В настоящее время персонализация покупательского опыта стала одним из ключевых факторов успеха для компаний в различных отраслях. Индивидуальный подход к потребителям позволяет улучшить взаимодействие с ними, повысить лояльность, увеличить конверсию и общую прибыльность бизнеса. С развитием технологий и появлением искусственного интеллекта, компании получили мощный инструмент для более эффективной персонализации взаимодействия с клиентами.

Современные технологии, такие как машинное обучение, аналитика данных, сегментация аудитории, программное обеспечение для управления отношениями с клиентами (CRM) и другие, предоставляют компаниям множество возможностей для адаптации предложений к индивидуальным потребностям и предпочтениям каждого потребителя. Эти инструменты позволяют автоматизировать процессы анализа и принятия решений на основе данных, что улучшает качество обслуживания и делает опыт покупок более персонализированным для каждого клиента.

В данной статье мы рассмотрим влияние искусственного интеллекта на индустрию моды, роль современных технологий в повышении уровня персонализации покупательского опыта, их потенциал и возможности для бизнеса.

Рекомендательные системы, как способ персонализации покупательского опыта 

Суть рекомендательных систем заключается в анализе предпочтений пользователей. Исследуя понравившиеся конкретному покупателю товары с помощью алгоритмов, построенных на основе машинного обучения, искусственный интеллект предлагает ему те, которые с большей вероятностью привлекут его внимание.

Рекомендательные системы используются в разных сферах человеческой деятельности, в модной индустрии они реализуются в интернет-магазинах. Так, например, онлайн-витрины многих брендов имеют такие разделы, как «популярное за месяц», «с этим товаром также покупают» и «вам может понравиться». Рекомендации могут быть персонализированными и не персонализированными. В первом случае, искусственный интеллект генерирует подборку на основе предпочтений конкретного пользователя, во втором основывается на общей статистике популярных товаров. Не персонализированные рекомендации будут эффективны в случае, если клиент зашел на сайт впервые.

Всего выделяют четыре вида рекомендательных систем: 

• Контентная фильтрация; 

• Коллаборативная фильтрация; 

• Фильтрация, основанная на знаниях; 

• Гибридные рекомендательные системы.

У такого рода персонализированного маркетинга, реализуемого через социальные сети, есть несколько видимых преимуществ:

✓ Экономия пользовательского времени: при наличии хорошо настроенных рекомендаций пользователь экономит свое время, так как система решает проблемы поиска и выбора необходимого товар, положительно влияя на обороты бизнеса;

✓ Увеличение метрик бизнеса: экономия времени покупателя прямо влияет на поднятие среднего чека и увеличение допродаж.

Приведем несколько примеров, демонстрирующих, как успешные модные бренды внедряют рекомендательные системы для улучшения персонализации покупательского опыта и увеличения конверсии.

1. Stitch Fix:
Компания Stitch Fix использует рекомендательные системы и алгоритмы машинного обучения для предоставления персонализированных рекомендаций по модным нарядам и одежде. Клиенты заполняют анкету о своих предпочтениях, стиле и размерах, на основе чего система подбирает для них подходящие модели и дизайны. Все это позволяет улучшить опыт покупок и повысить вероятность приобретения конкретных товаров.

2. Lamoda:
Онлайн-ритейлер Lamoda также активно применяет рекомендательные системы для персонализации покупательского опыта. Система анализирует поведение покупателей на сайте, их интересы и предпочтения, а затем предлагает им подходящие товары.

3. H&M:
Шведский бренд одежды H&M также внедрил рекомендательные системы для улучшения опыта онлайн и офлайн покупок. Клиенты марки могут получить персонализированные рекомендации о новых коллекциях, скидках и акциях на основе анализа их покупок и предпочтений. Такой подход позволяет привлечь новых покупателей, сделать их шопинг более удобным и эффективным.

Моделирование тела и подгон одежды  

Онлайн-продажи одежды с каждым годом набирают обороты, однако безусловным преимуществом офлайн-продаж остается возможность примерки товара перед покупкой. Во время пандемии этот вопрос особенно обострился, что повлекло за собой появление виртуальных примерочных.

Виртуальная примерочная включает в себя интеграцию технологии дополненной реальности (AR), которая позволяет клиентам увидеть, как будет смотреться изделие на их цифровой копии. Например, Snapchat зарекомендовал себя как лидер в технологии AR, предлагая широкий спектр фильтров и линз.

Многие платформы виртуальной примерки также используют технологию дополненной реальности для наложения цифровых изображений одежды на фигуру покупателя, что позволяет ему примерить тот или иной товар, не надевая его.

Ещё одним способом реализации онлайн-примерок стали 3D аватары. Сканируя тело человека, программа создает его 3D модель, на которую впоследствии примеряется одежда.

Одним из ярчайших примеров использования технологии примерки дополненной реальности является компания Zero 10, включающая приложение, платформу AR Fashion Platform, а также сайт, где дизайнеры, бренды и пользователи могут не только осуществлять онлайн-примерки, но и создавать digital fashion работы.

Компания использует 3D сканирование, а также технологию дополненной реальности. Недавно Zero 10 освоили и внедрили технологию AR Mirror. Зеркало с функцией AR можно интегрировать в офлайн-магазин, чтобы ускорить процесс выбора одежды без использования примерочных.

Это отличный пример интеграции инновационного подхода в индустрию моды в целом и розничную торговлю в частности. Использование 3D-сканирования и дополненной реальности позволяет создать уникальное и персонализированное покупательское пространство. Потребители могут примерить одежду в виртуальном формате, что улучшает их опыт покупок и уменьшает количество возвратов из-за неправильного размера или неподошедшего стиля.

Анализ данных и прогнозы

Анализ данных и прогнозирование являются неотъемлемыми элементами работы успешного бизнеса. Только отслеживая результаты каждого сделанного шага, предприниматель может получить точное представление о правильности выбранной стратегии, понять, на каком этапе была совершена ошибка и как её можно справить.

Прогнозирование — это большой шаг к точному планированию. Предугадывание трендов полезно не только для продукта, но и для рекламных кампаний, которые его продвигают. Выходя на рынок, такой товар автоматически будет иметь преимущество перед другими, а значит, с большей вероятностью понравится потребителю.

Современный производитель должен уметь просчитывать свои действия на несколько шагов вперед, заранее предполагать, как может измениться поведение потребителя, мода и инструменты продвижения. Конечно, сделать это вручную очень сложно, ведь анализ и прогнозирование достаточно трудоёмкий процесс, требующий максимум времени, сил и концентрации. Но что же делать? Здесь на помощь приходят современные технологии.

Автоматизация анализа данных и прогнозирования включает в себя машинное обучение (machine learning) — метод искусственного интеллекта. Суть его работы проста: роботы собирают и анализируют большие данные, а затем выдают готовые сведения человеку.

Машинное обучение делает информацию полезной для изготовления и продвижения продукта.

Использование искусственного интеллекта для процесса анализа данных позволяет: 

• Получать более объективную, достоверную информацию о заказах, покупках, фитбеке и предпочтениях клиента: при автоматизации процесса исключается человеческий фактор, а данные не теряются и учитываются при последующих анализах;

• Прогнозировать спрос и ценообразование: системы анализа данных помогают определить оптимальные цены для продукции и спрогнозировать спрос, исходя из данных о предыдущих продажах, динамике рынка и других факторах;

• Предсказывать тренды: крупные компании модной индустрии используют автоматизированные системы анализа данных для отслеживания поведения потребителей, анализа активности в социальных сетях и других источниках информации, чтобы предсказывать модные тенденции и создавать коллекции, отвечающие актуальным запросам рынка;

• Персонализировать предложение: розничные компании, специализирующиеся в области моды, используют анализ данных для персонализации предложения и акций, исходя из данных о предпочтениях и покупках конкретного потребителя. Это позволяет улучшить опыт покупателя и повысить лояльность клиентов.

Персонализированный маркетинг  

Каждый опытный маркетолог перед запуском рекламной кампании проводит анализ данных для последующей сегментации аудитории. Этот процесс способствует персонализации покупательского опыта и облегчает прогнозирование.

Грамотное использование сведений о клиентах помогает брендам в разработке персонализированных предложений, акций и скидок. Например, персонализированные письма с предложениями, соответствующими предпочтениям клиента могут стимулировать его к совершению повторной покупки. Помимо этого анализ данных позволяет маркетологам выявить наиболее эффективные каналы коммуникации с клиентами и создать персонализированные маркетинговые кампании, направленные на увеличение конверсии.

Основными технологиями и инструментами персонализации маркетинговых кампаний в розничной торговле выступают:

• Автоматизация маркетинга. Как мы уже выяснили, автоматизация нужна для эффективного собора данных и качественного анализа полученной информации. Если в компании плохая технологическая инфраструктура, не исключен риск потери важной информации о клиентах. Благодаря автоматизации данные о пользователях попадают в единую систему и их легко применять;

• Искусственный интеллект. Системы искусственного интеллекта тренируют на примерах поведения потребителей, после чего, в случае необходимости, дообучают для большей точности. Несмотря на некоторые нюансы, уже сейчас такие программы могут прогнозировать предпочтения и поведение пользователей;

• Стратегии, основанные на данных. Демографические, транзакционные, поведенческие и другие данные чаще всего собирают посредством CDP — платформ клиентских данных (customer data platform), далее программа самостоятельно объединяет информацию из нескольких источников — например, из CRM и систем веб-аналитики. Маркетологи же, ориентируясь на полученные готовые сведения, создают персонализированные рекламные кампании.

Говоря об успешных персонализированных маркетинговых стратегиях в fashion-индустрии, можно привести в пример рекомендации товаров, персонализированные акции и индивидуальные уведомления.

Внедрение современных технологий открывает новые горизонты для персонализации покупательского опыта, делая их неотъемлемым инструментом в арсенале компаний, стремящихся к совершенствованию взаимодействия с клиентами и повышению своей конкурентоспособности на рынке. Благодаря интеллектуальным системам, компании могут глубже понимать потребности и предпочтения клиентов, предлагая им именно то, что они ищут, и даже предугадывая их желания. Персонализированный подход не только повышает удовлетворенность покупателей, но и способствует укреплению их лояльности, что в конечном итоге ведет к устойчивому росту бизнеса.

Хочешь быть в курсе главных событий в fashion индустрии и новостей брендов?