заслужить доверие потребителей, соблюдая нормативные требования, соответствующие ожиданиям ответственного использования данных.

Во многих странах нормы сбора, хранения и распространения информации о пользователях строго регулируются на законодательном уровне. В частности, компании могут обязываться удалять собранные данные через определенный промежуток времени, шифровать собранные данные, гарантировать, что информация не будет передана третьим лицам без согласия клиента и т.д.

Чтобы минимизировать риски, нужен определенный баланс. Чтобы его достичь, бизнес стремится придерживаться следующих принципов:

• минимизация данных (сбор только необходимой информации);
• усиление кибербезопасности;
• регулярный аудит и соблюдение требований регулирующих органов;
• получение четкого согласия клиента на сбор и использование данных;
• прозрачность — клиент должен знать, кто и как использует данные.

Mastercard как глобальная технологическая компания находится в авангарде инноваций в сфере коммерции. Имея более двадцатилетний опыт в области искусственного интеллекта и анализа данных, компания революционизирует опыт покупок, оптимизирует платежные операции, усиливает кибербезопасность и укрепляет доверие потребителей к брендам.

В частности, компания предлагает решения, предоставляющие партнерам возможность использовать интеллектуальную маршрутизацию транзакций и более эффективные рекомендации, опираясь на анализ более 143 миллиардов платежных операций ежегодно.

Внедряя технологии безопасности, основанные на искусственном интеллекте, в свои продукты и услуги Mastercard проактивно выявляет и нейтрализует угрозы, обеспечивая безопасность данных и укрепляя доверие к цифровой экономике. Широкий спектр решений Mastercard в сфере кибербезопасности на основе ИИ позволил в 2023 году предотвратить потенциальный ущерб от мошенничества на сумму более $20 млрд. Благодаря достижениям в области генеративного искусственного интеллекта скорость обнаружения мошенничества с картами увеличилась вдвое, а количество ложных срабатываний уменьшилось на 200%.

Подход Mastercard к совместному созданию инноваций с партнерами стимулирует развитие инноваций в целом. Используя свою глобальную инфраструктуру, программу поддержки стартапов Start Path и коммерческие партнерства, Mastercard сотрудничает с более 80% ведущих цифровых платежных и небанковских финтех-компаний из списка CNBC, находя решения для практических вызовов и трансформируя коммерческую экосистему и широкую сеть новых инновационных компаний.

Ознакомьтесь с другими популярными материалами:

Mastercard и Citi объединились для трансформации международных платежей

Mastercard приобрела компанию по кибербезопасности за $2,65 млрд

Mastercard и Mercuryo запускают криптокарту в евро

Вспомогательные материалы: mastercard.com, predikdata.com, insight7.io, vorecol.com, renascence.io, gate39media.com.