Texel

Почти 100 лет назад Генри Форд сделал массовое производство самой популярной и успешной стратегией в промышленности того времени. Спустя короткий промежуток времени, в период Великой Депрессии, переворот произошел и в индустрии моды – от индивидуального пошива (MTM – made to measure) к готовой одежде (RTW – ready to wear). Изменение подхода к производству оказало серьезное влияние и на взаимоотношения между производителем и потребителем, которые быстро стали обезличенными. Главной причиной перехода к такой модели была экономичность – покупатели приветствовали снижение цен и были согласны на стандартизированную продукцию. Но с развитием технологий и ростом общего благосостояния, персонализация стала одним из самых актуальных и востребованных трендов в современном ритейле. Возможен ли возврат к индивидуальному подходу в современных условиях?

По оценкам McKinsey, персонализация будет главным драйвером успеха в ритейле в следующие 5 лет, а компании, не использующие персонализацию, потеряют значительную часть выручки или вовсе закончат банкротством. В то же время, согласно исследованиям BCG и Google, спрос на персонализацию остается не удовлетворенным – большинство ритейлеров и брендов одежды не могут предоставить своим клиентам опыт на который они рассчитывают. «Абсолютное большинство не сделали даже первый шаг в этом направлении – выяснить, что значит персонализация для их клиентов». При этом персонализация может оказывать значительное влияние на выручку – вероятность дополнительных покупок потребителем вырастает на 110%, а вероятность, что они потратят больше, чем планировали – на 40%.

Ритейлеры признают восходящий тренд спроса на персонализацию и адаптируют свои инвестиционные стратегии соответственно. В среднем, ритейлеры закладывают 0.7% своей выручки на инвестиции в персонализацию, а лидеры этой гонки – 0.9%, на 30% больше остальных.

Будущее персонализации в индустрии моды

Персонализацию можно разделить на два направления – коммуникации и продукт.

Коммуникации. В сверхконкурентной среде индустрии моды, привлечение внимания клиента и продолжительность такого контакта (LTV) – одни из самых важных показателей.

В оффлайне персонализация будет реализовываться с помощью технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения, уже сегодня есть решения, которые позволяют распознать клиента, как только он заходит в магазин (или даже раньше, например, через GPS или Wi-Fi – чтобы пригласить его в ближайший магазин), после чего вся информация с историей его покупок попадает на планшет консультанта, а клиент получает на свой смартфон персонализированные push-сообщения с предложениями, которые могут его заинтересовать, исходя из истории его покупок или web-поиска. В перспективе десятилетия витрины магазинов станут цифровым персонализируемым пространством, которые будут подстраиваться под человека проходящего мимо, учитывать его эмоции и реакции.

В онлайне персонализация очень сильно переплетается с юзабилити – это бесперебойность торговых сессий, адаптация контента и предлагаемых товаров, маркетинг (возможности персонализации которого в онлайне значительно выше) и индивидуальная ценовая политика. Доступ к данным истории поиска и поведенческий анализ этих данных дают возможность довести персонализацию до уровня понимания потребностей и желаний клиента раньше, чем он поймет их сам. А различные каналы маркетинга – таргетинг, ретаргетинг, email/sms (и прочие) рассылки, обеспечат доставляемость информации о подходящем продукте в нужное время.

Продукт. Cогласно оценкам Morgan Stanley потери ритейлеров в связи с возвратами неподходящей одежды в 2019 году составили 260 млрд. $, 88% потребителей разочарованы расхождениями в размерах между брендами, а ежегодный объем текстильных отходов – 91 млн. тонн.

Согласно исследованию Deloitte Consumer Review, более 50% потребителей хотели бы покупать кастомизированные товары, но готовы ли они платить за кастомизацию? Отличным примером поверхностной кастомизации является печать на майках, которая за 10 лет стала повсеместно доступной и популярной.

Как работает индустрия производства одежды сегодня. У каждого бренда есть своя размерная сетка – набор базовых манекенов, как правило разработанных на основе национальных антропометрических исследований в стране происхождения бренда, но каждый целится в свою аудиторию, поэтому даже два бренда производимых в одной стране могут иметь значительные различия в размерных сетках. KPI базовых манекенов определяется % потребителей, которым одежда подходит по размерным признакам.

При таком подходе, согласно исследованиям SizeUK, более 60% англичан сталкиваются со сложностями в поиске одежды подходящего размера.

Цифровой аватар и виртуальная примерка

Самый ценный ресурс для персонализации и кастомизации – это данные. Данные о поведении, предпочтениях, вкусах, и, конечно, фактических физических показателях. Но как определить физические показатели, если по опросам большинство свои размеры даже не знает (бедра, талия, грудь, высота ноги, длина руки)?

Виджет виртуальной примерки помогает определить все эти параметры по двум фотографиям со смартфона (если пользователь по какой-то причине не может сделать фото достаточно ответить на пару вопросов) – на основе крупнейшего датасета цветных цифровых аватаров, нейронная сеть определяет все размеры и создает точную цифровую копию клиента. Такие данные позволяют персонализировать пользовательский опыт и настроить продукт под клиента.

В премиум-сегменте больше не нужно искать подходящий размер понравившейся вещи – её могут произвести специально для вас, развитие технологий в ближайшей перспективе сделает этот процесс быстрым и бесшовным.

В эконом-сегменте бренды и ритейлеры смогут адаптировать свои базовые манекены на основе фактических посетителей (в конкретном магазине, городе, области или стране) и предложить подходящие вещи значительно большей аудитории.

Не нравятся вещи, которые вы видите в магазинах? Создавайте и конструируйте их сами, примеряйте и тестируйте на своём цифровом аватаре, а потом заказывайте у любимого производителя.

Коммуникационные преимущества тоже значительны – ритейлер формирует вокруг пользователя облако товаров, которые подходят ему по размеру, пользователь может примерить эти вещи и посмотреть, как они будут выглядеть на нем, а стилист на базе ИИ предложит варианты дополнения образа. Опираясь на наши пилотные проекты, можно говорить о том, что это значительно повышает конверсию и средний чек, сокращает возвраты, увеличивает время проведенное на сайте и вероятность повторной покупки.

В долгосрочной перспективе отсутствие таких данных у ритейлера или бренда сделает его неконкурентоспособным, а его имя пополнит длинный список жертв ритейл-апокалипсиса.

Автор: Александр Юхневич