Торговля, сфера услуг

Основной предпосылкой для обновления корпоративной системы послужили планы компании по масштабированию бизнеса и открытию нескольких распределительных центров с максимальной степенью автоматизации, чтобы оптимизировать товарно-складские запасы, складской учет и т.д.

Переход на SAP S/4HANA, который был проведен всего за 8 месяцев командой из 7 экспертов, помог создать «Сибирскому гиганту» эффективную ИТ-платформу для дальнейшего развития и масштабирования сети. Кроме того, за счет сокращения размера базы данных и смены оборудования в ходе проекта удалось сократить стоимость владения системой на 40%, а производительность транзакций выросла от двух до 100 раз в зависимости от операции.

Как отмечает ИТ-директор «Сибирского гиганта» Василий Столяров, благодаря запуску SAP S/4HANA стали возможны принципиально новые действия. В частности, компания начала очень быстро собирать информацию об остатке на любой день по любому объему товаров, о последнем приходе или расходе и в принципе любую нужную информацию, максимально оперативно делать выборки по большому объему данных. Раньше ABC-анализ занимал 4 дня, а сейчас при всей сложности расчетов он делается за 10 часов, и в дальнейшем эту цифру вполне можно сократить до 2 часов.

В сети «Реалъ» было установлено кассовое решение, не в полной мере соответствующее требованиям ретейлера к скорости работы, бесперебойности и функциональности. Была необходима новая система, способная быстро и без сбоев работать в условиях высокой нагрузки: охватывать более 200 магазинов, 500 касс и 60 тыс. товаров в одной торговой точке. Решение должно было автоматизировать продажу алкоголя с новыми акцизными марками, а также поддерживать разнообразные скидочные механики, не менее 200 рекламных акций в одном магазине и не меньше 1 миллиона карт лояльности. Ориентируясь на эти требования ретейлер выбрал решение для автоматизации торговли Set Retail 10 компании CSI.

В ходе проекта за две недели удалось внедрить фронт-офисную систему во всех магазинах. В «Реале» Set Retail управляет кассами, операционным днем и программой лояльности. Решение помогло ускорить операции на кассе и прохождение покупателем кассовой линии почти на 40%.

В «Реале» действует развитая программа лояльности: несколько типов дисконтных карт с различными скидками. Кроме того, в сети можно использовать скидочные карты партнеров. Set Retail предоставил сотрудникам магазинов удобный и многофункциональный инструмент для работы с программой лояльности. Торговая сеть использует скидки на группы товаров и на наборы, купоны, акции с выдачей подарков, а также печатает на чеках рекламные предложения.

Компании продолжают сотрудничество: ретейлер внедряет другие решения CSI. В ближайшее время в магазинах «Реалъ» заработает сервис учета маркированных товаров Set Mark.

Искусственный интеллект в режиме реального времени анализирует количество покупателей в очереди, активность касс и загрузку кассиров. За счет использования современных аналитических алгоритмов и выбора оптимальных мест расположения камер система позволяет структурировать данные и исключать ошибки в расчетах. В частности, она не учитывает покупателей, которые уже оплатили покупку, и группирует посетителей, которые совершают одну покупку.

С помощью видеоанализа на основе трехмерного изображения система отслеживает подвижность и длину очереди, позволяет рассчитать время ожидания и время обслуживания каждого покупателя, что снижает вероятность ухода посетителя из магазина без покупок. Автоматическое оповещение происходит при превышении заданных параметров: времени ожидания, количества человек в очереди и т.д. Таким образом, видеоаналитика помогает улучшить качество и повысить скорость обслуживания на кассах.

В результате тестирования технологии на 56 магазинах торговой сети «Перекресток» объем жалоб покупателей снизился в 1,5-2 раза (по сравнению с данными в сопоставимых магазинах без системы видеоконтроля), а число чеков на одну кассу выросло на 9%. Технологии видеоаналитики и компьютерного зрения, работающие на основе нейронных сетей и искусственного интеллекта, сокращают на 10% число людей, уходящих без покупок. Анализ проводился в период работы системы с 1 по 26 неделю 2019 года, данные соотносились с аналогичным периодом работы магазинов в 2018 году (до внедрения системы видеоконтроля).

Приложение уже доступно для скачивания в AppStore и GooglePlay. Протестировать его можно в четырех супермаркетах «Перекресток», расположенных в ТЦ «Океания» и ТЦ «Хорошо», а также на улице Миклухо-Маклая, д. 37 и Рязанском проспекте, д. 28. В супермаркетах, участвующих в пилоте, установлены специальные метки для калибровки приложения, их расположение отображается на схеме магазина. При первом сканировании система соотносит с планом торгового зала положение покупателя, а затем фиксирует его перемещение. AR-технологии прокладывают оптимальный маршрут внутри супермаркета прямо в мобильном телефоне. Навигацию можно настроить как по категориям товаров, так и по рецептам.

Техническое решение для пилота разработал российский стартап «Блюменкрафт». По результатам тестирования будет принято решение об эффективности проекта и разворачивании системы на все супермаркеты сети.

Руководство «Корзинки» столкнулось с серьезным ростом конкуренции на локальном рынке, связанной с активной экспансией федеральных ретейл-сетей в регионы – в 2015 году в Башкирии было открыто около 500 новых торговых площадок. Сеть начала менять свой подход к продажам, пересматривать ценовую политику и ассортимент закупаемых товаров. Это позволило компании найти своё уникальное конкурентное преимущество и стать ближе к покупателям.

В процессе этих преобразований стало понятно, что компания нуждается и в принципиальном изменении управления запасами. Ручной сбор и анализ данных не позволяли оперативно оценивать состояние складских запасов и остатков продукции, выявлять проблемные зоны и устранять их. В итоге происходило тиражирование ошибок и рост неликвидов, что тормозило рост прибыли. Компания искала промышленное ИТ-решение, которое помогает управлять запасами крупным сетям, однако не требовало бы больших финансовых вложений. Им стало облачное решение «Корус | Управление запасами», которое предназначено для оптимизации складских запасов и автоматизации заказов поставщикам.

Подключение «Корзинки» к сервису позволило резко сократить количество ручного труда в процессе управления: планирование и оформление заказов и поставок, а также расчет запасов и лимитов теперь ведутся в полностью автоматическом режиме. При этом решение рассчитывает заказы как для каждого супермаркета, так и для всей торговой сети в разрезе поставщиков и различных категорий товаров, в том числе тех, которые имеют сезонную динамику спроса. Это позволяет «Корзинке» выровнять состояние запасов на складах и повысить точность планирования снабжения. Процесс закупок стал полностью прозрачным и управляемым.

С марта в Утконосе появилась должность Chief Data Officer. Компания считает использование данных во всех бизнес-процессах важным шагом на пути к цифровой трансформации и централизует свои усилия в этом направлении. Мы встретились с Данилой Наумовым, директором по данным онлайн-гипермаркета Утконос, в рамках SAS Forum Russia 2019. Он рассказал о стратегии компании на пути к «цифре», о первых шагах в новой должности и планируемых изменениях в работе с данными.

Скорость доставки, цены, качество продуктов — очевидные конкурентные преимущества любого ретейлера. Где здесь могут пригодиться данные?

Действительно, все это важно. А данные могут понадобиться при решении любой задачи. С точки зрения скорости доставки перед нами стоят проблемы оптимизации логистики, в области цен — вопросы, связанные как с регулярным ценообразованием, так и с промоакциями. И тут нам есть чем похвастаться. Актуальны также задачи ассортиментного планирования, добавления в ассортимент востребованных покупателями товаров и вывода непопулярных. Кроме того, есть возможность создания собственных торговых марок — для этого нужно знать, какими характеристиками должен обладать тот или иной продукт.

А какие еще преимущества могут дать компании сервисы, основанные на данных?

Часто диалоги об аналитике у ретейлеров так или иначе связаны с качеством управления запасами — прогнозированием спроса и оптимизацией товарных запасов, обеспечением их нужного уровня. И это не случайно — вопрос действительно критически важен. Отдельно надо сказать о целевом маркетинге: кластеризации клиентов, прогнозировании отклика на маркетинговые кампании. Разумеется, персональные предложения должны быть релевантными — это требование времени. В противном случае лояльность клиента резко падает. Хорошо показывают себя рекомендательные системы на сайте. Если они правильно построены, то существенно повышается средний чек. Мы постоянно занимаемся оптимизацией складских операций. Например, совершенствуем слоттинг — даем рекомендации, в каких местах следует хранить товар, чтобы процедура комплектации заказов была максимально быстрой, а на складе не возникало пробок.

Все это — внутренние истории. Возможно ли что-то, нацеленное вовне?

Не соглашусь с таким разделением. Наличие товара в продаже напрямую сказывается на поведении клиента, если же клиента не устраивают цены, он пойдет к другому ретейлеру. Потребность в подобной аналитике диктуется рынком. Мы очень долго были не просто лидером, а вообще единственной компанией, занимающейся доставкой продуктов. Наши трансформационные процессы обусловлены именно появлением конкурентов. В сфере онлайн-ретейла крайне тяжело выйти на новый рынок — например, в другой город. Обустройство складов и выстраивание логистических сетей стоит невероятно дорого и требует единовременных инвестиций. Офлайн-ретейлер, в отличие от нас, может позволить себе постепенно увеличивать число магазинов.

Существовала ли до вас в Утконосе должность директора по данным?

Такой должности не было. Но уже функционировал аналитический центр, который занимался BI-функцией, его начали формировать с лета прошлого года. Прежде аналитическая работа велась разрозненно: в каждом бизнес-подразделении были собственные аналитики. Аналитический центр был создан с вполне понятной целью — объединить аналитиков из разных подразделений, чтобы ликвидировать дублирование отчетов. Понятно, что в разных подразделениях аналитики зачастую занимались схожими задачами. Кроме того, параллельно велось несколько проектов, связанных с прогнозированием спроса и построением системы автозаказа. В этих направлениях были существенные наработки. Требовалось их развить и добавить в число используемых технологий машинное обучение и другие современные методы. И поэтому в Утконосе появился директор по данным.

Что появление этой должности фактически означает для компании?

Наша компания идет по пути цифровой трансформации, и мы разделили ее на три составляющих. Первая — переход от традиционной иерархической структуры к продуктовой структуре. Мы создали множество продуктовых команд, в них входят представители бизнеса, data science, бизнес-аналитики, ИТ (ее инфраструктурной части). Вторая составляющая трансформации — привлечение талантов извне, третья — использование данных во всех бизнес-процессах. Все решения должны приниматься на основании данных, а не экспертных мнений. Позиция человека должна подкрепляться объективными цифрами. Моя должность объединила три функции: BI-практику, развитие хранилища данных (data engineering) и применение продвинутой аналитики (data science) в бизнес-процессах. Функции data engineering и data science изначально входят в мою зону ответственности, эти функции мы выстраиваем с нуля. А аналитический центр раньше подчинялся директору по стратегии. Директор по стратегии решил поставленные задачи, должность упразднили и было принято решение функцию BI тоже отдать мне.

Вы пришли в компанию несколько месяцев назад. Какие задачи были поставлены перед вами?

По каждому из трех направлений передо мной поставлены вполне конкретные задачи. На аналитике по-прежнему лежит в первую очередь функция автоматизации отчетности. В data science главные направления, по которым мы начали работать, — это прогнозирование спроса для операционного блока и регулярное ценообразование для коммерческой дирекции. Что касается хранилища данных, то мы приступили к выбору СУБД, средств интеграции данных и уже вплотную планируем построение самого хранилища данных. Хочу отметить, что в отношении выбора инструментов для реализации проектов никаких «религиозных» предубеждений у нашей команды нет. Руководство компании мыслит категориями бизнес-кейсов и финансовых эффектов. Если мы понимаем, что у какого-то конкретного продукта стоимость владения существенно привлекательнее, чем у конкурентов, то наш выбор склоняется в сторону именно этого продукта. Еще одной ключевой составляющей для нас является скорость решения задачи. Например, мы вполне обоснованно выбрали коммерческую аналитическую платформу и отказались от стека решений open source. Важную роль при этом сыграл показатель time to market — время, которое потребуется, чтобы решенная задача начала приносить прибыль.

Как могло отсутствовать направление data science в электронной компании с такой историей?

Каждый блок решал свои задачи по отдельности, с помощью доступных инструментов и методов. Например, строили прогнозы спроса, решали задачи автозаказа, создавали модели прогнозирования оттока клиентов, занимались оптимизацией логистики. Однако есть множество задач, в которых применение продвинутой аналитики даст более существенный эффект, чем традиционные подходы. И эти задачи совершенно точно должны решаться централизованно.

Местные аналитические отделы будут упразднены? Как сейчас осуществляется взаимодействие с ними?

Я вижу два варианта. Первый — оставить решение аналитических задач в рамках «родных» бизнес-блоков. Если задачи решаются качественно и результаты устраивают бизнес, то незачем ломать работающую структуру. При этом было бы правильным при необходимости подключать «Офис данных». Например, когда местным аналитикам на каком-то этапе не хватает компетенций. Второй вариант — переход аналитиков в нашу команду, но здесь важно сделать это так, чтобы бизнес-функция не пострадала и ее задачи продолжали решаться. Далеко не каждому руководителю понравится такой подход, и единственный способ не допустить скандалов — поднять решение прежних задач на новый уровень.

С чего началась работа в новой должности?

Первое — согласование бюджетов с собственником. Согласовали и расширение штата — дополнительно 14 человек, и приобретение новых инструментов, и проведение работ. Сейчас начинается обсуждение, как именно эти средства потратить, а также сравнение ИТ-платформ для решения тех или иных задач. И конечно, естественным следствием расширения штата стал активный поиск персонала.

Что сейчас представляет собой часть ИТ-ландшафта, ориентированная на работу с данными? Какие платформы и решения применяются, каковы планы на будущее?

Разумеется, у нас есть множество источников данных: ERP, WMS, веб-сайт, система управления перевозками, BI-инструменты и аналитические решения SAS. Кроме того, есть инструменты, используемые бизнес-блоками. Мы проведем трансформацию хранилища данных и построим озеро данных. Планируем предоставить инструменты подготовки данных бизнес-пользователям, чтобы наиболее продвинутые могли не только смотреть отчеты, но и проверять собственные гипотезы, выстраивать модели данных. У нас есть пользователи, которые готовы так работать и ждут, когда возможность для этого у них появится.

Используются ли в компании большие данные, и если да, то в каких целях?

Да, большие данные у нас есть. В первую очередь это история покупок клиентов, история активности пользователей на сайте. Мы знаем, каким образом происходила каждая покупка и как клиент оказался на сайте. Все эти данные надо анализировать, чтобы оптимизировать маркетинг — например, оценивать и развивать каналы, по которым к нам приходят люди. Огромный блок данных связан с операциями на складах. Комплектовщики заказов перемещаются по складу с собственными терминалами, и их движение становится источником информации для оптимизации размещения товаров. Есть множество видеоданных, на основании которых принимаются решения о реструктуризации склада.

Насколько эффективно используются эти данные?

Довольно эффективно. Можно ли их использовать еще эффективнее? Безусловно, да.

Обычно выделяют внутренние эффекты от работы с данными (оптимизация, повышение эффективности и т. п.) и внешние (создание новых сервисов, ориентированных на извлечение прибыли). Какие из них приоритетнее сейчас, а какие могут быть значимыми в будущем?

В рамках каждой задачи производится оценка конкретного кейса. На данный момент для нас примерно равнозначны по приоритету оптимизация операций и решение задач коммерческой дирекции и маркетинга. В будущем мы считаем перспективным привлекать стартапы для анализа изображений и голоса, а также для анализа отзывов клиентов и даже просто постов в соцсетях.

У онлайн-гипермаркета гораздо более широкие возможности по работе с покупателями, чем у традиционного ретейлера. Вы видите своих клиентов в буквальном смысле насквозь. Что, с вашей точки зрения, могло бы быть реализовано лучше и как этого добиться?

Здесь может идти речь об углубленном анализе больших данных: активность клиента на сайте, история его запросов в поисковиках, анализ источников, по которым он перешел к нам. Но надо сказать, что у нас намного меньше клиентских данных, чем у банков. Гораздо больше знаний о клиенте нам пока дают все-таки его истории покупок.

Появления каких новых «умных» сервисов могут ждать ваши клиенты в обозримом будущем?

У нас много различных идей. Например, предоставление рецептов и услуг голосового помощника во время приготовления еды. Если сервис Утконоса предложил купить продукты, он вполне может помочь приготовить из них вкусное блюдо. Кроме того, могу назвать интеллектуальные сервисы, которые будут напоминать о покупке.

Как скоро появится возможность «залезть к клиенту в холодильник» — поставить там камеру и реализовать сервис автозакупок?

Технически это вполне можно реализовать уже сейчас. Но потребуются как минимум серьезные инфраструктурные вложения и доработка некоторых «юридических моментов».

Решения «1С» используются в «Магните» уже много лет. На этой платформе создан центр управления кассами, автоматизированы процессы управления финансами, документооборота, кадровые процедуры, рассчитывается заработная плата для почти 300 тыс. сотрудников.

В рамках стратегического сотрудничества планируется существенно ускорить внедрение новых сервисов для покупателей с использованием возможностей платформы «1С», а также автоматизировать процессы обслуживания оборудования. Кроме того, требуется обеспечить стабильность и высокое качество обработки больших объемов данных в режиме реального времени с целью предоставления новых возможностей клиентам сети. Наконец, подразумевается обмен передовыми практиками работы сети «Магнит» для создания новых продуктов под требования рынка.

В случае с Microsoft соглашение говорит о комплексной цифровизации сети с помощью новейших технологических разработок. Стратегическое сотрудничество предполагает создание новых персонализированных клиентских предложений, построение удобной и быстрой коммуникации между подразделениями и оптимизацию бизнес-процессов.

В частности, компании разработают инструменты на базе облака Microsoft Azure, которые будут интегрированы в бизнес-процессы «Магнита». На данный момент рассматривается совместный проект по созданию модели машинного обучения для прогнозирования спроса в магазинах. Это позволит с высокой точностью анализировать объем потребления продукции, обеспечивать постоянное наличие свежих товаров, в том числе уникальных для конкретных регионов. Кроме того, планируется, что торговая сеть расширит портфель сервисов для покупателей, например персонализированными предложениями в конкретных категориях товаров.

Особое внимание будет уделено построению удобной и быстрой коммуникации между подразделениями с помощью сервисов Office 365, а также оптимизации бизнес-процессов.

По мнению 84% участников опроса, к 2030 году они смогут получать заказанные товары в любое удобное время, независимо от их места нахождения. Аналогичное число респондентов рассчитывают на широкую доступность мобильных платежей. 81% потребителей, принявших участие в исследовании, предсказывают широкое применение разнообразных цифровых технологий в физических магазинах. При этом 45% исключают возможность полного исчезновения офлайн-торговли к 2030 году: по мнению респондентов, несмотря на распространение цифровых технологий, шопинг не станет исключительно виртуальным.

76% опрошенных видят будущее торговли в магазинах без кассиров и примерно столько же готовы к повсеместному распространению подтверждения оплаты по распознаванию внешности покупателя. Также потребители крайне оптимистичны в отношении персонализации покупательского процесса и самих товаров – на это рассчитывают приблизительно три четверти участников исследования.

Также потребители предполагают, что изменения затронут сами категорий продукции. Наибольшего прогресса ждут от товаров и приборов для дома. На втором месте – аксессуары. В третью очередь, как считают респонденты, изменения затронут одежду, спортивное оборудование, детские вещи и мебель. Меньше всего динамики ожидается от категории «обувь».

Компания Makro работает на рынке Узбекистана с 2010 года, на данный момент это одна из крупнейших сетей супермаркетов в стране. Помимо 50 супермаркетов Makro имеет собственное производство хлебобулочных и кондитерских изделий, а также кулинарию.
Ранее отчетность готовилась в компании вручную или полуавтоматическим способом, что требовало множества трудозатрат и доработок. Пользователи применяли упрощенные методы расчета показателей, а возможности электронных таблиц, используемых для подготовки отчетности, не позволяли задействовать все необходимые аналитические разрезы из-за огромного объема данных. Все эти факторы не обеспечивали должной скорости подготовки аналитики.
Для того, чтобы более оперативно собирать данные и формировать отчетность, руководство компании приняло решение о внедрении BI-системы на платформах SAP  BW, SAP HANA и SAP Business Objects. Для реализации проекта были приглашены специалисты «Корус Консалтинг», ранее внедрившие в сети систему управления предприятием на платформе SAP for Retail on HANA.
В ходе проекта были созданы более 20 отчетов, среди которых план выполнения продаж, анализ цен, отчеты по Out of Stock, взаиморасчетам с поставщиками, кассовой аналитике, ABC и XYZ-анализ продаж и торговой наценки. Возможности нового BI-решения позволяют руководству Makro проводить анализ кассовых чеков, представляющий из себя большой массив данных, необходимых для оценки среднего чека, нагрузки на кассах каждого супермаркета, эффективности проведенных промо-акций и прочих показателей.

Для развития холдинга и повышения конкурентоспособности на рынке fashion-ретейла руководство компании сфокусировалось на увеличении операционной эффективности и улучшении процессов работы с заявками, которые обрабатывают сервисные службы: техническая поддержка ИТ, финансовое подразделение, административно-хозяйственное, HR-подразделения, юридическая служба, бухгалтерия и другие.

Для обследования состояния ИТ-инфраструктуры и текущего состояния процессов была приглашена команда «Корус Консалтинг». В результате проекта были созданы комплексный процесс управления инцидентами и запросами на обслуживание, элементы реализации процесса работы с проблемами, портфель и каталог ИТ-услуг, а также матрица сервисов компании с подробным описанием порядка 70 карточек ИТ-услуг. Кроме того, разработано техническое задание на внедрение ITSM-системы на платформе OTRS, которая позволит значительно оптимизировать деятельность сервисных функций Concept Group и операционные затраты, а также повысит уровень SLA.

В рамках проекта были формализованы бизнес-требования от всех сервисных функций Concept Group, с учетом требований каналов продаж, к дальнейшему внедрению платформы OTRS.