AI chce poznać pasażera, zanim ten dotrze na lotnisko

– [Sztuczna inteligencja, od red.] jest sprzymierzeńcem, a nie zagrożeniem, absolutnie – stwierdził Sinkiewicz podczas IX Kongresu Rynku Lotniczego Sinkiewicz. Jak wskazywał, branża travel retail przez lata korzystała ze specyficznej przewagi. Pasażer znajdował się w zamkniętej przestrzeni terminala, a oferta handlowa była dostępna bezpośrednio na jego trasie do samolotu. Ten model zaczyna jednak tracić znaczenie wraz z rozwojem technologii cyfrowych. – My jako travel retail bardzo mocno odstajemy, jeżeli chodzi o rozwój w sferze cyfrowej versus inne [branże, od red.], chociażby w związku ze śródmieściem – mówił Sinkiewicz. AI może być jednym z narzędzi, które pozwolą branży nadrobić tę różnicę.

Oferta zanim pasażer pojawi się na lotnisku

Jednym z zastosowań ma być analiza sposobu poruszania się pasażera oraz komunikowanie się z nim jeszcze przed pojawieniem się na lotnisku. Oznacza to możliwość wcześniejszego poinformowania podróżnego o dostępnej ofercie. – Po pierwsze śledzenie, jak on się porusza i kwestia komunikowania się z nim, również zanim wejdzie na lotnisko, co w ogóle jest w ofercie – wskazywał Sinkiewicz. To może oznaczać zmianę jednego z podstawowych założeń tradycyjnego travel retail. Sklep przestaje być miejscem, do którego pasażer trafia przypadkiem podczas przechodzenia przez terminal. Oferta może pojawić się w jego telefonie jeszcze w domu, w drodze na lotnisko albo podczas odprawy.

Nie jest to już wyłącznie scenariusz przyszłości. Lagardère Travel Retail rozwija cyfrowe kanały zakupowe, które pozwalają pasażerom przeglądać ofertę wolnocłową i dokonywać zakupów przed podróżą. W ramach współpracy z platformą Inflyter rozwiązanie zostało wdrożone na kilku europejskich lotniskach, w tym w Warszawie, a zamówienia mogą być odbierane w sklepie, w wybranych lokalizacjach z wykorzystaniem paczkomatów, dostarczane do gate'u czy do saloniku lotniskowego. AI może sprawić, że taki model będzie znacznie bardziej precyzyjny.

Zamiast pokazywać wszystkim pasażerom tę samą promocję, system może dobierać komunikat do konkretnego profilu podróży. Pasażer lecący na urlop może otrzymać propozycję kosmetyków, perfum czy akcesoriów podróżnych. Osoba podróżująca służbowo może zobaczyć ofertę produktów premium, elektroniki lub szybkiego posiłku. Klient, który regularnie kupuje określoną kategorię produktów, może natomiast otrzymać informację o promocji dotyczącej właśnie tej kategorii.

Od analizy sprzedaży do „poznania” pasażera

Kolejnym obszarem jest praca z danymi. Zdaniem przedstawiciela Lagardère jeszcze do niedawna możliwości analityczne były znacznie bardziej ograniczone i sprowadzały się przede wszystkim do analizy sprzedaży według kierunku. – Teraz taka superpersonalizacja dzięki pracy z bazą danych jest dużo większa – powiedział. To właśnie dane mogą stać się jednym z najważniejszych zasobów przyszłego travel retail. System może analizować nie tylko to, co pasażer kupił, ale również kiedy dokonał zakupu, jak długo przebywał w terminalu, jakie produkty oglądał, z jakich kanałów cyfrowych korzystał czy z jakimi promocjami miał kontakt.

W praktyce oznacza to odejście od masowej komunikacji na rzecz modelu „właściwy produkt, właściwy pasażer, właściwy moment”. Lagardère wskazuje już na wykorzystanie AI m.in. do analizy trendów w poszczególnych grupach klientów, rekomendacji dotyczących asortymentu i cen, personalizowanych rekomendacji produktowych, optymalizacji zapasów oraz analizy zachowania klientów w sklepach.

Jeszcze ciekawszym etapem może być przejście od personalizacji do predykcji. System nie musi ograniczać się do odpowiedzi na pytanie: „co ten klient kupił wcześniej?”. Może próbować odpowiedzieć na pytanie: „czego ten klient może potrzebować podczas tej konkretnej podróży?”. Znaczenie mogą mieć między innymi kierunek podróży, długość pobytu, pora dnia, czas pozostały do odlotu, wcześniejsze zakupy czy preferencje zakupowe.

Przykładowo, pasażer lecący na krótki wyjazd może otrzymać ofertę produktów dopasowanych do krótkiego pobytu. Osoba mająca przed sobą długi lot może zobaczyć propozycję produktów przydatnych w podróży. Z kolei klient, który ma niewiele czasu do boardingu, może otrzymać propozycję szybkiego odbioru wcześniej przygotowanego zamówienia. W takim modelu sztuczna inteligencja staje się nie tylko narzędziem marketingowym, ale również elementem zarządzania całej ścieżki klienta.

Program lojalnościowy jako źródło danych

Ważną rolę mogą odgrywać również programy lojalnościowe. Dane dotyczące zachowań klientów pozwalają budować koszyk zakupowy i łączyć ofertę różnych konceptów. To istotne szczególnie na lotnisku, gdzie jeden pasażer może w czasie jednej podróży korzystać z wielu usług: kawiarni, restauracji, sklepu convenience, strefy wolnocłowej czy punktu sprzedaży określonej marki.

W przyszłości system może analizować te interakcje jako jeden proces, zamiast traktować każdy zakup jako oddzielne zdarzenie. Dzięki temu możliwe staje się budowanie oferty obejmującej cały pobyt pasażera w terminalu. Zakup kawy może być punktem wyjścia do rekomendacji produktu spożywczego, zakup kosmetyków może uruchomić ofertę uzupełniającą, a wcześniejszy zakup online może zostać połączony z propozycją odbioru kolejnych produktów już na lotnisku.

Takie podejście wpisuje się w szerszy trend współpracy między lotniskami, operatorami travel retail i markami. W badaniach przywoływanych przez Lagardère jako istotne obszary wskazywane są m.in. wspólne strategie dotyczące danych oraz wymiana wiedzy o pasażerach i konsumentach.

Terminal może zacząć „reagować” na pasażera

Kolejnym krokiem może być połączenie sztucznej inteligencji z fizyczną przestrzenią lotniska. Jeżeli system wie, gdzie znajduje się pasażer i ile czasu pozostało mu do odlotu, może dostosować sposób prezentowania oferty. Inny komunikat może zobaczyć osoba mająca dwie godziny do boardingu, a inny pasażer, który za kilkanaście minut powinien znaleźć się przy gate.

Podobne mechanizmy mogą dotyczyć również punktów gastronomicznych. AI może wspierać prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami czy rekomendowanie produktów. W dłuższej perspektywie pozwala to połączyć dane o ruchu pasażerskim z rzeczywistą dostępnością produktów. Oznacza to, że cyfryzacja travel retail nie musi kończyć się na ekranie smartfona. Może obejmować również samą przestrzeń sklepu.

Lagardère już testowało rozwiązania wykorzystujące AI i computer vision [dziedzina sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom „widzieć” oraz rozumieć cyfrowe obrazy i filmy w sposób podobny do ludzkiego wzroku, od red.]. W 2023 roku operator uruchomił na lotnisku w Hongkongu autonomiczny sklep Travelwell, w którym technologie AI i computer vision służą m.in. do śledzenia ruchu produktów i gestów klientów, umożliwiając zakupy bez tradycyjnej kasy.

Lotnisko jako cyfrowa platforma reklamowa

Dariusz Sinkiewicz wskazywał również na rozwój retail media oraz wykorzystanie cyfrowego kontentu do zwiększania sprzedaży. To może być jeden z najbardziej interesujących obszarów dla przyszłości lotniskowego handlu. Terminal dysponuje bowiem czymś, czego wiele tradycyjnych kanałów sprzedaży nie ma – klientem, który znajduje się w określonym miejscu, ma ograniczony czas i jest w określonym momencie swojej podróży zakupowej.

AI może pomóc w dopasowaniu treści reklamowej do kontekstu. Zamiast wyświetlać wszystkim pasażerom identyczny przekaz, system może dobierać komunikację na podstawie czasu, lokalizacji, rodzaju oferty czy aktualnego zainteresowania pasażera. Dla marek oznacza to możliwość przejścia od klasycznej reklamy do bardziej mierzalnego modelu komunikacji, w którym można analizować nie tylko ekspozycję, ale również reakcję i późniejsze zachowanie zakupowe.

AI może połączyć online i offline

Największa zmiana może dotyczyć jednak zatarcia granicy między zakupami online i offline. Dzisiaj pasażer może kupić produkt w internecie, a następnie odebrać go na lotnisku. W przyszłości ten proces może zostać znacznie bardziej zintegrowany. Podróżny może otrzymać rekomendację przed wyjazdem, dodać produkt do koszyka w aplikacji, odebrać go w terminalu, a następnie dostać propozycję produktu uzupełniającego.

Całość może być obsługiwana przez jeden cyfrowy profil klienta. W efekcie lotnisko przestaje być wyłącznie miejscem sprzedaży, a staje się kolejnym punktem kontaktu w cyfrowej relacji z klientem. To kierunek, który jest już widoczny w strategii Lagardère. Firma deklaruje rozwój internetowych kanałów sprzedaży i zautomatyzowanych sklepów, a także wykorzystanie cyfrowych funkcji, takich jak Click & Collect i Shop & Collect.

Zmiana na zapleczu sklepów

Wpływ sztucznej inteligencji może być znacznie szerszy niż sama komunikacja z pasażerem. AI może wspierać prognozowanie popytu, ustalanie asortymentu, optymalizację cen, planowanie zatowarowania czy uzupełnianie zapasów. Dla operatora oznacza to możliwość lepszego dopasowania dostępności produktów do zmiennego ruchu pasażerskiego. Ma to szczególne znaczenie na lotniskach, gdzie popyt może gwałtownie zmieniać się w zależności od rozkładu lotów, sezonu, kierunku podróży czy opóźnień. Lagardère wymienia już wśród obszarów zastosowania AI m.in. optymalizację polityki cenowej, systemy restockingu, planowanie sklepów oraz analizę zachowania klientów za pomocą inteligentnych kamer.

Największym wyzwaniem będą dane i prywatność

Rozwój takiego modelu będzie jednak uzależniony nie tylko od możliwości technologicznych. Kluczowe znaczenie będą miały kwestie danych, zgód i prywatności. Im bardziej szczegółowa ma być personalizacja, tym więcej informacji o pasażerze może być potrzebnych. W przypadku lotnictwa problem jest szczególnie istotny, ponieważ dane przepływają pomiędzy wieloma podmiotami – liniami lotniczymi, lotniskami, operatorami usług, sprzedawcami i dostawcami technologii.

Międzynarodowe Zrzeszenie Przewoźników Lotniczych (IATA) zwraca uwagę, że sektor lotniczy działa w otoczeniu wielu różnych systemów ochrony danych, a udostępnianie informacji pomiędzy uczestnikami łańcucha lotniczego musi odbywać się zgodnie z obowiązującymi przepisami. Dlatego przyszłość AI w travel retail będzie zależała nie tylko od tego, co technologia potrafi zrobić, ale także od tego, jakie dane pasażer będzie chciał udostępnić i w jaki sposób firmy będą potrafiły wykorzystać je w sposób transparentny.

Od sklepu przy gate'cie do relacji z pasażerem

W efekcie AI może w travel retail przestać być wyłącznie narzędziem analitycznym. Może stać się elementem całego procesu sprzedaży – od komunikacji z pasażerem przed przyjazdem na lotnisko, przez personalizację oferty, po rekomendowanie produktów i usług już w terminalu. Dla branży oznacza to przejście od modelu opartego przede wszystkim na fizycznej obecności pasażera w terminalu do modelu, w którym relacja z klientem może rozpoczynać się jeszcze przed rozpoczęciem podróży.

Możliwy scenariusz wygląda więc następująco: pasażer jeszcze w domu otrzymuje spersonalizowaną ofertę, przed wyjazdem dokonuje zakupu lub rezerwacji produktu, na lotnisku odbiera zamówienie, a system – na podstawie jego kolejnych interakcji – proponuje następne produkty lub usługi. W takim modelu sklep wolnocłowy nie znika, a zmienia się natomiast jego rola. Z miejsca, do którego pasażer trafia dlatego, że znajduje się na jego drodze do samolotu, może stać się elementem cyfrowego ekosystemu podróży. A to oznacza, że konkurencja o klienta w travel retail może w przyszłości zaczynać się nie po przejściu kontroli bezpieczeństwa, ale jeszcze zanim pasażer wyjedzie z domu.