Недавно мы делали обзор на китайский модный бренд Shein, который выпускает тысячу новых моделей ежедневно. Алгоритмы определяют предпочтения людей в каждом регионе и персонализируют ассортимент. За счет этого Shein полюбился модникам и стал крупнейшим розничным продавцом в США в своём сегменте.
Стартап MakerSights помогает небольшим брендам работать с ассортиментом так же эффективно, как и Shein. Умные алгоритмы замеряют взаимодействие покупателей с товарами из каталога, затем дают рекомендации: эта куртка будет продаваться плохо, вместо неё лучше расширить ассортимент футболок. На этой неделе стартап поднял $25M инвестиций.
В чем тренд? Физические товары теперь тоже можно «программировать». Раньше ассортимент товаров подбирался долго и дорого: разработка продукта, фокус-группы, производство, маркетинг. К этому времени товар вполне мог выйти из моды. С приходом интернета пилотные партии можно тестировать хоть каждый день — выложить на сайт прототип, провести A/B тест и оставить только те товары, которые «зашли». И сервисы, которые упрощают этот процесс, будут пользоваться спросом.
Ещё примеры. В Китае для этого успешно используют лайвстримы. Стример собирает заказы от потенциальных покупателей и дает команду фабрике. Получив сигнал от блогера, производство начинает пошив/изготовление партии, на это уходит всего пара недель.
Gembah — платформа, которая помогает стартапам запускать производство физических товаров для маркетплейсов. Недавно подняли $11M инвестиций.
Halla — аналитика ассортимента продуктовых магазинов. В июле подняли $4.5M.
Как это применить? Клонировать. Использовать AI для генерации текста в своих проектах.