Возможность сверхперсонализированного шопинга

Эта статья впервые появилась в журнале The State of Fashion: Technology, подробном отчете, опубликованном совместно BoF и McKinsey &Company. Ни для кого не секрет, что модные бренды стремятся сделать персонализированный подход к работе с клиентами краеугольным камнем своего цифрового бизнеса. Их клиенты не ожидают меньшего. Благодаря таким сервисам, как Netflix, Spotify и Amazon, их ожидания в отношении персонализации были пересмотрены. Покупатели ожидают, что бренды предоставят им выбор продуктов и впечатления, соответствующие их индивидуальным предпочтениям. Действительно, 71% потребителей во всем мире хотят, чтобы компании предоставляли персонализированные коммуникации и продукты, а 76% недовольны, когда этого не предлагают. Не так давно персонализированный опыт в сфере моды могли получить только очень высококлассные покупатели предметов роскоши.

Сотрудники роскошных бутиков уделяли особое внимание ключевым клиентам, вручную записывая в блокнот личные вкусы и привычки покупателей, чтобы помочь им адаптировать свой сервис. Установление долгосрочных отношений с этими покупателями было эксклюзивным, сложным, не говоря уже о неэффективности, мероприятием.

Перенесемся в сегодняшний день, и бренды столкнутся с целым рядом факторов, которые делают персонализацию приоритетной задачей. Снижение лояльности клиентов к бренду и усиление конкуренции за внимание со стороны платформ социальных сетей, а также ужесточение правил и действия Apple и Google по изменению доступа к данным третьих лиц - все это влияет на способность брендов взаимодействовать с клиентами онлайн.

Сейчас, как никогда ранее, персонализация может стать ключом к завоеванию брендами доли рынка. Покупатели ожидают, что бренды предоставят им выбор товаров и впечатления, соответствующие их индивидуальным предпочтениям. Тем не менее, современная индустрия моды, как правило, ограничивает персонализацию маркетинговыми рекомендациями для различных сегментов покупателей, основанными на прошлых покупках или истории онлайн-просмотров, что сдерживается кадровыми и технологическими ограничениями.

Есть возможности для дальнейшего развития. Впервые у компаний появились инструменты, позволяющие им работать со всеми типами данных по разным каналам в режиме реального времени. Это очевидно в сфере электронной коммерции, где платформы, основанные на облачных технологиях, могут использовать алгоритмы искусственного интеллекта или машинного обучения для ускорения обработки и анализа больших объемов данных о поведении клиентов.

В результате применения этих аналитических возможностей бренды смогут предоставлять гиперперсонализированные индивидуальные услуги, аналогичные тем, которые предоставляет продавец-консультант в эксклюзивном бутике, но доступные покупателям во всех сегментах моды, от уличной до роскошной. Предложение гиперперсонализации потребует от компаний переосмысления принципов работы электронной коммерции.

Покупки, основанные на поиске, скорее всего, перейдут к индивидуальному поиску товаров и стилей, предлагаемых в нужных размерах и посадке. Все клиенты получат возможность пользоваться собственными версиями веб-сайтов брендов и торговых площадок, от целевой страницы до оплаты, аналогично тому, как они пользуются лентами в социальных сетях.

Благодаря этому компании будут использовать технологии персонализации для создания условий, способствующих вовлечению клиентов и, в конечном счете, повышению лояльности. Ритейлер модной одежды Zalando предпринял шаги в направлении реализации этого видения.

Он использует аналитику данных, чтобы предложить своим клиентам миллионы адаптированных интерфейсов Zalando. ”Благодаря включению предпочтений в свой алгоритм, дисплеи с товарами автоматически адаптируются к каждому покупателю, начиная от размера и заканчивая его любимыми брендами. Ритейлер также изучает технологию 3D-сканирования тела для улучшения выбора размера и подгонки.

Еще одна компания, использующая эту возможность, - The Yes. Торговая площадка fashion marketplace разработала обширную таксономию продуктов, а также использует машинное обучение и компьютерное зрение для синтеза сотен данных по каждому продукту. Затем алгоритм преобразует предпочтения покупателей в персонализированную поисковую ленту. Тем временем служба стилизации Stitch Fix разрабатывает продукцию в соответствии со вкусами и потребностями клиентов и использует инструмент поиска под названием “style shuffle”, который помогает пользователям выбирать дизайнеров, которые им нравятся.

Специалист по быстрой моде Shein предлагает каждому покупателю прокручиваемую ленту товаров, основанную на алгоритме рекомендаций в режиме реального времени, основанном на множестве данных из социальных сетей и других каналов. Предложение гиперперсонализации потребует от компаний переосмысления того, как модная электронная коммерция работает на разных платформах, - потенциально сложная и быстро меняющаяся задача.

В сегменте товаров класса люкс гиперперсонализация будет применяться и в обычных магазинах. Сотрудники магазина могут использовать данные, полученные от третьих лиц, для предоставления покупателям уникального опыта, независимо от того, в какой магазин они заходят, что выводит обслуживание клиентов в магазине на новый уровень.

Более того, по мере развития технологий вполне возможно, что бренды смогут создавать цифровые гардеробные для каждого клиента вместе с индивидуальными рекомендациями по стилю. Предложение гиперперсонализации потребует от компаний переосмысления того, как работает электронная коммерция в сфере моды на разных платформах - потенциально сложная и быстро меняющаяся задача, которая может поставить бренды перед выбором.

Этим можно управлять с помощью: Ускорение сбора данных от первой стороны Создание 360-градусного обзора клиента Совмещение «человеческого подхода» и искусственного интеллекта Масштабирование решений для персонализации Приоритетом для руководителей должно стать внедрение гиперперсонализации в качестве ключевой компетенции. Брендам необходимо будет стратегически инвестировать во все свои операции с данными и аналитикой, от сбора данных до межканального внедрения.

Во многих случаях это будет означать создание специализированной межфункциональной команды, состоящей из менеджеров по продуктам, экспертов в области маркетинга, инженеров-программистов и специалистов по обработке данных. Бренды, нацеленные на победу, будут оттачивать свою способность предоставлять интеллектуальные, целенаправленные маркетинговые решения и решения для электронной коммерции для каждого клиента.