Flipkart пытается сформировать будущее цифровой розничной торговли в Индии. Благодаря своим передовым возможностям искусственного интеллекта и машинного обучения компания создает гиперперсонализированный опыт покупок и способствует внедрению электронной коммерции в городах второго и третьего уровня. Рави Виджаярагаван, старший вице-президент и директор по данным и аналитике Flipkart Group, делится своими мыслями о том, как данные, инновации и приверженность инклюзивности способствуют этой трансформации.
От обеспечения региональной языковой поддержки до расширения прав и возможностей сельских предпринимателей с помощью таких инициатив, как Flipkart Samarth, подход Flipkart к содействию инклюзивной цифровой Индии устанавливает ориентиры для отрасли. Мы поговорили с Рави, чтобы изучить проблемы и возможности, формирующие среду электронной коммерции, а также то, как Flipkart революционизирует доставку последней мили, чтобы обеспечить удобство покупок для миллионов людей.
ПД: Как инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют создавать гиперперсонализированные рекомендации по продуктам для удовлетворения различных демографических групп пользователей на Flipkart?
Рави Виджаярагаван: Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения революционизируют способность Flipkart предоставлять гиперперсонализированные рекомендации по продуктам, используя огромные объемы пользовательских данных и передовые алгоритмы персонализации. Эти технологии анализируют историю просмотров, модели покупок, предпочтения брендов и демографическую информацию, чтобы адаптировать предложения, соответствующие индивидуальным предпочтениям и потребностям. Например, современные функции Flipkart на основе искусственного интеллекта, такие как мультимодальный инструмент поиска «Immerse», позволяют пользователям комбинировать ввод текста и изображений для более точного поиска продуктов, имитируя персонализированную помощь продавца. Кроме того, механизмы рекомендаций на основе искусственного интеллекта используют модели совместной фильтрации и глубокого обучения для прогнозирования и предложения продуктов, соответствующих вкусам пользователей, улучшая качество покупок для различных демографических групп. Такой подход не только повышает удовлетворенность клиентов, но также повышает вовлеченность и продажи, гарантируя, что каждый пользователь найдет продукты, которые ему наиболее интересны.
ПД: Какие ключевые тенденции формируют поведение потребителей в городах первого, второго и третьего уровней и как эти идеи влияют на вашу стратегию?
Рави Виджаярагаван: Ключевые тенденции, определяющие поведение потребителей в городах первого, второго и третьего уровня, включают растущее внедрение цифрового образа жизни, повышенное внимание к ценности и качеству, а также растущую озабоченность социальной и экологической ответственностью. В городах метро и первого уровня некоторые потребители более склонны к продуктам и услугам премиум-класса, что обусловлено более высокими располагаемыми доходами и стремлением к удобству и роскоши. Напротив, большинство городских потребителей второго и третьего уровня, хотя и принимают цифровые технологии, отдают приоритет доступности и практичности, часто ища варианты с оптимальным соотношением цены и качества. Анализируя данные из различных источников, включая поведение пользователей, демографию и рыночные тенденции, мы можем понять меняющиеся потребности этих потребителей. Например, средняя цена продуктов, покупаемых потребителями уровня 2+, на 25% ниже, чем у потребителей Metro/уровня 1. Фактически, 52% наших клиентов уровня 2+ покупают продукты стоимостью менее 300 индийских рупий. Мы используем этот тип данных о потребительских покупках для эффективной адаптации наших предложений и маркетинговых стратегий. Обширные исследования рынка и алгоритмы персонализации на основе искусственного интеллекта Flipkart направлены на создание персонализированных, инновационных впечатлений, отвечающих уникальным требованиям разнообразной клиентской базы, гарантируя удовлетворение конкретных потребностей каждого сегмента.
ПД: Как Flipkart использует поддержку региональных языков и голосовой поиск для повышения доступности и вовлеченности в небольших городах?
Рави Виджаярагаван: Flipkart значительно повышает доступность и вовлеченность в небольших городах, упрощая процесс поиска и покупки продуктов для клиентов. Предоставляя в своем приложении 12 региональных языковых интерфейсов, включая телугу, каннада, маратхи и бенгали, Flipkart охватывает более 80% официальных языков Индии, что делает платформу более удобной для разнообразной клиентской базы. Внедрение функции голосовых покупок позволяет клиентам искать товары и размещать заказы с помощью голосовых команд, упрощая процесс совершения покупок для тех, кому ввод текста может показаться громоздким. Кроме того, система рекомендаций Flipkart, использующая алгоритмы совместной и контентной фильтрации, предлагает продукты на основе поведения и предпочтений клиентов, что еще больше персонализирует процесс покупок. Эти инновации, основанные на искусственном интеллекте и автоматизации, не только улучшают пользовательский опыт, но и гарантируют, что Flipkart останется доступным и привлекательным для клиентов в небольших городах.
ПД: Каковы уникальные проблемы и возможности стимулирования внедрения электронной коммерции в городах уровня 2 и уровня 3 и чем они отличаются от городских рынков?
Рави Виджаярагаван: Растущее проникновение Интернета и смартфонов создает большой, неиспользованный рынок для компаний электронной коммерции. Более того, потребители в этих регионах часто ищут доступ к более широкому ассортименту продуктов, которые могут быть недоступны на местном уровне, что создает спрос на онлайн-покупки. Сосредоточив внимание на этих возможностях, компании электронной коммерции могут эффективно задействовать растущий рынок в городах второго и третьего уровня, особенно в периоды пиковой активности покупок, например, в праздничный сезон. В праздничный сезон города уровня 2+ продемонстрировали значительный рост расходов. Например, в городах уровня 2+ наблюдался самый высокий рост: согласно отчету Redseer, в праздничный сезон 2024 года расходы выросли на 13%.
ПД: Не могли бы вы рассказать, как такие инициативы Flipkart, как «Flipkart Samarth», способствуют росту электронной коммерции в небольших городах и сельской местности?
Рави Виджаярагаван: Инициативы Flipkart, такие как «Flipkart Samarth», значительно способствуют росту электронной коммерции в небольших городах и сельских районах, расширяя возможности местных ремесленников, ткачей и микропредпринимателей. Запущенный в 2019 году проект Flipkart Samarth направлен на то, чтобы привлечь традиционно недостаточно обслуживаемые сообщества в сферу электронной коммерции, предоставив им необходимые инструменты и поддержку для содействия росту онлайн-бизнеса. Это включает в себя специализированное обучение и маркетинговую помощь, которые помогают этим предпринимателям выйти на общенациональный рынок. Облегчая доступ к более широкой клиентской базе, Flipkart Samarth не только продвигает местное мастерство, но и повышает экономические перспективы этих сообществ. Программа уже затронула более 1,8 миллиона источников средств к существованию, демонстрируя потенциал электронной коммерции для стимулирования инклюзивного роста по всей Индии. Кроме того, Flipkart организует такие инициативы, как Vyapar ka Tyohar, и серию конклавов продавцов, предлагая семинары, обучение и ценную информацию, чтобы вооружить предпринимателей инструментами, стратегиями и знаниями, необходимыми для навигации и преуспевания в конкурентной среде электронной коммерции. Эти программы предназначены для раскрытия возможностей роста, оптимизации операций и поддержки продавцов в достижении устойчивого успеха на платформе.
ПД: Какую роль аналитика данных играет в выявлении локальных потребительских предпочтений и оптимизации операций в разных регионах?
Рави Виджаярагаван: Аналитика данных является неотъемлемой частью выявления локальных потребительских предпочтений и оптимизации операций в разных регионах. Электронная коммерция процветает не только благодаря розничной торговле, но и благодаря пониманию поведения клиентов на динамично развивающемся рынке. Например, сари Georgette и часы Titan более популярны в Бихаре, а сари Kanjivaram и часы Fossil могут быть более популярны в Телангане. Передовые технологии, такие как искусственный интеллект, машинное обучение и анализ данных, помогают обрабатывать обширные наборы данных для выявления закономерностей, давая компаниям возможность согласовывать предложение со спросом и создавать персонализированный опыт, такой как рекомендации на основе искусственного интеллекта и языковые интерфейсы для конкретного региона. Такой подход, основанный на данных, повышает удовлетворенность клиентов и оптимизирует операции за счет согласования запасов, логистики и локализованных потребностей.
ПД: Как Flipkart решает проблемы доставки и логистики «последней мили», чтобы обеспечить удобство покупок в городах уровня 2 и уровня 3?
Рави Виджаярагаван: Flipkart решает проблемы доставки и логистики последней мили в городах уровня 2 и уровня 3 путем укрепления и интеграции инновационных технологий в свою сеть цепочки поставок. Flipkart создала обширную сеть центров выполнения заказов в этих регионах, гарантируя, что продукты будут ближе к клиентам, что сокращает время доставки и повышает надежность. В настоящее время он поддерживает все исправные пин-коды. В 2024 году компания запустила 11 новых центров выполнения заказов (ЦЦ) в девяти городах, в результате чего общее количество ЦЦ в Индии достигло 83. Использует геокодирование и адресную аналитику, которые помогают определять точное местоположение адресов клиентов для доставки. С помощью оптимизации маршрутов и динамического планирования он обеспечивает надежные поставки при одновременной оптимизации затрат и ресурсов. Использование таких технологий, как автоматизация складов и системы управления запасами, еще больше оптимизирует операции, делая процесс доставки более эффективным. В совокупности эти усилия обеспечивают удобство покупок для покупателей в небольших городах и сельской местности.
