AI × RETAIL × PEOPLE

AI без волшебной пыли.

50 брендов. Пять направлений. Разбираемся, где AI помогает покупателю и команде, а где ему пока лучше не выдавать ключи от магазина.

Авторские разборы и идеи, а не отчёты о работе с этими брендами. Для фактов приведены источники. Бренды выбраны для примера, а не по размеру выручки.

AI в ритейле

ALDIРАЗБОР / AI

ALDI: помощник, который не добавляет сотрудникам ещё одну работу

Как применять AI в магазине, где важно обходиться без лишних затрат: короткие ответы, проверенная информация и защита времени команды.

AI без волшебной пыли.

AI в ритейле

ALDI: помощник, который не добавляет сотрудникам ещё одну работу

Amazon: сравнить десять товаров и не потерять желание покупать

Auchan: большой магазин должен понимать маленькую задачу

Carrefour: у помидора нет времени ждать идеальный прогноз

Costco: большая тележка тоже хочет понятного маршрута

IKEA: красивый шкаф должен ещё пройти в комнату

Kroger: «заказ готов» должно означать, что его действительно собрали

Lidl: сезонный товар не должен исчезать вместе с ответами о нём

Tesco: заменить продукт — не значит заменить смысл покупки

Walmart: покупатель пришёл за товаром, а не за квестом

AI в обучении

Apple: понять функцию и суметь показать её — разные навыки

Best Buy: продавец не обязан помнить каждый разъём. Но обязан проверить

Decathlon: знание палатки начинается, когда её нужно поставить

H&M: как научить продавца говорить о сборе одежды без зелёной магии

Home Depot: хороший учебный AI иногда говорит «остановитесь»

Leroy Merlin: покупатель спрашивает про краску. Продавцу важно понять весь ремонт

McDonald’s: перевести инструкцию ещё не значит научить

Sephora: консультант не обязан знать всё, но обязан понимать границы

Starbucks: как учить бариста, когда смена и так загружена

Uniqlo: AI, который знает, когда свитер лучше не отправлять в сушилку

AI в продажах

Adidas: размер в приложении — ещё не гарантия удобной обуви

Currys: продать стиральную машину проще, чем довезти её до работающего состояния

Darty: следующая продажа начинается с того, как закончилась предыдущая

Fnac: советовать книгу и планшет одним голосом — плохая идея

Foot Locker: «нет в наличии» — это начало следующего шага, а не конец разговора

JD Sports: три похожие пары и один нормальный вопрос

Lululemon: помогать с посадкой одежды, а не оценивать человека

MediaMarkt: телевизор покупают для вечера, а не ради таблицы характеристик

Nike: сначала спросить, куда человек собирается бежать

Zara: покупатель в примерочной не должен становиться менеджером склада

AI в обучении продажам

Burberry: история тренча должна помогать примерке, а не мешать ей

Castorama: как передать клиента коллеге и не потерять половину проекта

Douglas: AI не чувствует аромат. И это полезно помнить

King Jouet: подарок ребёнку — это не экзамен для взрослого

OBI: «дорого» — не команда немедленно дать скидку

Pandora: подарок выбирают не по анкете из двадцати вопросов

Petco: хороший продавец не должен изображать ветеринара

PetSmart: первый комплект для питомца — без тележки на всякий случай

Tiffany: помнить о клиенте — не значит рассказывать ему всё, что помнишь

Ulta Beauty: «дорого» — ещё не приглашение спорить

AI в маркетинге

Chanel: приглашение в бутик должно заканчиваться хорошей встречей

Coach: после покупки сумке нужен уход, а клиенту — не ещё пять писем

Gucci: тысяча красивых картинок ещё не делает кампанию

Hermès: отсутствие товара — не повод придумывать искусственный ажиотаж

H&M Home: красивая комната должна помещаться в настоящую квартиру

Louis Vuitton: персонализация без ощущения, что за тобой следят

Marks & Spencer: продавать не продукты, а понятный вечер

Target: сезонная реклама должна знать, что осталось в магазине

Waitrose: план питания полезен, пока он не начинает командовать

Whole Foods Market: слово «полезный» не заменяет доказательства

Ещё идеи и концепции