Сбор и анализ данных, персонализация 1. Big Data (большие данные) – это структурированные и неструктурированные данные огромных объемов и разнообразия, а также методы их обработки, которые позволяют распределенно анализировать информацию о клиентах.
Онлайн-магазины собирают и анализируют данные о предыдущих покупках и наиболее часто просматриваемых продуктах, сведения из социальных сетей и геолокацию пользователей. На основе полученной информации вырисовываются определенные закономерности и строится взаимодействие с покупателем.
Крупные ретейлеры собирают собственную статистику и строят на ее основе модели поведения пользователей, а мелкие магазины обращаются к помощи агентств, которые предлагают соответствующие маркетинговые решения для fashion-сегмента. Интернет-ретейлер может полностью отдать на аутсорс визуализацию и персонализацию сайта, или же просто купить информацию о предпочтениях пользователей.
2. Иску́сственный интелле́кт (
англ. artificial intelligence) – свойство
интеллектуальных систем выполнять
творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. Искусственный интеллект (ИИ) позволяет компьютерам обучаться на собственном опыте, адаптироваться к задаваемым параметрам и выполнять те задачи, которые раньше были под силу только человеку. Благодаря этим технологиям компьютеры можно «научить» выполнению определенных задач с помощью обработки большого объема данных и выявления в них закономерностей.
Индивидуализация (must-have) любого электронного магазина, который претендует занять место на рынке: персонализированные уведомления, предложения и мероприятия нравятся большинству (
75%) потребителей. По статистике,
43% покупок в интернете были совершены в результате индивидуальных рекомендаций или акций. Например, онлайн-маркетплейсы
Amazon,
Alibaba кастомизируют электронные витрины в зависимости от предпочтений конкретного пользователя, используя искусственный интеллект.
Структурированная информация о клиентах становится основной для внедрения различных опций, обеспечивающих лучший пользовательский опыт. Это может быть и личный модный эксперт-онлайн, и генерация персональных рекомендаций по одежде в режиме реального времени, использование алгоритма, который определяет «якорные» товары на основе списка пожеланий клиента или его предыдущих покупок.
Современная нейросеть способна по фотографиям, видео, кадрам из кинофильмов найти клиенту ту или иную понравившуюся одежду, обувь, аксессуары в интернет-магазинах, социальных сетях, на других цифровых платформах.
Обучение нейронных сетей учитывает национальные обычаи, возраст пользователя, вкусы и предпочтения.
Умная цифровая примерка и рекомендательные системы VR и AR Примерка оставалась недоступной опцией для интернет-магазина до внедрения современных технологий – особенно виртуальной и дополненной реальности
VR и AR. Уже в январе 2017 г. представлена первая онлайн-примерочная, разработанная Avametric совместно с Google. Сегодня на рынке достаточно готовых унифицированных b2b-решений для интеграции в любой магазин. Например, стартап
Virtusize предлагает e-ретейлерам функцию «умной» примерки, которая позволяет пользователям приобрести правильный размер либо путем сравнения параметров одежды с ранее купленными товарами, либо путем доступа к данным человека его основных размерных показателей (обхват груди, талии, бедер), роста, веса.
Виртуальные примерки одежды генерирует нейронная сеть:
Вы загружаете две фотки фронтальную и боковую, сделанные на смартфоне, выбираете одежду, на экране появляется ваше изображение в этой одежде. Вы оцениваете общий визуальный эффект.
Кроме того, вам будут рекомендованы другие модели одежды (не больше 5), с учетом той информации, которую имеет данная нейронная сеть о тех товарах, которые вы уже приобретали через online, с учетом ваших предпочтений при просмотре различных страниц интернета.
Такая интернет-примерочная приводит к повышению среднего чека на 19%.
3. 3D-технологии ... создание виртуальной и дополненной реальности.
Технология быстрого «макетирования», быстрого создания опытных образцов или работающей модели системы для демонстрации заказчику или проверки возможности реализации.
3D-сканирование 3D-сканер с помощью одного сенсора и мобильного приложения
позволяет снимать мерки и создавать «цифровой аватар» покупателя.
Эта технология полезна не только для отшива модельного ряда, но и для индивидуального пошива в ателье. Вы сможете получить индивидуальные размеры клиента не выходя из дома и предварительно рассчитать стоимость заказа.
Разработана 3D-модель тела человека для каждого размерного ряда.
Нейронная сеть сравнивает ваши размеры с базовыми манекенами и рекомендует тот размер одежды, который вам наиболее подходит.
Это дает возможность существенно снизить возврат одежды или обуви при покупке в интернет-магазине из-за неподходящего размера.
Бренд Nike
запустил приложение с функцией определения анатомических особенностей стопы пользователя. Так, благодаря технологии дополненной реальности и 3D-сканированию, покупатель может «примерить» пару кроссовок, не дожидаясь доставки.
Современные технологии возможно внедрить как большим, так и маленьким брендам. Нужно лишь правильно сформировать xml-файл (продуктовый фид), чтобы в автоматическом режиме нейронная сеть увидела ваш контент и стала предлагать его покупателям.
Компьютерное зрение. Технологический сервис по поиску интересующих товаров
Wide Eyes способен распознавать элементы одежды на видео, фото, которое пользователь нашел в интернете или снял на смартфон, и находить аналогичные в каталогах.
Технология Sarafan.ai – это искусственный интеллект, который распознает одежду, обувь, аксессуары и beauty-продукты на фотографиях. Это инструмент для монетизации фото-контента медиасайтов и онлайн продвижения брендов, а также спектр решений для медиа-холдингов, fashion и beauty марок.
Модель made to Order (сделанный на заказ) для модного бизнеса В этом случае цепочка приобретает вид
дизайн – продажа – производство
т.е. сначала отшиваются небольшие кастомные коллекции с заранее сформированными свойствами. Либо создаются виртуальные модели одежды.
Показ коллекции проходит на стриминговых платформах YouTube, ВКонтакте, Instagram, Одноклассники, Facebook. Вместо профессиональных моделей приглашаются друзья, инфлюенсеры.
Дата показа рекламируется вашим подписчикам, дается ссылка байерам, журналистам и пр. Отметьте, что коллекцию можно купить здесь и сейчас, сделать под заказ по предоплате для реализации. Представьте форму для контактов о дальнейшем сотрудничестве. Продумайте рекламные акции, которые будут действовать только в течение трансляции и тем самым стимулируют рост online-продаж. Используйте возможности платформ Zooma или Скайпа для получения обратной связи.
Если покупатели заказывают конкретные модели на этом стиме, то делают 100% предоплату.
И только потом вы отшиваете реальную одежду.
Используйте новые возможности, которые представляют социальные сети. Так Facebook сделал огромный шаг в сторону завоевания рынка онлайн-продаж. 19 мая 2020 г. компания объявила о том, что открывает платформу Shops (Магазины), благодаря которой пользователи получат возможность создавать бесплатные витрины прямо в Facebook и Instagram.
Поэтому онлайн-платформа Shops, запущенная соцсетью Facebook, может стать спасительной для малого бизнеса. В компании рассчитывают, что им удастся привлечь множество людей в свой новый проект.