Большие торговые сети во всем мире превращаются в центры научного анализа и технологических разработок. Ради покупателя, падкого на мельчайшие нюансы комфорта, в ход идут и психологические приемы, превращающие трату денег в удовольствие, и технологические решения, гарантирующие неизменность качества товара и оптимизирующие общение клиента и магазина.
Искусственный интеллект: мы вас видим
Одна из самых актуальных задач, стоящих перед IT-индустрией, – построение работающей модели распознавания лиц. Обладать такой технологией хотят не только госструктуры, но и банки, торговые сети и отдельные магазины. Все они хотят получить расклад, при котором клиент едва переступает порог, а персонал уже с высокой степенью достоверности знает, каким именно запросом вызван его визит и сколько он готов оставить денег.
Ежегодно в решение этой задачи вкладывают миллиарды долларов. При этом однозначного лидера выбранного направления во всем мире нет. Выстрелить может каждый: и крупный разработчик, и маленький стартап.
К примеру, в прошлом году один из игроков казахстанского рынка телекома объявил конкурс на разработку технологии распознавания лиц. Несмотря на представительность конкурсантов, контракт получил маленький алматинский стартап Verigram. По мнению Уахата Бастимиева, CEO проекта, главная причина в цене решения: предложенное им было в 70 раз дешевле конкурирующих при качественно сопоставимых решениях.
Сам Бастимиев считает, что наиболее интересная задача для рынка страны сейчас предложена Нацбанком. Регулятор планирует запустить новый сервис для банков второго уровня, который позволил бы их клиентам управлять своими деньгами по визуальной идентификации. Проблема визуальной идентификации, продолжает эксперт, интересна тем, что не имеет универсального решения. Огромная экспертиза в этой области накоплена в Китае, но она неприменима в других частях света, и наоборот. Это открывает возможности для разработчиков разного уровня, которые создают успешные решения в рамках каких-то условий: тип используемой камеры, уровень освещенности и так далее.
И еще один пример из казахстанской практики: с начала года сеть банкоматов банка Kaspi пополнилась на тысячу аппаратов, оснащенных технологией визуальной идентификации клиента. Пока это лишь дополнительный инструмент распознания личности, от пользователя по-прежнему требуются традиционные способы доступа к счету. Но параллельно с этим идет наработка компьютерных алгоритмов, которые по мере совершенствования смогут самостоятельно справляться с задачей верификации клиента на основе визуальной оценки.
Оптимизация процессов: плюс 20% на кассу
Оптимизация бизнес-процессов даже в условиях сильно конкурентного рынка способна увеличить маржу на 20%, утверждают участники ритейл-рынка и активно используют для оптимизации технологии. Есть данные, что серьезную внутреннюю реформу проводит Sulpak. Подробности отсутствуют, но известно, что торговая сеть – продавец бытовой техники и электроники, фактически ограниченная ценовыми требованиями вендоров и рынка, надеется в результате реформы серьезно повысить рентабельность.
Инструмент оптимизации торговли, построенный на основе ИИ и визуальной оценки, применяет Raimbek Group при дистрибуции напитков своего производства. Не секрет, что большую роль в продажах играет мерчандайзинг в целом и расположение товаров на полках в частности. Контролем качества раскладки товаров в торговых точках только в Алматы занимаются около 600 менеджеров. Схема проверки работы этих сотрудников следующая: каждый менеджер обязан фотографировать полки с напитками, а изображение пересылать в центральный офис для анализа. Каково же было удивление управленцев, когда однажды выяснилось, что некоторые менеджеры регулярно высылают старые кадры, а в некоторых случаях обнаружилась корректировка изображения в фотошопе. Теперь, по словам Алексея Жиленко, IT-директора Raimbek Group, качество и аутентичность фотографий оценивает специальная программа. Благодаря ее использованию удалось наладить быструю реакцию центрального офиса компании в случаях неправильной выкладки товара, что положительно отразилось на продажах.
Другой случай – из практики торговой сети Magnum, крупнейшей торговой сети страны. Одна из ее приоритетных задач – стабильный уровень качества товаров, что довольно трудновыполнимо в отношении фруктов. Артур Тополян, зампредседателя правления ТОО «Magnum Cash & Carry», рассказывает, что для оценки качества партии каждого отдельного фрукта и даже его сорта необходимо иметь в штате специального эксперта.
Если учесть, что сеть включает в себя 50 супермаркетов, то качество оценки сильно зависит от квалификации специалистов, которых еще нужно найти. Процесс оптимизирован следующим образом: на складе делается фотография высокого разрешения пробной партии каждого отдельного фрукта. Далее она автоматически отсылается в экспертный центр, где анализируется специалистом, который дает заключение о пригодности продукта.
Магазин без касс и очередей
Из-за очередей на кассах в час пик в магазинах больших городов отменяется каждая пятая покупка – люди не хотят ждать и просто уходят. Ожидание в очереди на кассе также дает время клиенту подумать, все ли он взял, что надо, и не положил ли в корзину лишнего. Один из трендов ритейла – дать возможность клиенту оплатить все сразу, то есть фактически взять его «тепленьким». Основатель казахстанско-российского стартапа Pay-Z Григорий Оттен рассказал о разработке, которая пока уместна больше в дорогих магазинах, чей персонал способен создать у клиента особый настрой на покупку. Консультант сопровождает покупателя, описывает качества выбранного товара и в случае решения о покупке тут же принимает оплату с помощью специального приложения.
Другое решение Pay-Z позволяет магазинам любого уровня исключить из сценария оплаты кассу и связанные с ней очереди. Для покупки клиенту достаточно отсканировать штрихкод товара и оплатить его либо через специальное приложение на смартфоне, либо у специальной стойки в магазине.
Возможность оплачивать покупки без кассы в традиционных магазинах появится у казахстанцев уже в следующем году. В Magnum обещают в ближайшее время закончить IT-разработку, а затем протестировать и внедрить продукт во всех торговых центрах сети. Пока же в магазинах сети к борьбе с очередями подключен искусственный интеллект. Он анализирует данные камер наблюдения и в случае наплыва посетителей дает команду на открытие дополнительных касс.
