Как устроен магазин будущего? История лондонских продавцов одежды, превративших свой магазин в лабораторию
«Интернет вещей» по всем прогнозам скоро будет приносить экономике миллиардные доходы. Особенно выиграют ритейлеры, потому что в розничной торговле важно получать новые данные о предпочтениях покупателей в режиме реального времени. Многие уже осознали важность перемен, но не все пока применяют свои знания на практике. «Медуза» вместе с партнерами из IBS рассказывает о лондонском магазине одежды, который не боится экспериментировать с новыми технологиями.
Коротко об интернете вещей:
Интернет вещей (Internet of Things, IoT) — термин, которым обозначают одно из важнейших в последнее время направлений в области технологий. Это сети, объединяющие не людей, а физические объекты. Самые разные предметы обмениваются информацией и принимают решения без участия человека. Подробнее об IoT — в карточках «Медузы».
Dandy Lab: как устроен магазин будущего
Магазин одежды и аксессуаров Dandy Lab открылся в центре Лондона в августе 2015 года. На стенах висят экраны — большие и маленькие: вы подносите пиджак к терминалу, и на экране появляется все, что вам нужно о нем знать. Вы надеваете пиджак на себя, встаете перед другим экраном, и там появляется изображение — к пиджаку такого цвета и покроя отлично подойдет вот такая сумка. Этот совет дается не наобум, а на основе ваших снимков в новом пиджаке, полученных с веб-камеры.
В Dandy Lab явно верят в расхожее мнение о том, что о человеке можно судить по его обуви. В магазине используют технологии компании Hoxton Analytics, которая позволяет по ботинкам покупателя примерно определить его пол, возраст, социальное положение и предпочтения в одежде. В следующий раз, когда человек пройдет мимо экрана с новыми предложениями, там появится реклама — и хипстер увидит там модные кеды, а не женские туфли на высоком каблуке. Это важно не только для хипстера, но и для владельцев магазина: очевидно, что такой персонифицированный подход к продвижению товаров гораздо эффективнее. И не требует вложений в масштабные маркетинговые исследования, надежность которых не всегда очевидна.
The Dandy Lab Experience
The Dandy Lab
Встроенные в пол сенсоры отслеживают, как покупатели ходят по магазину, и продавцы учитывают эту информацию, чтобы разложить товары оптимальным образом. Сенсоры позволяют следить и за людьми, которые проходят мимо по улице. Технология позволяет понять, например, сколько из тех, кто останавливался у витрины, зашел в магазин. Слишком мало? Значит, пора оформить витрину иначе.
Все любят привлекать покупателей нехитрым слоганом об «индивидуальном подходе», но, пожалуй, у владельцев Dandy Lab для этого есть намного больше оснований, чем у остальных. В этом состоит вся философия интернета вещей в ритейле: хватит распределять покупателей на условные группы. Методологии, с помощью которых эти группы формируются, часто никуда не годятся. Нужно учитывать вкусы и предпочтения каждого человека на основе реальных данных о его привычках. Для онлайн-шопинга это не новость: все знают, что ритейлеры используют программы, которые предлагают клиенту товары, исходя из истории его покупок и поиска в интернете. Dandy Lab собирается применять это и в обычном магазине, используя данные своего сайта.
Совмещение преимуществ онлайн-торговли и обычного шопинга — это и есть будущее. Эксперты уверены, что магазины, которые не смогут вовремя перестроиться и понять роль технологий, просто исчезнут с рынка. Останутся те, кто научится сокращать расходы — в частности, с помощью интернета вещей, который помогает экономить на неэффективном продвижении и зарплатах продавцов-консультантов.
Как это работает*
1. «Умный пол»
С помощью датчиков «Умный пол» фиксирует появление и все дальнейшие передвижения покупателя по магазину. Его обувь снимает цифровая камера. Данные о поведении человека по сети передаются в аналитические системы.
2. Классификатор пользователя и Рекомендательная система
Аналитические системы по поведению и обуви определяют профиль клиента. Предиктивный анализ позволяет предсказать его предпочтения. Рекомендательная система формирует набор товаров, который будет будет наиболее интересен этому конкретному покупателю. На основе предварительно настроенной маркетинговой политики и анализа запасов магазин вырабатывает для него свое специальное предложение.
3. «Умная одежда» и реклама в магазине
С помощью адресной рекламы магазин обращает внимание покупателя на наиболее интересные для него товары. Магазин предлагает специальные скидки и стимулирующие покупку бонусы.
4. Анализ
Маркетолог и любые другие сотрудники магазина получают в online-режиме все данные и аналитику о поведении покупателей. Это позволяет максимально оперативно управлять торговой точкой и менять ее работу на основе реальных интересов клиентов.
* — по оценке экспертов IBS
Комментарий эксперта
Игорь Хмельков, директор по исследованиям и разработкам (R&D) в IBS DataLab:
Конечно, Dandy Lab — это именно лаборатория: к некоторым из реализованных здесь идей ритейлеры пока только подступаются и оценивают их продуктивность. Но кое-что из области интернета вещей уже достаточно широко применяется: например, rfid-метки на товарах, которые можно поднести к терминалу и получить нужную информацию. Или блютус-маяки iBeacon, с помощью которых можно определить близость покупателя к торговой точке или месту размещения товара и, скажем, предоставить ему с помощью приложения на смартфоне адресную скидку. Нередко можно встретить в торговых сетях применение анализа данных с видеокамер и «умные» корзины. Но все-таки пока речь идет, скорее, о крупных сетях, которые активно стремятся собирать и обрабатывать большие массивы данных. Они первыми учатся извлекать выгоду из массовой кастомизации своей работы, стараются учитывать в производстве и продажах предпочтения своих покупателей. Безусловно, внедрение технологий требует инвестиций, особенно на первоначальном этапе. В штате или на аутсорсинге такого магазина как Dandy Lab скорее всего работают один сотрудник технической поддержки и один специалист по данным. Однако распространение системы на сеть магазинов значительно уменьшит затраты в расчете на выручку.