Tekniikka edistämään muotikauppaa ja vaateteollisuutta
Kaupan alan murros, verkkokaupan tarjoamat mahdollisuudet sekä asiakkaiden kulutustottumusten muuttuminen edellyttävät entistä syvällisempää asiakastarpeiden ymmärrystä. Teknologian Tutkimuskeskus VTT Oy esitteli Muotikaupan monet kasvot -seminaarissa 22.5. uusia teknologioita, joiden avulla asiakkaalle voidaan jatkossa tarjota entistä parempaa palvelua ja uusia kokemuksia.
Virtual Fashion – augmented omnichannel shopping
Lisätyn todellisuuden ympäristöihin luodaan tulevaisuudessa alustoja, joilla voidaan tukea kaupan monikanavaisuutta yhdistäen kivijalka- ja verkkokauppaa. Alustat yhdistävät kauppatiloja, tuotteita, mainontaa ja uusia palveluita sekä tehostavat jokapäiväistä vuorovaikutusta kuluttajien kanssa.
Alustat tarjoavat uusia mahdollisuuksia ymmärtää ja mitata asiakkaan käyttäytymistä sekä kiinnostuksen kohdetta digitaalisessa maailmassa verrattuna perinteiseen verkkokauppaan. ”Tämän uudentyyppisen asiakasymmärryksen avulla voidaan tarjota parempaa palvelua kuin mihin perinteinen verkkokauppa pystyy”, kertoo VTT:n vanhempi tutkija Satu-Marja Mäkelä ja jatkaa: ”Kun esimerkiksi ymmärretään, mihin asiakas kohdistaa katseensa, voidaan tätä tietoa hyödyntää digimyyjien eli bottien toiminnassa luonnollisen vuorovaikutuksen lisäämiseksi. Samalla saadaan kerättyä tietoa asiakaskiinnostuksesta tuotteiden ja palvelujen kehittämistä varten.”
Virtual Fashion -ratkaisun avulla voidaan tulevaisuuden vaatekaupassa käyttää digitaalista kolmiulotteista sisältöä tuote-esittelyyn. Seminaarissa esiteltiin lisätyn todellisuuden ympäristöä sekä katseen seurannan mahdollisuuksia vaatekaupassa käyttäen HoloLense-laitetta.
OnTrack – in-store shopper tracking
Asiakaskäyttäytymisen ymmärtämisen merkitys kivijalkakaupassa kasvaa. Verkkokaupan puolella on ollut saatavilla erilaisia analytiikkapalveluita jo vuosia, kun taas kivijalkakaupassa vaihtoehtoja tarkan asiakaskäyttäytymistiedon keräämiseen on ollut vähemmän.
Yksinkertaisimmillaan kaupan käyttämä analytiikka on perustunut myyntidataan sekä ovilaskureihin kertoen kauppaan tulleiden asiakkaiden lukumäärän. Olemassa olevien teknologioiden avulla on voitu mitata ihmisvirtoja, mutta tarkka ostoaikeiden tunnistaminen on toistaiseksi ollut mahdotonta. ”VTT:n kehittämä OnTrack-ratkaisu käyttää hyvin tarkkaa kuvantamisteknologiaa pohjautuen syvyyskameroihin, jotka muodostavat 3D-näkymän ympäristöstä. Ratkaisun avulla saadaan kerätyksi tietoa asiakaskäyttäytymisestä aidossa ympäristössä asiakkaan häiriintymättä”, kuvaa VTT:n vanhempi tutkija Sari Järvinen.
Kerättävän datan perusteella ei voida tunnistaa henkilöllisyyttä, joten asiakkaiden yksityisyydensuoja ei vaarannu. Analytiikan avulla saadaan tuotetasolla tietoa ihmisten käyttäytymisestä ja kiinnostuksen kohteista myymälässä. Tietoja jalostamalla ja yhdistämällä niitä muihin tietoihin, esimerkiksi myyntidataan, voidaan tehdä pitkälle vietyä analyysiä toiminnan tehokkuudesta.
Kerätyn tiedon perusteella esimerkiksi tavarantoimittajat voivat ymmärtää paremmin asiakkaan ostopäätökseen johtavaa prosessia ja näin tehostaa toimintaa tuotteen näkyvyyden sekä kiinnostavuuden lisäämiseksi. Kaupalle ratkaisu tarjoaa puolestaan tietoa mm. myymäläkonseptien sekä erilaisten tuote-esillepanojen tehokkuudesta. Muotikaupan monet kasvot -seminaarissa OnTrack-ratkaisua käytettiin mittaamaan kierrätyskuidusta valmistetun iltapuvun vetovoimaa.
Sketch Factory – producing design ideas
Tekoäly mahdollistaa monia uusia toimintatapoja. ”Tekoälyn avulla voidaan hetkessä prosessoida suuria tietomääriä, mikä muuten olisi työlästä ja ehkä jopa ihmiselle mahdotonta. Tekoälytyökalujen avulla voidaan nopeasti havaita trendien muutoksia tai analysoida tietyn brändin ominaisuuksia, esimerkiksi muotoja, printtejä ja värejä”, Mäkelä kertoo.
Kerättyjä tietoja voidaan hyödyntää suunnitteluprosessin alkuvaiheessa sekä uusien ideoiden tuottamisessa että ohjaamaan suunnittelua vastaamaan paremmin kuluttajien odotuksia. ”Tekoäly ei korvaa suunnittelijaa vielä lähitulevaisuudessa, mutta se voi toimia suunnittelijan apuvälineenä nimenomaan tuottaen uusia ideoita tietoja yhdistelemällä”, Mäkelä jatkaa.
Seminaarissa esillä ollut Sketch Factory esitteli teknologiakonseptin, jolla tekoälyä voidaan hyödyntää tekstiili- ja vaateteollisuudessa suunnittelun ja markkinoinnin tukena.
Digital Stylist – your smart closet!
Digital Stylist -sovelluksella esiteltiin konseptia tulevaisuuden älykaapista ja sen luomista uusista palvelumahdollisuuksista. Konseptiin liittyy kiinteästi lyhenne RFID. Se on yleisnimitys radiotaajuuksilla toimiville tekniikoille, joita käytetään tuotteiden ja asioiden havainnointiin, tunnistamiseen ja yksilöintiin. RFID-teknologiaa hyödynnetään jo nyt vaatteiden valmistuksessa ja myynnissä, kun halutaan vaikkapa tehostaa logistiikkaa tai kerätä inventaariotietoja. Teknologia perustuu tiedon tallentamiseen RFID- tunnisteeseen ja sen langattomaan lukemiseen RFID-lukijalla radioaaltojen avulla.
Tulevaisuuden RFID voi olla ommeltuna vaikkapa vaatteen saumaan, jolloin sitä voidaan hyödyntää helposti koko vaatteen elinkaaren ajan, myös kotona. ”Älyvaatekaappi tunnistaa kaapissa olevat vaatteet, kerää tietoa vaatevalikoimasta sekä eri vaatteiden käyttöasteista tarjoten uuden tarkan datalähteen kuluttajasta ja hänen todellisesta tavastaan käyttää vaatteita”, Järvinen kuvailee. ”Datan avulla voitaisiin parantaa vaatekaupan asiakaskokemusta, tarjota aidosti personoitua palvelua sekä kehittää täysin uusia palveluita asiakkaalle.”
RFID:n avulla voitaisiin vaikkapa tarjota asiakkaalle kohdennettua henkilökohtaista palvelua vaatekokonaisuuksien kuratointiin tai uudentyyppisiä vertaiskauppaliiketoimintamalleja esimerkiksi vaatteiden vuokraukseen tai myyntiin. ”Vaatekaappi voisi tulevaisuudessa tunnistaa käyttämättä jääneet vaatteet, ehdottaa vaatteiden myymistä pois ja jopa löytää potentiaaliset käyttäjät, joiden vaatekaappia täydentämään käyttämättä jäänyt vaate erityisen hyvin sopisi”, Järvinen valottaa.
Esiteltyjä ratkaisuja on kehitetty yhteistyössä yritysten kanssa sekä INSIST- ja DICI-hankkeissa, joita rahoittavat Business Finland ja VTT.
