Умные примерочные Sela связали с ростом среднего чека на 14%
В феврале Sela, входящая в Melon Fashion Group, открыла во флагманском магазине в ТРЦ «Галерея» в Санкт-Петербурге 16 умных примерочных. Они установлены на этаже женской одежды и помогают покупателям получать информацию о товарах, заказывать другие размеры и знакомиться с рекомендациями.
По предварительной оценке компании, средний чек по женскому ассортименту в этом магазине оказался на 14% выше, чем в других торговых точках бренда. При этом Sela пока не считает корректным связывать весь результат исключительно с технологией: проект работает менее года, только в одном магазине и на одном направлении, а для фешен-ритейла важны сравнения между аналогичными сезонами.
Как работает технология
Основой проекта стало предварительное внедрение RFID-меток на все предметы одежды. Когда покупатель приносит вещи в примерочную, система считывает метки и выводит товары на интерактивный экран. Для корректной работы кабинки тщательно изолировали друг от друга, чтобы устройство не фиксировало одежду из соседних примерочных.
На экране можно проверить доступные размеры и количество товаров в магазине. Покупатель также может вызвать консультанта или запросить другую вещь. Во втором случае сотрудник видит, какой товар и какого размера нужно принести в конкретную кабинку. По данным Sela, консультант приходит в течение одной-двух минут, а система показывает клиенту время ожидания.
Рекомендации и данные о поведении покупателей
Еще одна функция умных примерочных — рекомендации товаров, которые есть в наличии именно в этом магазине. Система может предложить похожие модели, а также вещи для дополнения образа. Подборки формируются на основе рекомендаций стилистов и бизнес-логики бренда: например, к рубашке показываются варианты, с которыми ее можно сочетать.
Рекомендации используют около 15% посетителей: они переходят к предложенным товарам, примеряют их и совершают покупки. Для Sela важны не только прямые продажи, но и информация о том, какие вещи покупатели примеряют, но не приобретают. Эти данные помогают анализировать ассортимент и особенности поведения клиентов.
В компании отмечают, что показатели конверсии нужно трактовать с учетом специфики категорий. Например, у денима конверсия оказалась ниже, однако покупатели часто брали несколько пар джинсов, чтобы выбрать одну. Футболки, напротив, обычно примеряли в меньшем количестве. Такая статистика дает бренду дополнительные сведения о покупательских сценариях.
Умные примерочные также упрощают работу персонала. Сотрудники видят занятость кабинок, могут обходиться без номерков и быстрее контролировать возврат вещей в торговый зал или передачу на кассу. В 2026 году Sela планирует установить технологию еще в нескольких магазинах, а в дальнейшем использовать ее во всех новых торговых точках.
