Онлайн-ритейл уже давно во всех деталях знает, что человек искал, смотрел и купил, на чем особенно задержал внимание, когда и откуда зашел на сайт.
Традиционная розница очень долго видела только данные с чека: сумма покупки, время и в лучшем случае бонусная карта, чтобы идентифицировать клиента. Но сегодня технологии позволяют офлайн-магазину увидеть более полный путь покупателя. Иван Коновалов, основатель и генеральный директор Molver, рассказал, что ритейлер может узнать о посетителе и каким образом.
Все данные, которые сегодня может собирать офлайн-ритейлер, можно разделить на несколько уровней.
Базовый уровень — это трафик: сколько людей вошло в магазин, в какое время, какой процент посетителей возвращается. А также как поток распределялся по зонам. Например, в гипермаркете строительных товаров высокий трафик в зоне освещения, напольных покрытий и электроинструментов, а в зоне сантехники он ниже.
Следующий уровень — это поведение посетителей: в какие отделы они заходят, где задерживаются, как проходят маршрут по магазину, какие полки или товары привлекают внимание посетителей, где формируются очереди. Это помогает оптимизировать пространство торгового зала и выкладку товара. Поведение можно детализовать до непосредственной покупки: что человек положил в корзину, а с чем прошел по залу и вернул на полку.
Если магазин связывает офлайн-поведение с программой лояльности, деталей становится еще больше. Добавляются частота визитов, предпочтения конкретного клиента, история покупок и пр.
Верхний уровень — это взаимодействие посетителя с консультантом: какие товары ищет, какие вопросы задает, какие рекомендации получает, насколько ответы консультанта способствуют покупке (и соответствуют ли они политике магазина).
В результате, по набору потенциально доступных сигналов офлайн-ретейл постепенно приближается к онлайн-ритейлу.
Большая часть технологий и инструментов, которые помогают собирать данные в традиционной рознице, работает незаметно для покупателя. Информацию о трафике ритейлеры сегодня получают уже не с помощью инфракрасных счетчиков, которые размещаются на антикражных воротах или в дверях, а в основном благодаря системам Wi-Fi аналитики и видеоаналитики.
Wi-Fi аналитика основана на информации со специальных сенсоров, которые фиксируют сигналы от устройств с включенным Wi-Fi, за счет чего распознают устройства и отслеживают их поведение в конкретной зоне. Это дает ритейлеру понимание о количестве уникальных посетителей, проведенном в магазине времени, периодичности посещения. Если человек ничего не купил и просто прошел по залу, его MAC-адрес может остаться единственным цифровым следом такого визита.
Благодаря Wi-Fi радарам ритейлер может направить релевантную рекламу проходящим рядом с магазином посетителям или заходящим в него. Таким подходом пользовался, например, ювелирный салон Adamas: ритейлер запускал два раунда рекламной кампании для тех, кто проходил мимо магазинов, и кто заходил в них. Аудитория получала баннеры с промокодами на скидку в первом раунде и с промокодом и подарочной подвеской во втором. ROMI (коэффициент возврата маркетинговых инвестиций) во втором раунде составил 315%.
Видеоаналитика дает офлайн-ритейлеру еще больший объем данных. IP-камера снимает видео из торгового зала, а специальное ПО (программное обеспечение) в режиме реального времени анализирует этот материал, распознает объекты и события и передает информацию в систему. По оценкам Invideon, рынок ПО для анализа видео (сегмент большого рынка видеонаблюдения) в 2025 году вырос до 9,4 млрд рублей, а к 2030 году он может увеличиться до 31 млрд рублей.
Благодаря видеоаналитике ритейлер может получить информацию о количестве уникальных посетителей, их перемещениях и длительности пребывания в магазине, составить «тепловую карту» с основными зонами интереса. Точность современных систем видеоаналитики доходит до 95–99%. Также с их помощью можно сформировать портрет своей аудитории (возраст, пол и пр.), идентифицировать покупателей — но это уже территория персональных данных, важно учитывать требования закона.
Эти данные помогают, с одной стороны, узнать, насколько востребованы конкретные товары, грамотно ли проведена выкладка в торговом зале, привлекла ли аудиторию новая акция. С другой стороны, они также помогают бороться с кражами и другими неприятными инцидентами. Например, на кассах самообслуживания (КСО), которые стали базовым элементом многих крупных магазинов.
В российских гипермаркетах Ашан на КСО внедрили систему видеоаналитики ASIee, которая получает данные с камеры о действиях посетителей на кассе и одновременно — с самой кассы: о сканированиях, отменах и оплатах. Дальше данные сопоставляются, чтобы выявить возможные несоответствия. Например, набор товаров не соответствует чеку или покупатель ушел с товаром, а оплата не прошла. Видеоаналитика повысила эффективность работы службы безопасности в зоне КСО в несколько раз.
Получить больше информации об эмоциях и внимании покупателя ритейлер может с помощью технологии айтрекинга (eye-tracking), или окулографии: отслеживания движения глаз. Технология помогает определить точку взгляда (куда посмотрел покупатель), время фиксации взгляда, траекторию взгляда (как внимание перемещается между объектами), «слепые зоны».
Сбор таких данных может быть актуален, например, при внедрении новых решений в магазине — как те же кассы самообслуживания или более инновационные инструменты вроде дисплеев с AR-примеркой аксессуаров. Благодаря айтрекингу ритейлер может увидеть, как посетитель проходит через сложный сценарий: все ли ему понятно при использовании условной AR-примерки, где он «зависает» или даже почему бросает взаимодействие с инструментом на полпути. Это важно для повышения удовлетворенности клиента.
Весной 2026 года «Магнит» начал тестировать айтрекинг для анализа работы КСО. Оборудование фиксировало движения глаз и реакции покупателей во время скандирования товаров, потом дополнительно проводилось интервью. Так ритейлер выяснил, насколько понятны подсказки интерфейса, где у покупателей есть затруднения, почему они совершают ошибки.
Еще больше данных ритейлер получает, когда покупатель начинает взаимодействовать с инструментами в торговом зале. Это преимущественно интерактивные киоски, которые помогают найти товар, проверить его наличие и/или сделать заказ в онлайн-магазине, подобрать нужный продукт и получить консультацию у ИИ-ассистента.
Интерактивные киоски уже можно увидеть у многих крупных ритейлеров. Например, в магазинах «Спортмастер» установлены терминалы с видеокамерой в верхней части и сканером штрих-кодов и RFID в нижней. С помощью терминала покупатель может найти товар в магазинах сети и если его нет в нужной торговой точке — заказать. А также отсканировать выбранный товар и получить подробную информацию о нем или вызвать консультанта.
Для ритейлера такие киоски — это не только возможность предоставить своему покупателю больше самостоятельности и разгрузить продавцов в пиковые часы. Они также помогают собирать информацию о спросе: что посетители ищут, какими брендами интересуются, каких размеров или товаров не хватает. При авторизации по номеру телефона или карты лояльности система свяжет историю поиска в киоске с конкретным покупателем, если такая опция предусмотрена.
Следующий уровень этой технологии — интерактивные киоски с ИИ-ассистентами: виртуальными помощниками, к которым покупатель может обратиться так же, как к обычному консультанту. То есть, описать простым языком свою задачу, а не проходить путь через условный каталог «Женская обувь — сапоги — демисезонные» и множество фильтров. Человек просто просит подобрать ему удобную обувь для дождливой погоды, товар для ремонта, подарок в определенном ценовом диапазоне. ИИ анализирует запрос, делает уточнения и предлагает подходящие позиции.
По данным исследования Molver, покупатели при взаимодействии с ИИ-киосками задают в среднем 5–8 вопросов. Зачастую они спрашивают о стоимости товара и его соответствии целям (45% респондентов), спрашивают о наличии аналогов (32%) и о скидках в конкретном магазине (14%).
Возможности интерактивных киосков зависят от их технического устройства. Например, в DIY-магазинах, где представлены товары бренда Plitonit, покупателей консультируют ИИ-ассистенты, которые помогают покупателю разобраться, подойдет ли продукт для конкретной задачи, дают рекомендации с учетом покупательских предпочтений, подбирают нужные товары и фиксируют поведение покупателей, в том числе отслеживают их предпочтения. А если человек уже совершал покупку в магазине, ИИ-ассистент распознает его через камеру.
Все перечисленные технологии дают ритейлеру большой массив разрозненных данных: Wi-Fi сенсоры — о посещениях, видеоаналитика — о перемещении посетителей в торговом зале, айтрекинг — о направлении внимания, интерактивные киоски — о поисковых запросах, а ИИ-ассистенты — о потребностях, которые сформулированы естественным языком. Но чтобы эти данные качественно работали, их нужно объединить между собой и с информацией о покупках, онлайн-заказах и других взаимодействиях с ритейлером.
Для этого используются централизованные ИТ-системы, в числе которых Data Lake («озера данных», для хранения массивов сырых, неструктурированных данных), корпоративные хранилища для сложной аналитики, CDP (Customer Data Platform), которые собирают цифровой след из всех каналов в общий профиль. В результате можно связать, например, посещение магазина, поиск товара в киоске и покупку с тем же номером карты лояльности, в результате чего у ритейлера перед глазами появляется последовательный сценарий действий посетителя.
Следующий шаг — активация этих данных. Если конкретный покупатель уже интересовался определенной категорией, система может использовать эту информацию, чтобы создать персональную рекомендацию в приложении, на сайте или при следующем визите в магазин. А данные об аудитории в целом могут влиять на изменения выкладки товара в магазине, ассортимент или даже навигацию в торговом зале.
В этих процессах все чаще появляется ИИ, который сопоставляет информацию о перемещениях посетителей, продажах, ассортименте и ищет, например, возможную причину снижения конверсии в покупку в конкретной торговой точке. Дальше он может предложить решение найденной проблемы: скорректировать ассортимент, изменить планограмму и пр.
В результате, благодаря технологиям физический магазин перестает быть для ритейлера «черным ящиком». Перемещения посетителей по залу, поисковые запросы, потребности, внимание и эмоции становится возможно зафиксировать, собрать, оцифровать, проанализировать и «пустить в оборот». Ритейл получает то, чего ему давно не хватало: возможность понимать путь, который привел человека к покупке, — чтобы сделать этот путь комфортнее и короче.