Как ИИ помогает продавать напольные покрытия

Напольные покрытия сложно продавать через интернет. По карточке и фотографиям товара невозможно понять, подойдут ли оттенок, текстура и масштаб панелей или плитки конкретному интерьеру. Цвет одного и того же ламината выглядит по-разному в зависимости от освещения комнаты, оттенков и текстур соседних поверхностей. Покупателю приходится заказывать тестовые образцы или покупать вслепую. А продавцу — тратить время и деньги на логистику возвратов. 

Традиционный ответ ритейла на эту проблему — физические образцы и работа консультанта. Это надежно, но дорого и медленно. Однако сейчас появились ИИ и AR-инструменты, которые помогают снизить неопределенность еще до того, как покупатель сделает заказ. Статистика показывает, что 62% миллениалов и зумеров предпочитают совершать покупки с помощью ИИ-инструментов, чтобы снизить риск неудачного выбора.

Что делает ИИ на разных этапах воронки

• Подбор и сравнение. Покупатель расписывает задачу, например, «светлый ламинат в детскую, устойчивый к царапинам, до 5000 рублей за квадрат» и диалоговый ИИ-интерфейс возвращает релевантную подборку, подсказав, какую лучше выбрать толщину, какой класс износостойкости. Это повышает уверенность покупателя в выборе. ИИ-инструменты упрощают работу, которую покупатель все равно сделает вручную: открывает несколько вкладок, сверяет цены, читает характеристики. 
• Сужение выбора. Когда подборка сформирована, ИИ помогает ее сократить до двух-трех финальных вариантов, суммируя предпочтения, историю просмотров и технические требований помещения. 68% миллениалов готовы делегировать этот шаг ИИ-инструменту. А ритейлеру это дает больше сессий, заканчивающихся оформлением заказа.
• Визуализация. AR-примерка закрывает самый болезненный барьер: невозможность представить, как покрытие впишется в реальный интерьер. Покупатель наводит камеру смартфона на пол и видит выбранный ламинат или плитку у себя дома с учетом окружения и масштаба. Это намного убедительнее любых карточек в каталоге.

AI- и AR-примерка сокращает нагрузку на консультантов, потому что помогает покупателю самостоятельно представить результат. Это позволяет команде продаж сосредоточиться на больших проектах, нестандартных помещениях и корпоративных заказах. А диалоговый ИИ-подбор дополнительно снижает вероятность ошибочного выбора по техническим параметрам — классу нагрузки, типу замка, уровню влагостойкости.

AR-инструменты эффективны как в B2C, так и в B2B-сегменте: дизайнеры, архитекторы и менеджеры по закупкам используют визуализацию при согласовании проектов с клиентами. В B2B особенно ценна возможность быстро показать несколько вариантов в реальном пространстве. Это сокращает цикл сделки и снижает стоимость пресейла.

Что под капотом у визуализации 

Часто AR-решения определяют поверхности пола, стен и потолка с помощью датчиков глубины. Затем виртуальное покрытие накладывается на найденную плоскость. 

Также некоторые сервисы анализирует изображение с камеры с помощью нейросети и определяет, где находится пол и какие есть другие объекты. На основе этого создается маска напольной поверхности, а все остальные предметы нейросеть не меняет.

На что смотреть при выборе AI и AR-решения для визуализации

Перед запуском AR-решения необходимо его протестировать, чтобы обратить внимание на эти признаки. 

• Качество обработки геометрии пола. Текстура должна корректно обрезаться по объектам в кадре.
• Работа без скачивания приложения. Порог входа должен быть низким: покупатель вряд ли захочет скачивать дополнительное приложение, необходима веб-версия.
• Скорость рендеринга на бюджетных устройствах. 
• Интеграция с каталогом. Чем проще добавить новую позицию, тем ниже операционные затраты.