Inteligentna sprzedaż detaliczna – odpowiedź fizycznych sklepów na obecne wyzwania stawiane przez handel online
Inteligentna sprzedaż detaliczna (smart retailing) stała się już rzeczywistością, a nie tylko koncepcją. Jest sposobem, w jaki detaliści radzą sobie ze zmianami na rynku (wartym łącznie 15 bilionów dolarów) z pewnego rodzaju przewrotem, który specjaliści z Intel Labs i The Store WPP określają mianem „Drugiej ery cyfrowej sprzedaży detalicznej”.
Poniżej przyglądamy się aktualnym wyzwaniom, przed jakimi stają detaliści i sposobom, w jaki wykorzystują technologie IoT, tj. inteligentne urządzenia, sieci gęsto rozmieszczonych czujników, ogromną, aczkolwiek niedrogą już moc obliczeniową i wyrafinowane techniki analizy, jako część swojej odpowiedzi. Przyglądamy się także bliżej technologiom leżącym u podstaw działania takich sklepów detalicznych jak Amazon Go, a następnie porównujemy je ze strategiami podejmowanymi w dwóch ważnych sektorach sprzedaży detalicznej – branży odzieżowej i meblarskiej.
Burza w handlu detalicznym
Raport o „drugiej erze” opisuje, jak handel detaliczny mierzy się z burzą zmian, napędzaną przez różnorodne siły technologiczne, społeczne, demograficzne, biznesowe, ekonomiczne i związane z ekosystemem. Klienci stawiają teraz nowe oczekiwania związane z unifikacją sprzedaży za pomocą różnych kanałów – tj. bezproblemowego łączenia zakupów online z nabywaniem towarów w fizycznych sklepach, a także odnośnie możliwości personalizacji produktów, efektywności, jawności oraz samej jakości i przyjemności doświadczeń w trakcie zakupów. Cieszą się także większym wyborem, w trakcie gdy detaliści walczą o klienta w coraz bardziej konkurencyjnym środowisku.
Producenci również oczekują coraz więcej od swoich sklepów firmowych: większej jawności oraz nowych usług, wliczając w to analizę klientów, ukierunkowane reklamy a także inną analitykę. Dodatkowo, coraz silniejsze nakierunkowanie się na handel online nieodwracalnie zmieniło rzeczywistość detalistów i wymaga zupełnie nowego sposobu myślenia. Zmiana ta będzie wciąż silnie wpływać na handel detaliczny, ponieważ szybkość dostaw ze sklepów online będzie rosła, co podkopuje zalety kupowania w tradycyjnych sklepach.
Jednocześnie pojawiają się jeszcze inne wyzwania oraz szanse, stworzone przez Prawo Moore’a, które sprawia, że na rynku pojawiają się coraz bardziej wydajne komputery o coraz mniejszym rozmiarze i coraz mniejszym zużyciu energii. Są one na tyle mocne, by zmienić strategie działania detalistów. W efekcie, każdy przedmiot będzie mógł być „inteligentny” i podłączony do sieci. A to oznacza, że dane pozyskiwane z rosnącej liczby urządzeń i przekazywane do mocnych komputerów, będą przynosiły wymierne korzyści, dając informacje odnośnie tego, jakie działania należy podejmować.
Zgodnie z raportem firmy Intel, podczas gdy pierwsza era ucyfrowienia sprzedaży detalicznej dotyczyła systemów płatności oraz zarzadzania łańcuchem dostaw i wyposażeniem, druga era będzie ukształtowana za pomocą czujników, systemów analizy danych, robotyki, naturalnych interfejsów i wszechobecności przetwarzania danych. Celem jest poprawienie doświadczeń klientów poprzez uczynienie ich bardziej personalnymi, efektywnymi i radosnymi, przy jednoczesnym ciągłym zwiększaniu efektywności handlu, co pozwoli na powstanie nowych modeli biznesowych, zmaksymalizowanie przychodów i przyspieszenie realizacji zamówień oraz dostaw.
Wewnątrz inteligentnego sklepu
Jeśli inteligencja w sklepach sprowadza się do zbierania danych i komunikacji z klientami i dostawcami, to sklepowe regały i związane z nimi informacje odgrywają kluczową rolę. Wystarczy uczynić półki inteligentnymi i to zrewolucjonizuje poziom usług, jakie detaliści mogą zaoferować zarówno producentom, jak i klientom. Półki będą mogły wchodzić w interakcje z klientami w sposób naturalny i wygodny dla nich, przy jednoczesnym, zachowaniu pełnej prywatności. Regały tego typu będą rozumiały naturalny ludzki język, kontekst, a nawet wyczuwały stan emocjonalny klienta. Będą inteligentnie służyły klientom, dopasowując się do ich nastroju, tj. oceniając czy klient jest zestresowany, zrelaksowany, śpieszy się, czuje się zagubiony, odkrywa coś nowego, lub jest bliski dokonania zakupu.
Ilustracja 1. Regały mogą prezentować wybrane promocje w momencie gdy klienci będą bliscy podjęcia decyzji o zakupie
Tak jak każdy dobry sprzedawca, regał będzie miał swoją osobowość, na którą będzie składała się dogłębna wiedza na temat produktów, wiarygodność, umiejętność zrozumienia klienta i skutecznej sprzedaży towaru. Będzie prowadził różnorodne konwersacje z klientami, ułatwiając im wybór i kierując ich w stronę decyzji o zakupie. Inteligentne półki będą także zapobiegały stratom oraz zarządzały zasobami, zaopatrzeniem i dostępnością próbek. Aby zmaksymalizować ich możliwości, inteligentne regały będą musiały być wsparte przez wyrafinowaną infrastrukturę serwerową, pozwalającą na zbieranie, gromadzenie i analizę danych oraz dostarczanie treści i innych usług prosto do półek.
Zgodnie z raportem Intela, dostępne regały będzie można podzielić na trzy kategorie: „Dobre”, „Lepsze” i „Najlepsze”. Dobre półki będą miały podstawowe czujniki i ograniczone możliwości wyświetlania oraz brak funkcji komunikacji. Lepsze półki zostaną wyposażone w bardziej wyrafinowane sensory i więcej wbudowanych inteligentnych funkcji a także lepszą łączność z chmurą. Czujniki zbliżeniowe zostaną zastąpione przez sensory umożliwiające widzenie obrazów, odczuwanie zapachów oraz rozumienie ich otoczenia. Będą wiedziały, jakie towary się na nich znajdują dzięki wykorzystaniu kamer, czytników RFID, wag i innych technologii. W tym samym czasie będą wchodzić w interakcje z klientem za pomocą kamer 3D, mikrofonów, czujników zbliżeniowych i dotykowych, powiązanych z wbudowanymi w regały procesorami, które pozwolą zminimalizować komunikację z chmurą, by zapewnić prywatność klientowi.
Praktyczny przykład takiej bogatej w sensory półki został zaprezentowany poniżej w sekcji „Wysoce zintegrowane inteligentne regały”.
Najlepsze półki będą ponadto miały dostęp do chmury, dzięki czemu będą dostarczały informacje o produktach, prezentowały recenzje z mediów społecznościowych, wskazywały zniżki i indywidualnie kierowały poszczególnych klientów. Możliwe będzie także wprowadzenie dynamicznego lub personalnego ustalania cen czy promocji. Niektóre z półek mogą bazować na wykorzystaniu telefonu użytkownika – wyświetlacz, ekran dotykowy, mikrofon i nawet procesor – wszystkie mogą posłużyć do zapewnienia odpowiedniej interakcji. Inne będą bazować tylko na swoim, wbudowanym sprzęcie, a wiec na wyświetlaczach (LED, OLED, prezentujących wysokiej jakości wideo, czy też w końcu holograficznych). Jednakże instalacja takich wyświetlaczy powinna być dobrze przemyślana, ponieważ zbyt duża liczba jasnych ekranów na małej powierzchni może być nieco przytłaczająca.
Jednocześnie, łatwe w użyciu interfejsy, potencjalnie oparte o dotyk, gesty oraz rozszerzoną lub wirtualną rzeczywistość mogłyby posłużyć do zapewnienia możliwości konwersacji z półką oraz ułatwiać personalizację produktów, co byłoby bardzo atrakcyjne dla klientów.
Ilustracja 2. Łatwe w użyciu interfejsy mogłyby być dopasowane do potrzeb i atrakcyjne dla klientów
Inteligentne regały z odpowiednią mocą obliczeniową będą mogły również nawiązywać naturalną rozmowę z klientem i np. odpowiadać na jego pytania, choćby odnośnie tego, gdzie można znaleźć dany produkt. Następnie półka mogłaby zaproponować inne sugestie, zależne od tego, co interesuje klienta, bazując na jego historii zakupów.
Producenci będą również mogli skorzystać na informacjach na temat ruchu w sklepie, czasu oczekiwania w kolejkach, danych demograficznych oraz skuteczności działań reklamowych. Czujniki w regałach oraz kamery wyposażone w algorytmy widzenia maszynowego mogłyby ciągle dostarczać informacji o pozostałej ilości towarów i zgłaszać potrzebę uzupełniania ich w momencie, gdy na półkach zaczyna brakować określonych produktów. Czujniki mogłyby także wykrywać próby kradzieży. Zachowanie klientów monitorowane przez regały i systemy śledzenia ruchu po przesłaniu do analizy w chmurze, powinny być zestawione z danymi odnośnie zachowania tych osób online, a więc ich kliknięć, miejsc gdzie kierują myszkę, co umieszczają w swoich koszykach i co znajduje się na ich listach zakupowych.
Innowacyjna technologia, określana jako „NeWave Smart Shelf” pozwala detalistom na ciągłe monitorowanie poziomu zaopatrzenia na półkach, bez konieczności stosowania znaczników RFID na każdym produkcie oddzielnie. Znaczniki są umieszczone na mechanizmie wypychającym produkty i stają się widoczne, w momencie gdy towar zostanie zabrany. System jest w stanie także wywołać alarm w momencie, gdy zbyt wiele przedmiotów zostanie zdjętych jednocześnie, co może sugerować kradzież. Proces może zostać wsparty nagraniem zdarzenia z kamery.
Towary łatwopsujące się mogą być chronione przez pasywne wkładki UHF RFID, monitorujące temperaturę, dostępne jako tanie alternatywy wobec aktywnych znaczników RFID czy rejestratorów danych. Przykładem są urządzenia SMARTRAC, które monitorują temperaturę z 12-bitową dokładnością i mogą być odczytane przez skaner UHF, wraz z unikalnym identyfikatorem znacznika. Dostępne są też podstawowe funkcje monitorowania wilgotności, bazujące na pomiarach zmiany impedancji.
Wysoce zintegrowane inteligentne regały
Powyżej opisaliśmy różne korzyści płynące z zastosowania inteligentnych regałów. Wielu operatorów sklepów detalicznych będzie zainteresowanych nabyciem zintegrowanych rozwiązań, na które składać się będą współpracujące ze sobą komponenty, zapewniając tym samym lepsze wrażenia klienta, przy jednoczesnym gromadzeniu danych analitycznych, pomocnych przy zarządzaniu i wprowadzaniu usprawnień.
Kompletne rozwiązania do prowadzenia analizy w sklepach są dostępne w ofercie takich firm jak Hybris Labs. Jej system „Funky Retail” pozwala wykryć obecność klienta, zliczyć liczbę podniesień towaru, określić czas, przez który produkt był trzymany w rękach i w zależności do tego zaprezentować odpowiedni materiał wideo.
Jednakże inteligentne rozwiązania, które bardziej wykorzystują sieci różnych czujników, takie jak przewidziane przez firmę Intel, dopiero są pojawią na rynku. Będą oferować bardziej precyzyjne informacje w czasie rzeczywistym i dostarczać je zarówno klientom, jak i sprzedawcom. Przykładem jest patent złożony w USA i zatytułowany: „Inteligentne regały w przemyśle detalicznym” („Smart shelves for retail industry”), który został zgłoszony przez firmę IBM w lutym 2016 roku i opublikowany w sierpniu 2017 r.
Każda z półek pracujących w ramach tego systemu jest wyposażona w siatkę czujników, a wśród nich czujniki nacisku, fotodetektory, mikrofony i sensory wykrywające rozlanie produktu. Oprócz tego są w nie wbudowane systemy przetwarzania danych, by obsługiwać informacje z czujników. Czujniki są zamontowane w podstawie każdej półki. System obejmuje także zestaw wyświetlaczy, które prezentują cechy sprzedawanych produktów. Informacje te są przekazywane przez sieć transmiterów bezprzewodowych.
Można przy tym zastosować dowolne urządzenia do przechowywania czy wprowadzania danych przez użytkownika: klawiatury, myszki, klawiatury numeryczne i inne czujniki obrazu, wykrywania ruchu, zapachów lub światła oraz mikrofony, czy zestawy łączące kilka z tych sensorów w jedność. Można również podłączyć inne urządzenia. Wiele półek z różnymi produktami można zintegrować w ramach jednego systemu. Każdy z procesorów wbudowanych w regały może komunikować się z centralnym serwerem sklepu, który kontroluje różne systemy, takie jak harmonogramy pracowników, informacje personalne, oświetlenie, instalacja bezpieczeństwa czy zarządzanie zaopatrzeniem.
Centralny serwer może następnie przekazywać informacje w postaci powiadomień do aplikacji, za pomocą SMSów, lub na adres e-mail dla pracowników, by wiedzieli o małej ilości towaru na półce lub o innych problemach.
Wyświetlacze graficzne mogą prezentować cechy produktów, takie jak ceny, masę, a nawet świeżość, ocenianą na podstawie koloru lub ilości wykrywanej emisji metanu, a także informacje o wartościach odżywczych, kaloriach, przepisy kulinarne, daty przydatności do spożycia i inne potrzebne dane. Mogą również prezentować promocje i inne produkty, które potencjalnie zainteresują klienta.
Czujniki nacisku dostarczają informacji w postaci napięcia proporcjonalnego do obciążenia i przez to są w stanie oszacować liczbę produktów wciąż znajdujących się na półce. Powiadomienie o konieczności uzupełnienia towaru może być wysyłane w momencie, gdy masa spadnie poniżej ustalonej wartości krytycznej. Fotodetektory mogą być wyposażone w filtry, które będą sprawdzać czy produkt danego koloru znajduje się jeszcze na półce. Jeśli natomiast produkt stopniowo zacznie zmieniać swój kolor – np. banan będzie stawać się brązowy, lub mleko będzie się rozwarstwiać, zmieni się napięcie na fotodetektorze, co pozwoli poinformować sprzedawcę o tym zdarzeniu.
Mikrofony pozwolą monitorować dźwięki, wydobywające się z pojemników np. w momencie gdy te utracą szczelność. Można je zaimplementować za pomocą pasków piezoelektrycznych, które generują sygnał w momencie wykrycia drobnych wibracji. W ogólności, różnorodne czujniki mogą być zintegrowane do postaci pasków, w których jedna warstwa zawiera czujnik nacisku, druga fotodetektor, a kolejne czujnik dźwięku i inne, jeśli zajdzie taka potrzeba.
Czujniki nacisku mogą również zostać pokryte różnymi warstwami na spodzie. Na takich warstwach można nadrukować obwody krzemowe, germanowe i inne, wrażliwe na wybrane zjawiska. Przykładowo, wykrywanie substancji chemicznych może zostać zrealizowane poprzez nadruk tlenku cyny na wierzchnią warstwę tranzystora, gdyż prąd płynący przez taki obwód będzie wzrastał wraz ze wzrostem poziomu metanu. Podobnie, detektor światła może zostać zbudowany w postaci złącza pomiędzy dwoma różnymi materiałami, takimi jak krzem i german. Pozwoli to na wykrywanie określonej długości fal światła, odpowiadającej kolorowi opakowania produktu.
Warstwy sensorów mogą mieć postać prostopadłych do siebie pasków, tworząc krzyż o dowolnej orientacji. Całość można wyposażyć w wiele oddzielnych elementów, które pozwolą na stosowanie bardziej przypadkowego ułożenia produktów na półce, jeśli jest ono pożądane.
Dane mogą być przesyłane drogą radiową za pomocą interfejsu Bluetooth, albo w paśmie rozproszonym, w sieciach o topologii kraty, z użyciem standardów ZigBee, GSM, CDMA, GPRS, WCDMA, EDGE, CDMA2000, czy innych.
Omówiony przykład to tylko jedno rozwiązanie, pochodzące od konkretnego dostawcy, ale detaliści mogą preferować stosowanie systemów różnych dostawców. A to oznacza, że powinny się pojawić standardy analizy danych. Konieczne stanie się też zdefiniowanie standardowych interfejsów i otwartego API, które pozwoli programistom na współpracę z różnymi zestandaryzowanymi platformami. Przykładowo, dostarczanie treści do wyświetlaczy na półkach będzie łatwiejsze, jeśli ekrany będą miały standardowe rozmiary, formaty i rozdzielczości.
Detekcja lokalizacji klienta
O ile inteligentne regały i wykorzystywana przez nie moc obliczeniowa to kluczowe elementy nadchodzącej „Drugiej ery handlu detalicznego”, musza być one wspierane przez inne ważne źródła danych: usługi bazujące na lokalizacji, cechujące się wystarczającą dokładnością by można było wykrywać położenie osób wewnątrz sklepów. Takie dane mogą być analizowane by zrozumieć ścieżki, jakimi poruszają się klienci i uzyskać lepszy wgląd w zachowanie klientów, poprawić rozmieszczenie towarów w sklepie i ulepszyć wrażenia związane z zakupami.
Śledzenie użytkowników może być realizowane pasywnie, w momencie gdy klient trzyma inteligentne urządzenie, ale z niego nie korzysta, lub aktywnie – gdy sięga po nie by uzyskać informacje lub usługi, zależne od aktualnej lokalizacji. Poniżej zebrano różne technologie o różnej dokładności, stopniu wyrafinowania i stanie zaawansowania.
- Triangulacja przez Wi-Fi: już obecnie jest stosowana, ale cechuje się niską dokładnością – do ok. 30 m.
- Wi-Fi fingerprinting: bardziej zaawansowana odmiana triangulacji przez Wi-Fi, która korzysta z algorytmów uczących się by zmapować profil Wi-Fi sklepu. Pierwsze próby pozwalają uzyskać dokładność na poziomie od 2 do 5 metrów.
- Beacony bazujące na protokole Bluetooth LE: urządzenia takie jak Apple iBeacon, które pozwalają przesyłać oferty na urządzenie klienta, jeśli ten znajdzie się w niedużej odległości od nadajnika iBeacon. Zasięg transmitera może zostać ręcznie dobrany, by pokrył mały obszar o promieniu 5 m lub cały sklep.
- Akcelerometry i czujniki inercyjne: możliwe jest wykorzystanie akcelerometrów w smartfonie, ale działają one z ograniczoną dokładnością i skutecznością. Obecnie jest sens je stosować tylko dla usprawnienia dokładności lokalizacji realizowanej za pomocą innych technologii.
- Lokalizacja semantyczna: jest to technika pozwalają na przetwarzanie sygnału sieci Wi-Fi, by pomóc precyzyjniej określić, po której stronie ściany znajduje się aktualnie klient.
- Badanie dźwięku w otoczeniu: w różnych sklepach słychać różne dźwięki. Można to wykorzystać by wesprzeć inne techniki lokalizacji i doprecyzować pozycję.
- Aktywne nadawanie dźwięku: niektóre sklepy eksperymentują z dodawaniem sygnatur dźwiękowych do odtwarzanej muzyki, by pomóc urządzeniom zorientować się, gdzie się akurat znajdują.
- Inne podejścia mogą polegać na wizualnej triangulacji, wizualnym fingerprintowaniu (podobnie jak w przypadku Wi-Fi fingerprintingu) oraz zastosowaniu pola magnetycznego, które korzysta z wbudowanego w smartfon kompasu do wykrywania pól magnetycznych w sklepie.
- Własnościowe rozwiązania, takie jak stosowane w sklepie Amazon Go, opisanym poniżej.
Należy się spodziewać, że technologie te ewoluują z czasem. Największą dokładność da się uzyskać poprzez połączenie ze sobą kilku z tych technik. Analiza ruchu klientów w sklepie wymaga dokładności na poziomie około 2 m, a więc wystarczającej by określić, w której alejce znajduje się człowiek. Natomiast przewodnik po sklepie, prezentowany klientowi przed twarzą może wymagać dokładności na poziomie 1 m, by być rzeczywiście pomocnym i prowadzić klienta do tego, czego poszukuje.
Sklep Amazon Go
Amazon niedawno otworzył swój pierwszy sklep Amazon Go, w którym klienci mogą wybierać produkty i wyjść bez potrzeby przechodzenia przez kasę. Zamiast tego sklep korzysta z połączenia systemów wizyjnych, algorytmów uczących się i fuzji danych z sensorów (a więc łącznego wykorzystania danych pochodzących z wielu czujników jednocześnie, by wyciągnąć wnioski, których nie dałoby się uzyskać z żadnego czujnika osobno), co pozwala zidentyfikować klienta i jego zakupy.
Klienci muszą zeskanować aplikację by wejść do sklepu, a następnie wszystko co wezmą z półek jest rejestrowane przez kamery, czujniki w regałach i umieszczane w ich wirtualnym koszyku. Następnie system nalicza opłatę za to wszystko i obciąża nią konto klienta w serwisie Amazon. Techniki wykorzystane by zrealizować ten system obejmują:
- Rejestrację klienta wchodzącego, który skanuje kod QR wyświetlany w aplikacji Amazon Go na własnym smartfonie.
- Sklep śledzi ruch klienta za pomocą masy podwieszonych pod sufitem czujników.
- Połączenie analizy obrazów zebranych z kamer z danymi z czujników laserowych pozwala zidentyfikować ludzi i obiekty w sklepie. Technologia ta przypomina systemy wykorzystywane w autonomicznych samochodach.
- Dane z tych czujników i strumieni wideo są zbierane i łączone z użyciem algorytmów uczenia maszynowego, co nazywane jest przez firmę Amazon jako całość mianem „Just walk out technology”.
- Jeśli klient podniesie karton z mlekiem, zostanie on dodany do jego wirtualnego koszyka. Jeśli odstawi karton na półkę, mleko zostanie usunięte z koszyka.
- Amazon pobiera opłatę z konta klienta w momencie gdy ten opuszcza sklep.
- Jeden z klientów przetestował technologię poprzez wyłączenie swojego smartfona i wzięcie towarów z półki, a następnie odłożenie ich w inne miejsce. Aplikacja mimo to poprawnie naliczyła opłatę.
Sklepy odzieżowe i magiczne lustra
Od momentu gdy e-commerce zaczął zagrażać sklepom w ubiegłej dekadzie, detaliści starali się, by ich sklepy działały nieco bardziej jak Internet. Jednym z miejsc, gdzie można dokonać usprawnień jest przymierzalnia. Ze statystyk Alert Tech wynika, że klienci którzy z niej korzystają są 7-krotnie bardziej skłonni do dokonania zakupu niż ci, którzy jedynie przeglądają towar na terenie hali.
W odpowiedzi, startup Oak Labs, założony w 2015 roku przez byłych dyrektorów eBaya, opracował lustro do przymierzalni, które oferuje interaktywne doświadczenia. Kobieta wchodzi do przymierzalni w dżinsach i bluzce. Sensory odczytują znaczniki RFID na ubraniach i prezentują dane na ekranie dotykowym, umieszczanym za lustrem. System rekomendacji, podobny jak te powszechnie stosowane w Internecie, sugeruje pasujące elementy, takie jak buty i pasek. Klient może wybrać inny język obsługi niż angielski i dopasować oświetlenie (np. oznaczone jako „zmierzch” albo „klub”). Jeśli wybrana sztuka nie pasuje, lub jej kolor jest nieodpowiedni, można dotknąć lustra by do na urządzenie asystenta w sklepie dotarła wiadomość o potrzebie dostarczenia do przebieralni innej odmiany ubrania.
Przemysł meblarski
O ile meble można zamówić przez Internet tak łatwo jak jedzenie czy ubrania, bardzo trudno je zwrócić jeśli nie pasują. Jednakże zgodnie z badaniami IBISWorld, 15% obrotów z wartego 70 miliardów dolarów, amerykańskiego rynku meblarskiego, przeniosła się do handlu online. W artykule w magazynie Forbes opisano, w jaki sposób to osiągnięto, posługując się rozszerzoną rzeczywistością, wizualizacją 3D i systemami wizyjnymi, które pozwalają klientom dowiedzieć się, jak konkretny mebel będzie wyglądał w ich pokoju.
Rozszerzona rzeczywistość pozwala klientom wirtualnie „przymierzyć” meble. Przykładowo, aplikacja 3D Room View firmy Pottery Barn, dostępna na iOS umożliwia klientom błyskawicznie rozlokować nowe meble w ich domu przy użyciu iPhone’a lub iPada. Klienci mogą zobaczyć swój pokój w rozszerzonej rzeczywistości i ustawiać w niej kompletne zestawy mebli. Firmy takie jak Wayfair, IKEA i Houzz również zaimplementowały rozwiązania rozszerzonej rzeczywistości na potrzeby „przymierzania” mebli, ale firma Williams-Sonoma Inc (WSI), do której należy m.in. sieć sklepów Pottery Barn, ma dalsze plany związane z wykorzystaniem tej technologii. Niedawno przejęła startup Outward, zajmujący się rozszerzoną rzeczywistością. Jednym z planów jest dodanie większej ilości produktów dostępnych w rozszerzonej rzeczywistości i pozwolenie klientom na „przymierzanie” różnych marek mebli jednocześnie.
WSI zleciło Outward wygenerowanie fotorealistycznych wizualizacji ich produktów, które następnie będą mogły zastąpić niektóre ze zdjęć w ofercie poszczególnych marek WSI. Outward dostarcza także wizualizacje 3D, które pozwalają na oglądanie mebli WSI z 360 stopni, dzięki czemu klienci mogą przyjrzeć się im z każdej strony.
Możliwość „przymierzania” mebli w 3D oferuje również Modsy - inna firma zajmująca się wizualizacją. Ich aplikacja pozwala użytkownikom wykonanie kilku zdjęć swojego pokoju smartfonem, bez pozbywania się wszystkich znajdujących się w nim przedmiotów, a następnie otrzymanie trójwymiarowego modelu pustego pokoju. Wtedy można skorzystać z narzędzi, które pozwalają na dopasowywanie rozmieszczenia różnych produktów. Oprócz tego zatrudnieni w firmie konsultanci mogą pomóc w doborze mebli.
Wnioski
Detaliści muszą się zmierzyć z nadpodażą sklepów i ostrą konkurencją ze strony e-commerce. Inteligentna sprzedaż detaliczna to zbiór technologii sprzętowych i programowych, które pozwalają detalistom walczyć o swoją pozycję, oferując klientom lepsze wrażenia oraz usprawniając swoje codzienne działania.
W niniejszym artykule pokazaliśmy, jak inteligentna sprzedaż detaliczna może być zaimplementowana od strony regałów i monitorowania pozycji klienta. Następnie przejrzeliśmy bardziej konkretne przykłady tego, jak inteligentna sprzedaż detaliczna jest aktualnie wdrażana – omawiając sklepy Amazon Go, działania branży odzieżowej oraz funkcjonowanie aplikacji z branży meblarskiej.
Źródła
https://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/reports/futurecasting-report-june-4.pdf
http://searchcio.techtarget.com/definition/omnichannel
http://newaverfid.com/RFID-Solutions/Smart-Shelf
www.rfidjournal.com/articles/view?14487
https://labs.hybris.com/2014/10/16/funky-retail
http://www.freepatentsonline.com/20170228686.pdf
m.lasvegassun.com/news/2018/jan/22/get-your-stuff-and-go-amazon-opens-store-with-no-c
https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-02-16/-smart-mirrors-come-to-the-fitting-room
Inteligentna sprzedaż detaliczna – odpowiedź fizycznych sklepów na obecne wyzwania stawiane przez handel online. Data publikacji: 15 marca 2018 r. przez Farnell