Опубликовано: 6 марта 2025 г. / Обновлено: 6 марта 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Сеть универмагов Galeria и компания Bütema AG тестируют ИИ-помощника «Верена» в примерочных своего филиала в Бонне. – Изображение: Bütema AG
Пилотный проект Galeria: помощь ИИ в раздевалке
«Умный шопинг»: цифровая примерочная в Galeria в ходе тестирования
Новый опыт покупок в Galeria: Давно существующая сеть универмагов Galeria открывает новые горизонты, предлагая своим клиентам современный опыт покупок. В рамках текущего пилотного проекта компания тестирует использование цифровых сервисов на основе искусственного интеллекта в примерочных. В частности, это означает, что в некоторых примерочных магазина Galeria в Бонне искусственный интеллект по имени «Верена» помогает покупателям при примерке одежды. То, что на первый взгляд звучит футуристично, призвано улучшить сервис и сделать покупки более удобными уже сегодня. Но почему Galeria запускает этот эксперимент, как работает лежащая в его основе технология и какие возможности и риски с ним связаны? В этой статье подробно рассматривается предыстория проекта, технические детали «умной» примерочной, преимущества для клиентов, потенциальные проблемы и примеры аналогичных инициатив в розничной торговле – а также заглядывается в будущее.
Подходит для:
Предыстория: Галерея на пути к инновациям
Galeria (ранее Galeria Karstadt Kaufhof) — крупнейшая в Германии сеть универмагов, насчитывающая около 80 магазинов по всей стране. Компания имеет давние традиции, но, как и многие традиционные универмаги, сталкивается с проблемой переосмысления своей деятельности в эпоху онлайн-шопинга и меняющихся потребностей покупателей. В последние годы Galeria испытывала финансовые трудности и даже была вынуждена закрывать магазины и проходить процедуру реструктуризации в связи с банкротством. После этого сложного периода компания сообщает об улучшении показателей и работает над модернизацией своей концепции и ее адаптацией к текущим потребностям рынка.
Ключевым компонентом этой реорганизации являются инвестиции в цифровые инновации в точках продаж. Galeria стремится повысить привлекательность своих магазинов и оживить традиционную розничную торговлю с помощью новых технологий. У покупателей должны быть веские причины сознательно выбирать посещение универмага вместо покупок исключительно онлайн. В частности, необходимо улучшить опыт покупок в магазине – за счет услуг, которые онлайн-ритейлеры просто не могут предложить. Пилотный проект с использованием ИИ в примерочных следует рассматривать в этом контексте. Galeria ожидает двойного эффекта: во-первых, покупатели должны ощутить практическую дополнительную ценность в магазинах и с большей вероятностью вернуться. Во-вторых, технология может снизить нагрузку на сотрудников, автоматически отвечая на рутинные вопросы. Короче говоря, Galeria полагается на искусственный интеллект в торговом зале для повышения качества обслуживания и одновременного повышения эффективности работы магазина. Этот пилотный проект является частью более широкой стратегии цифровизации, с помощью которой Galeria стремится преодолеть разрыв между традициями и современностью.
Сервисы на основе искусственного интеллекта в раздевалке: как работает "Верена"?
Центральным элементом пилотного проекта является ИИ-помощник «Верена», специально разработанный для использования в примерочных. Верена — это цифровой сервис, доступный через чат-бот на смартфонах покупателей. Техническая реализация удивительно проста для пользователей: в примерочных магазина Galeria в Бонне установлены QR-коды. Покупатели сканируют эти коды камерами своих смартфонов, открывая чат-интерфейс, позволяющий им напрямую общаться с Вереной. Установка дополнительных приложений не требуется — всё удобно работает в окне браузера телефона.
Verena основана на передовой технологии искусственного интеллекта. В фоновом режиме ассистент использует языковую модель (по словам Galeria, это технология ChatGPT), чтобы понимать ввод пользователя на естественном языке и генерировать соответствующие ответы. Ключевая особенность: вы можете задавать Verena обычные вопросы или делать запросы, как если бы вы общались с продавцом-консультантом. Например: «Есть ли у вас эта блузка большего размера?» или «Есть ли это платье также в синем цвете?» Verena распознает намерение, стоящее за запросом, и обращается к сохраненным базам данных и сервисам, чтобы помочь.
Какие конкретные функции предлагает Verena? Помимо прочего, цифровой ассистент может:
Получить информацию о статье
Верена предоставляет подробную информацию о только что примерённых вещах. Это может включать цену, информацию о материале и уходе, а также о доступных размерах и цветах. Покупателю не нужно искать этикетку или спрашивать продавцов — достаточно короткого разговора с Вереной.
Проверить наличие
Если покупатель хочет примерить вещь другого размера или цвета, Верена может немедленно проверить наличие этой модели в магазине. Искусственный интеллект получает доступ к системе управления запасами Galeria. В течение нескольких секунд покупатель узнает, например: «Эти брюки также доступны в размерах 40 и 42. Размер 42 есть в наличии»
Рекомендовать подходящие товары
Верена также выступает в роли стильного помощника при покупках. Искусственный интеллект способен предлагать аксессуары или сочетания для примеряемых вещей. Например, если кто-то примеряет платье, Верена может предложить: «Этот черный кардиган, который также есть у нас в наличии, идеально подойдет к нему» или «Хотите дополнить образ подходящим поясом? У меня есть предложение». Эти рекомендации частично основаны на заранее определенной логике ассортимента (например, какие вещи сочетаются друг с другом) и, возможно, на анализе покупок других клиентов, проведенном с помощью ИИ. Ассистент призван не только помогать, но и вдохновлять – подобно продавцу-человеку, подбирающему полный комплект одежды.
Представители отдела продаж звонят
Особенно удобной функцией является интеграция с продавцами. Если покупателю нужно что-то, чего не может предоставить ИИ в одиночку — например, другая вещь в примерочной — он может обратиться за помощью напрямую через Верену. Интерфейс чата включает в себя опцию или подсказку, например, «Обратиться за помощью к продавцу». Нажатие на эту кнопку (или ввод текста в чат) немедленно отправляет сигнал продавцу о необходимости помощи в данной примерочной.
Общение между Вереной (представляющей покупателя) и сотрудниками осуществляется через отдельное приложение под названием «Карл». Карл — это приложение для сотрудников, которое Galeria внедряет в качестве дополнения к этому проекту. Можно считать Карла аналогом Верены — пока Верена общается с покупателем, Карл поддерживает связь с продавцами в магазине. Когда Карл получает запрос (например, «Покупательница в примерочной №3 хочет примерить это платье размера M»), ответственные сотрудники немедленно получают уведомление. Сообщение появляется на их рабочих смартфонах, включая необходимую информацию, такую как артикул, желаемый размер и цвет. Приложение «Карл» предлагает продавцам практичные функции для быстрого ответа: оно отображает уровень запасов и цену запрашиваемого товара с первого взгляда и даже может указать, находится ли товар на другом этаже или в другом складском помещении. Это избавляет сотрудника от необходимости ехать на склад для проверки — благодаря Карлу он уже знает об этом заранее.
Как только член команды принимает запрос, он также может кратко сообщить клиенту о ходе выполнения через приложение, например: «Я принесу размер 42 в примерочную». Это сообщение появляется непосредственно в чате Верены, поэтому клиент уведомлен о том, что помощь уже в пути. Интересно, что Карл следит за тем, чтобы каждый запрос обрабатывался только одним членом команды — как только кто-то отвечает, задача помечается как «в процессе» и больше не видна другим членам команды. Это предотвращает случайную обработку одного и того же запроса двумя сотрудниками или возникновение путаницы.
Технически, Verena представляет собой комбинацию интерфейса чат-бота, подключения к данным и языковой модели искусственного интеллекта. ИИ «насыщен» необходимыми данными о товарах и правилами. Например, Verena знает каталоги товаров, размерные ряды, названия цветов и текущие уровни запасов. Когда покупатель задает вопрос, модель ИИ интерпретирует запрос и извлекает соответствующую информацию из базы данных для формулирования точного ответа. Использование технологии ChatGPT означает, что ответы формулируются на естественном языке, а не звучат жестко и запрограммированно. Таким образом, вместо простой информации типа «Размер M: да, есть в наличии», Verena может дать дружелюбный ответ: «У меня хорошие новости – блузка также есть в наличии в размере M. Хотите примерить? Я с удовольствием попрошу кого-нибудь принести ее вам». Такой тон призван создать впечатление, что вы действительно общаетесь с отзывчивым продавцом.
Еще одно преимущество интеграции с ChatGPT — многоязычные возможности. Verena не ограничивается немецким языком. Клиенты, плохо говорящие по-немецки, могут просто написать на предпочитаемом ими языке — английском, французском, русском или даже турецком. Искусственный интеллект понимает запрос и отвечает на том же языке. Для филиала Galeria в Бонне, городе с международной клиентурой, это большой плюс: туристы или экспаты могут с комфортом совершать покупки в местном филиале и пользоваться полным спектром услуг, несмотря на языковые барьеры. Даже если сотрудники не говорят на всех языках, Verena может преодолеть этот барьер. В фоновом режиме Карл все равно будет отображать запрос на немецком языке (или на стандартном языке), чтобы сотрудники знали, что делать — ИИ занимается переводом.
Чтобы привлечь внимание покупателей к новой услуге, Galeria добавила дополнительные информационные указатели в свой филиал в Бонне. Например, на цифровом информационном экране (светодиодном плакате) в зоне входа в отдел женского нижнего белья изображен дружелюбный мультяшный персонаж (стилизованная «Верена»), который объясняет новую услугу: «Здравствуйте, меня зовут Верена. Я могу помочь вам в примерочной – попробуйте!» В примерочных также размещены указатели и табло с краткими инструкциями: «Просто отсканируйте QR-код и задайте вопросы!» Это гарантирует, что как можно больше покупателей узнают о цифровом помощнике и смогут легко им воспользоваться.
Вкратце, технический процесс работает следующим образом: клиент сканирует код –> открывается чат с Вереной –> ИИ понимает запрос и отвечает на него или оповещает сотрудника –> приложение для сотрудников Karl координирует помощь человека. Эта система сочетает в себе преимущества цифрового мира (скорость, информация, круглосуточная доступность в примерочной) с преимуществами традиционной розничной торговли (персональное обслуживание компетентными продавцами). Это пример того, как люди и машины могут работать рука об руку в розничной торговле, создавая лучший общий опыт.
Преимущества для клиентов и для удобства совершения покупок
Интеграция сервисов искусственного интеллекта в примерочные предлагает покупателям целый ряд преимуществ, делая покупки более приятными и эффективными. Вот основные преимущества, которые обещает пилотный проект:
комфорт
Покупателям больше не нужно полуобнаженно выглядывать из примерочной или прерывать примерку, чтобы подобрать другой размер. Verena берет это на себя – одно сканирование и несколько кликов, и помощь уже в пути. Утомительные походы туда-обратно или ожидание перед примерочной исключены. Особенно в больших универмагах путь к свободному продавцу или на склад может быть долгим; этот ИИ-способ экономит время и силы.
Немедленная информация
На часто задаваемые вопросы во время примерки — «Сколько это стоило?», «Есть ли оно в красном цвете?», «Подходит ли это к X?» — можно получить немедленные ответы. Покупатели получают быстрый доступ к информации о товаре, не расшифровывая этикетку и не ожидая продавца. Это повышает прозрачность: покупатели сразу узнают о ценах, материалах и инструкциях по уходу и могут принимать более обоснованные решения.
Больше вариантов в салоне
Возможность заказать дополнительные размеры или цвета повышает вероятность того, что покупатель выйдет из примерочной с идеальной вещью. Часто покупатели ничего не покупают, потому что примеряемый размер не подходит, и других вариантов нет. Verena гарантирует, что альтернативные варианты будут доступны немедленно. Это повышает удовлетворенность клиентов — у них больше шансов найти что-то, что им действительно подходит, — и в конечном итоге увеличивает продажи Galeria.
Индивидуальные советы и вдохновение
Хотя Верена не обладает человеческим чувством стиля, она всё же может давать персонализированные рекомендации. Искусственный интеллект предлагает подходящие вещи, дополняющие наряд. Это может привести покупателя к открытию товаров, которые он раньше не рассматривал, — подобно тому, как хороший продавец говорит: «Кстати, у меня есть пояс, который идеально подойдёт к этим брюкам». Эти дополнительные предложения могут обогатить процесс покупки и создать у покупателя ощущение, что он получил исчерпывающую консультацию.
Сдержанность и комфорт
Некоторые люди стесняются открыто обращаться за помощью в магазинах – из-за стеснения, языкового барьера или отсутствия продавца-консультанта поблизости. Verena снижает этот барьер: покупатели могут анонимно задавать свои вопросы, не чувствуя, что за ними наблюдают. Это может быть особенно полезно в деликатных отделах, таких как, например, отдел нижнего белья, если у кого-то есть вопрос о размере или наличии товара, который он предпочел бы не задавать вслух в магазине. Цифровое общение в отдельной примерочной дает покупателям контроль и конфиденциальность.
Многоязычное обслуживание
Как уже упоминалось, умение общаться на разных языках является большим преимуществом. Туристы, иностранные студенты и экспаты могут в полной мере воспользоваться услугами без недоразумений, вызванных языковым барьером. Это позволяет этим клиентам чувствовать себя ценными и помогает Galeria завоевать репутацию универмага, ориентированного на международного клиента.
Функция непрерывности и памяти
Поскольку Verena — это цифровой сервис, в будущем его потенциально можно будет связать с учетными записями клиентов (при условии согласия клиентов). Вполне возможно, что ИИ сможет запоминать, какие размеры или бренды предпочитает клиент, или что он примерял в последний раз. Это позволит Verena оказывать еще более целенаправленную помощь при будущих посещениях (например, «В прошлый раз мне хорошо подошел размер 38; стоит ли мне снова попросить размер 38?»). Клиенты также смогут сохранять историю чата, чтобы позже покупать товары, которые они видели в онлайн-магазине. Хотя не все эти функции уже запущены в пилотной программе, они демонстрируют потенциальное направление развития в будущем.
С точки зрения продавца и компании в целом, существуют преимущества, косвенно приносящие пользу клиенту. Продавцы могут работать эффективнее: они точно знают, что нужно в каждой примерочной, и потенциально могут выполнить несколько запросов за один визит (например, взять два запрошенных размера по пути на склад). Это сокращает время простоя и снижает разочарование с обеих сторон. Кроме того, сотрудники могут посвятить свое консультационное время тем, кто действительно нуждается в индивидуальной помощи, в то время как рутинные вопросы (цена, размер, наличие цвета?) обрабатываются искусственным интеллектом. В идеале это создает более комфортную рабочую атмосферу: меньше спешки, меньше простых вопросов, на которые постоянно нужно отвечать, — вместо этого, целенаправленная консультация там, где это важно. Довольные продавцы, в свою очередь, более дружелюбны, что улучшает качество обслуживания для всех клиентов.
И наконец, предложение Galeria демонстрирует, что традиционная розничная торговля может быть современной и инновационной. Для сети универмагов, которая может показаться несколько старомодной, имидж технологического первопроходца имеет большое значение. Покупатели, особенно молодые, могут быть приятно удивлены, обнаружив, что Galeria, среди прочих мест, предлагает такого цифрового помощника. Это может привлечь новые группы покупателей или, по крайней мере, вызвать обсуждение («Вы уже пробовали примерочную с искусственным интеллектом в Galeria?»). В целом, эта инициатива способствует повышению привлекательности покупок в магазине – за счет обслуживания, скорости и определенного развлекательного фактора для технически подкованных покупателей.
Подходит для:
Проблемы и потенциальные риски данной технологии
Несмотря на многообещающее звучание концепции, Galeria должна учитывать и проблемы, и риски, связанные с этим пилотным проектом. Новые технологии редко бывают идеальными – вот некоторые аспекты, которые могут оказаться критически важными:
Принимается всеми покупателями
Клиентура универмага очень разнообразна. Не всем комфортно доставать свой смартфон, переодеваясь и общаясь с искусственным интеллектом. Пожилые покупатели или те, кто менее разбирается в технологиях, могут колебаться или не видеть дополнительной ценности. Они могут предпочесть классический «выход за кулисы»: «Извините, не могли бы вы принести мне размер больше?» Поэтому Galeria необходимо отслеживать, насколько хорошо Verena используется на самом деле. Может потребоваться обучение – например, продавцы-консультанты должны активно указывать: «Знаете ли вы, что вы можете позвонить нам по QR-коду, если вам что-то нужно?» Показатель использования будет решающим фактором при определении целесообразности инвестиций. Если многие QR-коды остаются несканированными, концепцию необходимо пересмотреть или продвигать по-другому.
Техническая надежность
Нет ничего хуже, чем сбой в работе техники в решающий момент. Нестабильное Wi-Fi-соединение в примерочной, сбой сервера или программная ошибка могут сделать сервис непригодным для использования. Клиенты, попробовавшие Verena и потенциально ожидавшие ответа в течение нескольких минут или столкнувшиеся с сообщениями об ошибках, скорее всего, будут разочарованы, чем впечатлены. Поэтому Galeria должна обеспечить надежную инфраструктуру: достаточный уровень мобильной связи или Wi-Fi в примерочных, быстрые внутренние системы и отказоустойчивую платформу искусственного интеллекта. Такие проблемы на начальном этапе можно выявить во время пилотного проекта. Тем не менее, всегда существует остаточный риск сбоя технологии – в этом случае необходим «план Б» (то есть, достаточное количество персонала для замены).
Качество данных и точность ИИ
Интеллект Verena зависит от качества доступных ей данных. Например, если информация о наличии товара в системе неверна (классическая проблема: система показывает «1 товар в наличии», но он уже продан и еще не забронирован), ИИ может ошибочно обещать наличие товара, которого на самом деле нет. Такие расхождения разочаруют клиентов и подорвут доверие к сервису. ИИ также должен давать правильные ответы – хотя ChatGPT очень эффективен в генерации речи, он также может ошибаться или «галлюцинировать». Galeria и Bütema (технологический партнер) должны тщательно обучать и тестировать систему, чтобы Verena, например, не предоставляла неверную информацию о товаре или не давала бессмысленных рекомендаций. Ответы ИИ должны быть точными и полезными; в противном случае пользователи будут разочарованы. Постоянный контроль качества крайне важен, особенно на начальном этапе. Возможно, потребуется автоматически перенаправлять некоторые запросы, на которые Verena не может дать надежный ответ, сотруднику-человеку, чтобы предотвратить неверные ответы.
Защита данных и конфиденциальность
Как только в Германии появляются цифровые сервисы, защита данных становится насущной проблемой. Клиенты должны быть уверены, что их взаимодействие с Verena не будет использовано не по назначению. Хотя история чатов, если она сохраняется, обычно не содержит особо конфиденциальных данных (поскольку клиенты обычно спрашивают только о размерах, ценах и т. д.), предпочтения при покупках или потенциально личные комментарии все же могут считаться конфиденциальными. Galeria должна прозрачно сообщать о том, какие данные собираются и как они используются. В идеале, чаты должны храниться анонимно или только временно, если клиент не дает согласия на более широкий обмен данными (например, привязка к учетной записи клиента для получения будущих предложений). Платформа искусственного интеллекта (ChatGPT) также вызывает вопросы: отправляются ли данные клиентов на серверы в США? Соответствуют ли процессы GDPR? IT-отделам необходимо будет тщательно изучить эти аспекты. Ошибка в защите данных может негативно отразиться на всем проекте.
Кибербезопасность
Там, где появляются новые цифровые точки контакта, теоретически могут возникать и новые векторы атак. Например, QR-код может быть взломан злоумышленниками (теоретически, но на практике сложно, так как он находится внутри магазина). Или кто-то может попытаться «взломать» ИИ или вывести его из равновесия своими действиями. Galeria должна гарантировать, что Verena будет иметь доступ только к необходимым данным и не будет разглашать никакую нежелательную информацию. Вполне возможно, что пользователи могут намеренно пытаться увести ИИ от нужной темы — ChatGPT известен тем, что пытается сгенерировать ответ на каждый возможный вопрос. Если, например, клиент начнет спрашивать Verena о погоде или политических вопросах, было бы интересно посмотреть, как отреагирует система. В идеале Verena должна оставаться вежливой, но твердой в отношении темы покупок и отфильтровывать другие темы, чтобы предотвратить злоупотребления.
Принятие сотрудником своей роли и изменение роли
Также крайне важно учитывать реакцию сотрудников на внедрение Verena. С одной стороны, ассистент освобождает их от рутинных задач; с другой стороны, некоторые сотрудники отдела продаж могут опасаться, что успешный ИИ может поставить под угрозу их рабочие места. Galeria должна четко донести, что Verena — это инструмент поддержки, а не замена консультации человека. В идеале сотрудники с готовностью примут Karl (приложение), поскольку поймут, что оно структурирует их рабочий день. Тем не менее, тщательное обучение имеет важное значение: персонал должен научиться использовать новую систему и понимать, когда следует вмешиваться, а когда Verena может справиться с задачей самостоятельно. Команда также должна согласовать, кто отвечает за входящие запросы в чате, чтобы никто не упустил важные сигналы. Риск заключается в том, что сотрудники будут игнорировать Verena или рассматривать ее как обременительную дополнительную задачу — в этом случае сервис будет неэффективным. Это требует обучения, мотивации и, возможно, даже новых правил для процесса обслуживания.
Вопрос о соотношении затрат и выгод
В конечном итоге, перед каждым пилотным техническим проектом встает вопрос о целесообразности затраченных усилий. Разработка и интеграция ИИ-помощника — дело недешевое. Лицензии на услуги ИИ, программирование приложений, оборудование для персонала, техническое обслуживание — все это стоит денег. Поэтому Galeria тщательно оценит, приносит ли пилотный проект в Бонне измеримые результаты: увеличивает ли он продажи в отделе нижнего белья? Покупают ли клиенты больше или посещают магазин чаще? Есть ли положительные отзывы и меньше ли брошенных покупок? Только если эти KPI окажутся убедительными, система будет внедрена в других магазинах. В противном случае, это может остаться просто интересным экспериментом. Поэтому существует риск, что, несмотря на все усилия, окупаемость инвестиций будет недостаточно высокой — например, потому что услугой пользуется лишь меньшинство клиентов или потому что дополнительные продажи, полученные за счет рекомендаций, остаются низкими. Поэтому проект должен быть экономически жизнеспособным, а не просто технически интересным.
Все эти проблемы демонстрируют, что внедрение технологий в розничную торговлю требует тщательного планирования и реализации. Компания Galeria выбрала разумный подход, запустив ограниченный пилотный проект (один отдел в одном магазине) для тестирования и изучения в небольших масштабах перед полномасштабным внедрением. Это позволяет им устранить любые первоначальные проблемы и скорректировать процессы, не затрагивая всю сеть. В ближайшие недели и месяцы станет ясно, как покупатели и сотрудники отреагируют на Verena, и где могут потребоваться корректировки.
Сравнение с аналогичными инициативами в других розничных компаниях
Идея Galeria о цифровой модернизации примерочных инновационна, но не совсем беспрецедентна. На самом деле, различные ритейлеры уже несколько лет экспериментируют с концепциями «умных» примерочных и сервисами на основе искусственного интеллекта, чтобы улучшить качество обслуживания покупателей. Взгляд на некоторые похожие инициативы показывает, как развивается эта тенденция и в чем заключаются различия:
Магазины модной одежды Adler (Германия, 2015)
Сеть магазинов одежды Adler одной из первых в Германии протестировала «умную примерочную». В одном из филиалов в Эрфурте Adler оснастила примерочные RFID-технологией и сенсорными экранами. Одежда была помечена RFID-чипами, что позволяло примерочной распознавать, какие вещи покупатель принес внутрь. Затем на экране отображалась информация о каждом изделии — цена, доступные размеры, цвета и даже предложения по сочетающимся вещам. Клиенты также могли запросить дополнительные размеры с помощью сенсорного экрана, после чего сотрудники приносили им эти вещи. Эта концепция была похожа на концепцию Galeria, но без чат-бота: взаимодействие в основном заключалось в выборе товаров на экране, а не в свободном голосовом вводе. Несмотря на положительные отзывы, «умная примерочная» осталась пилотным проектом в Adler; она (на тот момент) не получила широкого распространения — предположительно из-за высокой стоимости оборудования для каждой примерочной и ограниченного распространения несколько лет назад.
Галерея Кауфхоф (Германия, 2007 г.)
Интересно, что нынешний проект Galeria — не первая попытка компании в этой области. Еще в 2007 году — тогда еще Kaufhof, в рамках инициативы Metro Group «Магазин будущего» — в филиале в Эссене был проведен пилотный проект по тестированию RFID-примерочных в мужском отделе. Клиенты могли получать информацию о товарах через RFID и экран, а также воспользоваться услугой доставки альтернативных вариантов. Этот очень ранний эксперимент, проведенный более десяти лет назад, продемонстрировал то, что сейчас снова становится актуальным. Однако тогда технологии были гораздо менее развиты (RFID находился в зачаточном состоянии в индустрии моды, сенсорные экраны были дорогими, а искусственного интеллекта в том виде, в каком мы его знаем сегодня, еще не существовало). Проект был забыт, но полученные знания, вероятно, повлияли на нынешние разработки.
Ralph Lauren & Oak Labs (США, с 2015 года)
В премиум-сегменте несколько лет назад американский модный бренд Ralph Lauren произвел фурор своими высокотехнологичными зеркалами в примерочных. В своем флагманском магазине в Нью-Йорке Ralph Lauren установил так называемые «умные зеркала», разработанные стартапом Oak Labs. Эти зеркала на первый взгляд выглядят как обычные большие зеркала для примерочных, но оснащены встроенными сенсорными экранами и RFID-считывателями. Вот как это работает: одежда, принесенная покупателем в примерочную, автоматически распознается зеркалом (с помощью RFID-меток). Затем на дисплее зеркала появляется интуитивно понятное меню: покупатель может изменить освещение в примерочной (например, чтобы имитировать дневной или вечерний свет и посмотреть, как выглядит наряд) и одним касанием запросить разные размеры или цвета. Зеркало также отображает рекомендации («Эта рубашка также доступна в этих цветах, и посмотрите, эти брюки хорошо к ней подойдут»). Гениальной особенностью была возможность выбора языка — интерфейс можно было переключить, например, на испанский или китайский, чтобы помочь иностранным покупателям. Как только поступала просьба о помощи, продавцы получали уведомление и доставляли нужные вещи в примерочную. Эта концепция была хорошо принята покупателями, поскольку она органично вписывалась в обычный процесс (примерка одежды перед зеркалом). Однако стоимость высока, и такие «умные» зеркала первоначально оставались доступными лишь в нескольких флагманских магазинах.
Mango и Vodafone (Испания, с 2020 года)
Сеть магазинов модной одежды Mango в партнерстве с Vodafone внедрила цифровые примерочные в нескольких своих магазинах. Для этого использовалось «умное» зеркало под названием «Цифровая примерочная». Его функциональность аналогична упомянутым выше системам: RFID-чипы идентифицируют одежду, информация о товаре и советы по сочетанию отображаются на экране зеркала, а покупатели могут запросить у персонала другие размеры или товары одним касанием пальца. Mango планировала более широко внедрить эту технологию в своих магазинах в рамках стратегии развития концепции «умной розничной торговли». Ключевым преимуществом стало то, что все данные и изображения отображаются только на смартфоне покупателя (если он подключен), что обеспечивает конфиденциальность – ритейлер не получает изображений из примерочной в режиме реального времени. Этот проект демонстрирует, что ритейлеры по всей Европе принимают эту тенденцию и экспериментируют с дополненной реальностью и подключенными примерочными.
Магазин Amazon Style (США, с 2022 года)
Онлайн-гигант Amazon также продемонстрировал инновационные подходы в традиционных магазинах в рамках своей модной кампании. В 2022 году Amazon открыл свой первый магазин «Amazon Style» в Лос-Анджелесе, магазин одежды, активно использующий цифровые технологии. Процесс покупки выглядит следующим образом: покупатели видят только один экземпляр каждого предмета одежды на витрине. Если им что-то нравится, они сканируют QR-код товара с помощью приложения Amazon. В приложении они могут выбрать размер и цвет, которые хотят примерить. Автоматизированная система в фоновом режиме собирает все выбранные товары и подготавливает персональную примерочную. Приложение уведомляет покупателя о том, в какой примерочной уже есть выбранный им товар, как только он освободится. Когда покупатель входит в примерочную, все выбранные товары уже находятся там. Кроме того, в примерочной есть сенсорный экран: искусственный интеллект Amazon использует его для персонализированных предложений других товаров, которые могут понравиться покупателю (на основе его истории онлайн-покупок и текущих выбранных товаров). Покупатели также могут заказать дополнительные товары через экран, которые затем быстро доставляются в примерочную без необходимости повторного поиска в магазине. Хотя в этой концепции нет чат-бота, Amazon использует искусственный интеллект для распознавания предпочтений и превращения примерочной в выставочный зал для персонализированных рекомендаций. Этот многоканальный подход (связь приложения и магазина) привлек значительное внимание.
Macy's On-Call (США, 2016)
Несколько иной пример — инициатива американской сети универмагов Macy's. Macy's протестировала в некоторых своих магазинах мобильного ИИ-помощника на базе IBM Watson, который они назвали «On Call». Клиенты могли получить доступ к специальной странице в магазине через браузер своего смартфона (или запросить ссылку по SMS) и ввести свои вопросы, например: «Где я могу найти мужскую обувь?» или «У вас есть красные коктейльные платья?». Чат-бот Watson отвечал указаниями по магазину или основной информацией о товаре. Эта услуга была в первую очередь направлена на то, чтобы облегчить ориентирование в большом универмаге и ответить на простые часто задаваемые вопросы. Проект был интересным предшественником, но он также выявил ограничения: многие клиенты по-прежнему предпочитали обращаться непосредственно к сотруднику, а ИИ в то время не был таким разговорчивым, как современные чат-боты. Поэтому Macy's On Call остался ограниченным тестированием и не был внедрен повсеместно.
Эти примеры иллюстрируют две вещи: во-первых, в розничной торговле наблюдается общая тенденция к преодолению разрыва между удобством онлайн-покупок и опытом покупок в офлайн-магазине. С помощью «умных» зеркал, RFID-технологий или чат-ботов многие подходы направлены на предоставление покупателям в магазине аналогичного уровня информации и удобства, к которому они привыкли при онлайн-шопинге (например, «Покупатели, купившие этот товар, также интересовались…» или отображение наличия товара в режиме реального времени). Во-вторых, разнообразие решений демонстрирует, что универсального решения не существует. Каждая сеть экспериментирует по-своему, в зависимости от бюджета, целевой аудитории и концепции магазина. Подход Galeria с использованием чат-бота на основе смартфона относительно нов, поскольку многие ранее полагались на встроенные дисплеи или стационарные установки. Использование смартфона клиента в качестве интерфейса (через QR-код) имеет свои преимущества и недостатки: это более экономично (не требуется дорогостоящее оборудование для зеркал), и QR-коды знакомы многим людям после пандемии; с другой стороны, это требует от клиента активного использования собственного устройства. Теперь Galeria предстоит выяснить, окажется ли последний вариант более успешным, чем предоставленный сенсорный экран.
Перспективы на будущее и возможные дальнейшие разработки
Проект Galeria по созданию раздевалок с использованием искусственного интеллекта находится пока на ранней стадии, но взгляд в будущее показывает долгосрочный потенциал подобных решений. Если пилотный проект в Бонне окажется успешным, возможны различные дальнейшие разработки:
Распространение на другие филиалы
Наиболее логичным шагом было бы внедрение Verena (и приложения Karl) в большем количестве магазинов Galeria. Внедрение, вероятно, будет поэтапным, начиная с крупных филиалов или магазинов с большим потоком туристов (где многоязычная поддержка особенно привлекательна). Постепенно все отделы одежды в магазинах можно будет оснастить QR-кодами и сервисом. Через несколько лет в каждой примерочной Galeria может появиться табличка, указывающая на наличие цифрового помощника. Verena потенциально можно было бы расширить на другие категории товаров, такие как спортивная одежда, мужская одежда или детские отделы – везде, где используются примерочные. Вопросы, задаваемые в других отделах, могут немного отличаться, но основная функциональность (наличие размеров, информация о товаре, запрос помощи) останется прежней.
Расширение функций
Со временем Verena может стать ещё умнее и универсальнее. Например, ИИ сможет учиться на основе разговоров, какие вопросы задаются чаще всего, и оптимизировать свои ответы. Verena также может быть связана с учетной записью клиента Galeria: если постоянный клиент авторизован (например, по номеру карты лояльности или через приложение), Verena может предоставлять персонализированные рекомендации на основе предыдущих покупок («Блузка, которую вы примеряете, хорошо сочетается с брюками, которые вы купили у нас в прошлом году»). Для стимулирования использования сервиса через чат можно предлагать эксклюзивные купоны на скидку или бонусные баллы.
С технической точки зрения, в будущем ИИ-помощник сможет функционировать не только на основе текста, но и с голосовым управлением. Многие люди уже привыкли к голосовым помощникам благодаря Siri, Alexa и подобным системам. Можно представить себе голосовой интерфейс, установленный в примерочной (например, система микрофон/динамик или микрофон телефона), чтобы покупатель мог сказать: «Верена, мне нужны эти джинсы 32 размера». ИИ преобразует голосовой запрос в текст и обработает его соответствующим образом. Это было бы еще более естественно, но также предъявляет более высокие требования к конфиденциальности данных (микрофоны в примерочных чувствительны) и уровню окружающего шума.
Визуальные технологии и дополненная реальность
Еще одно захватывающее направление — это сочетание ИИ с обработкой изображений. Уже существуют приложения, которые могут использовать камеру смартфона для распознавания одежды перед вами или виртуального подбора одежды (фильтры дополненной реальности). В будущем Verena потенциально сможет использовать изображение с камеры смартфона для предоставления обратной связи клиентам: например, вы могли бы снять себя на видео перед зеркалом и спросить Verena: «Как сидит этот жакет?» — ИИ, основываясь на анализе видео, мог бы ответить: «Плечи выглядят немного узкими; возможно, размер побольше был бы удобнее». Это было бы очень продвинутое приложение, которое все еще требует значительных исследований, но его реализация не исключена через несколько лет. Аналогично, дополненная реальность могла бы позволить Verena виртуально демонстрировать альтернативные цвета или предметы на вашем теле без необходимости переодеваться: вы в красном платье, спросите: «А как оно выглядит в синем?», и вы увидите смоделированный синий вариант на своем телефоне или в умном зеркале. Подобные виртуальные примерки уже разрабатываются для онлайн-шопинга – в магазинах они могли бы дополнить традиционный опыт примерки (например, для быстрого выбора цвета перед тем, как все примерить).
Помимо примерочной: в долгосрочной перспективе Verena может оказаться полезной и за пределами примерочной. Представьте, что ИИ доступен по всему магазину – например, через приложение Galeria, открытое во время покупок. Покупатели могли бы задавать вопросы в торговом зале, например: «Есть ли эта модель в магазине на Александерплац?» или «Где находится отдел товаров для дома?» – по сути, это был бы цифровой консьерж для всего магазина. В сочетании с технологией определения местоположения (отслеживание местоположения смартфона в магазине) Verena могла бы направлять покупателя по магазину: «Пройдите 20 метров прямо, затем поверните направо – обувной отдел находится там». Таким образом, ИИ стал бы универсальным помощником в процессе покупок.
Кроме того, информация, полученная из чатов Верены, может предоставить ценные данные для улучшения ассортимента продукции и обслуживания. Например, Galeria могла бы узнать, какие размеры запрашиваются чаще всего (и, возможно, часто отсутствуют на складе – сигнал для управления запасами). Или какие товары часто спрашивают в сочетании – это могло бы помочь в разработке рекомендаций по ассортименту. Также можно собирать отзывы, например, «Этот товар чешется», если клиенты об этом упоминают. Естественно, такие данные из чатов должны анализироваться анонимно, но это кладезь информации для выявления потребительских тенденций.
Пилотный проект Galeria, вероятно, будет внимательно отслеживаться всей отраслью. Если он окажется успешным, это может вызвать цепную реакцию: другие ритейлеры – особенно модные дома или крупные текстильные сети – смогут быстрее внедрить аналогичные решения. Технологии искусственного интеллекта становятся все более доступными, а такие сервисы, как ChatGPT, позволяют даже небольшим компаниям разрабатывать интеллектуальных помощников без собственной команды специалистов по анализу данных. В ближайшем будущем могут появиться общеотраслевые стандарты или платформы для таких внутримагазинных помощников, аналогичные стандартному программному обеспечению для POS-систем, существующему сегодня. Таким образом, у Galeria есть возможность стать пионером в Германии. В то же время компания должна оставаться гибкой, поскольку развитие событий динамично: то, что сегодня представляет собой чат-бот с QR-кодом, через пять лет может выглядеть совершенно иначе. Крайне важно, чтобы основное внимание по-прежнему уделялось добавленной ценности для клиента. Технология сама по себе не будет успешной в долгосрочной перспективе, но технология, предлагающая подлинный сервис, может привести к долгосрочным позитивным изменениям в розничном секторе.
Пилотный проект Galeria в Бонне сочетает классическую культуру шопинга с передовыми технологиями искусственного интеллекта. Это смелый шаг, призванный продемонстрировать, что даже традиционный ритейлер может быть инновационным. Клиенты получают более быструю помощь и больше информации непосредственно в примерочной, а персонал — поддержку в выполнении рутинных задач. Конечно, еще предстоит преодолеть некоторые препятствия, от принятия клиентами до тонкой настройки технологии. Но если Galeria разумно использует опыт, полученный в ходе тестирования, «Verena» может стать отправной точкой для нового стандарта в повседневных покупках. Примерочная — часто «слепое пятно» в магазине, где обслуживание заканчивалось, как только опускалась занавеска, — превращается в пространство для цифрового диалога. Остается только посмотреть, примут ли клиенты это предложение. Будущее розничной торговли, безусловно, формируется такими проектами, и Galeria сейчас активно в них участвует. Есть много признаков того, что в будущем мы будем чаще сталкиваться с такими полезными ИИ-помощниками, будь то в Galeria или где-либо еще, и что в результате шопинг станет немного приятнее и умнее.
Подходит для:
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Konrad Wolfenstein
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
