Řetězec obchodních domů Galeria a společnost Bütema AG testují asistentku s umělou inteligencí „Verena“ ve zkušebních kabinkách své pobočky v Bonnu – Obrázek: Bütema AG
Pilotní projekt Galerie: Asistence umělé inteligence v šatně
Chytré nakupování: Digitální zkušební kabinka v Galerii v testu
Nový zážitek z nakupování v Galerii: Dlouholetý řetězec obchodních domů Galeria otevírá nové možnosti a nabízí svým zákazníkům moderní zážitek z nakupování. V aktuálním pilotním projektu společnost testuje využití digitálních služeb založených na umělé inteligenci v zkušebních kabinkách. Konkrétně to znamená, že ve vybraných zkušebních kabinkách obchodu Galeria v Bonnu pomáhá zákazníkům při zkoušení oblečení umělá inteligence s názvem „Verena“. Co zpočátku zní futuristicky, má dnes zlepšit služby a usnadnit nakupování. Proč ale Galeria tento experiment spouští, jak technologie, která za ním stojí, funguje a jaké příležitosti a rizika jsou s ním spojeny? Tento článek podrobně zkoumá pozadí projektu, technické detaily chytré zkušební kabinky, výhody pro zákazníky, potenciální výzvy a příklady podobných iniciativ v maloobchodním sektoru – a zároveň se odváží nahlédnout do budoucnosti.
Souvisí s tím:
Pozadí: Galeria na cestě inovací
Galeria (dříve Galeria Karstadt Kaufhof) je největší německý řetězec obchodních domů s přibližně 80 prodejnami po celé zemi. Společnost má dlouhou tradici, ale – stejně jako mnoho tradičních obchodních domů – čelí výzvě, jak se v době online nakupování a měnících se požadavků zákazníků znovuobjevit. V posledních letech se Galeria dostala pod finanční tlak a musela dokonce zavřít prodejny a projít restrukturalizací v rámci insolvence. Po tomto obtížném období nyní společnost hlásí zlepšené výsledky a pracuje na modernizaci svého konceptu a jeho přizpůsobení aktuálním potřebám trhu.
Klíčovou součástí této restrukturalizace jsou investice do digitálních inovací v místě prodeje. Galeria si klade za cíl zvýšit atraktivitu svých prodejen a oživit kamenné prodejny pomocí nových technologií. Zákazníci by měli mít důvody vědomě se rozhodnout navštívit obchodní dům namísto nakupování výhradně online. Zejména se má vylepšit zážitek z nakupování v obchodě – prostřednictvím služeb, které online prodejci jednoduše nemohou nabídnout. Pilotní projekt využívající umělou inteligenci v zkušebních kabinkách je třeba vnímat v tomto kontextu. Galeria očekává dvojí dopad: Zaprvé, zákazníci by měli v obchodech zažít praktickou přidanou hodnotu a měli by se s větší pravděpodobností vracet. Zadruhé, technologie může ulevit zaměstnancům automatickým zodpovídáním rutinních otázek. Stručně řečeno, Galeria se spoléhá na umělou inteligenci v prodejní oblasti, aby zlepšila kvalitu služeb a zároveň zvýšila efektivitu v obchodě. Tento pilotní projekt je součástí širší digitalizační strategie, s jejímž cílem je překlenout propast mezi tradicí a modernou.
Služby v šatně poháněné umělou inteligencí: Jak funguje „Verena“?
Ústředním bodem pilotního projektu je asistentka s umělou inteligencí „Verena“, speciálně navržená pro použití v zkušebních kabinkách. Verena je digitální služba dostupná prostřednictvím chatbota na chytrých telefonech zákazníků. Technická implementace je pro uživatele překvapivě jednoduchá: v zkušebních kabinkách obchodu Galeria v Bonnu byly nainstalovány QR kódy. Zákazníci tyto kódy naskenují fotoaparáty svých chytrých telefonů a otevřou tak chatovací rozhraní, které jim umožňuje přímo komunikovat s Verenou. Není třeba instalovat žádnou další aplikaci – vše běží pohodlně v okně prohlížeče telefonu.
Verena je založena na pokročilé technologii umělé inteligence. Asistent v pozadí používá jazykový model (podle Galerie se jedná o technologii ChatGPT), aby pochopil uživatelský vstup v přirozeném jazyce a generoval vhodné odpovědi. Klíčová funkce: Můžete Vereně klást běžné otázky nebo zadávat požadavky, jako byste si povídávali s prodavačem. Například: „Máte tuto halenku ve větší velikosti?“ nebo „Jsou tyto šaty k dispozici také v modré barvě?“ Verena rozpozná záměr požadavku a přistupuje k uloženým databázím a službám, aby vám pomohla.
Jaké konkrétní funkce Verena nabízí? Digitální asistentka mimo jiné umí:
Načíst informace o článku
Verena poskytuje podrobnosti o právě vyzkoušených položkách. Může se jednat o cenu, informace o materiálu a údržbě nebo dostupné velikosti a barvy. Zákazník nemusí hledat štítek ani se ptát prodavače – stačí krátký rozhovor s Verenou.
Zkontrolovat dostupnost
Pokud si zákazník chce vyzkoušet zboží v jiné velikosti nebo barvě, Verena může okamžitě zkontrolovat, zda je daná verze v obchodě skladem. Umělá inteligence přistupuje k systému správy zásob Galeria. Během několika sekund se zákazník dozví například: „Tyto kalhoty jsou k dispozici také ve velikostech 40 a 42. Velikost 42 je skladem.“
Doporučit odpovídající položky
Verena také funguje jako stylový společník při nakupování. Umělá inteligence dokáže navrhovat doplňky nebo kombinace ke zkoušeným položkám. Pokud si například někdo zkouší šaty, Verena může navrhnout: „Tento černý kardigan, který máme také skladem, by se k nim perfektně hodil.“ nebo „Chtěli byste vzhled doplnit odpovídajícím páskem? Mám návrh.“ Tato doporučení jsou částečně založena na předdefinované logice sortimentu (např. které položky patří k sobě) a potenciálně na analýzách umělé inteligence, které ukazují, co si koupili ostatní zákazníci. Asistent je navržen nejen tak, aby pomáhal, ale také inspiroval – podobně jako lidský prodejce sestavující kompletní outfit.
Volání obchodních zástupců
Obzvláště praktickou funkcí je integrace prodejního personálu. Pokud zákaznice potřebuje něco, co jí umělá inteligence sama o sobě nemůže poskytnout – například jiný oděv v zkušební kabince – může si požádat o pomoc přímo přes Verenu. Rozhraní chatu obsahuje možnost nebo výzvu, například „Požádejte o pomoc prodejního asistenta“. Kliknutím na tuto možnost (nebo zadáním v chatu) se prodejnímu týmu okamžitě odešle signál, že v dané zkušební kabince je potřeba pomoc.
Komunikace mezi Verenou (zastupující zákazníka) a zaměstnanci probíhá prostřednictvím samostatné aplikace s názvem „Karl“. Karl je zaměstnanecká aplikace, kterou Galeria zavádí jako doplněk k tomuto projektu. Karla si můžete představit jako protějšek Vereny – zatímco Verena chatuje se zákazníkem, Karl udržuje kontakt s prodejním personálem v obchodě. Když Karl obdrží požadavek (například „Zákazník v zkušební kabince 3 by si rád vyzkoušel tyto šaty ve velikosti M“), jsou odpovědní zaměstnanci okamžitě informováni. Zpráva se zobrazí na jejich pracovních chytrých telefonech včetně relevantních informací, jako je číslo položky, požadovaná velikost a barva. Aplikace Karl nabízí prodejnímu personálu praktické funkce pro rychlou reakci: Na první pohled zobrazuje stav zásob a cenu požadované položky a dokonce dokáže uvést, zda se položka nachází na jiném patře nebo v jiném skladu. Zaměstnanci tak ušetří cestu do skladu za účelem kontroly – díky Karlovi to už vědí předem.
Jakmile člen týmu požadavek přijme, může zákazníkovi také poskytnout stručnou aktualizaci prostřednictvím aplikace, například: „Přinesu velikost 42 do zkušební kabinky.“ Tato zpráva se zobrazí přímo v chatu Vereny, takže zákazník je informován, že pomoc je na cestě. Zajímavé je, že Karl zajišťuje, aby každý požadavek vyřizoval pouze jeden člen týmu – jakmile někdo odpoví, úkol je označen jako „rozpracovaný“ a již není viditelný pro ostatní členy týmu. Tím se zabrání tomu, aby dva zaměstnanci omylem vyřizovali stejný požadavek nebo způsobovali zmatek.
Technicky vzato je Verena kombinací rozhraní chatbota, datové konektivity a jazykového modelu umělé inteligence. Umělá inteligence byla „nakrmena“ potřebnými údaji o produktech a pravidly. Verena například zná katalogy produktů, rozsahy velikostí, názvy barev a aktuální stav zásob. Když zákazník položí otázku, model umělé inteligence interpretuje dotaz a načte relevantní informace z databáze, aby formuloval přesnou odpověď. Použití technologie ChatGPT znamená, že odpovědi jsou formulovány v přirozeném jazyce, místo aby zněly strnule a předprogramovaně. Takže místo holého útržku informací jako „Velikost M: ano, k dispozici“ by Verena mohla přátelsky odpovědět: „Mám dobrou zprávu – halenka je skladem i ve velikosti M. Chcete si ji vyzkoušet? Ráda požádám někoho, aby vám ji přinesl.“ Tento tón má vytvořit dojem, že si skutečně povídáte s ochotným prodejcem.
Další výhodou integrace ChatGPT jsou její vícejazyčné možnosti. Verena se neomezuje pouze na němčinu. Zákazníci, kteří mluví jen málo německy, mohou jednoduše psát ve svém preferovaném jazyce – ať už je to angličtina, francouzština, nebo dokonce ruština či turečtina. Umělá inteligence rozumí požadavku a odpovídá ve stejném jazyce. Pro pobočku Galeria v Bonnu, městě s mezinárodní klientelou, je to velké plus: turisté nebo expati mohou pohodlně nakupovat v místní pobočce a využívat plného servisu i přes jazykové bariéry. I když prodejní personál nemluví všemi jazyky, Verena dokáže tuto mezeru překlenout. V pozadí by Karl stále zobrazoval požadavek v němčině (nebo standardizovaném jazyce), aby zaměstnanci věděli, co mají dělat – umělá inteligence se postará o překlad.
Aby Galeria upoutala pozornost zákazníků na novou službu, přidala do své pobočky v Bonnu další označení. Například digitální informační displej (LED plakát) ve vstupní části oddělení dámského spodního prádla zobrazuje přátelskou kreslenou postavičku (stylizovanou „Verenu“), která novou službu vysvětluje: „Dobrý den, jsem Verena. Můžu vám pomoct v zkušební kabince – vyzkoušejte to!“ Přímo v zkušebních kabinkách jsou také umístěny cedule a displeje se stručnými pokyny: „Jednoduše naskenujte QR kód a ptejte se!“ Tím je zajištěno, že se o digitální asistentce dozví co nejvíce zákazníků a bude k ní mít snadný přístup.
Stručně řečeno, technický proces funguje následovně: Zákazník naskenuje kód –> otevře se chat s Verenou –> umělá inteligence pochopí požadavek a odpoví na něj nebo upozorní zaměstnance –> zaměstnanecká aplikace Karl koordinuje lidskou asistenci. Tento systém kombinuje silné stránky digitálního světa (rychlost, informace, dostupnost v zkušební kabince 24 hodin denně, 7 dní v týdnu) se silnými stránkami kamenného maloobchodu (osobní servis od zkušeného prodejního personálu). Je to příklad toho, jak mohou lidé a stroje v maloobchodě spolupracovat ruku v ruce a vytvářet tak lepší celkový zážitek.
Výhody pro zákazníky a zážitek z nakupování
Integrace služeb umělé inteligence do zkušebních kabinek nabízí zákazníkům řadu výhod, díky nimž je nakupování příjemnější a efektivnější. Zde jsou klíčové výhody slibované pilotním projektem:
pohodlí
Zákazníci už nemusí polonazí vykukovat z zkušební kabinky nebo přerušovat zkoušení, aby si vybrali jinou velikost. Verena se o to postará – jeden sken, pár kliknutí a pomoc je na cestě. Eliminuje otravné dohadování se a čekání před zkušební kabinkou. Zejména ve velkých obchodních domech může být cesta k volnému prodavači nebo do skladu dlouhá; tato zkratka s umělou inteligencí šetří čas a úsilí.
Okamžité informace
Často kladené otázky během zkoušení – „Kolik to stálo znovu?“, „Je to v červené barvě?“, „Padí to k X?“ – lze zodpovědět okamžitě. Zákazníci získají rychlý přístup k informacím o produktu, aniž by museli luštit štítek nebo čekat na prodavače. To zvyšuje transparentnost: Zákazníci okamžitě vědí o cenách, materiálech a pokynech k péči a mohou se informovaněji rozhodovat.
Více možností v kabině
Možnost požádat o další velikosti nebo barvy zvyšuje pravděpodobnost, že zkušební kabinku opustíte s perfektním kouskem. Zákazníci si často nic nekoupí, protože jim velikost, kterou si vyzkoušeli, neseděla a nebyla k dispozici žádná jiná možnost. Verena zajišťuje, aby byly okamžitě k dispozici alternativní možnosti. To zvyšuje spokojenost zákazníků – je větší pravděpodobnost, že najdou něco, co jim skutečně sedí – a v konečném důsledku zvyšuje prodeje pro Galerii.
Individuální poradenství a inspirace
Ačkoli Verena nemá lidský smysl pro módu, stále dokáže poskytovat personalizované návrhy. Umělá inteligence doporučuje vhodné kousky, které doplňují outfit. To může zákazníka vést k objevení produktů, které dříve nezvažoval – podobně jako dobrý prodejce, který říká: „Mimochodem, mám pásek, který by se k těm kalhotám perfektně hodil.“ Tyto dodatečné návrhy mohou obohatit zážitek z nakupování a dát zákazníkovi pocit, že dostal komplexní radu.
Diskrétnost a pohodlí
Někteří lidé váhají s aktivním požádáním o pomoc v obchodech – ať už kvůli stydlivosti, jazykové bariéře nebo proto, že poblíž není prodavač/ka. Verena tuto bariéru snižuje: zákazníci mohou anonymně psát své otázky, aniž by se cítili pozorováni. To může být obzvláště užitečné v citlivých odděleních, jako je například sekce spodního prádla, pokud má někdo otázku ohledně střihu nebo dostupnosti, kterou by v obchodě raději neřekl nahlas. Digitální komunikace v soukromé zkušební kabince dává zákazníkům kontrolu a soukromí.
Vícejazyčná služba
Jak již bylo zmíněno, schopnost komunikovat v různých jazycích je velkou výhodou. Turisté, zahraniční studenti a expati mohou plně využívat služeb bez nedorozumění způsobených jazykovými bariérami. Díky tomu se tito zákazníci cítí vážení a může to Galerii pomoci vybudovat si reputaci mezinárodně uznávaného obchodního domu.
Funkce kontinuity a paměti
Vzhledem k tomu, že Verena je digitální služba, mohla by být v budoucnu propojena se zákaznickými účty (za předpokladu, že zákazníci souhlasí). Je možné, že by si umělá inteligence mohla pamatovat, jaké velikosti nebo značky zákazník preferuje, nebo co si naposledy vyzkoušel. To by Vereně umožnilo poskytovat ještě cílenější asistenci při budoucích návštěvách (například „Minule mi velikost 38 seděla dobře; mám si tentokrát znovu požádat o velikost 38?“). Zákazníci by si také mohli ukládat historii chatu, aby si později mohli online zakoupit zboží, které viděli v obchodě. I když ne všechny tyto funkce jsou v pilotním programu aktivní, ukazují potenciální budoucí směr.
Z pohledu prodejce a pro společnost jako celek existují výhody, které nepřímo prospívají i zákazníkovi. Prodejní personál může pracovat efektivněji: přesně vědí, co každá zkušební kabinka potřebuje, a potenciálně může splnit více požadavků během jedné cesty (např. vyzvednutí dvou požadovaných velikostí cestou do skladu). To snižuje prostoje a frustraci pro obě strany. Zaměstnanci se navíc mohou věnovat svému času konzultacím těm, kteří skutečně potřebují personalizovanou pomoc, zatímco rutinní otázky (cena, velikost, dostupná barva?) zpracovává umělá inteligence. V ideálním případě to vytváří lepší pracovní prostředí: méně spěchu, méně jednoduchých otázek, na které se neustále odpovídá – místo toho cílené rady tam, kde je to důležité. Spokojení prodejci jsou zase přátelštější, což zlepšuje zážitek z nakupování pro všechny zákazníky.
V neposlední řadě nabídka Galerie dokazuje, že kamenné prodejny mohou být moderní a inovativní. Pro řetězec obchodních domů, který se může zdát poněkud staromódní, je image technologického průkopníka cenná. Zákazníci, zejména ti mladší, by mohli být mile překvapeni, že Galeria ze všech míst nabízí takového digitálního asistenta. To by mohlo přilákat nové skupiny zákazníků nebo alespoň vyvolat konverzaci („Už jste v Galerii vyzkoušeli zkušební kabinku s umělou inteligencí?“). Celkově tato iniciativa přispívá k tomu, že nakupování v kamenných obchodech je atraktivnější – prostřednictvím služeb, rychlosti a určitého faktoru zábavy pro technicky zdatné zákazníky.
Souvisí s tím:
Výzvy a potenciální rizika technologie
Jakkoli slibně tento koncept zní, existují i výzvy a rizika, která musí Galeria u tohoto pilotního projektu mít na paměti. Nové technologie jsou zřídka dokonalé – zde je několik aspektů, které by mohly být kritické:
Přijetí všemi zákazníky
Klientela obchodního domu je velmi rozmanitá. Ne každý se cítí dobře, když si při převlékání a chatování s umělou inteligencí vytáhne chytrý telefon. Starší zákazníci nebo ti méně technicky zdatní mohou váhat nebo nevidí přidanou hodnotu. Mohou dát přednost klasickému „zavolání na oponu“: „Promiňte, mohl byste mi přinést o číslo větší?“ Galeria proto musí sledovat, jak dobře se Verena skutečně využívá. Může být nutné školení – například aby prodavači aktivně upozorňovali: „Věděli jste, že nám můžete zavolat pomocí QR kódu, pokud něco potřebujete?“ Míra používání bude klíčovým faktorem při určování, zda se investice vyplatí. Pokud mnoho QR kódů zůstane nenaskenováno, bude nutné koncept přehodnotit nebo propagovat jinak.
Technická spolehlivost
Není nic horšího než selhání technologie v klíčovém okamžiku. Nestabilní Wi-Fi připojení v zkušební kabince, výpadek serveru nebo softwarová chyba by mohly službu znemožnit. Zákazníci, kteří si vyzkouší Verenu a poté potenciálně čekají minuty na odpověď nebo se setkají s chybovými hlášeními, budou spíše frustrovaní než nadšení. Galeria proto musí zajistit robustní infrastrukturu: dostatečný mobilní signál nebo Wi-Fi v prodejnách v zkušebních kabinkách, rychlé backendové systémy a platformu umělé inteligence odolnou vůči selhání. Takové počáteční problémy lze identifikovat během pilotní fáze. Nicméně vždy existuje zbytkové riziko, že technologie selže – v tomto případě je nutný „plán B“ (tj. dostatek zaměstnanců, kteří by mohli zasáhnout).
Kvalita dat a přesnost umělé inteligence
Verena je chytrá jen tak, jak jsou chytrá data, která má k dispozici. Pokud je například stav zásob v systému nesprávný (klasický problém: systém zobrazuje „1 položka k dispozici“, ale již byla prodána a ještě není rezervována), mohla by umělá inteligence nesprávně slíbit dostupnost, která ve skutečnosti neexistuje. Takové nesrovnalosti by zklamaly zákazníky a snížily důvěru ve službu. Umělá inteligence musí také poskytovat správné odpovědi – ChatGPT je sice velmi silný v generování řeči, ale může také dělat chyby nebo „halucinovat“. Galeria a Bütema (technologický partner) musí systém pečlivě trénovat a testovat, aby se ujistili, že Verena například neposkytuje nesprávné informace o produktech nebo nedává nesmyslná doporučení. Odpovědi umělé inteligence by měly být přesné a užitečné, jinak budou uživatelé frustrovaní. Neustálá kontrola kvality je nezbytná, zejména na začátku. Může být nutné automaticky přeposílat některé dotazy, na které Verena nemůže spolehlivě odpovědět, lidskému zaměstnanci, aby se předešlo nesprávným odpovědím.
Ochrana osobních údajů a soukromí
Jakmile se do hry začnou dostávat digitální služby, stává se ochrana dat v Německu naléhavým tématem. Zákazníci musí mít jistotu, že jejich interakce s Verenou nebudou zneužity. I když historie chatů, pokud jsou uloženy, obvykle neobsahují vysoce citlivé údaje (protože se zákazníci obvykle ptají pouze na velikosti, ceny atd.), nákupní preference nebo potenciálně osobní komentáře by stále mohly být považovány za citlivé. Galeria musí transparentně komunikovat o tom, jaká data jsou shromažďována a jak jsou používána. V ideálním případě by chaty měly být ukládány anonymně nebo pouze dočasně, pokud zákazník nesouhlasí s rozsáhlejším sdílením dat (např. propojením se zákaznickým účtem pro budoucí nabídky). Platforma umělé inteligence (ChatGPT) také vyvolává otázky: Jsou vstupy zákazníků odesílány na servery v USA? Jsou procesy v souladu s GDPR? IT oddělení budou muset tyto aspekty pečlivě prozkoumat. Chyba v ochraně dat by mohla celý projekt vrhnout do negativního světla.
Kybernetická bezpečnost
Tam, kde se objeví nové digitální kontaktní body, mohou teoreticky vzniknout i nové vektory útoku. Například QR kód by mohl být manipulován škodlivými aktéry (teoreticky, ale v praxi obtížné, protože je umístěn uvnitř obchodu). Nebo by se někdo mohl pokusit „hacknout“ umělou inteligenci nebo ji svým vstupem vyvést z rovnováhy. Galeria by měla zajistit, aby Verena měla přístup pouze k zamýšleným datům a nezveřejňovala žádné nežádoucí informace. Je možné, že by se uživatelé mohli úmyslně pokusit odvést umělou inteligenci od skutečného tématu – ChatGPT je známý tím, že se snaží vygenerovat odpověď na každou možnou otázku. Pokud by se například zákazník začal Vereny ptát na počasí nebo politické otázky, bylo by zajímavé sledovat, jak systém zareaguje. V ideálním případě by Verena zůstala zdvořilá, ale pevná v otázce nakupování a filtrovala by jiná témata, aby zabránila zneužití.
Přijetí zaměstnance a změna role
Je také důležité zvážit, jak zaměstnanci reagují na zavedení Vereny. Na jedné straně je asistent zbavuje rutinních úkolů; na druhé straně se někteří prodejci mohou obávat, že úspěšná umělá inteligence by mohla ohrozit jejich práci. Galeria musí jasně sdělit, že Verena je podpůrný nástroj, nikoli náhrada za lidské konzultace. V ideálním případě si zaměstnanci aplikaci Karl snadno osvojí, protože si uvědomují, že jim strukturuje pracovní den. Nicméně důkladné školení je nezbytné: Zaměstnanci se musí naučit, jak nový systém používat, a pochopit, kdy zasáhnout a kdy Verena zvládne věci samostatně. Tým se také musí dohodnout na tom, kdo je zodpovědný za příchozí dotazy v chatu, aby se zajistilo, že nikdo nepřehlédne důležité signály. Rizikem by bylo, kdyby zaměstnanci Verenu ignorovali nebo ji vnímali jako obtěžující dodatečný úkol – v takovém případě by služba byla neefektivní. To vyžaduje školení, motivaci a možná i nové pokyny pro proces obsluhy.
Otázka nákladů a přínosů
Každý technický pilotní projekt nakonec čelí otázkou, zda se vynaložené úsilí vyplatí. Vývoj a integrace asistenta s umělou inteligencí není levná záležitost. Licence na služby umělé inteligence, programování aplikací, vybavení zaměstnanců, údržba – to vše stojí peníze. Galeria proto pečlivě změří, zda pilotní projekt v Bonnu přináší měřitelné výhody: Zvyšuje tržby v oddělení spodního prádla? Nakupují zákazníci více nebo obchod navštěvují častěji? Existuje pozitivní zpětná vazba a méně opuštěných nákupů? Pouze pokud budou tyto klíčové ukazatele výkonnosti přesvědčivé, bude systém pravděpodobně zaveden do dalších obchodů. V opačném případě by mohl zůstat jen příjemným experimentem. Existuje tedy riziko, že i přes veškeré úsilí nebude návratnost investic dostatečně vysoká – například proto, že službu využívá jen menšina zákazníků nebo proto, že dodatečné tržby generované doporučeními zůstanou nízké. Projekt proto musí být ekonomicky životaschopný, nejen technicky zajímavý.
Všechny tyto výzvy ukazují, že zavádění technologií v maloobchodě vyžaduje pečlivé plánování a realizaci. Galeria zvolila rozumný přístup a svůj omezený pilotní projekt (jedno oddělení v jedné prodejně) otestovala a poučila se v malém měřítku před plným zavedením. To jim umožňuje vyřešit jakékoli počáteční problémy a upravit procesy bez dopadu na celý řetězec. Nadcházející týdny a měsíce ukážou, jak zákazníci a zaměstnanci reagují na Verenu – a kde by mohly být nutné úpravy.
Srovnání s podobnými iniciativami v jiných maloobchodních společnostech
Nápad společnosti Galeria na digitální modernizaci zkušebních kabinek je inovativní – ale ne zcela bezprecedentní. Různí maloobchodníci ve skutečnosti již několik let experimentují s koncepty chytrých zkušebních kabinek a službami umělé inteligence, aby zlepšili zážitek z nakupování. Pohled na některé podobné iniciativy ukazuje, jak se tento trend rozvíjí a kde spočívají rozdíly:
Adler Fashion Stores (Německo, 2015)
Módní řetězec Adler byl mezi prvními v Německu, který testoval „chytrou zkušební kabinku“. V pobočce v Erfurtu Adler vybavil zkušební kabinky technologií RFID a dotykovými obrazovkami. Oděvy byly označeny RFID čipy, což umožnilo zkušební kabince rozpoznat, které kusy si zákazník vzal dovnitř. Informace o každém kusu oděvu se poté zobrazovaly na obrazovce – cena, dostupné velikosti, barvy a dokonce i návrhy na odpovídající kusy. Zákazníci si také mohli prostřednictvím dotykové obrazovky vyžádat další velikosti, které jim následně přinesl personál. Tento koncept byl podobný konceptu Galerie, ale bez chatbota: Interakce spočívala primárně v výběru položek na obrazovce, nikoli v volném hlasovém vstupu. Navzdory pozitivní zpětné vazbě zůstala chytrá zkušební kabinka v Adleru pilotním projektem; (v té době) se nerozšířila – pravděpodobně kvůli vysokým nákladům na hardware na zkušební kabinku a omezenému přijetí před několika lety.
Galeria Kaufhof (Německo, 2007)
Je zajímavé, že současný projekt společnosti Galeria není prvním vpádem společnosti do této oblasti. V roce 2007 – tehdy ještě v Kaufhofu, v rámci iniciativy Future Store skupiny Metro – proběhl v pobočce v Essenu pilotní projekt, v rámci kterého byly testovány zkušební kabinky s RFID v pánském oddělení. Zákazníci měli přístup k informacím o položkách prostřednictvím RFID a obrazovky a mohli si nechat nabídnout alternativy. Tento velmi raný experiment, který se uskutečnil před více než deseti lety, ukázal to, co nyní znovu nabývá na významu. Technologie však byly tehdy mnohem méně pokročilé (RFID bylo v módním průmyslu v plenkách, dotykové obrazovky byly drahé a umělá inteligence, jak ji známe dnes, neexistovala). Projekt upadl do zapomnění, ale získané poznatky pravděpodobně ovlivnily současný vývoj.
Ralph Lauren & Oak Labs (USA, od roku 2015)
V prémiovém segmentu způsobila americká módní značka Ralph Lauren před několika lety rozruch svými high-tech zrcadly v zkušebních kabinkách. Ve svém vlajkovém obchodě v New Yorku Ralph Lauren nainstaloval tzv. „chytrá zrcadla“, vyvinutá startupem Oak Labs. Tato zrcadla zpočátku vypadají jako normální velká zrcadla do zkušební kabinky, ale mají integrované funkce dotykové obrazovky a RFID čtečky. Funguje to takto: Oblečení, které si zákazník přinese do zkušební kabinky, zrcadlo automaticky rozpozná (prostřednictvím RFID štítků). Na displeji zrcadla se poté zobrazí intuitivní menu: Zákazník může dotykem změnit osvětlení v zkušební kabince (například simulovat denní nebo večerní světlo a podívat se, jak outfit vypadá) a požádat o různé velikosti nebo barvy. Zrcadlo také zobrazuje doporučení („Toto tričko je k dispozici také v těchto barvách a podívejte, tyto kalhoty by se k němu hodily.“). Důmyslnou funkcí bylo, že si zákazník mohl vybrat jazyk – rozhraní bylo možné přepnout například na španělštinu nebo čínštinu, aby se pomohlo mezinárodním zákazníkům. Jakmile byla požádána o pomoc, byl prodejní personál informován a přinesl požadované zboží do zkušební kabinky. Tento koncept se setkal s pozitivním ohlasem zákazníků, protože byl bezproblémově integrován do běžného procesu (zkoušení oblečení před zrcadlem). Náklady jsou však vysoké a taková chytrá zrcadla zpočátku zůstala omezena na několik málo vlajkových obchodů.
Mango a Vodafone (Španělsko, od roku 2020)
Módní prodejce Mango navázal partnerství se společností Vodafone, aby v několika prodejnách zavedl digitální zkušební kabinky. Součástí projektu bylo použití chytrého zrcadla s názvem „Digitální zkušební kabinka“. Jeho funkce je podobná výše zmíněným systémům: RFID čipy identifikují oblečení, informace o produktech a tipy na kombinování se zobrazují na obrazovce zrcadla a zákazníci si mohou u personálu pouhým klepnutím prstu vyžádat různé velikosti nebo položky. Mango plánovalo tuto technologii ve svých prodejnách rozšířit v rámci své strategie na podporu konceptu chytrého maloobchodu. Klíčovým prodejním argumentem bylo, že veškerá data a obrázky se zobrazují pouze na chytrém telefonu zákazníka (pokud se připojí), což zajišťuje soukromí – prodejce nedostává žádné živé obrazy ze zkušební kabinky. Tento projekt ukazuje, že maloobchodníci v celé Evropě tento trend přijímají a experimentují s rozšířenou realitou a propojenými zkušebními kabinkami.
Amazon Style Store (USA, od roku 2022)
Online gigant Amazon také předvedl inovativní přístupy v kamenných obchodech se svou módní ofenzivou. V roce 2022 Amazon otevřel v Los Angeles svůj první obchod s oblečením „Amazon Style“. Nakupování tam funguje takto: Zákazníci vidí pouze jeden kus od každého oděvu vystavený. Pokud se jim něco líbí, naskenují QR kód položky pomocí aplikace Amazon. V aplikaci si pak mohou vybrat velikost a barvu, kterou si chtějí vyzkoušet. Automatizovaný systém na pozadí shromažďuje všechny vybrané položky a připravuje osobní zkušební kabinku. Aplikace zákazníka upozorní, která zkušební kabinka má jeho výběr připravený, jakmile je k dispozici. Když zákazník vstoupí do zkušební kabinky, všechny vybrané položky jsou již tam. V zkušební kabince je navíc dotyková obrazovka: umělá inteligence Amazonu ji používá k personalizaci návrhů dalších položek, které by se zákazníkovi mohly líbit (na základě jeho historie online nákupů a aktuálně vybraných položek). Zákazníci si také mohou prostřednictvím obrazovky objednat další položky, které jsou pak rychle doručeny do zkušební kabinky, aniž by museli znovu hledat obchod. I když se v něm nepoužívá chatbot, koncept Amazonu využívá umělou inteligenci k rozpoznávání preferencí a proměně zkušební kabinky v showroom s personalizovanými doporučeními. Tento omnikanálový přístup (propojení aplikace a obchodu) si získal značnou pozornost.
Macy's On-Call (USA, 2016)
Mírně odlišným příkladem byla iniciativa amerického řetězce obchodních domů Macy's. Macy's testoval v některých svých prodejnách mobilního asistenta s umělou inteligencí založeného na platformě IBM Watson, kterého nazval „On Call“. Zákazníci se mohli pomocí prohlížeče ve svém chytrém telefonu dostat na speciální stránku v obchodě (nebo si vyžádat odkaz prostřednictvím SMS) a zadat své otázky, například: „Kde najdu pánské boty?“ nebo „Máte červené koktejlové šaty?“ Chatbot Watson odpovídal pokyny v obchodě nebo základními informacemi o produktu. Tato služba měla primárně usnadnit orientaci ve velkém obchodním domě a zodpovědět jednoduché často kladené otázky. Projekt byl zajímavým předchůdcem, ale odhalil také svá omezení: Mnoho zákazníků stále raději kladlo otázky přímo zaměstnanci a umělá inteligence v té době nebyla tak konverzační jako dnešní chatboti. Macy's On Call proto zůstal omezeným testem a nebyl plošně rozšířen.
Tyto příklady ilustrují dvě věci: Zaprvé, v maloobchodě existuje široký trend překlenovat propast mezi online pohodlím a offline zážitkem. Ať už se jedná o chytrá zrcadla, RFID nebo chatboty, mnoho přístupů se snaží poskytnout zákazníkům v obchodě podobnou úroveň informací a pohodlí, na jakou jsou zvyklí z online nakupování (například „Zákazníci, kteří si koupili tento produkt, se také zajímali o…“ nebo zobrazení dostupnosti v reálném čase). Zadruhé, rozmanitá řešení ukazují, že neexistuje univerzální řešení. Každý řetězec experimentuje jinak, v závislosti na rozpočtu, cílové skupině a konceptu prodejny. Přístup společnosti Galeria s řešením chatbotů založeným na chytrých telefonech je relativně nový, protože mnoho z nich se dříve spoléhalo na vestavěné displeje nebo pevné instalace. Použití chytrého telefonu zákazníka jako rozhraní (prostřednictvím QR kódu) má výhody i nevýhody: Je nákladově efektivnější (není potřeba drahý hardware zrcadla) a QR kódy jsou mnoha lidem po pandemii známé; na druhou stranu to vyžaduje, aby zákazník aktivně používal své vlastní zařízení. Galeria nyní zjistí, zda je toto řešení úspěšnější než dodaná dotyková obrazovka.
Budoucí vyhlídky a možný další vývoj
Projekt šaten poháněných umělou inteligencí od společnosti Galeria je stále v rané fázi – ale pohled do budoucnosti odhaluje dlouhodobý potenciál takových řešení. Pokud se pilotní projekt v Bonnu ukáže jako úspěšný, je možné si představit různé další vývojové kroky:
Zavedení do dalších poboček
Nejlogičtějším krokem by bylo zavést Verenu (a aplikaci Karl) ve více prodejnách Galeria. Zavádění by pravděpodobně probíhalo postupně, počínaje většími pobočkami nebo těmi s vysokou turistickou návštěvností (kde je vícejazyčná podpora obzvláště atraktivní). Postupně by QR kódy a službou mohla být vybavena všechna módní oddělení v prodejnách. Během několika let by mohlo být běžné najít v každé zkušební kabince Galeria ceduli s informací o přítomnosti digitálního asistenta. Verena by se potenciálně mohla rozšířit i na další kategorie produktů, jako je sportovní oblečení, pánské oblečení nebo dětské oddělení – všude, kde se používají zkušební kabinky. Dotazy kladené v jiných odděleních se mohou mírně lišit, ale základní funkcionalita (dostupnost velikostí, informace o produktu, žádost o pomoc) zůstává stejná.
Rozšíření funkcí
Verena by se časem mohla stát ještě inteligentnější a všestrannější. Například by se umělá inteligence mohla z konverzací učit, jaké otázky jsou kladeny nejčastěji, a dále optimalizovat své odpovědi. Verena by mohla být také propojena se zákaznickým účtem Galeria: Pokud je přihlášen stálý zákazník (např. pomocí čísla věrnostní karty nebo přihlášení do aplikace), mohla by Verena poskytovat personalizovaná doporučení na základě předchozích nákupů („Halenka, kterou si zkoušíte, by se hodila ke kalhotám, které jste si u nás koupili loni.“). Prostřednictvím chatu by mohly být také nabízeny exkluzivní slevové kupóny nebo věrnostní body, které by povzbudily k používání.
Z technického hlediska by asistent s umělou inteligencí mohl jednoho dne fungovat nejen na základě textu, ale také ovládat hlasem. Mnoho lidí je dnes na hlasové asistenty zvyklých díky Siri, Alexě a podobným systémům. Lze si představit hlasové rozhraní nastavené v zkušební kabince (např. systém mikrofonu/reproduktorů nebo přes mikrofon telefonu), aby zákazník mohl říct: „Vereno, potřebuji tyto džíny velikosti 32.“ Umělá inteligence by hlasový požadavek převedla na text a odpovídajícím způsobem jej zpracovala. To by bylo ještě přirozenější, ale klade to také vyšší nároky na soukromí dat (mikrofony v zkušebních kabinkách jsou citlivé) a okolní hluk.
Vizuální technologie a rozšířená realita
Další vzrušující možností je kombinace umělé inteligence se zpracováním obrazu. Již existují aplikace, které dokáží pomocí fotoaparátu chytrého telefonu identifikovat oděv před vámi nebo vás virtuálně obléknout do oblečení (AR filtry). V budoucnu by Verena mohla potenciálně využít obraz z fotoaparátu chytrého telefonu k poskytování zpětné vazby zákazníkům: Například byste se mohli natáčet před zrcadlem a zeptat se Vereny: „Jak vám padne tahle bunda?“ – umělá inteligence by pak na základě analýzy videa mohla odpovědět: „Ramena vypadají trochu úzká; možná by vám byla pohodlnější o číslo větší.“ Jednalo by se o velmi pokročilou aplikaci, která stále vyžaduje značný výzkum, ale za pár let není vyloučená. Podobně by AR mohla Vereně umožnit virtuálně zobrazovat alternativní barvy nebo položky na vašem těle, aniž byste se museli převlékat: Máte na sobě červené šaty, zeptáte se: „Jak vypadají v modrých?“ a na telefonu nebo v chytrém zrcadle uvidíte simulovanou modrou verzi. Takové virtuální zkoušení se již vyvíjí pro online nakupování – v obchodech by mohly doplňovat tradiční zážitek zkušební kabinky (například pro rychlý výběr barev před vyzkoušením všeho).
Mimo zkušební kabinku: Verena by mohla být dlouhodobě užitečná i mimo zkušební kabinku. Představte si, že by umělá inteligence byla dostupná v celém obchodě – například prostřednictvím aplikace Galeria, kterou máte otevřenou při nakupování. Zákazníci by se pak mohli v prodejně ptát na otázky typu: „Máme tento model také v obchodě na Alexanderplatz?“ nebo „Kde najdu oddělení domácích potřeb?“ – v podstatě digitální concierge pro celý obchod. V kombinaci s technologií lokalizace (sledování chytrého telefonu v obchodě) by vás Verena mohla navigovat obchodem: „Jděte 20 metrů rovně a pak zahněte doprava – tam je oddělení obuvi.“ Tímto způsobem by se umělá inteligence stala všestranným asistentem pro celý nákupní zážitek.
Poznatky získané z Vereniných chatů by navíc mohly poskytnout cenná data pro zlepšení sortimentu produktů a služeb. Galeria by se například mohla dozvědět, jaké velikosti jsou nejčastěji poptávané (a možná často i nedostupné – signál pro řízení zásob). Nebo na které položky se často ptají v kombinaci – to by mohlo vést k doporučením ohledně sortimentu. Mohla by se shromažďovat i zpětná vazba typu „Tato položka je svědivá“, pokud by se o ní zákazníci zmínili. Taková data z chatu by samozřejmě musela být analyzována anonymně, ale jsou to pokladnice pro identifikaci trendů u zákazníků.
Pilotní projekt společnosti Galeria bude pravděpodobně bedlivě sledovat celé odvětví. Pokud se bude dařit, mohl by mít dominový efekt: další maloobchodníci – zejména módní domy nebo velké textilní řetězce – by mohli podobná řešení zavést rychleji. Technologie umělé inteligence se stává stále dostupnější a služby jako ChatGPT umožňují i menším firmám vyvíjet chytré asistenty bez vlastního týmu pro datovou vědu. V blízké budoucnosti se mohou objevit celoodvětvové standardy nebo platformy pro takové asistenty v prodejnách, podobně jako standardní software pro systémy v místě prodeje, který existuje dnes. Galeria má proto příležitost stát se v Německu průkopníkem. Zároveň musí společnost zůstat flexibilní, protože vývoj je dynamický: to, co je dnes chatbot prostřednictvím QR kódu, může za pět let vypadat úplně jinak. Je zásadní, aby se pozornost i nadále soustředila na přidanou hodnotu pro zákazníka. Technologie sama o sobě nebude z dlouhodobého hlediska úspěšná – ale technologie, která nabízí skutečné služby, může přinést trvalé pozitivní změny v maloobchodním sektoru.
Pilotní projekt společnosti Galeria v Bonnu kombinuje klasickou nákupní kulturu s nejmodernější technologií umělé inteligence. Je to odvážný krok, který má ukázat, že i tradiční prodejce může být inovativní. Zákazníci těží z rychlejší pomoci a více informací přímo v zkušební kabince, zatímco zaměstnanci dostávají podporu s rutinními úkoly. Samozřejmě je třeba překonat ještě několik překážek, od přijetí zákazníky až po doladění technologie. Pokud však Galeria moudře využije zkušenosti získané z testu, „Verena“ by se mohla stát výchozím bodem pro nový standard v každodenním nakupování. Zkušební kabinka – často „slepé místo“ v obchodě, kde obsluha končí, jakmile se zatáhne opona – se promění v prostor pro digitální dialog. Zda si zákazníci tuto nabídku oblíbí, se teprve uvidí. Budoucnost maloobchodu jistě utvářejí podobné projekty – a Galeria se do nich nyní aktivně zapojuje. Existuje mnoho náznaků, že se s takovými užitečnými asistenty s umělou inteligencí v budoucnu setkáme častěji, ať už v Galerii nebo jinde, a že nakupování se díky tomu stane o něco příjemnějším a chytřejším.
Souvisí s tím:
Váš globální partner pro marketing a rozvoj obchodu
☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina
☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem rodném jazyce!
Konrad Wolfenstein
Já a můj tým jsme rádi, že vám můžeme být k dispozici jako váš osobní poradce.
Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře zde jednoduše zavolat na číslo +49 7348 4088 965. Moje e-mailová adresa je wolfenstein@xpert.digital:nebo
Těším se na náš společný projekt.
