Независимость в единстве!
129085, г. Москва, улица Годовикова, дом 9, стр. 2, этаж 3, пом. IV, ком. № 11 | +7 (495) 787-15-22    |     info@smsr.ru    |    Войти






SMSR » Технологии » Nielsen: Влияние умных технологий на индустрию FMCG и ритейла

Nielsen: Влияние умных технологий на индустрию FMCG и ритейла

Опубликовано: 18-07-2017, 12:23            Просмотров: 1 558

Уже сегодня, по данным The Demand Institute, омниканальные потребители – так мы называем экономически активных потребителей, которые имеют доступ к интернету и распоряжаются свободными денежными средствами, – отвечают за треть всех потребительских расходов в мире

, и к 2025 году данный показатель превысит долю в 50%. Изменения привычек и запросов покупателя со смартфоном в руке – это одна из сил, которая уже сегодня корректирует стратегии ритейлеров и производителей товаров повседневного спроса. Но есть и другая существенная сила, приходящая с другого конца, – собственно технологические инновации, под влиянием которых мировые потребительские рынки будут приобретать новую форму.

В течение ближайших пяти лет 6 трлн долларов будет потрачено на покупку технологий «интернета вещей» (по данным Forbes), а на дорогах будут ездить 10 миллионов самоуправляемых машин (по данным Business Insider). Но каким образом подобные технологические инновации изменят бизнес-реальность компаний нетехнологичного сектора, например, ритейлеров и FMCG-производителей, и насколько срочно нужно внедрять их в бизнес-процессы?

Среди всех соответствующих трендов наиболее заметное влияние на потребительские рынки в ближайшие пять лет будут иметь четыре: ускорение проникновения существующей технологической инфраструктуры (интернета, смартфонов), развитие искусственного интеллекта на основе больших данных, машинное обучение, а также инновации в формах оплаты.

Ускорение проникновения существующей инфраструктуры задает фон для развития технологий в потребительском секторе. Сегодня интернет покрывает 47% населения Земли, а всего три года назад этот показатель находился на уровне 40%. Сеть LTE охватывает почти 4 млрд человек (53% глобального населения), причем цены на мобильный интернет – как и на сами смартфоны – снижаются во всех регионах мира, особенно в менее развитых странах с растущим потребительским потенциалом. Расширение технологической инфраструктуры будет вовлекать в омниканальный шопинг все новые группы покупателей.

Развитие искусственного интеллекта и машинное обучение. Ведущий онлайн-ритейлер в Великобритании, Shop Direct, использует возможности искусственного интеллекта для выбора наиболее эффективной частоты и канала коммуникации с потребителем, а также предиктивного моделирования того, когда и по каким причинам конкретный клиент перестанет делать покупки в магазине. Tesco также делает ставку на анализ огромного массива данных о своих покупателях в том числе для вычисления полноценного «пути к покупке»: изучается покупательское поведение до момента посещения их магазина и влияние этого фактора на выбор конкретных продуктов. Причем инсайты, полученные таким образом, доступны всем подразделения Tesco в мире.

Другая область применения искусственного интеллекта ритейлерами и производителями – маркетинговая аналитика. Уже сегодня специалисты все активнее используют автономную виртуальную аналитику. Например, платформа Wizer – один из стартапов, финансируемый венчурным фондом Nielsen Innovate, – способна дать ответ на любой вопрос маркетолога за 48 часов, анализируя как собственные данные компании, так и внешние источники. Другой пример возможностей сервиса – использование искусственного интеллекта при оценке эффективности спортивного спонсорства. С помощью алгоритмов система самостоятельно фиксирует попадание брендов в поле телевизионной трансляции, корректируя значения в соответствии с экраном, с которого потребляется контент (телевизионная передача воспринимается иначе, чем онлайн-трансляция на Facebook). Таким образом, спонсоры практически в реальном времени получают конкретные данные, насколько эффективнее размещать логотип на футболке игрока команды по сравнению с баннером на поле. Машинное обучение помогает оптимизировать человеческий труд. Например, при изучении истории покупок отдельных домохозяйств в рамках потребительских панелей машинное обучение помогает анализировать чеки быстрее и в гораздо больших объемах, чем если бы эта работа производилась вручную. Со временем машина учится и становится способна с минимальной погрешностью идентифицировать название магазина, его адрес, перечень приобретенных товарных позиций и другую информацию с чека.

Инновации в формах оплаты. В ряде государств безналичная форма оплаты уже превалирует над наличными. Дело за подключением к процессу развивающихся стран, а также сельских районов. Растущая пенетрация смартфонов превратит эти девайсы в универсальные инструменты для совершения платежей. С другой стороны, свое влияние на развитие форм оплаты оказывает и концепция магазинов без касс, где покупатели выходят из точки продаж, минуя кассу, а информация о приобретенных продуктах считывается автоматически. Такой подход также имеет значительные шансы превратиться в устойчивую бизнес-модель при финализации технической стороны.

Представим наиболее вероятные сценарии применения упомянутых технологий в жизни потребителя, ритейлера и производителя.

Самый вероятный сценарий имплементации технологических инноваций с точки зрения потребителя в России – это развитие программатик-потребления. Данный вариант подкрепляется такими технологиями, как «интернет вещей», машинное обучение, искусственный интеллект и «умная» одежда. Программатик-потребление означает, что люди начнут пользоваться рекомендациями своих девайсов о том, где поесть, как одеться, что смотреть и куда поехать в отпуск. Покупки на основе подобных рекомендаций станут нормой. Для России актуальным видится тренд автоматического составления «идеальных» корзин – на основе покупательской истории, по минимальной цене, с доставкой на дом.

Для развертывания системы обеспечения программатик-потребления необходимо вовлечение ритейлеров, агрегаторов и производителей. Первым нужно подготовить свои системы к возможности передавать данные об ассортименте, ценах и специальных акциях из каждой торговой точки в реальном времени. Вторые будут инвестировать в методологию рекомендательной системы и развитие приложений. Третьи же перестроят систему коммуникации с клиентами с массового на индивидуальный уровень и станут изучать то, как потребитель принимает решение о покупке. Так компании смогут «встроиться» в рекомендательные системы и предложить правильный продукт в правильное время.

Таким образом, программатик-потребление как тренд будет оказывать влияние на сценарии технологической эволюции ритейлеров и производителей.

Другой весьма вероятный сценарий – это использование ритейлерами искусственного интеллекта для уменьшения собственных издержек и наращивания выручки. Информация о наличии продукта на складе, на полке и у дистрибьютора позволит сократить упущенные возможности, снизить затраты на логистику и мерчандайзинг, а данные о ценах и прогнозы по эффективности промоакций помогут увеличивать продажи и прибыли.

В свою очередь, вероятный сценарий для производителей подразумевает использование технологичных инноваций для продвижения брендов и формирования эмоциональных связей с потребителем. Коммуникации с использованием технологий дополненной реальности станут нормой, а нейроисследования будут постепенно вытеснять традиционные фокус-группы. По прогнозам IDC, мировая индустрия дополненной реальности до 2020 года будет ежегодно удваиваться.

Насколько доступна такая технологическая эволюция для компаний среднего размера?

Некоторые из упомянутых технологий доступны и эффективны – например, создание дополненной реальности для продукта в магазине может обойтись всего в сотню тысяч рублей, а стоимость нейроисследований уже сегодня сопоставима с традиционными методами опроса в рамках фокус-групп. Более значительные суммы придется вложить во внедрение систем искусственного интеллекта для ритейлеров – это потребует модернизации текущих систем хранения информации как о товарах, так и потребителях с картами лояльности. Стоимость подобных систем для небольших или средних розничных сетей – порядка нескольких сотен тысяч долларов. Если компания принимает решение не отдавать на аутсорсинг дата-аналитику и нанять соответствующую команду, к расходам добавляется еще несколько сотен тысяч долларов в год. Однако по мере развития данного рынка и проникновения систем искусственного интеллекта можно ожидать снижения барьера для внедрения подобных технологий и существенного увеличения их доступности для небольших компаний.

Технологические инновации носят характер глобальных, но важно помнить о специфике стран. Базовые сдерживающие факторы для России – уровень проникновения интернета и владения смартфонами среди населения. Впрочем, поколенческие сдвиги и рост доступности подключенных к интернету девайсов неизбежно нейтрализуют эти ограничения в самом скором времени. Кроме того, для нашей страны характерны ограниченность потребительских бюджетов и относительно низкая стоимость трудовых ресурсов. Ввиду этого некоторые технологические инвестиции окажутся менее выгодными в среднесрочной перспективе – например, не всегда и не для всех в России будет рентабельно внедрение процессов роботизации доставки.

Юлия Овчинникова, Data Science директор, Nielsen Россия

www.nielsen.com




Актуально

Мнения

Новости ритейла

Мнения

Силуанов предложил законодательно запретить маркировку импортного алкоголя за рубежом

21-03-2024, 14:40

ЦБ спрогнозировал, когда в России пройдет пик инфляции

14-03-2024, 17:27

Виноделы призвали повысить пошлины на ввоз вина из стран НАТО в Россию

6-03-2024, 10:06

Путин заявил, что в России значительно снизилось употребление алкоголя

29-02-2024, 15:46

Тенденции

В 2023 году производство тары и упаковки в России выросло на 11%

27-03-2024, 17:38

Цены на какао-бобы впервые в истории превысили $10 тыс. за тонну

26-03-2024, 17:59

Минпромторг предложил запретить отдельные виды ПЭТ-упаковки с 1 сентября

25-03-2024, 15:06

По итогам 2023 года число магазинов крупных продуктовых сетей превысило 124 000

25-03-2024, 12:02

Технологии

Х5 Group разработала собственную систему управления складами

22-03-2024, 13:07

Fix Price внедрил искусственный интеллект в процесс обработки внутренних заявок в компании

20-03-2024, 19:01

Сеть «ВкусВилл» запустила AGV-роботов на распределительном центре. ВИДЕО

18-03-2024, 10:10

«Сбер» установил в Москве 40 тысяч терминалов с функцией оплаты улыбкой

15-03-2024, 09:46








Будем рады обсудить ваш вопрос в режиме диалога

Оставьте заявку и мы свяжемся с вами для уточнения вашей проблемы





Зачем терять время, звоните прямо сейчас

Быстрая консультация: +7 (495) 787-15-22 Обратная связь




© 2006-2021 «Союз торговых предприятий независимых сетей»

info@smsr.ru Политика обработки персональных данных Пользовательское соглашение
Закрыть

Авторизуйтесь!


Закрыть

Добрый день, уважаемый коллега!


Союз независимых сетей может предложить Вам уникальные опции партнерства! Пожалуйста, заполните анкету обратной связи и мы вышлем Вам предложение:



Закрыть

Добрый день, уважаемый коллега!


Подпишитесь на получение еженедельного дайджеста с самыми актуальным событиям рынка:



Закрыть