Najwyraźniej nadchodzi zmierzch epoki, w której fani markowego obuwia odejdą z kwitkiem ze sklepu. Koniec z brakami w magazynach i problemów z dostawami. Nike chce wiedzieć, ile i jakich konkretnie butów potrzebują jego klienci

Amerykański koncern odzieżowy Nike poinformował o przejęciu technologicznego start-upu z Bostonu. Firma Celect, której założyciele są zarazem naukowcami Massachusetts Institute of Technology, zajmuje się analizą predykcyjną (czyli przewidywaniem zdarzeń i trendów dzięki analizie wzorów „ukrytych” w zbiorach danych). Jak twierdzi portal CNBC, bostoński start-up ma pomóc koncernowi w odpowiedzi na kluczowe pytania – ile i jakich produktów potrzebują klienci Nike.

Klient kopalnią informacji

Dziś produkcja Nike, jak również wielu innych firm z tej branży, opiera się na informacjach od własnych sklepów lub dystrybutorów. Zamówienia są składane na podstawie ich poprzednich doświadczeń i danych sprzedażowych. Nike chce, aby to klienci, a nie dystrybutorzy, byli dla koncernu głównym źródłem wiedzy o tym, jakich produktów oczekują. Dotyczy to zarówno sklepów internetowych, jak i stacjonarnych.

Celect proponuje optymalizację wszystkich procesów, w tym planów zakupów, logistyki, składowania produktów w magazynach czy składania zapotrzebowania przez dystrybutorów w oparciu o wykorzystanie autorskich algorytmów. Sztuczna inteligencja ma zatem odpowiadać za pełen łańcuch zamówień. Do tego wystarczyłaby oczywiście prosta automatyka. Ale Celect idzie o krok dalej.

Nawet najlepsze marki w portfolio, jak również miliardy wydawane na promocję czy influencerów nie dadzą odpowiedzi, czemu klient dokonuje takich a nie innych decyzji zakupowych. To zadanie dla algorytmów

Aby przewidzieć trendy i zachowania zakupowe klientów, należy najpierw stworzyć odpowiednie modele. Wskazany kolor, krój, styl ubrania czy butów odpowiada konkretnemu atrybutowi. W przypadku działania sieci neuronowych nie wystarczy bowiem tylko informacja, że w Warszawie najczęściej sprzedają się buty wysokie w kolorze czerwonym. Aby algorytmy działały skutecznie, potrzebne są dziesiątki lub setki atrybutów konkretnego modelu buta, opisane dla algorytmu w taki sposób, by sztuczna inteligencja mogła go przeanalizować i wyciągnąć odpowiednie wnioski.

Taki model stworzony przez SI będzie porównywany z liczbami z danych sprzedażowych, danych o klientach i ich zakupach. Tu ma pojawić się szereg rozwiązań z obszaru big data, gdzie analizowane będą dane sprzedażowe ze sklepów stacjonarnych, jak również masa informacji pozyskanych za pomocą sprzedaży internetowej. Tak zoptymalizowany przez firmę Celect system ma zapewnić Nike pozyskanie właściwych danych o zapotrzebowaniu na modele butów i inne produkty.

Bostoński start-up zapewnia, że ich projekt pozwala na zwiększenie sprzedaży nawet o 5 procent w segmencie full price, zmniejszenie strat w przypadku niesprzedanych produktów, jak również zmniejszenie koniecznych wyprzedaży nawet o 50 procent. Nie wiadomo, czy Nike będzie mógł liczyć na tego typu oszczędności od razu, ale przedstawiciele firmy są dobrej myśli.

„Dzięki przejęciu start-upu Celect firma Nike ma szansę przyspieszyć z uzyskiwaniem przewagi cyfrowej nad konkurencją, wprowadzając platformę opracowaną przez światowej klasy naukowców zajmujących się danymi” – powiedział Eric Sprunk, dyrektor operacyjny Nike, cytowany w informacji prasowej.

Skaner podpowie rozmiar

Jednak firma Nike doskonale wie, że coraz więcej konsumentów kupuje dziś produkty przez inne kanały sprzedaży niż sklepy stacjonarne. Są to klienci wymagający, poszukujący konkretnych, często spersonalizowanych produktów o wybranych właściwościach. Stąd pomysł na poszukiwanie innowacyjnych rozwiązań, mogących zwiększyć konkurencyjność na rynku i zmniejszyć koszty.

Ponadto konkurencja nie śpi i też będzie stawiać na jeszcze głębszą analizę danych sprzedażowych, szczególnie w segmencie e-commerce oraz m-commerce.

Dlatego koncern niedawno wprowadził w swojej aplikacji zakupowej rozwiązanie pozwalające lepiej dopasować obuwie. Aplikacja wykorzystywała rozwiązania z obszaru rozszerzonej rzeczywistości, jak również sztucznej inteligencji. Robiąc zakupy po raz pierwszy w aplikacji zakupowej Nike, możemy się zastanawiać, jaki rozmiar buta będzie pasował na naszą stopę. Każdy konsument doskonale wie, że wiele firm obuwniczych posiada własną „rozmiarówkę”, a trafienie z właściwym rozmiarem może być problematyczne i wiązać się z koniecznością wymiany obuwia. W tym miejscu pojawia się Nike Fit. Gdy już wskażemy ulubiony model butów i przejdziemy do wyboru rozmiaru, w aplikacji pojawi się opcja z pytaniem, czy chcemy wypróbować Nike Fit.

Korzystając z aparatu w smartfonie, Nike Fit skanuje stopy, analizując na nich 13 punktów. Trwa to dosłownie kilka sekund. Taki skan wymiaru stopy można następnie zapisać w profilu Nike i wykorzystać do przyszłych zakupów online, jak również w sklepie stacjonarnym. (Podobne rozwiązanie skanu stóp pojawiło się też w Polsce za sprawą marki eobuwie.pl – patrz ramka).

Zakup przez Nike firmy zajmującej się analizą predykcyjną pokazuje nowy kierunek w nowoczesnym biznesie. Nawet najlepsze marki w portfolio, jak również miliardy wydawane na promocję czy influencerów nie dadzą odpowiedzi, czemu klient dokonuje takich a nie innych decyzji zakupowych. Dopiero analiza danych oraz wsparcie sztucznej inteligencji może rzucić nieco więcej światła na zachowania zakupowe klientów.

Inteligentne zakupy nad Wisłą

W 2018 roku firma eobuwie.pl wprowadziła do sklepów stacjonarnych rozwiązanie pod nazwą esize.me, czyli skaner stóp klientów. W sklepach, gdzie sprzedawane jest wiele marek, podstawowym problemem była różna rozmiarówka. Dzięki skanerom umieszczonym w sklepach klienci mogli sprawdzić, jaki rozmiar będzie dla nich najlepszy przy zakupie konkretnej marki butów. Po przejęciu Eobuwie.pl przez CCC podobne rozwiązania być może pojawią się w sklepach firmy z Polkowic.

CCC stawia na rozwój sztucznej inteligencji na razie w kanale internetowym. Za pośrednictwem Asystenta Google można wybrać markę butów, kolor czy rozmiar, jak również wyszukać podobne produkty konkurencji w sklepach CCC.

Skip to content