Розумний шопінг 🛍️🤖 Мережа універмагів Galeria та Bütema AG тестують помічника зі штучним інтелектом «Verena» у примірочних свого відділення в Бонні 👗✨

Опубліковано: 6 березня 2025 р. / Оновлено: 6 березня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein

Мережа універмагів Galeria та Bütema AG тестують помічника зі штучним інтелектом «Verena» у примірочних свого філіалу в Бонні – Зображення: Bütema AG

Пілотний проєкт Galeria: допомога штучного інтелекту в роздягальні

Розумний шопінг: випробування цифрової примірочної в Galeria

Новий досвід покупок у Galeria: Давно відома мережа універмагів Galeria відкриває нові горизонти, щоб запропонувати своїм клієнтам сучасний досвід покупок. У поточному пілотному проекті компанія тестує використання цифрових сервісів на основі штучного інтелекту в примірочних. Зокрема, це означає, що у вибраних примірочних магазину Galeria в Бонні штучний інтелект на ім'я «Верена» допомагає клієнтам під час примірки одягу. Те, що спочатку звучить футуристично, сьогодні покликане покращити сервіс і зробити покупки зручнішими. Але чому Galeria запускає цей експеримент, як працює технологія, що лежить в його основі, та які можливості та ризики з ним пов'язані? У цій статті детально розглядаються передумови проекту, технічні деталі розумної примірочної, переваги для клієнтів, потенційні виклики та приклади подібних ініціатив у роздрібній торгівлі, а також пропонується зазирнути в майбутнє.

Підходить для цього:

Бізнес-моделі розумного шопінгу: 30 інноваційних ідей та варіацій, що з'явилися останніми роками навколо нового способу покупок

Передумова: Galeria на шляху інновацій

Galeria (раніше Galeria Karstadt Kaufhof) – найбільша мережа універмагів Німеччини, яка налічує близько 80 магазинів по всій країні. Компанія має давні традиції, але, як і багато традиційних універмагів, стикається з викликом переосмислення в епоху онлайн-шопінгу та змін у потребах клієнтів. В останні роки Galeria зазнала фінансового тиску і навіть була змушена закрити магазини та пройти реструктуризацію у зв'язку з неплатоспроможністю. Після цього складного періоду компанія зараз повідомляє про покращені показники та працює над модернізацією своєї концепції та адаптацією її до сучасних потреб ринку.

Ключовим компонентом цієї реорганізації є інвестиції в цифрові інновації в точках продажу. Galeria прагне підвищити привабливість своїх магазинів та відродити традиційну роздрібну торгівлю за допомогою нових технологій. Клієнти повинні мати причини свідомо вибирати відвідування універмагу, а не робити покупки виключно онлайн. Зокрема, має бути покращено досвід покупок у магазині – завдяки послугам, які інтернет-магазини просто не можуть запропонувати. Пілотний проект з використанням штучного інтелекту в примірочних слід розглядати в цьому контексті. Galeria очікує подвійного впливу: по-перше, клієнти повинні відчути практичну додаткову цінність у магазинах і з більшою ймовірністю повернуться. По-друге, технологія може полегшити навантаження на співробітників, автоматично відповідаючи на рутинні запитання. Коротше кажучи, Galeria покладається на штучний інтелект у торговому залі для покращення якості обслуговування, одночасно підвищуючи ефективність у магазині. Цей пілотний проект є частиною ширшої стратегії цифровізації, за допомогою якої Galeria прагне подолати розрив між традиціями та сучасністю.

Сервіси на базі штучного інтелекту в роздягальні: як працює «Верена»?

Центральним елементом пілотного проєкту є помічник на базі штучного інтелекту «Verena», спеціально розроблений для використання в примірочних. Verena — це цифровий сервіс, доступний через чат-бота на смартфонах клієнтів. Технічна реалізація напрочуд проста для користувачів: у примірочних магазину Galeria в Бонні встановлено QR-коди. Клієнти сканують ці коди камерами своїх смартфонів, відкриваючи інтерфейс чату, який дозволяє їм безпосередньо спілкуватися з Verena. Не потрібно встановлювати жодних додаткових додатків — все зручно працює у вікні браузера телефону.

Verena базується на передовій технології штучного інтелекту. У фоновому режимі асистент використовує мовну модель (за даними Galeria, вона використовує технологію ChatGPT), щоб розуміти введені користувачем дані природною мовою та генерувати відповідні відповіді. Ключова особливість: ви можете ставити Verena звичайні запитання або робити запити, так само, як ніби ви спілкуєтеся з продавцем-консультантом. Наприклад: «Чи є у вас ця блузка більшого розміру?» або «Чи доступна ця сукня також у синьому кольорі?» Verena розпізнає намір запиту та отримує доступ до збережених баз даних і сервісів, щоб допомогти.

Які конкретні функції пропонує Verena? Серед іншого, цифровий помічник може:

Отримати інформацію про статтю

Верена надає детальну інформацію про товари, які щойно приміряла. Це може включати ціну, інформацію про матеріал та догляд, або доступні розміри та кольори. Клієнту не потрібно шукати етикетку чи запитувати у продавців – достатньо короткого спілкування з Вереною.

Перевірити наявність

Якщо клієнт хоче приміряти товар іншого розміру або кольору, Верена може одразу перевірити, чи є ця версія в наявності в магазині. Штучний інтелект отримує доступ до системи управління запасами Galeria. За лічені секунди клієнт дізнається, наприклад: «Ці штани також доступні в розмірах 40 та 42. Розмір 42 є в наявності»

Дзвінок торгових представників

Особливо практичною функцією є інтеграція з торговим персоналом. Якщо клієнту потрібно щось, що штучний інтелект не може забезпечити самостійно, наприклад, інший одяг у примірочній, вона може звернутися за допомогою безпосередньо через Verena. Інтерфейс чату містить опцію або підказку, таку як «Зверніться за допомогою до продавця-консультанта». Натискання на цю опцію (або введення її в чаті) негайно надсилає сигнал відділу продажів про те, що в цій примірочній потрібна допомога.

Спілкування між Вереною (яка представляє клієнта) та співробітниками відбувається через окремий додаток під назвою «Karl». Karl – це додаток для співробітників, який Galeria впроваджує як доповнення до цього проєкту. Ви можете уявити Карла як аналог Верени: поки Верена спілкується з клієнтом, Карл підтримує зв’язок із продавцями в магазині. Коли Карл отримує запит (наприклад, «Клієнт у примірювальній №3 хотів би приміряти цю сукню розміру M»), відповідальні співробітники негайно отримують сповіщення. Повідомлення відображається на їхніх робочих смартфонах, включаючи відповідну інформацію, таку як номер товару, бажаний розмір та колір. Додаток Karl пропонує продавцям практичні функції для швидкого реагування: він відображає рівень запасів та ціну запитуваного товару з першого погляду та навіть може вказати, чи знаходиться товар на іншому поверсі або в іншому складському приміщенні. Це позбавляє співробітника необхідності йти на склад для перевірки – завдяки Карлу вони вже знають про це заздалегідь.

Щойно член команди візьме на себе запит, він також може надати клієнту коротке оновлення через додаток, наприклад: «Я принесу 42 розмір у примірювальну». Це повідомлення з’являється безпосередньо в чаті Верени, тож клієнт отримує інформацію про те, що допомога вже в дорозі. Цікаво, що Карл гарантує, що кожен запит обробляє лише один член команди – щойно хтось відповідає, завдання позначається як «виконується» і більше не відображається для інших членів команди. Це запобігає випадковій обробці одного й того ж запиту двома співробітниками або спричиненню плутанини.

Технічно, Verena — це поєднання інтерфейсу чат-бота, можливості підключення до даних та моделі мови штучного інтелекту. Штучному інтелекту «надано» необхідні дані та правила про продукт. Наприклад, Verena знає каталоги продуктів, діапазони розмірів, назви кольорів та поточний рівень запасів. Коли клієнт ставить запитання, модель штучного інтелекту інтерпретує запит та витягує відповідну інформацію з бази даних, щоб сформулювати точну відповідь. Використання технології ChatGPT означає, що відповіді формулюються природною мовою, а не звучать жорстко та заздалегідь запрограмовано. Тож замість голої інформації на кшталт «Розмір M: так, є», Verena може дружньо відповісти: «У мене є гарні новини – блузка також є в наявності у розмірі M. Хочете приміряти її? Я можу із задоволенням попросити когось принести її вам». Такий тон покликаний створити враження, що ви насправді спілкуєтеся з корисним продавцем.

Ще однією перевагою інтеграції ChatGPT є її багатомовність. Verena не обмежується німецькою мовою. Клієнти, які погано володіють німецькою, можуть просто писати своєю улюбленою мовою – англійською, французькою, навіть російською чи турецькою. Штучний інтелект розуміє запит і відповідає тією ж мовою. Для філії Galeria в Бонні, місті з міжнародною клієнтурою, це великий плюс: туристи або емігранти можуть комфортно робити покупки в місцевому відділенні та користуватися повним сервісом, незважаючи на мовний бар'єр. Навіть якщо торговий персонал не володіє всіма мовами, Verena може подолати цей бар'єр. На задньому плані Карл все одно відображатиме запит німецькою (або стандартизованою мовою), щоб співробітники знали, що робити – ШІ займається перекладом.

Щоб привернути увагу клієнтів до нової послуги, Galeria додала додаткові вивіски до свого відділення в Бонні. Наприклад, цифровий інформаційний дисплей (світлодіодний плакат) у зоні входу до відділу жіночої білизни містить дружелюбного мультяшного персонажа (стилізовану «Верену»), який пояснює нову послугу: «Привіт, я Верена. Я можу допомогти вам у примірочній – спробуйте!» Вивіски та дисплеї з короткими інструкціями також розташовані безпосередньо в примірочних: «Просто проскануйте QR-код і задавайте питання!» Це гарантує, що якомога більше клієнтів дізнаються про цифрового помічника та матимуть до нього легкий доступ.

Коротко кажучи, технічний процес працює наступним чином: клієнт сканує код –> відкривається чат з Вереною –> штучний інтелект розуміє запит і відповідає на нього або сповіщає співробітника –> додаток для співробітників, Карл, координує допомогу людини. Ця система поєднує сильні сторони цифрового світу (швидкість, інформація, цілодобова доступність у примірочній) з перевагами традиційної роздрібної торгівлі (персональне обслуговування від досвідчених продавців). Це приклад того, як люди та машини можуть працювати пліч-о-пліч у роздрібній торгівлі, створюючи кращий загальний досвід.

Переваги для клієнтів та враження від покупок

Інтеграція сервісів штучного інтелекту в примірочні пропонує низку переваг для клієнтів, роблячи покупки приємнішими та ефективнішими. Ось ключові переваги, обіцяні пілотним проєктом:

комфорт

Клієнтам більше не потрібно виглядати напівголими з примірочної або переривати примірку, щоб підібрати інший розмір. Verena подбає про це – одне сканування та кілька кліків, і допомога вже в дорозі. Набридливе клопотання чи очікування перед примірочною усувається. Особливо у великих універмагах шлях до вільного продавця-консультанта чи складу може бути довгим; цей штучний інтелект економить час і зусилля.

Негайна інформація

На поширені запитання під час примірки – «Скільки це коштувало ще раз?», «Чи є воно червоного кольору?», «Чи пасує воно до X?» – можна відповісти негайно. Клієнти отримують швидкий доступ до інформації про продукт, не розшифровуючи етикетку чи чекаючи на продавця. Це підвищує прозорість: клієнти одразу знають про ціни, матеріали та інструкції з догляду й можуть приймати більш обґрунтовані рішення.

Більше вибору в салоні

Можливість замовити додаткові розміри або кольори збільшує ймовірність того, що клієнти вийдуть з примірювальної з ідеальним виробом. Часто клієнти нічого не купують, тому що розмір, який вони приміряли, не підійшов, і іншого варіанту не було. Verena гарантує, що альтернативні варіанти будуть доступні негайно. Це підвищує задоволеність клієнтів — вони з більшою ймовірністю знайдуть щось, що дійсно підійде — і зрештою збільшує продажі Galeria.

Індивідуальні поради та натхнення

Хоча Верена не має людського почуття стилю, вона все ж може надавати персоналізовані пропозиції. Штучний інтелект рекомендує відповідні речі, що доповнюють вбрання. Це може допомогти клієнту знайти товари, які він не розглядав – подібно до того, як хороший продавець каже: «До речі, у мене є ремінь, який ідеально пасуватиме до цих штанів». Ці додаткові пропозиції можуть збагатити досвід покупок і створити в клієнта відчуття, що він отримав вичерпну консультацію.

Дискретність та комфорт

Деякі люди вагаються активно просити про допомогу в магазинах – чи то через сором’язливість, мовний бар’єр, чи то через відсутність поруч продавця-консультанта. Верена знижує цей бар’єр: клієнти можуть анонімно вводити свої запитання, не відчуваючи, що їх помічають. Це може бути особливо корисним у делікатних відділах, таких як відділ білизни, наприклад, якщо у когось є запитання щодо розміру або наявності, яке вони не хотіли б ставити вголос у магазині. Цифрове спілкування в приватній примірочній надає клієнтам контроль та конфіденційність.

Багатомовний сервіс

Як уже згадувалося, здатність спілкуватися різними мовами є великою перевагою. Туристи, іноземні студенти та експати можуть повною мірою скористатися послугою без непорозумінь, спричинених мовним бар'єром. Це дає цим клієнтам відчуття цінності та може допомогти Galeria створити репутацію міжнародно-клієнтського універмагу.

Функція безперервності та пам'яті

Оскільки Verena – це цифровий сервіс, його потенційно можна буде пов’язати з обліковими записами клієнтів у майбутньому (за умови згоди клієнтів). Цілком можливо, що штучний інтелект зможе запам’ятовувати, яким розмірам або брендам надає перевагу клієнт, або що він востаннє приміряв. Це дозволить Verena надавати ще більш цілеспрямовану допомогу під час майбутніх візитів (наприклад, «Минулого разу розмір 38 підійшов добре; чи варто мені знову попросити 38 розмір цього разу?»). Клієнти також зможуть зберігати історію своїх чатів, щоб пізніше купувати товари, які вони бачили в магазині онлайн. Хоча не всі ці функції запущені в пілотній програмі, вони демонструють потенційний напрямок розвитку в майбутньому.

З точки зору продавця, і для компанії в цілому, є переваги, які опосередковано приносять користь клієнту. Торговий персонал може працювати ефективніше: він точно знає, що потрібно кожній примірочній, і потенційно може виконати кілька запитів за один візит (наприклад, забрати два замовлені розміри дорогою на склад). Це зменшує час простою та розчарування для обох сторін. Крім того, співробітники можуть присвятити свій час консультацій тим, хто дійсно потребує персоналізованої допомоги, тоді як рутинні питання (ціна, розмір, наявність кольору?) обробляються штучним інтелектом. В ідеалі це створює кращі умови праці: менше поспіху, менше простих запитань, на які постійно дають відповіді – натомість цілеспрямовані поради там, де це важливо. Задоволені продавці, у свою чергу, більш дружелюбні, що покращує враження від покупок для всіх клієнтів.

І останнє, але не менш важливе: пропозиція Galeria демонструє, що роздрібна торгівля у фізичних магазинах може бути сучасною та інноваційною. Для мережі універмагів, яка може здаватися дещо старомодною, імідж технологічного піонера є цінним. Клієнти, особливо молодші, можуть бути приємно здивовані, дізнавшись, що Galeria, як не дивно, пропонує такого цифрового помічника. Це може залучити нові групи клієнтів або принаймні розпалити розмову («Ви вже пробували примірочну зі штучним інтелектом у Galeria?»). Загалом, ініціатива сприяє привабливості покупок у магазинах – завдяки сервісу, швидкості та певному фактору розваги для технічно підкованих клієнтів.

Підходить для цього:

V-Commerce: Віртуальний шопінг – Віртуальний шопінг у метавсесвіті – Як штучний інтелект змінює шопінговий досвід

Проблеми та потенційні ризики технології

Хоч як багатообіцяюче звучить ця концепція, існують також виклики та ризики, які Galeria повинна враховувати в цьому пілотному проєкті. Нові технології рідко бувають ідеальними – ось деякі аспекти, які можуть бути критично важливими:

Прийняття всіма клієнтами

Клієнти універмагу дуже різноманітні. Не всі почуваються комфортно, дістаючи свій смартфон, переодягаючись та спілкуючись зі штучним інтелектом. Покупці старшого віку або ті, хто менш обізнаний з технологіями, можуть вагатися або не бачити додаткової цінності. Вони можуть віддати перевагу класичному «дзвінку за завісою»: «Вибачте, чи не могли б ви принести мені на розмір більший?». Тому Galeria повинна стежити за тим, наскільки добре насправді використовується Verena. Можливо, знадобиться навчання – наприклад, продавці-консультанти активно вказуватимуть: «Чи знаєте ви, що можете зателефонувати нам за допомогою QR-коду, якщо вам щось потрібно?». Рівень використання буде вирішальним фактором у визначенні того, чи виправдані інвестиції. Якщо багато QR-кодів залишаться несканованими, концепцію потрібно буде переглянути або просувати по-іншому.

Технічна надійність

Немає нічого гіршого, ніж збій технологій у вирішальний момент. Нестабільне з’єднання Wi-Fi у примірочній, збій сервера або помилка програмного забезпечення можуть зробити сервіс непридатним для використання. Клієнти, які випробовують Verena, а потім потенційно чекають хвилини на відповідь або стикаються з повідомленнями про помилки, швидше за все, будуть розчаровані, ніж вражені. Тому Galeria повинна забезпечити надійну інфраструктуру: достатній рівень мобільного зв’язку або Wi-Fi у примірочних, швидкісні серверні системи та безвідмовну платформу штучного інтелекту. Такі початкові проблеми можна виявити під час пілотного етапу. Тим не менш, завжди існує залишковий ризик того, що технології можуть вийти з ладу – у цьому випадку потрібен «План Б» (тобто достатня кількість персоналу, щоб втрутитися).

Якість даних та точність ШІ

Верена розумна настільки, наскільки доступні їй дані. Якщо, наприклад, дані про наявність товару в системі неправильні (класична проблема: система показує «1 товар у наявності», але він уже проданий і ще не заброньований), штучний інтелект може неправильно обіцяти наявність, якої насправді не існує. Такі розбіжності розчарують клієнтів і зменшать довіру до сервісу. Штучний інтелект також повинен надавати правильні відповіді – хоча ChatGPT дуже потужний у генеруванні мовлення, він також може робити помилки або «галюцинувати». Galeria та Bütema (технологічний партнер) повинні ретельно навчати та тестувати систему, щоб переконатися, що Верена, наприклад, не надає неправильну інформацію про продукт або не дає безглуздих рекомендацій. Відповіді штучного інтелекту повинні бути точними та корисними; інакше користувачі будуть розчаровані. Постійний контроль якості є важливим, особливо на початку. Можливо, знадобиться автоматично пересилати деякі запити, на які Верена не може надійно відповісти, співробітнику-людині, щоб запобігти неправильним відповідям.

Захист даних та конфіденційність

Щойно цифрові послуги починають діяти, захист даних стає нагальним питанням у Німеччині. Клієнти повинні бути впевнені, що їхня взаємодія з Verena не буде використана неналежним чином. Хоча історії чатів, якщо вони зберігаються, зазвичай не містять дуже конфіденційних даних (оскільки клієнти зазвичай запитують лише про розміри, ціни тощо), уподобання щодо покупок або потенційно особисті коментарі все ще можуть вважатися конфіденційними. Galeria повинна прозоро повідомляти про те, які дані збираються та як вони використовуються. В ідеалі, чати повинні зберігатися анонімно або лише тимчасово, якщо клієнт не погоджується на більш широкий обмін даними (наприклад, прив'язування до облікового запису клієнта для майбутніх пропозицій). Платформа штучного інтелекту (ChatGPT) також викликає питання: чи надсилаються дані клієнтів на сервери в США? Чи відповідають процеси GDPR? ІТ-відділам потрібно буде ретельно вивчити ці аспекти. Помилка у захисті даних може негативно вплинути на весь проект.

Кібербезпека

Там, де виникають нові цифрові точки контакту, теоретично можуть виникнути й нові вектори атаки. Наприклад, QR-код може бути маніпульований зловмисниками (теоретично, але складно на практиці, оскільки він розташований всередині магазину). Або хтось може спробувати «зламати» ШІ чи вивести його з рівноваги своїми введеннями. Galeria повинна забезпечити, щоб Verena мала доступ лише до призначених даних і не розголошувала жодної небажаної інформації. Цілком можливо, що користувачі можуть навмисно спробувати відвести ШІ від фактичної теми – ChatGPT відомий тим, що намагається згенерувати відповідь на кожне можливе запитання. Якби, наприклад, клієнт почав запитувати Verena про погоду чи політичні питання, було б цікаво подивитися, як відреагує система. В ідеалі, Verena мала б залишатися ввічливою, але твердою щодо теми покупок та фільтрувати інші теми, щоб запобігти зловживанням.

Прийняття співробітником та зміна ролі

Також важливо враховувати, як співробітники реагують на впровадження Verena. З одного боку, асистент позбавляє їх рутинних завдань; з іншого боку, деякі торгові представники можуть побоюватися, що успішний ШІ може поставити під загрозу їхню роботу. Galeria повинна чітко донести, що Verena – це інструмент підтримки, а не заміна консультацій з людиною. В ідеалі, співробітники охоче приймуть Karl (додаток), оскільки розуміють, що він структурує їхній робочий день. Тим не менш, ретельне навчання є важливим: персонал повинен навчитися користуватися новою системою та розуміти, коли втручатися, а коли Verena може самостійно впоратися з речами. Команда також повинна домовитися про те, хто відповідає за вхідні запити в чаті, щоб ніхто не пропустив важливі сигнали. Ризик полягає в тому, що співробітники ігноруватимуть Verena або розглядатимуть її як надокучливе додаткове завдання – у такому разі сервіс буде неефективним. Це вимагає навчання, мотивації та, можливо, навіть нових інструкцій щодо процесу обслуговування.

Питання витрат і вигод

Зрештою, кожен технічний пілотний проект стикається з питанням, чи варті зусилля. Розробка та інтеграція помічника на базі штучного інтелекту – справа не з дешевих. Ліцензії на послуги зі штучним інтелектом, програмування додатків, обладнання для співробітників, технічне обслуговування – все це коштує грошей. Тому Galeria ретельно оцінить, чи приносить пілотний проект у Бонні вимірні переваги: чи збільшує він продажі у відділі білизни? Чи купують клієнти більше або частіше відвідують магазин? Чи є позитивні відгуки та менше відмовлених покупок? Тільки якщо ці ключові показники ефективності (KPI) будуть переконливими, система, ймовірно, буде розгорнута в інших магазинах. В іншому випадку це може залишитися просто приємним експериментом. Тому існує ризик того, що, незважаючи на всі зусилля, рентабельність інвестицій буде недостатньо високою – наприклад, тому, що лише меншість клієнтів користується послугою або тому, що додаткові продажі, отримані за рекомендаціями, залишаються низькими. Тому проект має бути економічно життєздатним, а не лише технічно цікавим.

Усі ці виклики демонструють, що впровадження технологій у роздрібну торгівлю вимагає ретельного планування та виконання. Galeria обрала розумний підхід зі своїм обмеженим пілотним проектом (один відділ в одному магазині) для тестування та навчання в невеликому масштабі перед повним впровадженням. Це дозволяє їм вирішити будь-які початкові проблеми та скоригувати процеси, не впливаючи на весь ланцюг. Найближчі тижні та місяці покажуть, як клієнти та співробітники відреагують на Verena – і де можуть знадобитися коригування.

Порівняння з аналогічними ініціативами в інших роздрібних компаніях

Ідея Galeria щодо цифрового оновлення примірочної є інноваційною, але не зовсім безпрецедентною. Фактично, різні роздрібні торговці вже кілька років експериментують з концепціями розумних примірочних та сервісами штучного інтелекту, щоб покращити досвід покупок. Огляд деяких подібних ініціатив показує, як розвивається ця тенденція та де лежать відмінності:

Модні магазини Адлера (Німеччина, 2015)

Мережа магазинів одягу Adler була однією з перших у Німеччині, яка випробувала «розумну примірочну». У філії в Ерфурті Adler обладнала примірочні технологією RFID та сенсорними екранами. Одяг був позначений RFID-чіпами, що дозволяло працівникам примірочної розпізнавати, які речі клієнт взяв до приміщення. Потім на екрані відображалася інформація про кожен товар – ціна, доступні розміри, кольори та навіть пропозиції щодо відповідних товарів. Клієнти також могли запитувати додаткові розміри через сенсорний екран, які потім їм надавали співробітники. Ця концепція була схожа на концепцію Galeria, але без чат-бота: взаємодія в основному полягала в виборі товарів на екрані, а не у вільному голосовому введенні. Незважаючи на позитивні відгуки, розумна примірочна залишалася пілотним проектом в Adler; вона (на той час) не набула широкого поширення – ймовірно, через високу вартість обладнання для кожної примірочної та обмежене поширення кілька років тому.

Galeria Kaufhof (Німеччина, 2007)

Цікаво, що поточний проект Galeria — не перший крок компанії в цю галузь. Ще у 2007 році — тоді ще в Kaufhof, в рамках ініціативи Future Store групи Metro — у філії в Ессені було проведено пілотний проект, в рамках якого тестувалися примірочні RFID у чоловічому відділі. Клієнти могли отримувати доступ до інформації про товари за допомогою RFID та екрана, а також користуватися послугою, щоб отримувати альтернативи. Цей дуже ранній експеримент, проведений понад десять років тому, продемонстрував те, що зараз знову набуває актуальності. Однак тоді технології були набагато менш розвиненими (RFID перебував на початковій стадії розвитку в індустрії моди, сенсорні екрани були дорогими, а штучного інтелекту, яким ми його знаємо сьогодні, не існувало). Проект відійшов у забуття, але отримані знання, ймовірно, вплинули на сучасні розробки.

Ralph Lauren & Oak Labs (США, з 2015 року)

У преміальному сегменті американський модний бренд Ralph Lauren кілька років тому викликав ажіотаж своїми високотехнологічними дзеркалами в примірочних. У своєму флагманському магазині в Нью-Йорку Ralph Lauren встановив так звані «розумні дзеркала», розроблені стартапом Oak Labs. Спочатку ці дзеркала виглядають як звичайні великі дзеркала для примірочної, але оснащені вбудованими функціями сенсорного екрана та зчитувачами RFID. Ось як це працює: одяг, який клієнт приносить до примірочної, автоматично розпізнається дзеркалом (за допомогою RFID-міток). Потім на дисплеї дзеркала з'являється інтуїтивно зрозуміле меню: клієнт може змінити освітлення в примірочній (наприклад, щоб імітувати денне або вечірнє світло та побачити, як виглядає вбрання) та одним дотиком замовити різні розміри або кольори. Дзеркало також відображає рекомендації («Ця сорочка також доступна в цих кольорах, і подивіться, ці штани добре до неї пасуватимуть»). Геніальна особливість полягала в тому, що клієнт міг вибрати мову – інтерфейс можна було перемкнути, наприклад, на іспанську або китайську, щоб допомогти міжнародним клієнтам. Щойно надходила прохання про допомогу, продавці отримували сповіщення та приносили потрібні речі до примірочної. Ця концепція була добре сприйнята покупцями, оскільки вона була бездоганно інтегрована у звичний процес (примірка одягу перед дзеркалом). Однак витрати на неї високі, і такі розумні дзеркала спочатку залишалися обмеженими кількома флагманськими магазинами.

Mango та Vodafone (Іспанія, з 2020 року)

Модний ритейлер Mango у партнерстві з Vodafone запровадив цифрові примірочні в кількох магазинах. Це передбачало використання розумного дзеркала під назвою «Цифрова примірочна». Його функціональність схожа на вищезгадані системи: RFID-чіпи ідентифікують одяг, інформація про продукт та поради щодо комбінування відображаються на екрані дзеркала, а покупці можуть замовляти різні розміри або товари у персоналу одним дотиком пальця. Mango планувала ширше впровадити цю технологію у своїх магазинах у рамках своєї стратегії просування концепції розумної роздрібної торгівлі. Ключовим аргументом було те, що всі дані та зображення відображаються лише на смартфоні покупця (якщо він підключається), що забезпечує конфіденційність – ритейлер не отримує живих зображень зсередини примірочної. Цей проект демонструє, що ритейлери по всій Європі підхоплюють цю тенденцію та експериментують з доповненою реальністю та підключеними примірочними.

Магазин стилю Amazon (США, з 2022 р.)

Онлайн-гігант Amazon також продемонстрував інноваційні підходи у звичайних магазинах у рамках своєї модної наступальної кампанії. У 2022 році Amazon відкрив свій перший магазин «Amazon Style» в Лос-Анджелесі, магазин одягу, який значною мірою підтримується цифровими технологіями. Шопінг там працює так: клієнти бачать лише один предмет кожного одягу на вітрині. Якщо їм щось подобається, вони сканують QR-код товару за допомогою застосунку Amazon. У застосунку вони можуть вибрати розмір і колір, який хочуть приміряти. Автоматизована система у фоновому режимі збирає всі вибрані товари та готує персональну примірювальну. Додаток повідомляє клієнта, в якій примірювальній є його вибір, щойно він стане доступним. Коли клієнт заходить до примірювальної, всі вибрані товари вже там. Крім того, у примірювальній є сенсорний екран: штучний інтелект Amazon використовує його, щоб надавати персоналізовані пропозиції щодо інших товарів, які можуть сподобатися клієнту (на основі історії його онлайн-покупок та наразі вибраних товарів). Клієнти також можуть замовляти додаткові товари через екран, які потім швидко доставляються до примірювальної, не маючи потреби повторно шукати магазин. Хоча чат-бот не використовується, концепція Amazon використовує штучний інтелект для розпізнавання вподобань та перетворення примірочної на виставковий зал для персоналізованих рекомендацій. Цей омніканальний підхід (поєднання додатка та магазину) привернув значну увагу.

Macy's On-Charge (США, 2016)

Дещо іншим прикладом була ініціатива мережі універмагів США Macy's. Macy's протестував мобільного помічника на базі штучного інтелекту на базі IBM Watson у деяких своїх магазинах під назвою «On Call». Клієнти могли отримати доступ до спеціальної сторінки в магазині за допомогою браузера свого смартфона (або запросити посилання через SMS) та ввести свої запитання, такі як: «Де я можу знайти чоловіче взуття?» або «У вас є червоні коктейльні сукні?». Чат-бот Watson відповідав, надаючи вказівки в магазині або основну інформацію про товар. Цей сервіс був в першу чергу спрямований на те, щоб полегшити орієнтування у великому універмазі та відповісти на прості поширені запитання. Проект був цікавим попередником, але він також виявив обмеження: багато клієнтів все ще надавали перевагу запитуванню безпосередньо у співробітника, а штучний інтелект на той час не був таким розмовним, як сучасні чат-боти. Тому Macy's On Call залишався обмеженим тестуванням і не був розгорнутий повсюдно.

Ці приклади ілюструють дві речі: по-перше, у роздрібній торгівлі існує широка тенденція скорочення розриву між зручністю онлайн та офлайн-досвідом. Чи то за допомогою розумних дзеркал, RFID чи чат-ботів, багато підходів спрямовані на надання клієнтам у магазині такого ж рівня інформації та зручності, до якого вони звикли під час онлайн-покупок (наприклад, «Клієнти, які купили цей товар, також були зацікавлені в…» або відображенні наявності в режимі реального часу). По-друге, різноманітні рішення демонструють, що не існує універсального рішення. Кожна мережа експериментує по-різному, залежно від бюджету, цільової аудиторії та концепції магазину. Підхід Galeria з рішенням чат-бота на основі смартфонів є відносно новим, оскільки багато хто раніше покладався на вбудовані дисплеї або стаціонарні установки. Використання смартфона клієнта як інтерфейсу (через QR-код) має свої переваги та недоліки: це більш економічно ефективно (не потрібне дороге дзеркальне обладнання), а QR-коди знайомі багатьом людям після пандемії; з іншого боку, це вимагає від клієнта активного використання власного пристрою. Тепер Galeria з’ясує, чи є останній варіант більш успішним, ніж наданий сенсорний екран.

Майбутні перспективи та можливий подальший розвиток

Проєкт роздягалень Galeria на базі штучного інтелекту все ще перебуває на ранній стадії, але погляд у майбутнє показує довгостроковий потенціал таких рішень. Якщо пілотний проєкт у Бонні виявиться успішним, можливі різні подальші розробки:

Розгортання в інших філіях

Найбільш логічним кроком було б впровадження Verena (і застосунку Karl) у більшій кількості магазинів Galeria. Розгортання, ймовірно, буде поетапним, починаючи з більших відділень або тих, що мають високий туристичний потік (де багатомовна підтримка є особливо привабливою). Поступово всі відділи моди в магазинах можуть бути оснащені QR-кодами та сервісом. Через кілька років знак, що вказує на наявність цифрового помічника в кожній примірочній Galeria, може стати звичайною справою. Verena потенційно може бути поширена на інші категорії товарів, такі як відділи спортивного, чоловічого або дитячого одягу – скрізь, де використовуються примірочні. Запитання, що ставляться в інших відділах, можуть дещо відрізнятися, але основний функціонал (наявність розмірів, інформація про товар, запит на допомогу) залишається незмінним.

Розширення функцій

З часом Verena може стати ще розумнішою та універсальнішою. Наприклад, штучний інтелект зможе з розмов дізнаватися, які питання ставлять найчастіше, та додатково оптимізувати свої відповіді. Verena також може бути пов’язана з обліковим записом клієнта Galeria: якщо постійний клієнт увійшов у систему (наприклад, за допомогою номера картки лояльності або входу в додаток), Verena зможе надавати персоналізовані рекомендації на основі попередніх покупок («Блузка, яку ви приміряєте, добре пасуватиме до штанів, які ви купили у нас минулого року»). Також через чат можна буде пропонувати ексклюзивні купони на знижку або бали лояльності для заохочення використання.

З технічної точки зору, помічник на базі штучного інтелекту одного дня зможе функціонувати не лише на основі тексту, але й з голосовим керуванням. Завдяки Siri, Alexa та подібним системам багато людей вже звикли до голосових помічників. Можна уявити собі голосовий інтерфейс, налаштований у примірочній (наприклад, система мікрофона/динаміків або через мікрофон телефону), щоб клієнт міг сказати: «Верено, мені потрібні ці джинси 32 розміру». Штучний інтелект перетворить голосовий запит на текст і відповідно його обробить. Це було б ще природніше, але також висуває вищі вимоги до конфіденційності даних (мікрофони в примірочних чутливі) та навколишнього шуму.

Візуальні технології та доповнена реальність

Ще один захопливий напрямок – це поєднання штучного інтелекту з обробкою зображень. Вже існують додатки, які можуть використовувати камеру смартфона для ідентифікації одягу перед вами або віртуального одягання вас (AR-фільтри). У майбутньому Verena потенційно може використовувати зображення з камери смартфона для надання відгуків клієнтам: наприклад, ви можете зняти себе перед дзеркалом і запитати Verena: «Як вам сидить ця куртка?» – тоді штучний інтелект, на основі аналізу відео, зможе відповісти: «Плечі виглядають трохи вузькими; можливо, на розмір більший було б зручніше». Це було б дуже просунуте застосування, яке все ще потребує значних досліджень, але воно не виключене через кілька років. Аналогічно, AR може дозволити Verena віртуально відображати альтернативні кольори або предмети на вашому тілі без необхідності переодягатися: ви одягаєте червону сукню, запитуєте: «Як вона виглядає в синьому кольорі?», і ви бачите імітований синій варіант на своєму телефоні або в розумному дзеркалі. Такі віртуальні примірки вже розробляються для онлайн-шопінгу – у магазинах вони можуть доповнювати традиційний досвід примірочної (наприклад, для швидкого вибору кольорів перед тим, як все приміряти).

Поза примірочною: Verena також може бути корисною поза примірочною в довгостроковій перспективі. Уявіть, що штучний інтелект доступний по всьому магазину – наприклад, через додаток Galeria, який у вас відкритий під час покупок. Клієнти могли б тоді ставити запитання в торговому залі, наприклад: «Чи є у нас також ця модель у магазині на Александерплац?» або «Де я можу знайти відділ товарів для дому?» – по суті, цифровий консьєрж для всього магазину. У поєднанні з технологією визначення місцезнаходження (відстеження смартфона в магазині) Verena могла б навігувати вас по магазину: «Пройдіть прямо 20 метрів, потім поверніть праворуч – там відділ взуття». Таким чином, штучний інтелект став би універсальним помічником для покупок.

Крім того, дані, отримані з чатів Верени, можуть надати цінні дані для покращення асортименту продукції та обслуговування. Наприклад, Galeria могла б дізнатися, які розміри найчастіше запитуються (і, можливо, часто відсутні на складі – сигнал для управління запасами). Або про які товари часто запитують у поєднанні – це могло б допомогти у розробці рекомендацій щодо асортименту продукції. Також можна було б збирати відгуки на кшталт «Цей товар мене цікавить», якщо клієнти про нього згадують. Звичайно, такі дані чату потрібно було б аналізувати анонімно, але вони є справжньою скарбницею для виявлення тенденцій у стосунках з клієнтами.

Пілотний проект Galeria, ймовірно, буде уважно стежити за галуззю в цілому. Якщо він пройде успішно, це може мати хвильовий ефект: інші роздрібні торговці, особливо будинки моди чи великі текстильні мережі, зможуть швидше впровадити подібні рішення. Технології штучного інтелекту стають дедалі доступнішими, а такі сервіси, як ChatGPT, дозволяють навіть меншим компаніям розробляти розумних помічників без власної команди з обробки даних. Найближчим часом можуть з'явитися загальногалузеві стандарти або платформи для таких помічників у магазинах, подібні до стандартного програмного забезпечення для систем точок продажу, яке існує сьогодні. Таким чином, Galeria має можливість стати піонером у Німеччині. Водночас компанія повинна залишатися гнучкою, оскільки розвиток динамічний: те, що сьогодні є чат-ботом через QR-код, може виглядати зовсім інакше через п'ять років. Вкрай важливо, щоб основна увага залишалася зосереджена на доданій цінності для клієнта. Технологія сама по собі не буде успішною в довгостроковій перспективі, але технологія, яка пропонує справжній сервіс, може призвести до тривалих позитивних змін у роздрібному секторі.

Пілотний проєкт Galeria у Бонні поєднує класичну культуру покупок із передовими технологіями штучного інтелекту. Це сміливий крок, покликаний продемонструвати, що навіть традиційний рітейлер може бути інноваційним. Клієнти отримують швидшу допомогу та більше інформації безпосередньо в примірочній, тоді як персонал отримує підтримку з рутинними завданнями. Звичайно, ще є деякі перешкоди, які потрібно подолати, від прийняття клієнтами до точного налаштування технології. Але якщо Galeria мудро використає досвід, отриманий під час тестування, «Verena» може стати відправною точкою для нового стандарту щоденних покупок. Примірочна – часто «сліпа зона» в магазині, де обслуговування закінчується, щойно завіса закривається – перетворюється на простір для цифрового діалогу. Залишається побачити, чи сприймуть клієнти цю пропозицію. Майбутнє роздрібної торгівлі, безумовно, формується такими проєктами, і Galeria зараз активно бере участь. Є багато ознак того, що ми будемо зустрічати таких корисних помічників зі штучним інтелектом частіше в майбутньому, чи то в Galeria, чи деінде, і що в результаті покупки стануть трохи приємнішими та розумнішими.

Підходить для цього:

Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.