RU
EN
Невзирая на сомнения экспертов, электронная коммерция продолжает расти с высоким темпом. К 2025 году, по прогнозам аналитиков Data Insights, рынок электронной коммерции в России вырастет в 4 раза и достигнет 11,1 трлн рублей. Кроме того, технологии продолжают проникать в онлайн-торговлю: AR-технологии используются для более детальной визуализации товаров, омниканальный маркетинг интегрируется в мобильных телефонах, а предиктивная аналитика используется для персонализации предложений.
Цифровые инструменты: онлайн-примерка
В наше время, виртуальной примеркой аксессуаров и частей одежды (очки, украшения, обувь) никого не удивишь. Уже в 2019 году российский маркетплейс Lamoda запустил довольно реалистичную примерку кроссовок, однако, кажется, тогда пользователи еще не были готовы к широкому использованию AR, и данная опция была закрыта через некоторое время из-за низкой востребованности.
В 2022 году гиганты глобального электронного коммерца снова начали борьбу за цифровые инструменты примерки. Например, Walmart приобрел Zeekit — сервис примерки полноразмерной одежды.
Недавно Amazon, гигант электронной коммерции, представил новое мобильное приложение, которое использует дополненную реальность для примерки обуви. Функция позволяет покупателям визуализировать, как пара обуви будет выглядеть на них со всех сторон и принимать решения о покупке. Эта функция доступна в приложении Amazon для iOS в США и Канаде и предлагает тысячи стилей кроссовок от известных брендов, таких как New Balance, Adidas, Reebok и Puma.
Также виртуальная примерка одежды и обуви становится популярной в офлайн-ритейле. Walmart приобрел компанию Memomi, которая предлагает умные зеркала для торговых центров, где покупатели могут мерить полноразмерную одежду. Это позволяет быстро сравнивать различные варианты, прежде чем покупатель отправится в примерочную. В России уже можно встретить подобные зеркала, которые становятся все более реалистичными и позволяют клиентам оценить детали одежды. Компания Memomi, по словам представителей Walmart, также поможет улучшить клиентский опыт при примерке очков, обуви и аксессуаров. Они также экспериментируют с различными размерами зеркал, например, предлагая маленький формат для примерки очков.
Цифровые инструменты: поиск товаров по изображению (Visual search)
Использование видеотегов для совершения покупок во время просмотра визуального контента получило значительное развитие за последний год. Например, компания Pixyle AI обучает свои нейронные сети не только распознавать модные предметы на изображении, но и классифицировать их по атрибутам, таким как цвет или узор, соответствующим ключевым словам, используемым при поиске товара покупателями.
Основная цель — достигнуть того, чтобы компьютер «видел» изображения так же, как и человек. Так, если покупатель ищет «черные джинсы карго с контрастными швами», он получит соответствующие результаты с указанными атрибутами. Сервис был создан в 2019 году для улучшения поиска продуктов в сфере электронной коммерции, но только в 2022 году компания Pixyle AI получила значительные инвестиции: 1 миллион долларов в стартовом раунде от South Central Ventures.
Существует множество компаний, занимающихся разработкой визуальных инструментов обнаружения продуктов на основе искусственного интеллекта, например Visenze, Syte, Vue. Кроме того, весной 2022 года Google выпустил новую версию своей AI-модели поиска MUM (Multitask Unified Model) — мульти-поиска, который позволяет пользователю выполнять одновременный поиск по тексту и изображениям.
Цифровые инструменты: персонализация товарной выдачи
Новые тенденции в онлайн-торговле приводят к изменению привычек и потребностей конечных пользователей. Сегодня люди хотят получать уникальный и персонализированный опыт покупок. Для того чтобы успешно конкурировать на динамичном рынке, продавцам и маркетплейсам необходимо уметь предсказывать, что именно ищут клиенты, и на этой основе предоставлять персонализированные предложения.
Компания ZineOne является стартапом, который предоставляет ecommerce-брендам возможность предсказывать покупательские предпочтения и увеличивать конверсии в продажи. Используя искусственный интеллект, ZineOne анализирует поведение пользователей в интернет-магазинах и приложениях, и предоставляет персонализированные рекомендации по продуктам, скидки и сообщения в режиме реального времени. Компания уже привлекла $42 млн инвестиций от SignalFire, Norwest и других инвесторов.
DynamicYield, которую McDonald’s приобрела в 2019 году, также использует искусственный интеллект для настройки контента на сайтах с автоматическим изменением в режиме реального времени.
Кроме того, существует решение Metrical, которое направлено на «гипертаргетирование» потенциальных клиентов с брошенными корзинами, чтобы убедить их продолжить покупки.
Сервис Lily AI предлагает алгоритмы управления поисковыми системами и каруселью поиска товаров, которые могут помочь покупателям легче находить и приобретать нужные товары. Благодаря этим алгоритмам, товары буквально «запрыгивают» в корзину покупателей.
Еще один вариант использования открытых данных в интернете — это возможность решить вопрос мэтчинга покупателя и товара продавца.
Кроме того, Depict.ai предоставляет инструмент рекомендации продукта, который использует данные из интернета. Black Crow AI разрабатывает платформу для прогнозирования того, какие продукты будут покупать клиенты в онлайне. А Constructor предоставляет доступ к платформе, которая обеспечивает оценку конверсий в продажу и кликов на карточку товара.
Интернет-магазин Shoptrue, который специализируется на продаже модной одежды, предлагает своим клиентам комбинацию искусственного интеллекта и персонализированных рекомендаций, основанных на предпочтениях покупателей. Благодаря такому подходу, пользователи имеют возможность создавать свой собственный стиль в одежде и делиться им с другими, а также получать вдохновение для будущих образов.
Заключение
Если мы посмотрим на технологии, которые стали широко востребованы в 2022 году, и попробуем найти общее между ними, то можно предположить, что в 2023 году стоит ожидать слияния визуальных меток, виртуальной примерки и персонализации в одну технологию. Возможно, в будущем, когда вы будете искать товар в поисковой системе, вы увидите свой аватар в товаре, который вы искали, и сможете увидеть его со всех сторон, прежде чем сделать покупку. Это может быть похоже на переход от Google к OpenAI chat: нейросеть вместо множества ссылок предоставляет единственный структурированный ответ, который полностью удовлетворяет вашим потребностям. Мы уверены, что в ближайшие все будет двигаться в этом направлении.
