Шоппинг будущего: какие есть технологические тренды в доставке продуктов и вещей

Текст: Оксана Щирба, CPO экспресс-доставки сети супермаркетов «Перекресток»

Фото: Bloomberg/Getty Images

По итогам 2023 года рынок онлайн-покупок продовольственных товаров повседневного спроса вырос до 910 млрд руб., что в шесть раз больше, чем в пандемийный 2020 год. Драйвером роста сегмента выступают и технологии, которые делают шоппинг удобнее, быстрее и легче. В том, какие инновации этому способствуют и чего ждать от продуктового ретейла будущего, разобралась для Inc. CPO экспресс-доставки сети супермаркетов «Перекресток» Оксана Щирба.

On-demand экономика (экономика «по требованию» — модель, подразумевающая доступ к товарам и услугам в тот момент, когда они необходимы. — Прим. ред.), в которую входит быстрая доставка продуктов, дает новый уровень удобства и спонтанности в принятии решений: чтобы удовлетворить внезапно возникшую потребность, человеку не нужно никуда идти.

Цифровой опыт зачастую более предсказуемый, чем реальное посещение магазина, а еще заказ продуктов онлайн экономит время. Когда потребитель получает, что ожидал, барьеров для регулярного использования онлайн-инструментов становится меньше. Поэтому спрос на платформы, позволяющие делать покупки не выходя из дома, продолжает увеличиваться.

Технологический «буст»

По данным аналитиков исследовательского агентства Data Insight, с января по сентябрь прошлого года в России продажи товаров повседневного спроса (продуктов, напитков, бытовой химии, и т. д.) через интернет выросли в 1,5 раза по количеству заказов и в 1,4 раза в денежном выражении по сравнению с аналогичным периодом 2022 года. Согласно оценкам экспертов, объем рынка e-grocery за этот период достиг 426 млн заказов и 532 млрд руб.

Сегмент стремительно развивается также благодаря новым технологиям, которые так или иначе влияют на любую сферу в современном мире. Вот три главных технологических тренда, которые поспособствуют изменению рынка в ближайшие годы.

Тренд 1. Оптимизация процессов с помощью ИИ и мобильных технологий

Искусственный интеллект помогает оптимизировать логистику, улучшить скорость доставки и эффективнее управлять запасами, при этом избегая ошибок, свойственных человеку.

Как показывают исследования, клиенту важна не столько скорость доставки, сколько соблюдение обещанных сроков. Поэтому необходимо улучшать алгоритмы прогноза. Для этого можно использовать разные методы, например деревья решений (модель, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких переменных на входе. — Прим. ред.) и регрессионные модели (универсальные вычислительные модели, для построения которых в основном используются измеряемые данные, а не знание свойств исследуемой закономерности. — Прим. ред.).

Также для улучшения прогнозирования времени сборки и доставки модели необходимо учитывать как можно больше параметров: состав корзины, день недели, погодные условия, доступность курьеров, и т. д.

Это работает следующим образом. Клиент делает заказ продуктов через приложение, после чего он автоматически поступает в систему управления заказами. Сотрудники используют портативные устройства или мобильные приложения, которые направляют их к местоположению нужных товаров, увеличивая скорость и точность сборки. Затем система автоматизированной сортировки распределяет заказы по маршрутам и при необходимости оптимизирует их, а клиенты могут отслеживать заказы в реальном времени и получать уведомления о статусе.

На качество сервиса и экономику влияют также мотивация и лояльность сборщиков и курьеров. Поэтому, например, «Перекресток» вкладывается в развитие удобных мобильных решений для них, стремясь обеспечить доставщикам гибкий график работы, прозрачную систему оплаты и другие возможности, повышающие качество труда.

Тренд 2. Экономия времени клиента

Уже сейчас оформлять онлайн-заказ довольно быстро и удобно: интерфейсы интуитивны, а алгоритмы запоминают выбор пользователя на будущее. Что же поможет тратить еще меньше времени на продуктовый шоппинг?

• Персонализация и «умные» рекомендации

Один из способов сэкономить время — выбрать продукты и повседневные товары из списка рекомендаций, который составили для конкретного пользователя.

Уже сейчас ретейлеры предлагают положить в корзину то, что человек заказывал раньше, или рекомендовать другие товары на основе истории покупок. Но при помощи ML можно шагнуть дальше: адаптировать все приложение под интересы конкретного клиента.

Помимо блоков рекомендаций, возможно адаптировать структуру каталога, товарные листинги и карточки товаров, товарные сортировки и контентные блоки в приложении. При этом модель может учитывать не только данные предыдущих заказов, но и поведенческие факторы: как пользователь ведет себя в приложении, какую категорию он посмотрел первой, читает ли он отзывы, на какие коммуникационные баннеры обращает внимание, и т. д.

• «Умный» холодильник и интернет вещей

Технологии, которые на заре IoT казались фантастическими, скоро могут стать реальностью. Например, Microsoft и Liebherr разрабатывают холодильник, который с помощью камер и датчиков определяет набор продуктов и контролирует сроки их годности. Алгоритмы ИИ используют эти данные и регулярный список покупок и дают рекомендацию о том, какие товары пора докупить. Ретейлеры смогут интегрироваться с определенной моделью холодильника и предлагать клиентам несколько вариантов меню на неделю из своего ассортимента.

Использование таких устройств пока вызывает много вопросов о безопасности, стоимости, качестве выполнения функций, и т. д. Однако развитие IoT в перспективе будет менять рынок e-grocery, а их применение — давать ретейлерам преимущество. Например, уже сейчас некоторые из них используют интеграции с голосовыми помощниками.

Тренд 3. Улучшение онлайн-опыта

Конкурируя друг с другом, современные сервисы доставки стараются сделать процесс выбора и заказа товаров наиболее комфортным. Для этого нужно обогатить опыт покупателя, и уже существуют технологичные инструменты, позволяющие это сделать.

• Виртуальная реальность

Онлайн-покупке с точки зрения эмоциональной составляющей все еще трудно конкурировать с опытом физической, когда покупатель может потрогать и понюхать товар, выбрать бананы определенной зрелости или голубику определенного размера, проконсультироваться с продавцом, — в выборе продуктов питания это важно. Фотографий в этом плане не всегда хватает, но с помощью AR- и VR-технологий эту проблему можно решить.

Особенно популярно их применение в Японии и Китае. Существуют различные решения, позволяющие создавать виртуальный магазин и эмулировать опыт физического посещения, когда человек проходит вдоль стеллажей и выбирает товар.

• A/B-тестирование

Этот инструмент применяется ретейлерами, чтобы изменения в сервисе действительно улучшали сервис и опыт покупателей. Методика предполагает сравнение двух версий продукта, чтобы проверить гипотезы и определить, какая лучше.

Такой вид анализа можно использовать для тестирования различных изменений в продукте: от интерфейсных до маркетинговых и операционных. В X5 Group внедрена платформа A/B-тестирования, которая позволяет корректно разделить магазины на тестовую и контрольную группы по разным признакам, запустить изменения, осуществлять мониторинг различных метрик между группами и оценить результаты эксперимента.

Применять A/B-тестирование важно для зрелых продуктов и сервисов, которые вышли на этап итерационных улучшений. Поэтому платформа A/B-тестирования, позволяющая быстро и с минимальным ресурсом запускать большое количество экспериментов, является важным конкурентным преимуществом.

Выводы и прогнозы

Развитие технологий в e-grocery будет направлено на то, чтобы оптимизировать процессы и сделать доставку более эффективной, а значит, более прибыльной для бизнеса и удобной для клиента. Ретейлеры продолжат создавать и совершенствовать цифровые решения для сборщиков и курьеров, внедрять ИИ-алгоритмы, чтобы автоматизировать рабочие процессы.

В ближайшие годы особое внимание будет уделяться персонализации и улучшению пользовательского опыта. То, что по-прежнему отличает физические магазины, — особенная атмосфера: покупатели могут оказаться в приятном интерьере, выпить кофе, пообщаться со знающим консультантом, и т. д. Приблизить цифровой поход в магазин к реальному могут позволить VR-технологии и персонализированные коммуникации, вдохновляющие клиентов на новый опыт, — rich-контент, игры, интерактивы. В генерации контента уже активно используются технологии на основе ChatGPT.

Каким можно представить пользовательский путь через 10–15 лет?