Новые цифровые инструменты в ecommerce

Несмотря на скептические оценки экспертов, ecommerce продолжает расти бодрым темпом. К 2025 году аналитики Data Insights прогнозируют рост в 4 раза: российский рынок ecommerce достигнет 11,1 трлн рублей. Более того, проникновение технологий в онлайн-торговлю уже выходит за рамки обыденности: подключаются AR-технологии для детальной визуализации товаров, имплементируется омниканальный маркетинг в мобильных телефонах, используется предиктивная аналитика для персонализации предложений.

Visual search (поиск товаров по изображению/описанию изображения)

За последний год активно продвинулась тема видеотегов при просмотре визуального контента: совершение покупок во время просмотра фильма или рекламы. Например, Pixyle AI обучает свои нейронные сети не только распознавать модные предметы на изображении, но и классифицировать их по атрибутам, таким как цвет или узор, которые соответствуют ключевым словам, используемым покупателями при поиске товара.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Цель в том, чтобы «видеть» изображения так, как это сделал бы человек. Например, кто-то, ищущий «короткое летнее платье с цветочным принтом в розовых и фиолетовых тонах», получит результаты со всеми этими атрибутами. Сервис был запущен в 2019 году для улучшения поиска продуктов в ecommerce, но только 2022 год стал для компании инвестиционно богатым: Pixel AI объявил о стартовом раунде 1 млн $ от South Central Ventures.

Компаний, разрабатывающих визуальные инструменты обнаружения продуктов на базе искусственного интеллекта немало. Вот примеры: Syte, Visenze, Vue. Более того, весной 2022 Google выпустил новую версию AI-модели поиска MUM (Multitask Unified Model) — мульти-поиск, позволяющий людям выполнять поиск и по тексту, и по изображениям одновременно.

Онлайн-примерка как в офлайне

Виртуальной примеркой аксессуаров и частей одежды (очки, украшения, обувь) уже никого не удивить. Ещё в 2019 российский маркетплейс Lamodа запускал довольно реалистичную примерку кроссовок. Но, кажется, тогда пользователи ещё не были психологически готовы к широкому внедрению AR, и через какое-то время данная опция была закрыта (скорее всего из-за низкой востребованности).

В 2022 гонка за цифровыми инструментами примерки вновь начала захватывать гигантов глобального екома. К примеру, Walmart приобрел Zeekit — сервис, позволяющий примерять полноразмерную одежду.

Zeekit — AR-примерка полноразмерной одежды

Кроме того, гигант электронной коммерции Amazon недавно запустил мобильное приложение для примерки обуви, которое использует дополненную реальность, чтобы «помочь покупателям визуализировать, как пара обуви будет выглядеть на них со всех сторон, и лучше обосновать решения о покупке». Функция доступна для пользователей приложения Amazon для iOS в США и Канаде. Amazon заявила, что этот опыт доступен для «тысяч стилей кроссовок» от таких брендов как New Balance, Adidas, Reebok, Puma.

Примерка виртуальной обуви с Amazon в 2022. Выглядит как у Lamoda в 2019

Кстати, виртуальная примерка популяризируется не только в екоме, но и в офлайн-ритейле. Тот же Walmart приобрёл актив Memomi, который предлагает умные зеркала для торговых центров, в которых можно мерить полноразмерную одежду. Прежде чем идти в примерочную с грудой вещей и натягивать/снимать их одну за одной, на виртуальном зеркале можно по-быстрому сравнить, что подходит лучше. А потом уже идти примерять то, что подошло.

Подобные зеркала уже можно было увидеть и в России. Решения становятся всё более детальнее и реалистичнее («посмотрите, как колышется платье») и лагают всё меньше и меньше. Memomi, по словам представителей Walmart, поможет улучшить клиентский опыт также в части примерки очков, обуви и аксессуаров. Кстати, с размером зеркал они экспериментируют, например, предлагают маленький формат для примерки очков.

Персонализация товарной выдачи и оффера

Изменения в онлайн-торговле создают новые привычки и у конечных потребителей. Люди хотят привлекательный и персонализированный опыт приобретения товаров. Чтобы добиться успеха на динамичном конкурентном рынке мерчантам и маркетплейсам необходимо уметь предсказывать, что конкретно ищут клиенты и формировать для них личный оффер на основе их предпочтений.

ZineOne — стартап, позволяющий онлайн-продавцам предсказывать покупательские предпочтения и увеличивать конверсии в покупку. ZineOne обслуживает ecommerce-бренды, используя AI для оценки поведения и персонализации индивидуального опыта пользователей интернет-магазинов и приложений. Наблюдая за первыми несколькими щелчками посетителя, платформа может настраивать сообщения, предложения о скидках и рекомендации по продуктам, которые они видят в режиме реального времени. Компания на сегодня имеет $42 млн инвестиций от SignalFire, Norwest и других.

Это далеко не единственная компания, активно продвигающая предиктивные технологии для ecommerce. DynamicYield, приобретённая McDonald’s в 2019, аналогично использует искусственный интеллект для настройки контента на веб-сайтах с их автоматическим динамическим изменением.

А ещё есть решение Metrical, которое «гипертаргетирует» потенциальных клиентов с брошенными корзинами, чтобы убедить их продолжить покупки.

Сервис Lily AI предоставляет алгоритмы управления поисковыми системами и каруселью поиска товаров. С ним товары буквально «запрыгивают» в корзину покупателей.

Вариант использования открытых данных в интернете — это тоже возможность решить вопрос мэтчинга покупателя и товара продавца. Depict.ai предоставляет инструмент рекомендации продукта, который использует данные из интернета. Black Crow AI разрабатывает платформу для прогнозирования, какие продукты будут покупать клиенты в онлайне, а Constructor продаёт доступ к платформе, которая обеспечивает оценку конверсий в продажу и кликов на карточку товара.

Интернет-магазин модной одежды Shoptrue сочетает искусственный интеллект и персонализированные рекомендации с покупками, ориентированными на вкус клиента. Так у пользователей появляется возможность создавать собственный стиль в одежде и делиться им с другими, а также источник вдохновения для будущих образов.

Что будет в 2023

Если вы ещё раз посмотрите на технологии, которые получили широкую востребованность в 2022 и подумаете, что у них общего, станет понятно, чего можно ожидать от 2023. Можно ли совместить визуальные метки, виртуальную примерку и персонализацию? Эксперты говорят, что будущее как раз за слиянием этих трёх технологий в одной.

Представьте, что вы пишете в поисковой строке: «красный рождественский свитер с оленями», а торговая площадка выдаёт ваш аватар (с вашей фигурой, размерами и лицом) на фоне ёлки в том самом красном свитере с оленями, который вы хотели. Вам остаётся только покрутить картинку и нажать кнопку «Купить». Это похоже на переход от Google к OpenAI chat: нейросеть вместо множества ссылок, среди которых вам нужно искать ответ самостоятельно, выдаёт один краткий и структурированный ответ, который полностью отвечает вашим хотелкам. Уверена, что в течение нескольких лет мы придём к такой модели.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.