«Магнит» начал тестировать технологию распознавания эмоций

Розничная сеть «Магнит» начала тестировать на кассах в магазинах технологию распознаванию эмоций покупателей. За счет этого компания планирует повысить качество обслуживания и улучшить покупательский опыт. Подобное технологичное решение компания начала использовать первой среди российских ритейлеров. Александр Кузьмин, генеральный директор группы компаний RH Group (Retail & HoReCa / ООО Русхолтс): «Согласно данным Nielsen, реклама с сильной эмоциональной реакцией вызывает рост продаж на 23%. Глубокая эмоциональная связь повышает и лояльность, а 70% эмоционально вовлеченных потребителей тратят на бренды, к которым они лояльны, в два раза больше денег.

Эмоции — это главный маркетинговый триггер последнего десятилетия. И большинство успешных в настоящее время брендов создают с покупателем не логическую, а именно эмоциональную связь. Для маркетологов не секрет, что самый лояльный клиент — это клиент, имеющий именно эмоциональную связь с брендом. Соответственно любая технология, которая может помочь как создавать эмоциональную связь, так и оценивать ее, крайне полезна для повышения лояльности.

Технология распознавания эмоций может быть тем самым инструментом, который позволит оценивать, насколько положительные или отрицательные эмоции вызывают те или иные действия ритейлера, те или иные сотрудники магазинов в тех или иных локациях. То есть ритейлер сможет управлять бизнесом, основываясь не только на таких операционных показателях, как прибыль, выручка, маржа, средний чек, частота покупок и др., но и основываясь на эмоциональных показателях. По сути, руководство и сотрудники розничных точек могут быть премированы в случае, если им удается создавать максимально положительные эмоции у посетителей конкретной торговой точки. И такая технология создает совершенно новый способ глобального операционного управления крупными розничными сетями».

Светлана Вронская, эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг»: «Распознавание лиц — одна из самых энергично развивающихся областей технологии нейросетей. Аналитики Juniper Research, прогнозируют, что во всём мире число пользователей технологии распознавания лиц для безопасных платежей к 2025 году превысит 1,4 млрд человек. Для сравнения: в прошлом году таких пользователей насчитывалось 671 млн.

Несмотря на то, что функция распознавания лиц используется в ритейле с 2017 года, в России она получила распространение только в последние два года. Появились десятки проектов разного масштаба, где используется технология распознавания лиц. Кроме достаточно простых функций по распознаванию эмоций (как раз то, что используется в «Магните»), основное применение face recognition — в возможности совершения клиентом каких-либо операций. Уже сейчас с помощью этой технологии можно оплатить покупки в магазинах и ресторанах быстрого питания — в передовом ресторане сети Burger King, нескольких торговых точках сети «Перекресток», сети «Кио Кухня», а также оплатить проезд в системе общественного транспорта.

Однако для реализации крупных проектов по оплате покупок с помощью биометрии лица требуется серьезно защитить каналы коммуникации, так как с ростом технологии растет и количество методов мошенничества».

Николай Хорт, основатель и СЕО сервиса быстрой курьерской доставки Take'N'Go: «Да, это новый прекрасный тренд — распознавать с видеоряда все подряд. Но проблема не столько в том, чтобы получать метрики, сколько в том, что делать с ними дальше. Да, теперь данные о пользовательском опыте будут у компании в большем объеме и будут предоставляться более оперативно. Но что с этим массивом данных будут делать дальше?

Я не могу сказать, что наблюдал «радикальное повышение качества обслуживания» в условной «Магнолии», где над кассой висит номер телефона с просьбой звонить при возникновении проблем. Это никак не мешает кассиру говорить мне: «Клиент сам должен показывать скидочную карту, чтобы получить скидку при покупке, а я никому ничего не должна». Ну, увидел бы руководитель отдела клиентского сервиса мое недовольное лицо на камере, и что дальше? В общем, на мой взгляд, ритейлу нужно не столько тратить ресурсы на новые технологии сбора данных, сколько заниматься настройкой и улучшением бизнес-процессов по оказанию core-услуг».

Валерия Мусатова, руководитель проектов рекламного агентства «Траст Групп»: «Розничная сеть «Магнит» сделала настоящий прорыв в российском ритейле, так как тренд на эмпатию занял прочные позиции во всех направлениях бизнеса и жизни. Например, медицинская и игровая отрасли уже активно применяют отслеживание психоэмоционального состояния человека, что позволяет этим нишам прогрессировать не только с коммерческой точки зрения, но и с позиции преимуществ для конечного потребителя.

Выгода ритейлера при диджитализации анализа поведения покупателей в офлайне очевидна: на базе полученной информации можно не только вывести сервис на новый уровень, но и, возможно, мы увидим глобальное изменение в ныне считающихся фундаментальными принципах выстраивания розничного бизнеса.

Несмотря на то, что данные будут деперсонализированы, возможность влиять на спрос и продажи — прямая и, безусловно, опыт с применением технологий распознавания эмоций, скорее всего, внедрят и остальные крупные игроки данного сегмента. Насколько скоро и как качественно это будет реализовано — только вопрос времени и грамотности похода к управлению процессом».

Тарас Фёдоров, генеральный директор TAD: «Технология распознавания эмоций ранее хорошо зарекомендовала себя в социальных сетях. Решения в этой области позволяют оценить эмоциональный окрас комментариев: как реагирует пользователь на упоминания бренда, пишет нейтральные, негативные или позитивные отзывы и сообщения. Подобная статистика помогает руководству маркетингового и PR-отделов выстроить стратегию повышения лояльности к компании, что-то предпринять в случае резкой негативной динамики.

Аналогичные инструменты вслед за соцсетями появляются и в разных областях бизнеса — сеть «Магнит» стал первой российской компанией, пилотирующей технологию в ритейле.

Решение построены на базе технологий машинного обучения, которые в последние годы получают всё больше применений в разных сферах. Внедрение подобных решений обычно осуществляется в несколько этапов. Сначала компания накапливает большой объем данных (Big Data), затем информация вручную классифицируется, и уже на подготовленных данных тренируется алгоритм. На этом подготовительная работа заканчивается. В дальнейшем алгоритм выполняют задачу и попутно становится лучше за счёт обучения уже на новых данных. Появляется и дополнительная возможность: на однажды подготовленной Big Data можно обучить и другие алгоритмы, позволяющие, к примеру, оценить не только общее настроение покупателя, но и его готовность купить сопутствующий товар на кассе.

У распознавания эмоций большое будущее в ритейле, такие решения будут активно развиваться. Однако есть и некоторые стоп-факторы. Покупатель «Магнита», к примеру, вряд ли согласится на то, чтобы его лицо фотографировали на кассе, чтобы оценить уровень удовлетворенности, пусть и не сохраняя полученный снимок. Потребуется время и некоторые доработки в системе лояльности сети, чтобы россияне восприняли такое новшество позитивно». 

Источник: Shopolog