Тему инноваций, цифровой трансформации и машинного обучения так или иначе обсуждают все компании в бизнес-среде. Насколько «перегрета» тема технологий в ритейле: что есть хайп, а что действительно работает. На эти вопросы ответили IT-руководители food- и non-food направлений крупных российских сетей.
X5 Retail Group
Денис Левченко, начальник управления инноваций
«Я недавно читал статистику: из всех отраслей ритейл находится на 3-м месте по количеству внедряемых и пилотируемых инноваций. При этом, видимо, фуд-ритейл является неким локомотивом инновационного развития рынка – здесь технологии встречаются чаще, чем в других направлениях ритейла за счет более высокой конкуренции. У нас сложный бизнес, и мы прагматично относимся к вопросам инноваций – внедряем только те проекты, которые приносят деньги, не важно насколько они хайповые, модные. Я считаю, что машинное обучение, искусственный интеллект — очень мощный тренд».
Сегодня работает
Геоаналитика – технология, которая позволяет планировать выручку магазина в новой локации. В результате внедрения технологии, компания улучшила прогноз по будущей выручке магазина. Выгода еще более ощутима, учитывая, что в 2017 году X5 Retail Group открывала в среднем 8 магазинов в день.
Видеоаналитика. На основе данной технологии X5 Retail Group выбрала несколько сценариев, в которых видит потенциал быстрой окупаемости:
- Контроль наличия товара на полке (OSA – On Shelf Availability). От повышения OSA на 1%, рост РТО (розничного товарооборота) составляет в среднем 0,3%, по общепринятым оценкам. В пилотных магазинах, где тестировалась система видеоконтроля наличия товаров на полке, компания зафиксировала рост РТО по наблюдаемым категориям. Механика следующая: специалисты X5 видят, какого товара нет на полке в том или ином магазине, и высылают уведомление директорам точек с просьбой выставить SKU в зал магазина.
- Прогноз количества людей на кассе. По статистике около 2% людей уходят из магазина без покупок по причине больших очередей. Сейчас в пилотных магазинах компания внимательно следит за этим процессом и отправляет уведомление руководству точки, когда количество людей на кассе больше 5 человек. Примечательно, что «умные» камеры умеют отличать сотрудников магазина и не учитывать их в подсчете количества людей в очереди.
Контроль планограмм. Когда потребитель приходит в магазин, он хочет видеть красивую полку так же, как и производитель товаров. Автоматизированный контроль планограмм с помощью фото и программ на основе машинного обучения, который компания тестирует в магазинах, позволяет в разы сократить время на проверку выкладки и повысить ее точность.
Роботы. В том числе интеллектуальные чат-боты, которые помогают роботизировать и автоматизировать рутинные бизнес-процессы. Компания пилотирует решение в финансовом и юридическом департаментах.
«Умные» полки — пилотируемая технология, которая позволяет определить, что стоит на полках. Пока оттестирована только в одном из супермаркетов сети «Перекресток», планируется расширить пилот на ГМ «Карусель».
В ближайшем будущем
Перспективные направления инноваций в ритейле – это IoT, AR и VR решения, автоматизация и роботизация, blockchain, работа с данными и продукты на их основе. Ритейлеры больше всего заинтересованы в разработках для улучшения покупательского опыта, повышения эффективности процессов в магазинах, логистике, а также для оптимизации работы бэк-офиса компании. X5 системно работает с акселераторами и фондами, инвестирующими в инновации и стратапы. Например, компания будет рассматривать новые решения, предложенные стартапами, в рамках SPB STARTUP DAY 2018, конференции ФРИИ, в октябре 2018 г.
«О`КЕЙ»
Тариэл Бокучава, директор по информационным технологиям
«Ритейл — это во многом бизнес про технологии. Конкуренцию выигрывают те компании, которые быстрее реагируют на изменения и осваивают новые технологии. Мы привыкли называть «инновацией» то, о чем не слышали, отсюда и скептическое отношения к термину. При этом машинное обучение, к примеру, плотно вошло и в бизнес-практику, и в нашу повседневную жизнь».
Сегодня работает
Персонализированные предложения, видеоаналитика, речевая аналитика (распознавание, синтез речи), электронные ценники. Компания запустила пилотный проект: открыла магазин с электронными ценниками в отделе фрукты и овощи, поскольку внедряет в магазинах практику динамического ценообразования для этих категорий товаров. «В отделе фруктов и овощей у нас получился небольшой «интернет овощей», — отмечает специалист.
В ближайшем будущем
Дальнейшее развитие машинного обучения. Специалист верит, что у технологии большой потенциал в бизнес-среде, это сильный и мощный тренд.
«ДА!»
Никита Соловьев, директор по информационным технологиям
«Машинное обучение работает во всех областях, связанных с классификацией, организацией, прогнозированием. Есть готовые промышленные библиотеки, которые внутри себя содержат все алгоритмы, и программистам остается заниматься прикладными задачами, что существенно уменьшает time-to-market (период от начала разработки продукта до его выхода на рынок) таких решений. Если говорить про технологии настоящего, я думаю, что области применения машинного обучения ограничиваются лишь нашей фантазией».
Сегодня работает
Face Recognition. Компания внедряет решение, связанное с технологией распознавания лиц. «Удивительно, насколько машина может качественно распознавать лицо в очень тяжелых условиях: при плохом освещении, неудачном ракурсе, низком разрешении картинки. Даже человек зачастую с трудом распознает лицо, а машине это удается», — отмечает топ-менеджер.
Технология подбора размера коробов под заказы магазинов, интегрированная со складской системой. Решение позволяет максимально точно удовлетворить потребность магазина в товаре. Сегодня этот механизм работает на основе модели классического линейного программирования, так называемый «симплекс-метод». Однако бизнес предъявляет ряд дополнительных требований, которые нельзя заложить в данную линейную модель. Компания думает о переносе алгоритма на технологии машинного обучения.
SELGROS
Денис Коровин, руководитель отдела информационных технологий
«Цифровая трансформация и новые технологии действительно приходят в нашу жизнь либо революционно, либо более плавно».
Сегодня работает
Роботизация и автоматизация. Технологии упрощают, как правило, рутинные процессы, не замещая персонал. В компании есть несколько подобных проектов как внутри магазина, так и центральном офисе.
В ближайшем будущем
Искусственный интеллект для решения точечных задач, например, для создания отчетов, подготовки аналитики. Такие операции может выполнять машина и выдавать затем некие рекомендации, прогнозы.
Face Recognition. Все хотят знать клиентов в лицо, не привязываясь к карте лояльности: определять их эмоциональный статус, понимать, как часто они приходят в сеть.
«Эльдорадо»
Александр Шляпочников, директор департамента IT
«Можно ли считать эту тему «перегретой»? Я думаю, что да, поскольку любые совещания, СМИ-материалы, касающиеся IT, — все на тему цифровой трансформации и инноваций. Компания «Эльдорадо» находится в довольно конкурентном сегменте рынка — техники и электроники, где сложно привлекать и удерживать клиентов. У нас амбициозные бизнес-цели на 2018–2019 гг., поэтому мы рассматриваем любые варианты инноваций, которые помогут нашему бизнесу расти и развиваться. При этом мы критично отслеживаем эту тему и думаем, какая технология сможет «выстрелить», поскольку действительно «работающих» решений не много».
Сегодня работает
Мобильное рабочее место продавца. Технология, при которой сотрудник ходит по торговому залу с неким гаджетом (как правило планшетом), который помогает ему обслуживать клиентов. Планшет помогает не только эффективнее работать с покупателями, но и давать так называемую «эмоциональную лояльность», когда сервис и компания в целом выглядят более привлекательно в глазах клиента.
В ближайшем будущем
Машинное обучение в системе подбора товара на сайте. Технология подбирает товар для покупателя в интернет-магазине автоматически на основе данных о пользователе. Это новый проект для компании, поэтому эффективность оценивать еще рано.
«Терволина»
Антон Прохоренко, директор по информационным технологиям
«На мой взгляд, тема «перегрета»: на рынке не так много компаний используют инновации. Причин тому несколько: во-первых, мало экспертизы — действительно компетентных специалистов, а если таковые находятся, то их услуги стоят дорого. Получается, что только крупные компании могут поэкспериментировать с инновациями. Во-вторых, в наших университетах мало практики обучения и «выращивания» аналитиков. Низкие компетенции выливаются в финансовые потери для компании — когда технология «не взлетает», начинают возникать вопросы о целесообразности трат. У меня и у коллег по рынку таких примеров довольно много».
Сегодня работает
Нейросети, искусственный интеллект, машинное обучение, автоматизация ценообразования. Будущее таких технологий там, где есть место большому человеческому фактору при работе с сервисами и бизнес-процессами, которые влияют на выручку, маржу и заработок компании в целом.
В ближайшем будущем
Автоматическая аналитика видео-картинки планограмм. Антон Прохоренко рассказывает, что одна из крупных фуд-сетей в России протестировала данную технологию и получила профит в пилотных магазинах. Спикер считает, что все компании так или иначе придут к таким решениям, но те, кто уже работает в этом направлении, будут лидерами рынка.
«Подружка»
Александр Голубев, директор по информационным технологиям
«С точки зрения «перегретости» рынка мне повезло: генеральный директор компании не так давно ездил в Силиконовую Долину и принимал участие в ряде встреч в так называемых «инкубаторах», смотрел на стартапы. Когда он вернулся, сказал: «Нет-нет, вот этим мы больше заниматься не будем. Я понял, что нужно «похоронить» огромную кучу денег на разные инновации, чтобы одна из них, возможно, взлетела». В общем, есть отработанные вещи, которые мы внедряем, а остальное — не надо. Соответственно, все из того, что может помогать ритейлу, делится на две части: первая — то что помогает экономике, вторая – то что увеличивает продажи».
Сегодня работает
Автоматизация руинных бизнес-процессов. В частности – однообразные задачи, которые выполняют несколько десятков людей в компании.
Машинное обучение и видеоаналитика как личностной направленности (покупатели – их возраст, настроение и т. д.), так и проектной (к примеру, анализ товарной выкладки).
«Улыбка радуги»
Максим Бекиш, ИТ-директор
«Если истерика и существует, то она скорее в бизнес-, а не в IT-среде, поскольку «перегретость» темы вызвана высокой конкуренцией и борьбой за покупателя. Мы трезво оцениваем те инструменты, которые появляются, и не спешим делать на них ставку. Основная «хайповая» тема – искусственный интеллект, хотя на самом деле его не существует: никакой компьютер пока еще не умеет рассуждать разумно, это, скорее, интеллектуальное вычисление. К примеру, машина не может анализировать изменчивость поведения покупателей и дает предсказания, основанные на паттернах прошлого поведения. Яркий пример — контекстная реклама, которая всплывает еще две недели после покупки товара. К тому же, машинное обучение построено на «хайповом» BigData. Но если вы только открылись, если у вас небольшое количество клиентов, то эффективность и точность работы этой системы под большим вопросом».
Сегодня работает
Развитие клиентской аналитики — объемы данных постоянно растут и без искусственного, интеллектуального машинного обучения, их сложно грамотно анализировать, а значит сложно сегментировать покупателя, делать ему персональные предложения, склонять к покупке.
Геоаналитика, когда система прогнозирует выручку будущих локаций для открытия магазина, на основе данных транспортных потоков, населения и т. д.
В ближайшем будущем
Биометрия и Face Detection. Все артефакты в виде паспортов, карточек лояльности исчезнут — человеку будет достаточно улыбнуться в камеру, а, возможно, камера сама найдет его лицо. Также можно будет анализировать настроение, состояние здоровья, что повысит не только эффективность персональных предложений покупателям, но и оптимизирует процессы управления персоналом.
