27.04.2020, 15:05
Количество просмотров

Ритейл 2020: тренды в ИТ, фулфилменте и логистике

Внезапно пришедшая пандемия принесла отечественной рознице новую порцию проверок на прочность. Очередной год начался с активного перехода в онлайн-каналы, что в свою очередь потребовало от игроков рынка новых компетенций. «Retail & Loyalty» предлагает вместе с известными компаниями более пристально взглянуть на возникающие тренды в информационных технологиях, фулфилменте и логистике, которым будут следовать флагманы рынка, а вместе с ними, вероятно, и остальные.
Ритейл 2020: тренды в ИТ, фулфилменте и логистике
 - рис.1

Внезапно пришедшая пандемия принесла отечественной рознице новую порцию проверок на прочность. Очередной год начался с активного перехода в онлайн-каналы, что в свою очередь потребовало от игроков рынка новых компетенций. «Retail & Loyalty» предлагает вместе с известными компаниями более пристально взглянуть на возникающие тренды в информационных технологиях, фулфилменте и логистике, которым будут следовать флагманы рынка, а вместе с ними, вероятно, и остальные.

 - рис.2Эмиль Абдулнасыров, директор по информационным технологиям «Ситилинк»

R&L: Каковы основные тренды в развитии ИТ в «Ситилинк»?

Э. Абдулнасыров: Основа ИТ-ландшафта компаний в сегменте e-commerce, как правило, состоит из интернет-магазина (web-сайт) и учетной части (ERP, CRM, WMS и пр.)

Как крупный игрок и один из лидеров отрасли мы стремимся контролировать ядро ИТ-ландшафта.

Так, ядро сайта сегодня на 100% «написано» внутренней командой.

Исторически это был «монолит» в части архитектуры – с прошлого года мы начали планомерный переход на микросервисную структуру (Golang+React).

В учетных системах – микс эффективных enterprise-решений. Мы планируем переход на сервисную архитектуру, в которой все новые сервисы будут разработаны внутренними командами.

За 10 лет динамичного роста и развития компании некоторые ИТ-системы успели накопить legacy-код, который важно обновлять (выполнять рефакторинг).

Если говорить об актуальных трендах, можно выделить три ключевых. Это гиперавтоматизация, машинное обучение и большие данные, омниканальность.

Под гиперавтоматизацией понимается глубокая автоматизация, в т. ч. процессов принятия решений. Сегодня в компании она активна в таких операциях, как цепи снабжения и пополнения магазинов, построение транспортных маршрутов на «последней миле», организация складов и пр.

Технологии машинного обучения и больших данных (Big Data & Machine learning) реализованы в системе рекомендаций, умном поиске на сайте, распознавании лиц и голоса в торговых терминалах. Кроме того, они помогают принимать стратегические решения: мы стремимся собирать как можно больше полезных данных – для этого развернули инфраструктуру с корпоративным хранилищем данных. Уже сейчас производится прогнозирование продаж, снабжения, выполняется расчет эластичного спроса.

Омниканальность находит развитие в расширении каналов общения с клиентом. Мы работаем над запуском диалогового интерфейса в популярном мессенджере (для корпоративных клиентов), в процессе разработки мобильное приложение. Эти современные каналы дополнят единый, бесшовный клиентский опыт и позволят обогатить клиентскую аналитику.

R&L: Повлияет ли как-то ситуация с самоизоляцией граждан на развитие ИТ-решений?

Э. Абдулнасыров:  Сегодня основная цель – обеспечение безопасности клиентов и сотрудников.

Из нее появляются два тренда. Это повышение спроса на безопасную доставку (с соблюдением санитарно-гигиенических норм) до подъезда/квартиры, а также повышение роли бесконтактных платежей.

В части доставки на последней миле мы ускоряем внедрение новых алгоритмов маршрутизации, подключаем новые продукты.
В части оплат – расширяем количество провайдеров платежей на сайте.

Для сохранения стабильности работ системы с учетом растущей нагрузки мы вывели в отдельный мониторинг модули door-2-door (доставка до двери) и онлайн-оплаты, провели горизонтальное масштабирование.

Это непрерывный процесс – нагрузка растет, команда функционирует в режиме повышенной готовности.

 - рис.3

R&L: С какими вызовами сталкиваются в этом году работники ИТ-департаментов в ритейле?

Э. Абдулнасыров: Главный вызов – организация эффективной работы на стыке двух культур: коммерческой и ИТ-шной.
Успешные коммерсанты работают под девизом «быстрее, выше, сильнее» и очень хорошо считают. Они видят возможность – им нужно «вчера».

ИТ-шники – люди-«авторы», перед которыми стоит задача сделать быстро «здесь и сейчас» и одновременно обеспечить внутреннее качество, которое гарантирует компании развитие в долгосрочной перспективе. Кроме того, продуктивность ИТ-инженера, к сожалению или к счастью, вещь нелинейная. Иногда лучшие результаты достигаются, когда программист отходит от догм и правил, предлагая новый вариант.

Пренебрежение коммуникациями на стыке коммерции и ИТ может привести к взаимному непониманию.

Мы делаем ставку на продуктовый подход (product team). В одной команде работают представители коммерции, проектного и продуктового офиса, дизайнеры, разработчики, тестировщики.

Перед командой одна цель. Единственный способ ее достичь – преодолеть стереотипы и начать работать вместе. В настоящее время в компании несколько продуктовых команд. Всем нравится результат такой работы.

 - рис.4Виталий Кусайко, руководитель управления по инновациям Группы «М.Видео-Эльдорадо»
Ритейл очень тесно связан с ИТ-технологиями – именно они определяют эффективность бизнеса и становятся его ключевым преимуществом. Сегодня customer journey – путь, который проходит клиент от возникновения потребности в товаре до покупки, – становится в большей степени цифровым. Мы прогнозируем, что уже в ближайшем будущем покупки в любых точках контакта перейдут в смартфон, поэтому необходимо, чтобы ритейлеры «говорили» с покупателями на одном языке. Цифровизация бизнеса и создание однородного, «бесшовного» клиентского опыта как в онлайн-каналах, так и в традиционных магазинах – это новый этап эволюции торговли после омниканальности, мы назвали его ONE RETAIL. Данная модель предусматривает трансформацию компании путем внедрения digital-подхода на всех уровнях организации – как в точках взаимодействия с покупателями, так и во всех инфраструктурных подразделениях. Например, в магазинах «М.Видео» все продавцы работают со смартфонами со специальным ПО. Оно полностью интегрировано со всеми внутренними программами по поддержке продаж и позволяет «зачекинить» посетителя и работать с ним уже с учетом его истории, индивидуальных потребностей и персональных предложений.

 - рис.5

«М.Видео-Эльдорадо» при принятии решений опирается на алгоритмы машинного обучения в закупках, логистике, планировании промо и развитии персонализации предложений. Аналитика данных подсказывает нам, как точно спланировать ассортимент и потребность в персонале для каждого магазина, где открывать наиболее прибыльные точки, как эффективно общаться с покупателями. Более того, мы автоматизируем широкий спектр рутинных операций, чтобы сократить время их реализации и повысить точность. Так, технологии позволяют строить гибкие графики работы розничного персонала, планировать бюджет и вести финансовую отчетность, управлять складскими потоками и даже искать ошибки внутри нескольких информационных систем одновременно.

 - рис.6Дмитрий Шостко, директор направления трансформации «Леруа Мерлен»
R&L: Какие тренды можно выделить в цифровой трансформации ритейла?

Дмитрий Шостко: На самом деле цифровая трансформация ритейла ничем не отличается от трансформаций, которые были в других отраслях до ритейла. Например, финансовый сектор или телеком-операторы. Все они проходили так или иначе схожие трансформации и продолжают проходить, при этом интенсивный этап уже перешел в экстенсивный.

Сегодня в ритейле на повестке дня, мне кажется, несколько основных задач.

Первая – это стать клиентоцентричным: поставить во главу угла клиента, его профиль, привычки, предпочтения и угадывать или предугадывать его новые желания.

Вторая вещь, которая сегодня находится в тренде трансформации, – создание платформенных компонент или создание компаний-платформ. Компания-платформа – это слишком громкое название, на ее создание нужно много усилий. Но платформенные компоненты создавать достаточно просто. Например, это переход от монолитных решений к микросервисам или созданию компонент, связанных с взаимодействием с клиентом и обеспечением его потребности. В нашем случае «Леруа Мерлен» – это та самая компания, которая связана с услугами и товарами для клиента. Мы развиваем платформу услуг, а также платформу для обустройства дома, где клиент может сделать все, начиная от идеи и заканчивая конечной реализацией и принятием работ у себя дома. То есть он неотрывно от своего желания доходит до финальной точки. Ему не приходится ходить в разные места, пользоваться разными сервисами, искать, тратить дополнительное время. Все это мы для него можем сделать в одном месте.

Еще одна важная вещь – это структура и организация принципов работы компании, потому что старые принципы, когда все было построено на каких-то изолированных командах или функциях, уходят в прошлое. Сейчас приходит история компаний, где есть домены, кроссплатформенные команды, а принципы разработки – бережливые и гибкие, которые, конечно, уже много раз хайпанули и прошли пики удачи и разочарований, но так и остались наиболее эффективными в сочетании со здравой логикой организации. У таких компаний процессы не особо связаны с классическим вотерфольным подходом. Про это уже много чего написано и сказано, про эджайл, бережливое производство, но вживление этого мышления в организации происходит не так быстро. Поэтому до сих пор, я убежден, во всех ритейлах, в том числе и у нас, эта трансформация и этот тренд сохраняются. Потому что от идеи, от осознания ее множеством людей компании до принятия этого в свою культуру, в ДНК компании, проходит не один год.
 
R&L: Какие подходы используются в работе с большими данными? Есть ли взаимодействие с ОФД и выстраивает ли компания аналитику на базе этой информации?

Дмитрий Шостко: Первое, что мы делаем, – это, безусловно, выстраиваем инфраструктуру для работы с данными, потому что работать нужно со структурированными и качественными данными! Это залог успеха, и на это обычно тратится много времени. Мы инвестируем в построение так называемых широких витрин про разные области. Например, создаем широкую витрину про клиента. То, что мы называем digital twin – цифровой двойник клиента. Мы инвестируем в создание digital twin магазина – цифрового двойника магазина. Мы инвестируем в то, чтобы создать цифрового двойника наших сотрудников, который сможет подсказывать и помогать людям быть более эффективными. И для всего этого нужна инфраструктура. Под инфраструктурой я понимаю не только железо, но и софтверные решения – хранилище данных, BI-инструменты, инструменты по машинному обучению. Это нужно для того, чтобы все это работало как большая фабрика, где каждый механизм отлажен и сделать новый сервис, новый продукт достаточно просто. Один в один как на «классической» фабрике, чтобы минимизировать рутинные операции в данных и дать больше времени для творчества сотрудникам. При этом мы изначально отказались от концепции делать всю инфраструктуру инхаус и переходим в концепцию cloud native или в некоторых случаях cloud ready приложений.

Тем самым с самого первого дня весь концепт инфраструктуры по работе с данными мы создаем на базе облачных сервисов. При этом часть сервисов мы хостим или аллоцируем во внутренних цодах. Это связано с политикой безопасности и с тем, что некоторые сервисы проще опробовать в инхаусе. Здесь стоит также отметить, что один из основных принципов – максимизация open-source технологий. Сейчас у нас в дата-направлении 95% всех компонент open-source. Здесь можно долго спорить про стоимость владения, надежность, скорость изменений. Не буду здесь рассуждать и обосновывать нашу позицию, скажу только, что нам удается минимизировать затраты на владение и максимизировать скорость изменений и надежность, не думаю, что многие могут выдерживать такие показатели эффективности. 
Второе – мы развиваем и используем данные в виде накопленной истории про разные сферы – клиентов, сотрудников, магазины (online и offline). Это метрики, связанные с предпочтением клиентов, с их социально-демографическими характеристиками, профилем потребления. В итоге мы получаем некую большую широкую витрину, где есть сотни показателей про каждый из этих доменов. И мы можем делать очень много аналитики на базе этих профилей.

И третье – то, что мы называем Фабрика моделей. Это реальный подход к тому, чтобы быстро и эффективно запускать различные модели машинного обучения в компании. Потому что, ни для кого, я надеюсь, уже не секрет, что машинное обучение – это не rocket science. Конечно, есть фундаментальные кейсы, связанные с какими-то глубокими исследованиями или фундаментальными проблемами. Такие как поиск или рекомендательные сервисы, где мастерство таких сервисов может оттачиваться годами, а предел креативности и совершенствования практически не имеет ограничений. Но много задач более прикладного характера, и для их реализации не требуется глубокого исследования. Такие задачи можно сделать за одну-три недели, а дальше весь вопрос, как быстро это можно выкатить в продакшен и начать использовать в операциях компании. Для этого и нужна, как мы называем, фабрика моделирования. «Фабрика» – потому что это аналог фабрики в ее классическом, каноническом представлении. «Моделирования» – поскольку логика алгоритма – это модели машинного обучения.

 - рис.7

На базе этих трех компонент мы и создаем последнее, самое главное – дата-продукты. Под продуктом мы называем продукт или сервис, который либо создает новый продукт/опцию для клиента или контрагента, либо оптимизирует существующий бизнес-процесс компании и, как следствие, меняет классические операции, делая их более эффективными. Часто такие оптимизации радикально меняют операции, делая привычные операции не очень привычными, но намного более эффективными.

Например, валидация контента. Достаточно классическая для ритейла задача, когда приходится валидировать входной контент от е-мерчендайзинга. Это когда приходит какая-то картинка с описанием того или иного товара, и кто-то должен провалидировать, что контент нужного качества, подпись товара коррелирует с самой картинкой, нет опечаток в подписи, на картинке изображено то же, что есть в описании, отсутствуют водяные знаки, и множество других факторов. В общем, делает некий мэтчинг картинки и описания. Вот такая операция во многих компаниях долгое время была ручной. Сидели люди, которые этим занимались. Мы подумали, что было бы здорово такой рутинный труд заменить более творческими задачами для людей. Сделали такой инструмент, он называется дата-продукт. И таких продуктов очень много.

Что используем с точки зрения данных? Это и открытая внешняя аналитика, которую можно на рынке найти, и внутренняя аналитика. На самом деле самый большой потенциал на текущий момент лежит во внутренних данных, потому что они до конца еще не исследованы. И здесь я бы сказал так: внешние данные – это, конечно, хорошо, но важнее научиться работать и понимать внутренние данные. Сегодня мы находимся на том этапе, когда внутренние данные для нас являются основным источником информации. А внешние данные дают возможность усиливать и улучшать определенные модели – например, при анализе точек локаций открытия магазинов.
  
R&L: Как улучшить взаимодействие с клиентом с помощью искусственного интеллекта?

Дмитрий Шостко: Здесь все достаточно просто для нас. На рынке обустройства дома важно, как и во многих отраслях, предвосхищать клиента. Мы называем это – узнать о желании наших клиентов в обустройстве дома раньше их самих. Мы должны понять, что человек хочет, какой проект он делает и как мы можем помочь. Основная задача – это не заработать денег на клиенте, а сделать его путь в прохождении обустройства дома намного более простым и легким. Это самое важное! Потому что, если кто-то из вас делал когда-то ремонт, он сталкивался со множеством проблем: найти бригаду, купить нужные товары, понять, что нужно для проекта, какие производные и составляющие нужно купить, как проверить качество и кто может являться гарантом этого качества. Все это порождает множество телодвижений, потому что нет единого ядра знаний и услуг, где можно было бы все это получить по низким ценам. Мы в «Леруа Мерлен» стараемся стать таким ядром, предвосхитить, понять потребности нашего клиента, а это значит, что мы должны иметь определенный набор сервисов и услуг, которые можем предложить клиенту, определенный набор ассортимента, который нужен клиенту, чтобы по максимуму, в 99% случаев, удовлетворить нашего клиента. Поэтому у нас есть маркетплейс, который мы сейчас активно развиваем, онлайн-бизнес, каменные магазины и сервисная платформа Hands.ru. Все это дает возможность делать путь клиента комфортным и приятным в таком непростом испытании, как ремонт. А анализ данных – как раз та квинтэссенция, которая помогает это реализовать. Помогает сделать его бесшовным, понять, чего не хватает в нашем ассортименте из товаров и услуг, как нам взаимодействовать с клиентом, где мы являемся недостаточно компетентными, где мы видим какую-то негативную обратную связь и как с ней работать, или то, что нравится нашим клиентам, что надо продолжать делать. Все это извлекается из данных.
 
R&L: Какие задачи по ИТ-трансформации следует передавать на аутсорсинг и что является исключительно прерогативой компании?

Дмитрий Шостко: Я считаю, что самое основное – это интеллектуальная собственность компании. А что такое интеллектуальная собственность компании сегодня? Конечно же, это данные и анализ данных!

Во-первых, потому что все то, что мы придумываем, – это ноу-хау, это является нашим конкурентным преимуществом, а конкурентное преимущество сегодня – это то, как ты взаимодействуешь с клиентом, какие у тебя аналитические инструменты есть, как ты можешь предвосхищать клиента, а также где компания может оптимизировать бизнес-процессы, быть более эффективной. Все это – анализ данных и машинное обучение!

Второе – платформенные компоненты (компоненты компании-платформы), поскольку это как живой организм, как завод, где все взаимосвязано. Если ты не контролируешь завод, а контролируешь только производство на этом заводе и тебе нужно что-то улучшить, ты будешь всегда зависеть от других. В моем понимании самое важное – это построить такую платформу, компанию-платформу, где все элементы этой платформы реализованы твоими сотрудниками, где ты знаешь всю логику и понимаешь, как это усовершенствовать и ускорить. Иногда ты можешь отдать какие-то кусочки на аутсорос или аутстаф. Но нужно не забывать, если это какой-то ключевой элемент платформы, то тебе важно понимать, как он устроен и работает, и лучше эти наработки иметь инхаус, чтобы иметь возможность быстро, гибко и эффективно развивать их самостоятельно, возможно, повторюсь, частично отдавая задачки на аутсорс. Опять же для нас это вопрос здравой логики.

Вот, собственно говоря, и все – два направления. Данные и анализ данных, что является интеллектуальной собственностью компаний, и платформенные компоненты.

 - рис.8Артем Марчук, генеральный директор логистической компании «Точка-Точка»
На мой взгляд, популярными логистическими ИТ-решениями для ритейлеров в 2020 году станут следующие:

Автоматизированный фулфилмент
Тренд на омниканальность становится проверкой на прочность для компаний, приверженных инхаус-логистике. Собственная инфраструктура все чаще заменяется высокотехнологичным фулфилментом. 
Для логистов это означает переход от стандартного складского сервиса к четкому и оперативному процессу комплектации, упаковки и отгрузки товаров. На практике этого можно добиться, сделав ставку на WMS и автоматизацию физической обработки груза – цифровые системы отбора Pick-to-Light/Pick-to-Cart, роботизированные стеллажи, шаттловые системы, рамки-считыватели RFID. Примеров такой автоматизации немало. Например, Amazon Robotics – мировой лидер роботизации – рапортует о 20%-ном сокращении расходов только благодаря внедрению грузовых роботов Kiva. Отечественный fashion-ритейлер «Твое» использует роботы-сортеры при приемке товаров. Американская Codeshelf сделала ставку на WMS с интегрированным RFID-решением, которая позволяет производить сбор заказов в соответствии с расположением товара на складе.

 - рис.9

Шеринг инфраструктуры и новые модели перевозок
Активная экспансия торговых сетей в регионы сформировала тренд на увеличение частоты поставок. Рынок LTL-перевозок растет уверенными темпами: согласно прогнозу MA Research, в период с 2019 по 2023 год среднегодовой темп роста составит 7,3%. При этом по-настоящему ценными являются решения, позволяющие ритейлерам снизить стоимость минимального заказа без увеличения затрат на логистику в целом.

В основе таких решений лежат шеринг инфраструктуры и новые модели организации перевозок, опирающиеся на консолидацию груза, например пулинг. Эффективное внедрение таких инструментов невозможно без hi-tech: логистам нужны ИТ-платформы, поддерживающие электронный документооборот и объединяющие отправителей и перевозчиков в едином цифровом пространстве.

Прогнозная аналитика
Растущие ожидания потребителей вынуждают продавцов менять подходы к управлению – не реагировать на спрос, а предугадывать его. Предиктивная аналитика помогает прогнозировать изменение спроса на товары, точно формировать ассортиментную матрицу и оптимизировать внутренние процессы.

От транспортных компаний также ждут реализации «упреждающей логистики». Аналитические системы, синхронизированные с системами складского учета, определяют уровень запасов, заранее уведомляют о предстоящем заказе на перевозку, выстраивают оптимальный график поставок. Все это открывает большие возможности для ритейлеров. Впрочем, логистические компании также получают немало преимуществ: в первую очередь точное планирование расходов, уменьшение простоев транспорта и снижение издержек. Например, согласно исследованию PwC, анализ данных позволяет на 15% сократить расходы, связанные с учетом запасов и реализацией процессов складского хранения.

5PL
Стремясь к большей гибкости и скорости, ритейлеры и логисты неизбежно объединяют бизнес-модели. Формирование цепи поставок перестает быть отдельным процессом. Все большее количество участников действует в одном информационном поле. Например, системы складского учета объединяются с аналитическими модулями и ERP-системами. В некоторых случаях WMS дорастают до единых платформ уровня Supply Chain Execution (SCE) и Supply Chain Management (SCM). Все это стимулирует рынок формировать новый продукт – логистику 5PL.

Главное отличие 5PL от существующих решений – прозрачность всех этапов, автономность, узкая специализация всех участников цепи. 

 - рис.10

 - рис.11Елена Шутюк, коммерческий директор федеральной логистической компании IML
Из-за карантинных мер и экономической ситуации активно развиваются продажи товаров онлайн. Те, кто еще не успел сформировать digital-отделы и выйти на рынок e-commerce, начинают искать возможности сделать это быстро. Как следствие, в ИТ-сфере будет расти спрос на создание площадок для онлайн-продаж и в том числе на часть, отвечающую за доставку товаров.

Мы планируем развивать простые средства подключения доставки IML в CMS-системе, интегрироваться с площадками – агрегаторами служб доставки. Для предпринимателей, непосвященных в сферу логистики, разрабатывается личный кабинет с интуитивно понятным интерфейсом. Но в онлайн выходят не только игроки малого и среднего бизнеса. Для крупных предприятий мы планируем создавать индивидуальные интеграционные решения.

За последние годы ощутимо выросло качество магистральных перевозок, но региональная доставка «последней мили» не всегда им соответствует. IML делает ставку на партнеров в регионах, а значит, подключение к системе должно быть удобным и не отнимать много времени. Требуется максимально простое ИТ-решение, чтобы партнер мог без ошибок принять заказ, отдать его получателю в пункте выдачи и при необходимости построить маршрут по нескольким адресам курьерской доставки. IML имеет собственные наработки в области автоматического построения маршрутов, способные учитывать дополнительные факторы, например, интервалы доставки. Но мы не исключаем привлечение крупных игроков этой сферы.

Развитие доставки между физическими лицами – одно из приоритетных направлений развития нашей компании. В том числе для них мы планируем развивать платежные сервисы. IML в ближайшем будущем позволит получателям оплатить заказ через мобильное приложение, минуя курьера или сотрудника пункта выдачи. Также мы внедряем технологию безопасной сделки, в которой будет участвовать внешний арбитр.
Рубрика:
{}
Теги: