АНАЛИТИКА НЕОСЯЗАЕМОГО



АНАЛИТИКА НЕОСЯЗАЕМОГО

АНАЛИТИКА НЕОСЯЗАЕМОГО

 

Автор: Александр Курчин, менеджер по развитию бизнеса в Neurodata Lab

 

Онлайн-ритейлеры активно завоевывают рынки, которые еще десять лет назад существовали только в оффлайне. Но перейдет ли ритейл полностью в онлайн, как многие пророчат? Эксперты сходятся на том, что нет. Оффлайн-ритейл всегда останется востребован у огромного числа покупателей, поэтому не стоит преждевременно списывать его со счетов. Но один лишь факт того, что многие предпочитают по старинке ходить в магазины вместо просмотра онлайн-каталогов, не страхует отрасль от стоящих перед ней трудностей.

Чтобы не терять клиентов и продажи, ритейлеры обращаются к помощи технологий. Глобально их можно разделить на две категории: одни снижают расходы внутри самой компании, другие позволяют глубже понять покупателей. Речь идет об эмоциональном искусственном интеллекте, аналитике неосязаемого.

Итак, мы поговорим о внедрении технологий анализа эмоций и поведения покупателей, которые есть уже сегодня, и которые смогут протянуть руку помощи ритейлу завтра.

Площадка для экспериментов

Технологии, связанные с анализом эмоций и поведения покупателей, очень разнообразны и могут применяться для решения совершенно разных задач. Чтобы лучше понимать эмоции и поведение покупателей, можно использовать технологии компьютерного зрения и анализировать видеопоток с установленных в магазине камер. Искусственный интеллект покажет эмоции покупателей и уровень их удовлетворенности в каждой точке магазина, соотнесет это с действиями покупателя в момент его нахождения в этом месте. Какие бренды он видит перед собой? Что делают консультанты? Какая в магазине планировка, освещение, фоновая музыка, запахи?

При работе с клиентским опытом ритейлеру важно знать не только то, удовлетворен ли клиент в целом, но и как он реагирует в каждый момент взаимодействия с брендом и магазином. Традиционные опросы с ответами вроде «в целом удовлетворен» или «полностью неудовлетворен» слишком неинформативны и не дают понимания того, какая именно часть клиентского опыта вызвала такую реакцию. Соответственно, непонятно, что нужно улучшать.

Технологии компьютерного зрения превращают торговое помещение в площадку для экспериментов: ритейлер может проверять разные гипотезы и немедленно видеть результаты, планировать оптимальный путь клиента, измерять эмоции в определенных продуктовых зонах и чертить тепловые карты настроений. Благодаря этому можно куда более рационально располагать бренды на торговых площадях с учетом пола, возраста покупателей. Например, ритейлер получил данные, что камеры для велосипедных колес очень интересуют молодых женщин, в этом случае логично расположить их ближе к товарам, которые девушки обычно покупают.

Можно пойти еще дальше: не только изучать, какие эмоции у клиентов вызывают бренды на полках, но и как они отреагировали бы на бренды, которые еще не представлены в магазине. Будет ли им это интересно? Захотят ли они их купить? Какой новый товар из трех возможных вызывает наиболее положительную реакцию? Если разместить камеру рядом с экраном, на котором транслируется такая реклама, то можно в режиме реального времени видеть, как на нее реагирует целевая аудитория (вплоть до того, в какие именно секунды ролика у зрителя происходят наиболее сильные колебания пульса и изменения эмоций).

Точное попадание

Этот же прием пригодится и в маркетинговых исследованиях. Во-первых, он позволяет проводить более глубокое тестирование на удаленных фокус-группах — алгоритмам достаточно видеопотока с обычной веб-камеры, которая есть на любом персональном устройстве. Во-вторых, алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения способны на гораздо более глубокий анализ, чем традиционные опросники. Они позволяют узнать, не только удовлетворен или не удовлетворен респондент в целом, но и какие именно эмоции он испытывает при виде каждого кадра, куда направляется его внимание, что «цепляет» глаз, и на чем он дольше всего задерживается.

Кроме того, такие технологии открывают огромные горизонты для рекламного таргетинга. С помощью камер, встроенных в цифровые экраны, можно показывать персонализированную рекламу, ориентируясь на возраст и пол человека, который ее смотрит. Такое решение одновременно повышает конверсию и экономит рекламные бюджеты: ритейлер не потратит лишние деньги, предлагая медицинские товары двадцатилетним. А если еще и сделать эту рекламу интерактивной, она точно попадется на глаза покупателям с нужным эмоциональным настроем и вызовет желаемый отклик.

Этика и мораль

Технологии анализа эмоций и покупательского поведения уже давно перестали быть просто фантазией, это реальность, они вызывают живой интерес у ритейлеров по всему миру. Впрочем, в США и Европе внедрение подобных сервисов осложняется этическими вопросами: по сути, алгоритмы нейросетей обрабатывают персональные данные покупателей (лица, физиологические данные), а это должно регулироваться законодательством, которое еще не совсем адаптировано для подобных ситуаций. Рано или поздно эта проблема будет решена, но прямо сейчас это дает фору российским ритейлерам, не связанным подобными ограничениями, и вполне возможно, что наш ритейл таким образом сможет сделать большой рывок вперед.