Opublikowano: 6 marca 2025 r. / Zaktualizowano: 6 marca 2025 r. – Autor: Konrad Wolfenstein
Sieć domów towarowych Galeria i Bütema AG testują asystenta AI „Verena” w przymierzalniach swojego oddziału w Bonn – Zdjęcie: Bütema AG
Projekt pilotażowy Galerii: pomoc AI w przymierzalni
Inteligentne zakupy: cyfrowa przymierzalnia w Galerii wystawiona na próbę
Nowe doświadczenie zakupowe w Galerii: Tradycyjna sieć domów towarowych Galeria wyznacza nowe standardy, oferując swoim klientom nowoczesne doświadczenie zakupowe. W ramach obecnego projektu pilotażowego firma testuje wykorzystanie cyfrowych usług opartych na sztucznej inteligencji w przymierzalniach. Oznacza to, że w wybranych przymierzalniach sklepu Galeria w Bonn sztuczna inteligencja o nazwie „Verena” pomaga klientom przymierzać ubrania. To, co na pierwszy rzut oka brzmi futurystycznie, ma na celu usprawnienie obsługi i uczynienie zakupów wygodniejszymi już dziś. Ale dlaczego Galeria rozpoczyna ten eksperyment, jak działa technologia, która za nim stoi, i jakie wiążą się z nim szanse i zagrożenia? Niniejszy artykuł szczegółowo analizuje tło projektu, szczegóły techniczne inteligentnej przymierzalni, korzyści dla klientów, potencjalne wyzwania oraz przykłady podobnych inicjatyw w sektorze handlu detalicznego – i rzuca okiem w przyszłość.
Nadaje się do:
Tło: Galeria na drodze innowacji
Galeria (dawniej Galeria Karstadt Kaufhof) to największa niemiecka sieć domów towarowych, posiadająca około 80 sklepów w całym kraju. Firma ma długą tradycję, ale – jak wiele tradycyjnych domów towarowych – stoi przed wyzwaniem transformacji w dobie zakupów online i zmieniających się wymagań klientów. W ostatnich latach Galeria znalazła się pod presją finansową, a nawet musiała zamknąć sklepy i przejść restrukturyzację upadłościową. Po tym trudnym okresie firma odnotowuje obecnie poprawę wyników i pracuje nad unowocześnieniem swojej koncepcji, dostosowując ją do aktualnych potrzeb rynku.
Kluczowym elementem tej reorganizacji są inwestycje w innowacje cyfrowe w punktach sprzedaży. Galeria dąży do zwiększenia atrakcyjności swoich sklepów i ożywienia handlu stacjonarnego dzięki nowym technologiom. Klienci powinni mieć powody, aby świadomie wybierać wizytę w domu towarowym zamiast zakupów wyłącznie online. W szczególności ma zostać ulepszone doświadczenie zakupowe w sklepie – poprzez usługi, których sprzedawcy internetowi po prostu nie są w stanie zaoferować. Projekt pilotażowy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w przymierzalniach należy rozpatrywać w tym kontekście. Galeria spodziewa się podwójnego efektu: po pierwsze, klienci powinni doświadczyć praktycznej wartości dodanej w sklepach i być bardziej skłonni do powrotu. Po drugie, technologia może odciążyć pracowników, automatycznie odpowiadając na rutynowe pytania. Krótko mówiąc, Galeria wykorzystuje sztuczną inteligencję w obszarze sprzedaży, aby poprawić jakość obsługi, jednocześnie zwiększając efektywność w sklepie. Ten projekt pilotażowy jest częścią szerszej strategii digitalizacji, dzięki której Galeria dąży do zniwelowania różnic między tradycją a nowoczesnością.
Usługi wspierane przez sztuczną inteligencję w szatniach: Jak działa „Verena”?
Sercem projektu pilotażowego jest asystentka AI „Verena”, zaprojektowana specjalnie do użytku w przymierzalniach. Verena to cyfrowa usługa dostępna za pośrednictwem chatbota na smartfonach klientów. Jej wdrożenie techniczne jest zaskakująco proste dla użytkowników: w przymierzalniach sklepu Galeria w Bonn zainstalowano kody QR. Klienci skanują te kody aparatami w smartfonach, otwierając interfejs czatu, który umożliwia im bezpośrednią komunikację z Vereną. Nie ma potrzeby instalowania dodatkowej aplikacji – wszystko działa wygodnie w oknie przeglądarki telefonu.
Verena opiera się na zaawansowanej technologii sztucznej inteligencji. W tle asystent wykorzystuje model językowy (według Galerii, wykorzystuje on technologię ChatGPT), aby zrozumieć dane wprowadzane przez użytkownika w języku naturalnym i generować odpowiednie odpowiedzi. Kluczowa funkcja: Możesz zadawać Verenie zwykłe pytania lub zgłaszać prośby, tak jakbyś rozmawiał ze sprzedawcą. Na przykład: „Czy ta bluzka jest dostępna w większym rozmiarze?” lub „Czy ta sukienka jest również dostępna w kolorze niebieskim?”. Verena rozpoznaje intencję stojącą za prośbą i korzysta z przechowywanych baz danych oraz usług, aby jej pomóc.
Jakie konkretne funkcje oferuje Verena? Asystent cyfrowy może między innymi:
Pobierz informacje o artykule
Verena podaje szczegółowe informacje o przymierzanych produktach. Może to obejmować cenę, informacje o materiale i pielęgnacji, a także dostępne rozmiary i kolory. Klient nie musi szukać metki ani pytać sprzedawcy – wystarczy krótka rozmowa z Vereną.
Sprawdź dostępność
Jeśli klient chce przymierzyć produkt w innym rozmiarze lub kolorze, Verena może natychmiast sprawdzić, czy dany model jest dostępny w sklepie. Sztuczna inteligencja uzyskuje dostęp do systemu zarządzania zapasami Galerii. W ciągu kilku sekund klient dowiaduje się na przykład: „Te spodnie są dostępne również w rozmiarach 40 i 42. Rozmiar 42 jest dostępny”
Poleć pasujące przedmioty
Verena pełni również funkcję stylowego towarzysza zakupów. Sztuczna inteligencja potrafi podpowiadać dodatki lub zestawy do przymierzanych ubrań. Na przykład, gdy ktoś przymierza sukienkę, Verena może zasugerować: „Ten czarny kardigan, który również mamy w magazynie, będzie do niej idealnie pasował” lub „Czy chciałby Pan/Pani uzupełnić stylizację pasującym paskiem? Mam propozycję”. Rekomendacje te opierają się częściowo na predefiniowanej logice asortymentu (np. na tym, które ubrania do siebie pasują) oraz potencjalnie na analizach AI dotyczących zakupów innych klientów. Asystent ma nie tylko pomagać, ale także inspirować – niczym człowiek-sprzedawca składający kompletny strój.
Przedstawiciele handlowi dzwonią
Szczególnie praktyczną funkcją jest integracja z personelem sprzedaży. Jeśli klientka potrzebuje czegoś, czego sztuczna inteligencja nie jest w stanie zapewnić samodzielnie – na przykład innego ubrania w przymierzalni – może poprosić o pomoc bezpośrednio za pośrednictwem Vereny. Interfejs czatu zawiera opcję lub komunikat, taki jak „Poproś sprzedawcę o pomoc”. Kliknięcie tej opcji (lub wpisanie jej na czacie) natychmiast wysyła do zespołu sprzedaży sygnał, że w przymierzalni potrzebna jest pomoc.
Komunikacja między Vereną (reprezentującą klienta) a pracownikami odbywa się za pośrednictwem osobnej aplikacji o nazwie „Karl”. Karl to aplikacja pracownicza, którą Galeria wprowadza jako uzupełnienie tego projektu. Karla można traktować jako odpowiednik Vereny – podczas gdy Verena rozmawia z klientem, Karl utrzymuje kontakt ze sprzedawcą w sklepie. Gdy Karl otrzymuje prośbę (na przykład: „Klient w przymierzalni 3 chce przymierzyć tę sukienkę w rozmiarze M”), odpowiedzialni za nią pracownicy są natychmiast powiadamiani. Wiadomość pojawia się na ich służbowych smartfonach i zawiera istotne informacje, takie jak numer artykułu, pożądany rozmiar i kolor. Aplikacja Karl oferuje sprzedawcom praktyczne funkcje umożliwiające szybką reakcję: wyświetla na pierwszy rzut oka stan magazynowy i cenę zamówionego produktu, a nawet wskazuje, czy produkt znajduje się na innym piętrze lub w innym magazynie. Dzięki temu pracownik nie musi udawać się do magazynu, aby to sprawdzić – dzięki Karlowi wie to już z wyprzedzeniem.
Gdy tylko członek zespołu przyjmie zgłoszenie, może również przekazać klientowi krótką informację za pośrednictwem aplikacji, na przykład: „Przyniosę rozmiar 42 do przymierzalni”. Wiadomość ta pojawia się bezpośrednio na czacie Vereny, informując klienta o zbliżającej się pomocy. Co ciekawe, Karl dba o to, aby każde zgłoszenie było obsługiwane przez tylko jednego członka zespołu – gdy tylko ktoś odpowie, zadanie jest oznaczane jako „w toku” i nie jest już widoczne dla pozostałych członków zespołu. Zapobiega to przypadkowemu obsłużeniu tego samego zgłoszenia przez dwóch pracowników lub wprowadzeniu zamieszania.
Technicznie rzecz biorąc, Verena łączy interfejs chatbota, łączność danych i model języka oparty na sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja została „zasilona” niezbędnymi danymi i regułami dotyczącymi produktów. Na przykład, Verena zna katalogi produktów, zakresy rozmiarów, nazwy kolorów i aktualne stany magazynowe. Gdy klient zadaje pytanie, model sztucznej inteligencji interpretuje zapytanie i pobiera odpowiednie informacje z bazy danych, aby sformułować precyzyjną odpowiedź. Zastosowanie technologii ChatGPT oznacza, że odpowiedzi są formułowane w języku naturalnym, a nie brzmią sztywno i z góry. Zamiast prostej informacji, takiej jak „Rozmiar M: tak, dostępny”, Verena może udzielić przyjaznej odpowiedzi: „Mam dobrą wiadomość – bluzka jest również dostępna w rozmiarze M. Czy chciałby Pan/Pani ją przymierzyć? Chętnie poproszę kogoś o jej dostarczenie”. Ten ton ma na celu stworzenie wrażenia, że rozmawiasz z pomocnym sprzedawcą.
Kolejną zaletą integracji ChatGPT są jej wielojęzyczne możliwości. Verena nie ogranicza się do języka niemieckiego. Klienci słabo znający niemiecki mogą po prostu pisać w swoim preferowanym języku – angielskim, francuskim, a nawet rosyjskim czy tureckim. Sztuczna inteligencja rozumie zapytanie i odpowiada w tym samym języku. Dla oddziału Galerii w Bonn, mieście z międzynarodową klientelą, jest to ogromny plus: turyści i obcokrajowcy mogą wygodnie robić zakupy w lokalnym oddziale i korzystać z pełnej obsługi pomimo barier językowych. Nawet jeśli personel sklepu nie zna wszystkich języków, Verena może tę lukę zniwelować. W tle Karl nadal wyświetlałby zapytanie po niemiecku (lub w innym standardowym języku), aby pracownicy wiedzieli, co robić – tłumaczeniem zajmuje się sztuczna inteligencja.
Aby zwrócić uwagę klientów na nową usługę, Galeria dodała dodatkowe oznakowanie w swoim oddziale w Bonn. Na przykład, cyfrowy wyświetlacz informacyjny (plakat LED) w strefie wejściowej działu z bielizną damską przedstawia sympatyczną postać z kreskówki (stylizowanego „Verena”), która wyjaśnia nową usługę: „Dzień dobry, jestem Verena. Mogę pomóc w przymierzalni – spróbuj!”. W przymierzalniach znajdują się również tablice i wyświetlacze z krótkimi instrukcjami: „Wystarczy zeskanować kod QR i zadać pytanie!”. Dzięki temu jak najwięcej klientów pozna asystenta cyfrowego i będzie mogło łatwo z niego skorzystać.
Podsumowując, proces techniczny wygląda następująco: Klient skanuje kod –> otwiera się czat z Vereną –> sztuczna inteligencja rozumie prośbę i odpowiada na nią lub powiadamia pracownika –> aplikacja pracownicza Karl koordynuje pomoc techniczną. System ten łączy zalety świata cyfrowego (szybkość, dostęp do informacji, całodobowa dostępność w przymierzalni) z zaletami handlu stacjonarnego (osobista obsługa przez kompetentny personel). Jest to przykład tego, jak ludzie i maszyny mogą współdziałać w handlu detalicznym, aby stworzyć lepsze ogólne doświadczenie.
Korzyści dla klientów i doświadczenia zakupowego
Integracja usług AI w przymierzalniach oferuje klientom szereg korzyści, czyniąc zakupy przyjemniejszymi i efektywniejszymi. Oto kluczowe korzyści obiecane w ramach projektu pilotażowego:
komfort
Klienci nie muszą już wychylać się półnago z przymierzalni ani przerywać przymiarki, aby dopasować inny rozmiar. Verena się tym zajmuje – wystarczy jedno skanowanie i kilka kliknięć, a pomoc jest już w drodze. Irytujące chodzenie tam i z powrotem lub czekanie przed przymierzalnią zostaje wyeliminowane. Zwłaszcza w dużych domach towarowych droga do wolnego sprzedawcy lub magazynu może być długa; ten skrót AI oszczędza czas i wysiłek.
Informacje natychmiastowe
Na często zadawane pytania podczas przymierzania – „Ile to kosztowało?”, „Czy jest w kolorze czerwonym?”, „Czy to pasuje do X?” – można uzyskać natychmiastową odpowiedź. Klienci uzyskują szybki dostęp do informacji o produkcie bez konieczności odczytywania metki lub czekania na sprzedawcę. Zwiększa to transparentność: klienci od razu znają ceny, materiały i instrukcje dotyczące pielęgnacji i mogą podejmować bardziej świadome decyzje.
Większy wybór w kabinie
Możliwość zamówienia dodatkowych rozmiarów lub kolorów zwiększa prawdopodobieństwo, że klienci wyjdą z przymierzalni z idealnym produktem. Często klienci rezygnują z zakupu, ponieważ rozmiar, który przymierzyli, nie pasował i nie było innej opcji. Verena dba o to, aby alternatywne opcje były dostępne od ręki. To zwiększa zadowolenie klientów – mają większą szansę na znalezienie czegoś, co naprawdę pasuje – i ostatecznie przekłada się na wzrost sprzedaży w Galerii.
Indywidualne porady i inspiracje
Chociaż Verena nie posiada ludzkiego zmysłu mody, potrafi udzielać spersonalizowanych sugestii. Sztuczna inteligencja rekomenduje pasujące elementy, które uzupełniają strój. To może sprawić, że klient odkryje produkty, których wcześniej nie brał pod uwagę – podobnie jak dobry sprzedawca mówi: „A tak przy okazji, mam pasek, który idealnie pasuje do tych spodni”. Te dodatkowe sugestie mogą wzbogacić doświadczenie zakupowe i sprawić, że klient poczuje się, jakby otrzymał kompleksową poradę.
Dyskrecja i komfort
Niektórzy wahają się przed aktywnym proszeniem o pomoc w sklepie – czy to z powodu nieśmiałości, barier językowych, czy braku sprzedawcy w pobliżu. Verena niweluje tę barierę: klienci mogą anonimowo wpisać swoje pytania, nie czując się obserwowani. Może to być szczególnie pomocne w newralgicznych działach, takich jak dział bielizny, na przykład gdy ktoś ma pytanie dotyczące dopasowania lub dostępności, którego wolałby nie zadawać na głos w sklepie. Komunikacja cyfrowa w prywatnej przymierzalni daje klientom kontrolę i prywatność.
Obsługa wielojęzyczna
Jak wspomniano, umiejętność komunikacji w różnych językach jest ogromną zaletą. Turyści, studenci zagraniczni i ekspaci mogą w pełni korzystać z naszych usług bez nieporozumień spowodowanych barierami językowymi. To sprawia, że klienci czują się doceniani i może pomóc Galerii w budowaniu reputacji domu towarowego przyjaznego klientom międzynarodowym.
Ciągłość i funkcja pamięci
Ponieważ Verena jest usługą cyfrową, mogłaby w przyszłości zostać powiązana z kontami klientów (za zgodą klientów). Możliwe, że sztuczna inteligencja zapamiętałaby, jakie rozmiary lub marki preferuje klient, a także co ostatnio przymierzał. Umożliwiłoby to Verenie udzielanie jeszcze bardziej ukierunkowanej pomocy podczas przyszłych wizyt (na przykład: „Ostatnio rozmiar 38 pasował idealnie; czy tym razem powinienem ponownie poprosić o rozmiar 38?”). Klienci mogliby również zapisywać historię czatów, aby później kupować produkty, które zobaczyli w sklepie online. Chociaż nie wszystkie te funkcje są dostępne w programie pilotażowym, pokazują one potencjalny kierunek rozwoju w przyszłości.
Z perspektywy sprzedawcy, a także całej firmy, istnieją korzyści, które pośrednio przynoszą korzyści klientowi. Sprzedawcy mogą pracować wydajniej: dokładnie wiedzą, czego potrzebuje każda przymierzalnia i mogą potencjalnie zrealizować wiele zamówień podczas jednej wizyty (np. odebrać dwa zamówione rozmiary w drodze do magazynu). Zmniejsza to przestoje i frustrację po obu stronach. Co więcej, pracownicy mogą poświęcić swój czas na konsultacje tym, którzy naprawdę potrzebują spersonalizowanej pomocy, podczas gdy rutynowe pytania (cena, rozmiar, dostępny kolor?) są obsługiwane przez sztuczną inteligencję. W idealnym przypadku tworzy to lepsze środowisko pracy: mniej pośpiechu, mniej prostych pytań, na które ciągle odpowiadamy – zamiast tego, ukierunkowane porady tam, gdzie są one istotne. Zadowoleni sprzedawcy są z kolei bardziej przyjaźni, co poprawia wrażenia z zakupów dla wszystkich klientów.
Wreszcie, oferta Galerii dowodzi, że handel stacjonarny może być nowoczesny i innowacyjny. Dla sieci domów towarowych, która może wydawać się nieco staromodna, wizerunek pioniera technologii jest cenny. Klienci, zwłaszcza młodsi, mogą być mile zaskoczeni, odkrywając, że Galeria, akurat tam, oferuje takiego cyfrowego asystenta. To może przyciągnąć nowe grupy klientów lub przynajmniej wywołać dyskusję („Czy wypróbowałeś już przymierzalnię AI w Galerii?”). Ogólnie rzecz biorąc, inicjatywa przyczynia się do uatrakcyjnienia zakupów w sklepach stacjonarnych – dzięki obsłudze, szybkości i pewnemu czynnikowi rozrywki dla klientów obeznanych z technologią.
Nadaje się do:
Wyzwania i potencjalne zagrożenia związane z technologią
Choć koncepcja brzmi obiecująco, Galeria musi pamiętać o wyzwaniach i ryzyku, jakie niesie ze sobą ten projekt pilotażowy. Nowe technologie rzadko są idealne – oto kilka aspektów, które mogą mieć kluczowe znaczenie:
Akceptacja przez wszystkich klientów
Klientela domu towarowego jest bardzo zróżnicowana. Nie każdy czuje się komfortowo, wyciągając smartfon, przebierając się i rozmawiając ze sztuczną inteligencją. Starsi klienci lub osoby mniej obeznane z technologią mogą być niepewni lub nie dostrzegać wartości dodanej. Mogą preferować klasyczne „zawołanie kurtyny”: „Przepraszam, czy mógłby Pan/Pani przynieść mi rozmiar większy?”. Galeria musi zatem monitorować, jak dobrze Verena jest wykorzystywana. Konieczne mogą być szkolenia – na przykład sprzedawcy aktywnie informujący: „Czy wiedział/a Pan/Pani, że może Pan/Pani do nas zadzwonić za pomocą kodu QR, jeśli czegoś Pan/Pani potrzebuje?”. Częstotliwość użycia będzie kluczowym czynnikiem decydującym o opłacalności inwestycji. Jeśli wiele kodów QR nie zostanie zeskanowanych, koncepcja będzie wymagała ponownego rozważenia lub innej promocji.
Niezawodność techniczna
Nie ma nic gorszego niż awaria technologii w kluczowym momencie. Niestabilne połączenie Wi-Fi w przymierzalni, awaria serwera lub błąd oprogramowania mogą uniemożliwić korzystanie z usługi. Klienci, którzy wypróbowują Verenę, a następnie potencjalnie czekają minuty na odpowiedź lub napotykają komunikaty o błędach, będą raczej sfrustrowani niż zadowoleni. Dlatego Galeria musi zapewnić solidną infrastrukturę: wystarczający zasięg sieci komórkowej lub Wi-Fi w przymierzalniach, szybkie systemy zaplecza oraz odporną na awarie platformę AI. Takie problemy początkowe można zidentyfikować już na etapie pilotażowym. Niemniej jednak zawsze istnieje ryzyko, że technologia zawiedzie – w takim przypadku potrzebny jest „Plan B” (tj. wystarczająca liczba pracowników do interwencji).
Jakość danych i dokładność sztucznej inteligencji
Verena jest tak inteligentna, jak dostępne jej dane. Jeśli na przykład stan magazynowy w systemie jest nieprawidłowy (klasyczny problem: system wyświetla „1 dostępny produkt”, ale został już sprzedany i nie został jeszcze zarezerwowany), sztuczna inteligencja może błędnie obiecać dostępność, która w rzeczywistości nie istnieje. Takie rozbieżności rozczarowałyby klientów i podważyłyby zaufanie do usługi. Sztuczna inteligencja musi również udzielać poprawnych odpowiedzi – choć ChatGPT jest bardzo wydajny w generowaniu mowy, może również popełniać błędy lub „halucynować”. Galeria i Bütema (partner technologiczny) muszą starannie szkolić i testować system, aby upewnić się, że Verena na przykład nie podaje nieprawidłowych informacji o produkcie ani nie udziela bezsensownych rekomendacji. Odpowiedzi sztucznej inteligencji powinny być precyzyjne i pomocne; w przeciwnym razie użytkownicy będą sfrustrowani. Ciągła kontrola jakości jest niezbędna, zwłaszcza na początku. Konieczne może być automatyczne przekazywanie niektórych zapytań, na które Verena nie może rzetelnie odpowiedzieć, do pracownika, aby zapobiec otrzymywaniu błędnych odpowiedzi.
Ochrona danych i prywatność
Wraz z pojawieniem się usług cyfrowych, ochrona danych osobowych w Niemczech staje się palącą kwestią. Klienci muszą mieć pewność, że ich interakcje z Vereną nie zostaną wykorzystane w niewłaściwy sposób. Chociaż historie czatów, o ile są przechowywane, zazwyczaj nie zawierają danych wrażliwych (ponieważ klienci zazwyczaj pytają jedynie o rozmiary, ceny itp.), preferencje zakupowe lub potencjalnie osobiste komentarze nadal mogą być uznane za wrażliwe. Galeria musi transparentnie informować o tym, jakie dane są gromadzone i jak są wykorzystywane. Najlepiej byłoby, gdyby czaty były przechowywane anonimowo lub tylko tymczasowo, chyba że klient wyrazi zgodę na szersze udostępnianie danych (np. powiązanie z kontem klienta w celu wyświetlania przyszłych ofert). Platforma sztucznej inteligencji (ChatGPT) również rodzi pytania: Czy dane wprowadzane przez klientów są wysyłane na serwery w USA? Czy procesy są zgodne z RODO? Działy IT będą musiały uważnie analizować te aspekty. Błąd w zakresie ochrony danych mógłby rzucić negatywne światło na cały projekt.
Cyberbezpieczeństwo
Tam, gdzie pojawiają się nowe cyfrowe punkty styku, teoretycznie mogą pojawić się również nowe wektory ataków. Na przykład kod QR mógłby zostać zmanipulowany przez złośliwych użytkowników (teoretycznie, ale w praktyce trudne, ponieważ znajduje się on wewnątrz sklepu). Ktoś mógłby też próbować „zhakować” sztuczną inteligencję lub wytrącić ją z równowagi swoimi danymi. Galeria powinna zadbać o to, aby Verena miała dostęp wyłącznie do właściwych danych i nie ujawniała żadnych niepożądanych informacji. Możliwe, że użytkownicy celowo będą próbowali odciągnąć sztuczną inteligencję od właściwego tematu – ChatGPT znany jest z tego, że stara się generować odpowiedzi na każde możliwe pytanie. Gdyby klient zaczął pytać Verenę na przykład o pogodę lub kwestie polityczne, ciekawie byłoby zobaczyć, jak zareaguje system. Idealnie byłoby, gdyby Verena była uprzejma, ale stanowcza w kwestii zakupów i filtrowała inne tematy, aby zapobiec nadużyciom.
Akceptacja pracowników i zmiana roli
Kluczowe jest również rozważenie reakcji pracowników na wprowadzenie Vereny. Z jednej strony asystent odciąża ich z rutynowych zadań; z drugiej strony niektórzy pracownicy sprzedaży mogą obawiać się, że skuteczna sztuczna inteligencja może zagrozić ich pracy. Galeria musi jasno zakomunikować, że Verena jest narzędziem wsparcia, a nie substytutem konsultacji z człowiekiem. W idealnym przypadku pracownicy chętnie zaadaptują Karl (aplikację), ponieważ zdają sobie sprawę, że porządkuje ona ich dzień pracy. Niemniej jednak, gruntowne szkolenie jest niezbędne: pracownicy muszą nauczyć się korzystać z nowego systemu i rozumieć, kiedy interweniować, a kiedy Verena może samodzielnie zarządzać sprawami. Zespół musi również uzgodnić, kto jest odpowiedzialny za przychodzące zapytania na czacie, aby nikt nie przegapił ważnych sygnałów. Ryzyko istnieje, jeśli pracownicy zignorują Verenę lub potraktują ją jako uciążliwe dodatkowe zadanie – w takim przypadku obsługa będzie nieskuteczna. Wymaga to szkolenia, motywacji, a być może nawet nowych wytycznych dotyczących procesu obsługi.
Pytanie o koszty i korzyści
Ostatecznie każdy techniczny projekt pilotażowy staje przed pytaniem, czy wysiłek jest opłacalny. Opracowanie i integracja asystenta AI nie jest tania. Licencje na usługi AI, programowanie aplikacji, wyposażenie pracowników, konserwacja – wszystko to kosztuje. Galeria będzie zatem starannie oceniać, czy projekt pilotażowy w Bonn przynosi wymierne korzyści: Czy zwiększa sprzedaż w dziale bielizny? Czy klienci kupują więcej, czy częściej odwiedzają sklep? Czy pojawiają się pozytywne opinie i mniej porzuconych zakupów? Tylko jeśli te KPI okażą się przekonujące, system prawdopodobnie zostanie wdrożony w innych sklepach. W przeciwnym razie może pozostać jedynie ciekawym eksperymentem. Istnieje zatem ryzyko, że pomimo wszelkich wysiłków, zwrot z inwestycji nie będzie wystarczająco wysoki – na przykład dlatego, że z usługi korzysta tylko niewielka część klientów lub że dodatkowa sprzedaż generowana dzięki poleceniom pozostaje niska. Projekt musi zatem być opłacalny ekonomicznie, a nie tylko technicznie atrakcyjny.
Wszystkie te wyzwania pokazują, że wprowadzenie technologii do handlu detalicznego wymaga starannego planowania i realizacji. Galeria wybrała rozsądne podejście, realizując ograniczony projekt pilotażowy (jeden dział w jednym sklepie), aby przetestować i zapoznać się z rozwiązaniem na małą skalę przed pełnym wdrożeniem. Pozwala to na wyeliminowanie wszelkich początkowych problemów i dostosowanie procesów bez wpływu na całą sieć. Nadchodzące tygodnie i miesiące pokażą, jak klienci i pracownicy zareagują na Verenę – i gdzie mogą być konieczne zmiany.
Porównanie z podobnymi inicjatywami w innych firmach detalicznych
Pomysł Galerii na cyfrową modernizację przymierzalni jest innowacyjny – ale nie do końca bezprecedensowy. W rzeczywistości, różni sprzedawcy detaliczni od kilku lat eksperymentują z koncepcjami inteligentnych przymierzalni i usługami AI, aby poprawić doświadczenia zakupowe. Przyjrzenie się podobnym inicjatywom pokazuje, jak rozwija się ten trend i gdzie leżą różnice:
Sklepy modowe Adler (Niemcy, 2015)
Sieć odzieżowa Adler była jedną z pierwszych w Niemczech, która testowała „inteligentną przymierzalnię”. W oddziale w Erfurcie Adler wyposażył przymierzalnie w technologię RFID i ekrany dotykowe. Ubrania były oznaczane chipami RFID, co pozwalało przymierzalni rozpoznawać, które ubrania klient zabrał ze sobą. Informacje o każdym ubraniu były następnie wyświetlane na ekranie – cena, dostępne rozmiary, kolory, a nawet sugestie pasujących ubrań. Klienci mogli również zamawiać dodatkowe rozmiary za pomocą ekranu dotykowego, które następnie były im podawane przez personel. Koncepcja ta była podobna do tej zastosowanej w Galerii, ale bez chatbota: interakcja polegała głównie na wybieraniu ubrań na ekranie, a nie na swobodnym wprowadzaniu głosu. Pomimo pozytywnego odbioru, inteligentna przymierzalnia pozostała projektem pilotażowym w Adler; nie upowszechniła się (w tamtym czasie) – prawdopodobnie ze względu na wysokie koszty sprzętu w przeliczeniu na jedną przymierzalnię i ograniczoną akceptację kilka lat temu.
Galeria Kaufhof (Niemcy, 2007)
Co ciekawe, obecny projekt Galerii nie jest pierwszą próbą firmy w tym obszarze. Już w 2007 roku – wtedy jeszcze Kaufhof, w ramach inicjatywy Future Store Initiative Grupy Metro – w oddziale w Essen przeprowadzono projekt pilotażowy, testując przymierzalnie z technologią RFID w dziale męskim. Klienci mogli uzyskać dostęp do informacji o produktach za pośrednictwem technologii RFID i ekranu, a następnie skorzystać z usługi, aby zaproponować im alternatywne rozwiązania. Ten bardzo wczesny eksperyment, przeprowadzony ponad dekadę temu, pokazał, co obecnie zyskuje na znaczeniu. Jednak technologie były wówczas znacznie mniej zaawansowane (technologia RFID była w powijakach w branży modowej, ekrany dotykowe były drogie, a sztuczna inteligencja, jaką znamy dzisiaj, nie istniała). Projekt popadł w zapomnienie, ale uzyskane w jego trakcie wnioski prawdopodobnie wpłynęły na obecny rozwój.
Ralph Lauren & Oak Labs (USA, od 2015)
W segmencie premium amerykańska marka odzieżowa Ralph Lauren kilka lat temu wywołała poruszenie swoimi zaawansowanymi technologicznie lustrami w przymierzalniach. W swoim flagowym sklepie w Nowym Jorku Ralph Lauren zainstalował tzw. „Inteligentne Lustra” opracowane przez startup Oak Labs. Lustra te początkowo wyglądają jak zwykłe, duże lustra w przymierzalniach, ale posiadają zintegrowane funkcje ekranu dotykowego i czytniki RFID. Oto jak to działa: Ubrania wniesione przez klienta do przymierzalni są automatycznie rozpoznawane przez lustro (za pomocą tagów RFID). Na wyświetlaczu lustra pojawia się wówczas intuicyjne menu: klient może zmienić oświetlenie w przymierzalni (na przykład, aby symulować światło dzienne lub wieczorne i sprawdzić, jak wygląda strój) oraz zamówić różne rozmiary lub kolory za pomocą dotyku. Lustro wyświetla również rekomendacje („Ta koszula jest również dostępna w tych kolorach, a te spodnie będą do niej pasować”). Pomysłową funkcją była możliwość wyboru języka – interfejs można było przełączyć na przykład na hiszpański lub chiński, aby ułatwić życie klientom z zagranicy. Po otrzymaniu prośby o pomoc, personel sklepu był powiadamiany i dostarczał wybrane ubrania do przymierzalni. Koncepcja ta spotkała się z dobrym odbiorem klientów, ponieważ płynnie wpasowała się w standardowy proces (przymierzanie ubrań przed lustrem). Koszty były jednak wysokie, a takie inteligentne lustra początkowo były dostępne tylko w kilku flagowych sklepach.
Mango i Vodafone (Hiszpania, od 2020 r.)
Sieć odzieżowa Mango nawiązała współpracę z Vodafone, aby wprowadzić cyfrowe przymierzalnie w kilku sklepach. W tym celu wykorzystano inteligentne lustro o nazwie „Cyfrowa Przymierzalnia”. Jego funkcjonalność jest podobna do wspomnianych systemów: chipy RFID identyfikują ubrania, informacje o produktach i porady dotyczące łączenia i dopasowywania są wyświetlane na ekranie lustra, a klienci mogą zamawiać u personelu różne rozmiary lub ubrania jednym dotknięciem palca. Mango planowało szersze wdrożenie tej technologii w swoich sklepach w ramach strategii rozwoju koncepcji inteligentnego handlu detalicznego. Kluczowym argumentem sprzedażowym było to, że wszystkie dane i obrazy są wyświetlane tylko na smartfonie klienta (jeśli się z nim połączy), zapewniając prywatność – sprzedawca nie otrzymuje obrazu na żywo z przymierzalni. Ten projekt pokazuje, że sprzedawcy detaliczni w całej Europie podążają za tym trendem i eksperymentują z rozszerzoną rzeczywistością i połączonymi przymierzalniami.
Sklep Amazon Style (USA, od 2022 r.)
Internetowy gigant Amazon również zademonstrował innowacyjne podejście w sklepach stacjonarnych, wprowadzając ofensywę modową. W 2022 roku Amazon otworzył swój pierwszy sklep „Amazon Style” w Los Angeles, sklep odzieżowy w dużym stopniu wspierany przez technologię cyfrową. Zakupy w nim wyglądają następująco: klienci widzą tylko jeden element każdego ubrania na wystawie. Jeśli coś im się podoba, skanują kod QR produktu za pomocą aplikacji Amazon. W aplikacji mogą następnie wybrać rozmiar i kolor, który chcą przymierzyć. Zautomatyzowany system w tle zbiera wszystkie wybrane elementy i przygotowuje osobistą przymierzalnię. Aplikacja powiadamia klienta, która przymierzalnia jest gotowa, gdy tylko będzie dostępna. Gdy klient wchodzi do przymierzalni, wszystkie wybrane elementy już się w niej znajdują. Dodatkowo w przymierzalni znajduje się ekran dotykowy: sztuczna inteligencja Amazona używa go do tworzenia spersonalizowanych sugestii dotyczących innych elementów, które mogą zainteresować klienta (na podstawie historii zakupów online i aktualnie wybranych produktów). Klienci mogą również zamawiać dodatkowe elementy za pośrednictwem ekranu, które następnie są szybko dostarczane do przymierzalni bez konieczności ponownego przeszukiwania sklepu. Chociaż nie ma w tym chatbota, koncepcja Amazona wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania preferencji i przekształcania przymierzalni w showroom, oferujący spersonalizowane rekomendacje. To wielokanałowe podejście (połączenie aplikacji i sklepu) zyskało duże zainteresowanie.
Macy's On-Call (USA, 2016)
Nieco innym przykładem była inicjatywa amerykańskiej sieci domów towarowych Macy's. Macy's przetestowało w niektórych swoich sklepach mobilnego asystenta AI opartego na platformie IBM Watson, nazwanego „On Call”. Klienci mogli uzyskać dostęp do specjalnej strony w sklepie za pomocą przeglądarki w smartfonie (lub poprosić o link SMS-em) i wpisać swoje pytania, takie jak: „Gdzie znajdę buty męskie?” lub „Czy macie czerwone sukienki koktajlowe?”. Chatbot Watsona odpowiadał, udzielając wskazówek dojazdu do sklepu lub podstawowych informacji o produkcie. Usługa ta miała przede wszystkim ułatwić poruszanie się po dużym domu towarowym i odpowiadać na proste pytania (FAQ). Projekt był ciekawym prekursorem, ale ujawnił również ograniczenia: wielu klientów nadal wolało pytać bezpośrednio pracownika, a ówczesna sztuczna inteligencja nie była tak konwersacyjna, jak dzisiejsze chatboty. Macy's On Call pozostał zatem ograniczonym testem i nie został wdrożony na szeroką skalę.
Te przykłady ilustrują dwie rzeczy: po pierwsze, w handlu detalicznym obserwuje się szeroki trend polegający na niwelowaniu luki między wygodą zakupów online a doświadczeniem offline. Niezależnie od tego, czy chodzi o inteligentne lustra, technologię RFID, czy chatboty, wiele podejść ma na celu zapewnienie klientom w sklepach podobnego poziomu informacji i wygody, do jakiego przyzwyczaili się podczas zakupów online (na przykład „Klienci, którzy kupili ten produkt, byli również zainteresowani…” lub wyświetlanie dostępności w czasie rzeczywistym). Po drugie, różnorodność rozwiązań pokazuje, że nie ma jednego uniwersalnego rozwiązania. Każda sieć eksperymentuje inaczej, w zależności od budżetu, grupy docelowej i koncepcji sklepu. Podejście Galerii z chatbotem opartym na smartfonach jest stosunkowo nowe, ponieważ wiele firm wcześniej korzystało z wbudowanych wyświetlaczy lub instalacji stacjonarnych. Wykorzystanie smartfona klienta jako interfejsu (za pośrednictwem kodu QR) ma swoje zalety i wady: jest bardziej opłacalne (nie wymaga drogiego sprzętu do luster), a kody QR są znane wielu osobom po pandemii; z drugiej strony wymaga od klienta aktywnego korzystania z własnego urządzenia. Galeria sprawdzi teraz, czy to drugie rozwiązanie okaże się skuteczniejsze niż standardowy ekran dotykowy.
Perspektywy na przyszłość i możliwe dalsze kierunki rozwoju
Projekt Galerii, oparty na sztucznej inteligencji, dotyczący przymierzalni, jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju – ale spojrzenie w przyszłość ujawnia długoterminowy potencjał takich rozwiązań. Jeśli projekt pilotażowy w Bonn okaże się sukcesem, możliwe są dalsze prace rozwojowe:
Wdrożenie do innych oddziałów
Najbardziej logicznym krokiem byłoby wprowadzenie aplikacji Verena (i aplikacji Karl) w większej liczbie sklepów Galerii. Wdrażanie byłoby prawdopodobnie stopniowe, zaczynając od większych oddziałów lub tych z dużym ruchem turystycznym (gdzie obsługa wielojęzyczna jest szczególnie atrakcyjna). Stopniowo wszystkie działy modowe w sklepach mogłyby zostać wyposażone w kody QR i usługę. Za kilka lat oznakowanie obecności asystenta cyfrowego w każdej przymierzalni Galerii mogłoby stać się powszechne. Aplikacja Verena mogłaby potencjalnie zostać rozszerzona na inne kategorie produktów, takie jak odzież sportowa, męska czy dziecięca – wszędzie tam, gdzie wykorzystywane są przymierzalnie. Pytania zadawane w innych działach mogą się nieznacznie różnić, ale podstawowa funkcjonalność (dostępność rozmiarów, informacje o produktach, prośba o pomoc) pozostaje taka sama.
Rozszerzenie funkcji
Verena mogłaby z czasem stać się jeszcze bardziej inteligentna i wszechstronna. Na przykład, sztuczna inteligencja mogłaby uczyć się z rozmów, które pytania są najczęściej zadawane i dalej optymalizować swoje odpowiedzi. Verena mogłaby być również powiązana z kontem klienta Galerii: jeśli stały klient jest zalogowany (np. za pomocą numeru karty lojalnościowej lub loginu do aplikacji), Verena mogłaby oferować spersonalizowane rekomendacje na podstawie poprzednich zakupów („Bluzka, którą przymierzasz, będzie pasować do spodni, które kupiłeś u nas w zeszłym roku”). Ekskluzywne kupony rabatowe lub punkty lojalnościowe mogłyby być również oferowane za pośrednictwem czatu, aby zachęcić do korzystania z usługi.
Z technicznego punktu widzenia, asystent AI mógłby w przyszłości działać nie tylko w oparciu o tekst, ale także sterowany głosem. Wiele osób przyzwyczaiło się już do asystentów głosowych dzięki Siri, Alexie i podobnym systemom. Można sobie wyobrazić, że w przymierzalni zostanie zainstalowany interfejs głosowy (np. system mikrofonowo-głośnikowy lub mikrofon w telefonie), dzięki któremu klientka mogłaby powiedzieć: „Verena, potrzebuję tych jeansów w rozmiarze 32”. Sztuczna inteligencja przekształciłaby prośbę głosową na tekst i odpowiednio ją przetworzyła. Byłoby to jeszcze bardziej naturalne, ale wiązałoby się z większymi wymaganiami dotyczącymi prywatności danych (mikrofony w przymierzalniach są czułe) i hałasu otoczenia.
Technologie wizualne i rzeczywistość rozszerzona
Kolejnym ekscytującym obszarem jest połączenie sztucznej inteligencji (AI) z przetwarzaniem obrazu. Istnieją już aplikacje, które wykorzystują kamerę smartfona do identyfikacji ubrania przed Tobą lub wirtualnego ubierania Cię w nie (filtry AR). W przyszłości Verena mogłaby potencjalnie wykorzystywać obraz z kamery smartfona do przekazywania opinii klientom: Na przykład, możesz sfilmować siebie przed lustrem i zapytać Verenę: „Jak leży ta kurtka?” – AI mogłaby wówczas, na podstawie analizy wideo, odpowiedzieć: „Ramiona wyglądają na trochę za wąskie; być może rozmiar większy byłby wygodniejszy”. Byłaby to bardzo zaawansowana aplikacja, która wciąż wymaga intensywnych badań, ale nie jest wykluczona za kilka lat. Podobnie, AR mogłaby pozwolić Verenie na wirtualne wyświetlanie alternatywnych kolorów lub elementów na Twoim ciele bez konieczności zmiany: Masz na sobie czerwoną sukienkę, pytasz: „Jak wygląda na niebiesko?” i widzisz symulowaną niebieską wersję na swoim telefonie lub w inteligentnym lustrze. Takie wirtualne przymiarki są już opracowywane na potrzeby zakupów online – w sklepach mogłyby uzupełniać tradycyjne doświadczenie przymierzania (na przykład umożliwiając szybki wybór kolorów przed przymierzeniem wszystkiego).
Poza przymierzalnią: Verena mogłaby być pomocna również poza przymierzalnią w dłuższej perspektywie. Wyobraź sobie, że sztuczna inteligencja jest dostępna w całym sklepie – na przykład za pośrednictwem aplikacji Galeria, którą masz otwartą podczas zakupów. Klienci mogliby wówczas zadawać pytania na sali sprzedaży, takie jak: „Czy mamy ten model również w sklepie na Alexanderplatz?” lub „Gdzie znajdę dział z artykułami gospodarstwa domowego?” – w zasadzie cyfrowy konsjerż dla całego sklepu. W połączeniu z technologią lokalizacji (śledzenie smartfonem w sklepie), Verena mogłaby prowadzić użytkownika po sklepie: „Idź prosto przez 20 metrów, a następnie skręć w prawo – dział z obuwiem jest tam”. W ten sposób sztuczna inteligencja stałaby się wszechstronnym asystentem podczas zakupów.
Co więcej, informacje uzyskane z czatów Vereny mogłyby dostarczyć cennych danych do ulepszenia asortymentu i obsługi. Galeria mogłaby na przykład dowiedzieć się, które rozmiary są najczęściej zamawiane (i być może często niedostępne – sygnał dla zarządzania zapasami). Lub o które produkty są często pytane w połączeniu – mogłoby to wpłynąć na rekomendacje dotyczące asortymentu. Można by również zbierać informacje zwrotne, takie jak „Ten produkt mnie swędzi”, jeśli klienci o tym wspomnieli. Oczywiście takie dane z czatów musiałyby być analizowane anonimowo, ale stanowią one prawdziwą kopalnię wiedzy w zakresie identyfikacji trendów konsumenckich.
Projekt pilotażowy Galerii będzie prawdopodobnie uważnie obserwowany przez całą branżę. Jeśli się powiedzie, może mieć efekt domina: inni detaliści – zwłaszcza domy mody czy duże sieci tekstylne – mogliby szybciej wdrożyć podobne rozwiązania. Technologia sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej dostępna, a usługi takie jak ChatGPT pozwalają nawet mniejszym firmom rozwijać inteligentnych asystentów bez konieczności posiadania własnego zespołu analityków danych. W najbliższej przyszłości mogą pojawić się branżowe standardy lub platformy dla takich asystentów w sklepach, podobne do standardowego oprogramowania dla systemów POS, które istnieje obecnie. Galeria ma zatem szansę stać się pionierem w Niemczech. Jednocześnie firma musi zachować elastyczność, ponieważ rozwój jest dynamiczny: to, co dziś jest chatbotem opartym na kodzie QR, może wyglądać zupełnie inaczej za pięć lat. Kluczowe jest, aby skupić się na wartości dodanej dla klienta. Technologia sama w sobie nie odniesie sukcesu w dłuższej perspektywie – ale technologia oferująca autentyczną usługę może przynieść trwałe, pozytywne zmiany w sektorze handlu detalicznego.
Projekt pilotażowy Galerii w Bonn łączy klasyczną kulturę zakupów z najnowocześniejszą technologią sztucznej inteligencji. To śmiały krok mający na celu udowodnienie, że nawet tradycyjny sprzedawca detaliczny może być innowacyjny. Klienci korzystają z szybszej obsługi i większej ilości informacji bezpośrednio w przymierzalni, a personel otrzymuje wsparcie w rutynowych czynnościach. Oczywiście wciąż pozostaje kilka przeszkód do pokonania, od akceptacji klientów po dopracowanie technologii. Jeśli jednak Galeria mądrze wykorzysta doświadczenie zdobyte podczas testów, „Verena” może stać się punktem wyjścia dla nowego standardu w codziennych zakupach. Przymierzalnia – często „martwa strefa” w sklepie, gdzie obsługa kończyła się wraz z odsłonięciem zasłony – przekształca się w przestrzeń cyfrowego dialogu. Czas pokaże, czy klienci zaakceptują tę ofertę. Przyszłość handlu detalicznego z pewnością kształtują takie projekty – a Galeria aktywnie się w nie angażuje. Wiele wskazuje na to, że w przyszłości będziemy częściej spotykać się z takimi pomocnymi asystentami sztucznej inteligencji, zarówno w Galerii, jak i gdzie indziej, a dzięki temu zakupy staną się nieco przyjemniejsze i bardziej inteligentne.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrad Wolfenstein
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
