— Александр, давайте, собственно, начнем со знакомства с профилем вашей
деятельности.
— «ВС Лаб» сегодня — это системный интегратор, у которого более пятисот заказчиков и порядка сорока партнеров — ведущих мировых производителей. У компании богатый опыт экспертизы и широкие профессиональные компетенции. Мы занимаемся как анализом данных и кибербезопасностью, так и ИТ-консалтингом, развитием инфраструктуры для ведущих российских компаний. Одним словом, реализуем проекты в различных отраслях экономики. Среди наших клиентов — крупные банки, промышленные предприятия, телекоммуникационные компании, торговые сети, организации топливноэнергетического комплекса и др.
— Пандемия COVID‑19 ударила по всем сферам включая ретейл, которому в экстренном порядке пришлось адаптироваться под новые реалии. Какие технологические решения стали наиболее востребованными в 2020—2021 годах?
— Естественно, в условиях новой реальности огромное количество людей вынуждены пользоваться дистанционными сервисами и услугами. Рост онлайн-продаж заставил многих игроков рынка экстренно создавать или ускоряться с развитием имеющихся решений электронной коммерции. IBM’s U.S. Retail Index утверждает, что в США ограничения; ускорили смещение продаж в сторону онлайна на 5 лет, покрыв всего за год пятилетнюю; интенсивность. В России, по данным Росстата, в 2020 году на онлайн-продажи пришлось 3,9% оборота розничной торговли, что почти вдвое превышает показатели 2019 года. И хотя важным событием для роста в это время было разрешение дистанционной продажи безрецептурных лекарств, очевидно, что основными причинами стали пандемия, а также мероприятия по ее сдерживанию.
В свою очередь, возрастающее использование онлайн-каналов продаж, а также растущие требования со стороны покупателей привели к совершенствованию ИТ-инфраструктуры электронной коммерции: скорости и стабильности работы вебсайта и мобильного приложения, взаимодействию с бэкэндом их функциональному наполнению и дизайну, релевантности рекламы. Все вышеперечисленные нововведения напрямую влияют на бизнес-показатели. Например, каждые 100 миллисекунд задержки сверх усредненных пользовательских ожиданий в 2,7 секунды могут приводить к снижению конверсии в 7%. Усиление присутствия в онлайне повлекло за собой не только инвестиции в создание и развитие цифровых каналов продаж, но и вложения в дополнительный маркетинг и рекламу, анализ и сегментацию покупателей, адаптацию продуктовой аналитики для данных каналов, что вылилось в соответствующие технологические решения.
Нестабильность спроса в течение последних двух лет усложнила задачи, стоящие перед логистическим сервисом. Игрокам рынка пришлось наращивать технологические мощности для более оперативного взаимодействия внутри цепочки поставок,
планирования и пополнения запасов товаров.
Сейчас данные в разных странах уже показывают определенный «отскок» от пикообразного роста онлайн-продаж в период строгих ограничений.
Однако большинство экспертов утверждают, что покупательский опыт был подвержен долговременным изменениям и в дальнейшем поддержит увеличенную динамику развития электронной коммерции.
— Какие ИТ-решения лично ваша компания предлагает ретейлерам для цифровизации их деятельности?
— В условиях новой реальности востребована гибкая ИТ-инфраструктура, мощности которой возможно наращивать в зависимости от конъюнктуры спроса и объема решаемых задач.
В связи с этим актуальны задачи создания и миграции на программно-управляемые ИТ-компоненты как в сценариях частного облака, так и в комбинации с публичными ресурсами.
При усилении использования цифровых каналов продаж возникает необходимость в клиентской и продуктовой аналитике. Ретейлу крайне важно знать своего покупателя, сегментировать его потребности, рекламировать и позиционировать актуальную корзину товаров. В связи с этим мы предлагаем различного рода решения по анализу данных в этой области. В частности, речь идет о микросегментации и формировании профилей покупателей на основе данных из различных источников, анализе покупательских паттернов в цифровых каналах и разработке контекстного предложения товаров, а также исследовании покупательской корзины и оптимизации ассортимента товаров на цифровых ресурсах.
Традиционно актуальны цифровые технологии управления торговой точкой и товародвижением, услуги по обеспечению кибербезопасности онлайн-продаж и внутренней ИТ-инфраструктуры, созданию инженерных и мультимедийных систем, а также — внедрению программных роботов, созданию систем электронного документооборота и оцифровки бумажных данных.
У компании «ВС Лаб» есть и уникальные ИТ-решения, основанные на технологиях Open-source intelligence (OSINT). Мы можем предложить системы изучения общественного мнения/отзывов, а также проверки персонала и контрагентов на их базе. Данные решения способны также к автоматическому структурированию и анализу корзины товаров конкурентов и их ценовой политики для оптимизации собственного предложения компании ретейла.
— Можете ли вы назвать топ технологий, которые меняют ретейл?
— В первую очередь я бы указал на применение компьютерного зрения и видеоанализа. Эти технологии используются для исследования передвижений покупателей, оптимизации планировки точек продаж и физического расположения товаров. Но это еще далеко не все. Применяются они и для анализа эффективности операционной деятельности в точке продаж, заполненности полок и эффективности мерчендайзинга, а также для систем безопасности и предотвращения хищений.
Сегодня ретейл инвестирует в создание точек бесконтактного обслуживания, профилирование посетителей по их внешнему виду и движениям, в биоидентификацию. И в этом случае на помощь тоже приходят технологии компьютерного зрения и видеоанализа. В качестве примера можно привести эксперименты в сетях «Перекресток» и «магазине будущего» KFC. Роботизация обслуживания также является популярным решением как для экспериментов, так и для новых направлений в ретейле. Это выражается как просто в создании точек пунктов самостоятельного расчета, так и в полноценной замене всего операционного персонала. В таких сценариях искусственный интеллект решает задачи поддержки коммуникаций с покупателями и обеспечения автономного поведения средств роботизации.
К традиционным, но зато уже зарекомендовавшим себя на практике я бы отнес технологии анализа больших данных с помощью инструментов ИИ. Именно от них индустрия сейчас способна получать непосредственный эффект.
— Каких бизнес-эффектов могут ждать российские ретейлеры от внедрения Big Data?
— Big Data уже широко используется последними для решения ряда задач. В частности, тут можно выделить несколько направлений.
- Маркетинг и управление лояльностью. Речь идет о построении моделей предпочтений покупателей на основе различных источников внутренних и внешних данных, прогнозировании эффекта от маркетинговых кампаний. Это к тому же и один из сценариев применения OSINT — использование данных отзывов и упоминаний в различных социальных сетях и в службах по работе с клиентами для предсказания лояльности в целом и отдельных групп покупателей.
- Планирование и оптимизация ассортимента и товарных категорий. В данном направлении решаются задачи выявления закономерностей в покупательском поведении и свойствах товарных позиций среди различных категорий клиентов. Выявляются наиболее привлекательные товарные категории, приоритизируются товарные позиции, ищется баланс между широтой и глубиной ассортимента. Сегодня уровень решений на больших данных способен автоматически определять референсные продукты для новых товарных позиций на основе схожести свойств способствовать повышению среднего чека.
- Планирование и управление ценообразованием. С применением технологий OSINT автоматически собираются и исследуются открытые данные с рынка. Затем решаются задачи анализа и прогнозирования цены товарных позиций с учетом текущих показателей продаж, маркетинговых кампаний, локальных свойств точки продаж и информации о локальных ценах конкурентов. Ну и, наконец, самыми передовыми решениями в данной категории являются системы автоматического ценообразования.
- Планирование продаж и оптимизация товарных запасов. Период пандемии — как раз испытание для решений в этой категории. В ней происходит объединение внутренних и внешних данных о продажах, потенциально влияющих на них. Таких, например, как локальный прогноз погоды, местные события и мероприятия, данные конкурентного анализа (цены) локальных игроков. Происходят поиск закономерностей и прогнозирование продаж. Следующим шагом является уже прогноз движения товарных позиций в соответствии с этими планами. Высшим пилотажем могут стать достоверные ежедневные прогнозы заказа товарных позиций в связи с планами и текущими показателями продаж, а также — ежедневные прогнозы наличия товарных позиций в точках продаж.
- И, наконец, одной из сложнейших категорий является задача клиентской аналитики при объединении данных о покупателях офлайн- и онлайн-магазинов для ретейлеров, которые стремятся стать омниканальными. Сложнейшая подзадача в данном случае — идентификация офлайн-покупателей. Те, кому удается ее решить при помощи тех или иных методов, оказываются способны к анализу и созданию систем действительно персональных коммуникаций и эффективных кросс-канальных рекомендательных систем. Весь этот процесс осуществляется с помощью автоматической кластеризации обогащенных профилей покупателей и свойств товарных позиций.
— Как бы вы в целом оценили «технологическую зрелость» российского ретейла?
— Она по сравнению с такими ИТ-емкими секторами, как, например, банковский, телеком, очень высока. Передовые игроки способны самостоятельно реализовывать проекты, сравнимые с зарубежными инновационными экспериментами, а также развивать вокруг себя технологическую экосистему и работать со стартапами.
— На ваш взгляд, каковы наиболее актуальные ИТ-решения для
российских торговых компаний на ближайшее будущее?
— Стоит предположить, что растущее количество онлайн-продаж ускорит изменение парадигмы в целом. Уже сейчас мы часто наблюдаем прозрачный подход, смешение каналов онлайн- и офлайн-продаж, дальнейшее развитие omnichannel. Так называемая концепция endless aisle предлагает покупателю плавно переходящий опыт, начать который он может онлайн, а продолжить — в точке продаж, и наоборот. Мы можем купить и/или отложить товар онлайн, а примерить и/или забрать — в точке продаж. Есть предложения на рынке, когда мы выбираем товар в магазине, складываем в корзину мобильного приложения, в нем же оплачиваем и заказываем доставку. И эти сценарии можно «закольцевать» и сделать прозрачной точку входа для покупателя. Такой подход также решает проблему отсутствия товара в точке продаж (empty shelf problem), давая возможность заказать его через электронный киоск в магазине или через мобильное приложение.
Подобное смешение каналов, в свою очередь, служит отправной точкой для повышенных требований к ИТ, цифровой трансформации ретейла. Именно пандемия значительно подтолкнула многие компании в направлении цифровизации.
Источник: Журнал «CRE Retail»