Информационный портал о Digital Transformation: тренды, новости, технологии и люди.
назад

Большой торговый брат следит за тобой: опыт IKEA и «Афимолл-Сити»

Каждый торговый центр желает знать… нет, фазаны им безразличны, а вот о нашем с вами поведении хотелось бы собрать максимум информации.

Ритейлеры лучше многих разбираются в психологии покупателей. Помните, как в фантастических фильмах? На входе в торговый центр героя по имени приветствует голограмма, а из магазинов на него начинают сыпаться индивидуальные предложения – все для того, чтобы клиент зашел и оставил свои деньги. Ради этой цели розничные сети всеми правдами и неправдами пытаются залезть в мозги посетителей, понять модели поведения. Самый простой пример — порядок расположения разных видов товаров. Наиболее востребованные продукты, такие как молоко или хлеб, обязательно будут лежать в разных концах магазина, лишь бы соблазнить покупателя приобрести по дороге что-то еще. Определенный порядок расположения товаров на полке, мелочи на стойках около кассы, а в итоге — не купить что-то ненужное может только очень дисциплинированный человек.

До голограмм и именного обращения к каждому дело еще не дошло, но анализировать поведение покупателей в торговых центрах с помощью цифровых технологий ритейлеры могут уже сейчас. Используя данные о перемещениях, они перестраивают торговое пространство таким образом, чтобы продажи выросли.

Пример 1. iBeacon в «Афимолл Сити»

Система позиционирования внутри помещений iBeacon позволяет отсылать рекламу на смартфоны потенциальных (или реальных) покупателей, находящихся в зоне действия системы. Если iBeacon настроен, то это дает возможность отправлять различные пуш-уведомления клиентам, когда они проходят мимо него. Проще говоря, если человек поставил себе в смартфон приложение магазина, то на входе ему можно прислать некое сообщение.

А можно обойтись без приложения. «Афимолл – Сити» с апреля 2015 года использует iBeacon в комбинации с Wi-Fi. Специальные роутеры с маячками определяют местоположение человека с точностью до метра при помощи сигнала Wi-Fi, исходящего от его смартфона. Данные заносятся в сервис ShopsterAnalytics, который отслеживает: сколько покупателей побывало в торговой точке, каким именно входом они воспользовались, как перемещались по залу и были ли здесь до этого. Все это позволяет отследить метрики офлайн-бизнеса — количество уникальных посетителей, их лояльность и вовлеченность.

Преимуществавозможность отслеживать действия отдельных клиентов на протяжении долгого периода времени.

Недостатки:

1. Невозможно определить пол и возраст клиента;

2. Многие отключают Wi-Fi, чтобы сэкономить заряд батареи, из-за чего вовсе не учитываются при анализе;

3. Вероятны жалобы посетителей на слежку со стороны ритейлера.

Пример 2. Умный видеомониторинг в «Мега Белая дача»

Видеокамеры есть в любом уважающем себя торговом центре. Можно ли как-то обработать записи с них и сделать выводы о поведении покупателей? Разумеется. Проект GuaranaCam извлекает из видеопотока статистические метаданные, позволяющие сформировать тренд. Можно отследить движение не только потока в целом, но и отдельных людей. Затем информация отправляется в облачную платформу, где проходит повторную обработку – очищается от артефактов – и отправляется в аналитический модуль. Туда же можно подгружать дополнительные данные: некие внешние и внутренние факторы, которые могли бы повлиять на поведение покупателей. Так ритейлер может искать корреляцию и определять рычаги влияния на своих покупателей.

Проект по анализу поведения покупателей «Мега Белая дача» запустила летом 2016 года. Задача проекта — изучить людской трафик, который идет на главный вход магазина IKEA, то есть, какая из галерей самой «Меги», какие входы, рестораны и другие элементы генерят наибольшее количество посетителей. Другими словами, ответить на вопрос: как именно работает вход в магазин?

На картинке — тепловая карта, отображающая движение людей в галерее «Меги» (белый цвет — людей нет). Условные обозначения:

(1) – центральный вход в «Мегу».

(2) – островной арендатор.

(3) – реклама IKEA.

(4) – вход в IKEA, месторасположение камеры.

По итогам анализа были сделаны выводы:

• Галереи «Меги» не направляют людей в IKEA. Туда идут только те покупатели, которые изначально собирались за мебелью.

• Островной арендатор разбивает людской поток на две части и направляет его либо на выход, либо в другие галереи.

• Реклама не работает, так как мимо нее никто не ходит. Ее надо перемещать либо к пункту (1), либо на место островного арендатора (2).

Ссылки:

Обзор «Рынок маячков: обзор beacon-сервисов в России»: http://rb.ru/list/beacons-in-russia/

Выступление CEO GuaranaCam Павла Селихова на форуме Microsoft Digital Transformation 2016.

Опыт «Перекрестка» и «Зеленой околицы» по разработке мобильных приложений: http://digitalevo.ru/opyt-perekrestka-i-zelenoy-okolic/

Автор: Андрей Школин.

Обсудить статью можно здесь.

назад
Читайте другие статьи:
Алгоритм предсказания спроса на товары со скидкой для «Пятерочки»
12.09.2016
читать
9 тезисов из выступления Георгия Гаджиева (экс-Microsoft) на встрече сообщества IT PRO
25.10.2016
читать
Интернет вещей решит застарелые проблемы розницы и спровоцирует новые
16.11.2016
читать