🖥 Почему так сложно решить проблему кураторства в моде❓
Онлайн-магазины видят алгоритмическую персонализацию как метод иметь обширные запасы, одновременно демонстрируя покупателям товары, соответствующие их вкусам. Такой же принцип лежит в основе Spotify и TikTok, но внедрить его в модной индустрии непросто.
Анабель Мальдонадо точно знает, что ей нравится, однако вынуждена самостоятельно искать желаемые вещи на одном из сайтов электронной коммерции. «Мне никогда не должны показывать клетку, цветочный принт, джинсовые куртки — всё то, чем я не интересуюсь», — рассказала она. «Вместо этого мне приходится вручную фильтровать бренды и цвета, которые мне нравятся… Я занимаюсь этим сама, хотя так не должно быть».
Мальдонадо — основатель и генеральный директор Psykhe, платформы «персонализация как услуга», которая с помощью искусственного интеллекта и психографических профилей пытается понять вкусы покупателей и рекомендовать продукты. Клиент, интересующийся Rick Owens, скорее всего, обладает высокой открытостью и высоким невротизмом, в отличие от поклонника Tory Burch. Таким образом, если он начнёт искать парфюмы, алгоритм предположит, что его заинтересует тёмный уд, а не солнечные цветы, и предложит соответствующие ароматы в реальном времени.
Этот стартап, среди клиентов которого такие бренды, как Altuzarra, Farm Rio, Pacifica Beauty и Kirna Zabete, пробует решить проблему, возникшую с появлением электронной коммерции: без продавца-консультанта, который мог бы взаимодействовать с покупателем лично, как помочь покупателям найти то, что им понравится? По мере роста розничных продавцов эта необходимость становится всё более насущной. Без физических ограничений, таких как ограниченный объём вешалок и площадь магазина, они могут предложить огромный ассортимент, который, однако, становится трудным для обработки и лишает вещание чувства курирования, превращая его в обычный цифровой склад.
Эти проблемы стали особенно актуальны после краха ритейлеров, таких как Farfetch и Matchesfashion. Специалисты полагают, что отсутствие курирования сыграло ключевую роль в их неудаче, в то время как такие ритейлеры, как Mytheresa, Moda Operandi и Ssense, благодаря внимательному отбору товаров, смогли выжить.
Алгоритмическая персонализация, где пользователь видит ассортимент, соответствующий его индивидуальным вкусам, может стать потенциальным решением. Это успешно используется в других сферах. Рекомендательный алгоритм Spotify помог ему стать лидером в потоковом вещании музыки, а бурный рост TikTok обусловлен его способностью удерживать пользователей с помощью персонализированной ленты «Для вас».
Натали Массне, пионер электронной коммерции класса люкс и основатель Net-a-Porter, считает, что «магазин должен полностью соответствовать вам — вашему вкусу, размеру, мероприятиям, образу жизни, брендам, которые вам нравятся».
Однако такого магазина пока нет. Во многих розничных сетях персонализация ограничивается каруселью внизу страницы, показывающей товары, визуально похожие на те, на которые покупатель недавно смотрел, или другие товары того же бренда. Даже те, кто опережает остальных, как Zalando, который опрашивает покупателей о предпочтениях в отношении бренда и размера для адаптации рекомендаций, ещё далеки от уровня персонализации, как у Spotify.
Эту концепцию сложно реализовать в моде, где работают с физическими товарами, а не с цифровым контентом. Тем не менее, это может стать серьёзной возможностью, если удастся её успешно воплотить.
🆕 Продолжение статьи читай в нашей на сайте YDS-E.COM 💬
🚀По поводу создания онлайн-бизнеса пиши @fedoraborodin 🤝