Правила роботорговли: как автоматизация повышает эффективность бизнес-процессов в ритейле
Пока для мелкого бизнеса технической революцией становится внедрение CRM-системы, интернет-гиганты открывают магазины без персонала, нанимают роботов в качестве курьеров, делегируют им рекрутинг и подготовку отчетности. Как автоматизация позволяет ускорять рутинные процессы, снижать затраты и риски и экономно масштабировать бизнес? Какие решения уже в 2020 году позволят приблизить будущее?
Уберизация как феномен, возникший с расцветом экономики «по требованию», давно вышла за рамки коммерческих перевозок. Каждый может запустить свой сервис по подбору няни, выгулу собак или вызову врача на дом, а алгоритмы AI позволяют учитывать всё больше критериев для выбора исполнителя. Совсем скоро найти узкоспециализированного эксперта, чьи профессиональные навыки и личные качества отвечают требованию проекта, будет так же легко, как ближайшего на карте курьера или сантехника. Популярность сервисов, построенных по подобию Uber, экономически обоснована: отпадает необходимость координировать заказчиков и исполнителей вручную, сводятся к минимуму накладки, возникающие из-за человеческого фактора, сокращаются издержки на оказание услуг — всё это освобождает ресурсы для решения более важных задач.
В ритейле одна из наиболее распространенных бизнес-моделей в стиле Uber — это маркетплейс. Он представляет собой цифровую платформу, объединяющую поставщиков и потребителей. Такой формат уравнивает шансы известных брендов и небольших производителей встретиться на виртуальной полке. Все участники рынка в выигрыше: ритейлер предлагает свой товар широкому кругу потребителей, что приводит к росту прибыли, а покупатель приобретает товар по более низкой цене за счет сокращения количества звеньев в цепи поставки.
И хотя россияне пока только начинают покупать через маркетплейсы непродовольственные товары, этот формат уже осваивают фермерские хозяйства, готовые предложить овощи, фрукты и молочную продукцию по демократичным ценам. А доставить товары в срок помогают знакомые нам Uber-like приложения. Например, Umbrella IT принимала участие в разработке нативных мобильных приложений для SmartSeeds, с помощью которых компания автоматизировала отслеживание доставки зерновых и масличных культур, не прибегая к использованию дорогостоящих датчиков-маячков. Мобильные приложения, построенные по типу Uber, позволяют перевозчикам управлять машинами, назначать водителей, следить за выполнением заказа, а водителям — принимать заказы, получать полную информацию о них, осуществлять электронный документооборот.
По данным Яндекс.Маркета, треть пользователей регулярно сравнивает цены перед покупкой, а 40% онлайн-покупателей всегда проверяют достоверность скидки. Искусные ценовые маневры позволяют ритейлерам в решающий момент сделать самое выгодное предложение и обойти конкурентов. Однако это вызывает необходимость быстро менять цены во всех точках продаж.
Крупные игроки рынка, такие как Airbnb и Amazon, используют AI, чтобы оперативно реагировать на изменения рынка. Специализированные программы берут на себя отслеживание цен поставщика, анализ и прогнозирование спроса, сопоставление товаров с позициями конкурентов и мониторинг цен на аналогичные товары (ценовой парсинг). Важен также учет внешних факторов вплоть до сезонных изменений, ведь повлиять на спрос может что угодно — от ранних заморозков до пожара в соборе Парижской Богоматери.
Использование инструментов автоматического ценообразования позволяет:
— снижать количество ошибок в ценниках;
— прогнозировать тенденции на рынке;
— проверять различные ценовые стратегии;
— выявлять неэффективные продукты и маркетинговые программы.
Компания Ситилинк разработала собственную систему автоматического ценообразования, которая устанавливает цену для товарной группы в каждом регионе с учетом многочисленных параметров в зависимости от выбранной ценовой стратегии. Система практически не требует присутствия человека: его привлекают только в спорных случаях. Таким образом, доля ручного труда сведена к минимуму.
Следующий шаг в направлении автоматизации — персонализация цен, которая учитывает не только внутренние и внешние факторы ценообразования, но и историю покупок конкретного клиента.
Когда процесс ценообразования отлажен, перед ритейлерами встает другая задача: сделать изменение цен в течение дня незаметным и менее раздражающим для покупателя. Ручное обновление ценников неэффективно, а несоответствие цены на полке и на кассе вызывает негатив и снижает доверие к бренду. Посетители отказываются от покупки, оставляют отзывы на странице бренда «ВКонтакте» или в Twitter, а социальные сети влияют на готовность людей попробовать продукцию бренда сильнее, чем телевидение или печатные СМИ.
Замена бумажных ценников электронными позволяет автоматизировать процесс ежедневного обновления цен. Такими устройствами уже оснащены некоторые магазины «Пятерочки» и «Перекрестка». Информация на ценники одновременно передается через облачные серверы во все филиалы торговой сети. Это уже позволило сэкономить 15% рабочего времени персонала и поднять покупательскую лояльность, так как покупатели всегда уверены в стоимости товара, сроке действия скидок и акционных предложений.
Повсеместное внедрение электронных ценников неизбежно, и в недалеком будущем это изменит формат взаимодействия продавца с покупателем. Уже сейчас клиенты могут поднести смартфон к ценнику со встроенным модулем NFC и получить больше информации о товаре, скидках и акциях в рамках бонусных программ, а также добавить позицию в список будущих покупок.
Согласно отчету Microsoft, 85% организаций уже внедрили IoT хотя бы в один бизнес-процесс, причем среди ритейлеров процент наиболее высок — 90%. Данные, получаемые от подобных устройств, позволяют оптимизировать инвентаризацию, поставки, энергопотребление, а также используются в целях омниканального маркетинга.
Улучшать покупательский опыт в офлайн-магазинах помогает технология радиочастотной идентификации RFID. На товары наносятся радиометки, каждая из которых содержит микрочип с уникальным идентификатором и антенну, передающую данные идентификатора специальным RFID-считывателям. Подобное решение упрощает контроль и поиск товаров, которые имеются в наличии в конкретном магазине. Кроме того, становится понятно, какие позиции примеряют чаще всего, с каких полок берут, куда возвращают. В результате можно оптимизировать выкладку.
Решение по снижению издержек, основанное на технологиях RFID, недавно разработали на приборном заводе «Каскад» холдинга «Росэлектроника». «Умная» тележка со встроенным RFID-считывателем сама сканирует покупки, в результате чего покупатели проводят меньше времени в очереди. А ритейлеры могут использовать получаемую с меток информацию для контроля остатков товара в режиме онлайн.
Снизить операционные издержки и увеличить проходимость магазина позволяют другие решения, например кассы самообслуживания. Их внедрение позволяет ритейлерам решить проблему очередей и сократить затраты на персонал, а автоматическая обработка наличности исключает возможность ошибки и мошенничество любой из сторон. О полноценной замене кассиров машинами говорить преждевременно, но вектор на более эффективное распределение человеческих ресурсов уже наметился.
Автоматические устройства Self-Checkout уже несколько лет обслуживают около 25% покупателей в магазинах X5 Retail Group, а также «Ленты», «Ашана», «Дикси». В результате очереди в часы пик сокращаются, а нагрузка распределяется между сотрудниками более эффективно. Опыт использования касс самообслуживания оказался настолько успешным, что в 2019 году в X5 Retail Group решили запустить собственное производство касс и программного обеспечения к ним.
Однако и здесь есть к чему стремиться: 68% потребителей хотели бы, чтобы шопинг занимал еще меньше времени. Кассы TwinFlow, оснащенные транспортной лентой, делают более удобным и быстрым обслуживание покупателей с большим количеством товаров. А приложение ScanToBuy позволяет сканировать товары смартфоном непосредственно в торговом зале — на кассе останется лишь оплатить полученный список. Рекомендовать акционные товары теперь тоже не прерогатива кассиров: роботизированная касса ARC 70 знает постоянного покупателя в лицо, анализирует его вкусы и предлагает скидки именно на те позиции, которые клиент с большей вероятностью захочет купить.
Незаменимым помощником человеку в бизнесе стали технологии искусственного интеллекта. По версии Gartner, AI возглавляет список стратегических трендов на 2020 год. Одна из таких технологий связана с использованием программных роботов (RPA). Первопроходцем в этой сфере стал The Bank of New York Mellon, который еще в 2016 году начал использовать ботов на базе искусственного интеллекта для снижения нагрузки операторов банка. Сегодня такой бот есть почти у каждой кредитной организации: Сбербанка, «Тинькофф Банка», «Национального кредита», «Точки», «Рокетбанка» и др.
В ритейле привычное управление бизнес-процессами также трансформируется. Боты сопровождают клиента на протяжении всего покупательского пути: знакомят с услугами, принимают платежи и помогают отслеживать отправления. Данные, которые чат-бот получает в процессе общения, служат для глубокой сегментации подписчиков. Всё чаще общение происходит через мессенджеры: их доверительная атмосфера способствует более эффективному решению проблемы «брошенных корзин», чем при взаимодействии через e-mail.
Еще одна бизнес-задача, с которой успешно справляются боты, — это повышение конверсии. Особенно хорошо это решение работает в сфере услуг. Например, чат-бот крупной сети фитнес-клубов реагирует на заявку в течение 2 минут, выявляет цель и тренировочный опыт клиента, а затем с учетом всего этого рассказывает об услугах и предлагает пробное занятие. Клиенты, привыкшие к коммуникации в WhatsApp, лучше реагируют на предложения дополнительных услуг, что повышает процент допродаж. При этом клиент имеет возможность общаться в удобном ему темпе, получать актуальную информацию быстро, без необходимости переходить на сайт или скачивать приложение. А для владельцев бизнеса это хороший способ разгрузить менеджеров, повысить качество сервиса и не дать ни одному лиду затеряться в базе.
Анализ больших данных — еще один мощный инструмент, облегчающий жизнь маркетологам и бизнес-аналитикам. AI-технологии позволяют предсказывать скачки спроса на группу товаров, вносить изменения в маркетинговую стратегию и повышать эффективность магазинов. К примеру, при помощи геопространственного анализа аптечная сеть Walgreens автоматизировала поставки товара. Для этого компания использует данные о выписанных рецептах на противовирусные препараты и на их основе формирует интерактивную карту, где отражается степень активности гриппа в разных штатах. Система присваивает каждому из них индекс гриппа, по которому пользователи могут оценить уровень риска и вовремя привиться, а Walgreens прогнозирует распространение эпидемии и регулирует поставку лекарств в аптечные пункты.
Переход на цифровую экономику и автоматизация бизнес-процессов сокращают расстояние между людьми и технологиями. Сотрудники, боты и машины работают как единый слаженный организм, в котором не остается места для разделения на «цвет воротничка». В итоге выигрывают все: процессы протекают эффективнее, покупатель получает бесшовный опыт, бизнес становится еще конкурентоспособнее.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Уберизация цепи поставок
Уберизация как феномен, возникший с расцветом экономики «по требованию», давно вышла за рамки коммерческих перевозок. Каждый может запустить свой сервис по подбору няни, выгулу собак или вызову врача на дом, а алгоритмы AI позволяют учитывать всё больше критериев для выбора исполнителя. Совсем скоро найти узкоспециализированного эксперта, чьи профессиональные навыки и личные качества отвечают требованию проекта, будет так же легко, как ближайшего на карте курьера или сантехника. Популярность сервисов, построенных по подобию Uber, экономически обоснована: отпадает необходимость координировать заказчиков и исполнителей вручную, сводятся к минимуму накладки, возникающие из-за человеческого фактора, сокращаются издержки на оказание услуг — всё это освобождает ресурсы для решения более важных задач.
В ритейле одна из наиболее распространенных бизнес-моделей в стиле Uber — это маркетплейс. Он представляет собой цифровую платформу, объединяющую поставщиков и потребителей. Такой формат уравнивает шансы известных брендов и небольших производителей встретиться на виртуальной полке. Все участники рынка в выигрыше: ритейлер предлагает свой товар широкому кругу потребителей, что приводит к росту прибыли, а покупатель приобретает товар по более низкой цене за счет сокращения количества звеньев в цепи поставки.
И хотя россияне пока только начинают покупать через маркетплейсы непродовольственные товары, этот формат уже осваивают фермерские хозяйства, готовые предложить овощи, фрукты и молочную продукцию по демократичным ценам. А доставить товары в срок помогают знакомые нам Uber-like приложения. Например, Umbrella IT принимала участие в разработке нативных мобильных приложений для SmartSeeds, с помощью которых компания автоматизировала отслеживание доставки зерновых и масличных культур, не прибегая к использованию дорогостоящих датчиков-маячков. Мобильные приложения, построенные по типу Uber, позволяют перевозчикам управлять машинами, назначать водителей, следить за выполнением заказа, а водителям — принимать заказы, получать полную информацию о них, осуществлять электронный документооборот.
Автоматическое ценообразование
По данным Яндекс.Маркета, треть пользователей регулярно сравнивает цены перед покупкой, а 40% онлайн-покупателей всегда проверяют достоверность скидки. Искусные ценовые маневры позволяют ритейлерам в решающий момент сделать самое выгодное предложение и обойти конкурентов. Однако это вызывает необходимость быстро менять цены во всех точках продаж.
Крупные игроки рынка, такие как Airbnb и Amazon, используют AI, чтобы оперативно реагировать на изменения рынка. Специализированные программы берут на себя отслеживание цен поставщика, анализ и прогнозирование спроса, сопоставление товаров с позициями конкурентов и мониторинг цен на аналогичные товары (ценовой парсинг). Важен также учет внешних факторов вплоть до сезонных изменений, ведь повлиять на спрос может что угодно — от ранних заморозков до пожара в соборе Парижской Богоматери.
Использование инструментов автоматического ценообразования позволяет:
— снижать количество ошибок в ценниках;
— прогнозировать тенденции на рынке;
— проверять различные ценовые стратегии;
— выявлять неэффективные продукты и маркетинговые программы.
Компания Ситилинк разработала собственную систему автоматического ценообразования, которая устанавливает цену для товарной группы в каждом регионе с учетом многочисленных параметров в зависимости от выбранной ценовой стратегии. Система практически не требует присутствия человека: его привлекают только в спорных случаях. Таким образом, доля ручного труда сведена к минимуму.
Следующий шаг в направлении автоматизации — персонализация цен, которая учитывает не только внутренние и внешние факторы ценообразования, но и историю покупок конкретного клиента.
Когда процесс ценообразования отлажен, перед ритейлерами встает другая задача: сделать изменение цен в течение дня незаметным и менее раздражающим для покупателя. Ручное обновление ценников неэффективно, а несоответствие цены на полке и на кассе вызывает негатив и снижает доверие к бренду. Посетители отказываются от покупки, оставляют отзывы на странице бренда «ВКонтакте» или в Twitter, а социальные сети влияют на готовность людей попробовать продукцию бренда сильнее, чем телевидение или печатные СМИ.
Замена бумажных ценников электронными позволяет автоматизировать процесс ежедневного обновления цен. Такими устройствами уже оснащены некоторые магазины «Пятерочки» и «Перекрестка». Информация на ценники одновременно передается через облачные серверы во все филиалы торговой сети. Это уже позволило сэкономить 15% рабочего времени персонала и поднять покупательскую лояльность, так как покупатели всегда уверены в стоимости товара, сроке действия скидок и акционных предложений.
Повсеместное внедрение электронных ценников неизбежно, и в недалеком будущем это изменит формат взаимодействия продавца с покупателем. Уже сейчас клиенты могут поднести смартфон к ценнику со встроенным модулем NFC и получить больше информации о товаре, скидках и акциях в рамках бонусных программ, а также добавить позицию в список будущих покупок.
IoT на страже потребительского опыта
Согласно отчету Microsoft, 85% организаций уже внедрили IoT хотя бы в один бизнес-процесс, причем среди ритейлеров процент наиболее высок — 90%. Данные, получаемые от подобных устройств, позволяют оптимизировать инвентаризацию, поставки, энергопотребление, а также используются в целях омниканального маркетинга.
Улучшать покупательский опыт в офлайн-магазинах помогает технология радиочастотной идентификации RFID. На товары наносятся радиометки, каждая из которых содержит микрочип с уникальным идентификатором и антенну, передающую данные идентификатора специальным RFID-считывателям. Подобное решение упрощает контроль и поиск товаров, которые имеются в наличии в конкретном магазине. Кроме того, становится понятно, какие позиции примеряют чаще всего, с каких полок берут, куда возвращают. В результате можно оптимизировать выкладку.
Решение по снижению издержек, основанное на технологиях RFID, недавно разработали на приборном заводе «Каскад» холдинга «Росэлектроника». «Умная» тележка со встроенным RFID-считывателем сама сканирует покупки, в результате чего покупатели проводят меньше времени в очереди. А ритейлеры могут использовать получаемую с меток информацию для контроля остатков товара в режиме онлайн.
Снизить операционные издержки и увеличить проходимость магазина позволяют другие решения, например кассы самообслуживания. Их внедрение позволяет ритейлерам решить проблему очередей и сократить затраты на персонал, а автоматическая обработка наличности исключает возможность ошибки и мошенничество любой из сторон. О полноценной замене кассиров машинами говорить преждевременно, но вектор на более эффективное распределение человеческих ресурсов уже наметился.
Автоматические устройства Self-Checkout уже несколько лет обслуживают около 25% покупателей в магазинах X5 Retail Group, а также «Ленты», «Ашана», «Дикси». В результате очереди в часы пик сокращаются, а нагрузка распределяется между сотрудниками более эффективно. Опыт использования касс самообслуживания оказался настолько успешным, что в 2019 году в X5 Retail Group решили запустить собственное производство касс и программного обеспечения к ним.
Однако и здесь есть к чему стремиться: 68% потребителей хотели бы, чтобы шопинг занимал еще меньше времени. Кассы TwinFlow, оснащенные транспортной лентой, делают более удобным и быстрым обслуживание покупателей с большим количеством товаров. А приложение ScanToBuy позволяет сканировать товары смартфоном непосредственно в торговом зале — на кассе останется лишь оплатить полученный список. Рекомендовать акционные товары теперь тоже не прерогатива кассиров: роботизированная касса ARC 70 знает постоянного покупателя в лицо, анализирует его вкусы и предлагает скидки именно на те позиции, которые клиент с большей вероятностью захочет купить.
Искусственный бизнес-интеллект
Незаменимым помощником человеку в бизнесе стали технологии искусственного интеллекта. По версии Gartner, AI возглавляет список стратегических трендов на 2020 год. Одна из таких технологий связана с использованием программных роботов (RPA). Первопроходцем в этой сфере стал The Bank of New York Mellon, который еще в 2016 году начал использовать ботов на базе искусственного интеллекта для снижения нагрузки операторов банка. Сегодня такой бот есть почти у каждой кредитной организации: Сбербанка, «Тинькофф Банка», «Национального кредита», «Точки», «Рокетбанка» и др.
В ритейле привычное управление бизнес-процессами также трансформируется. Боты сопровождают клиента на протяжении всего покупательского пути: знакомят с услугами, принимают платежи и помогают отслеживать отправления. Данные, которые чат-бот получает в процессе общения, служат для глубокой сегментации подписчиков. Всё чаще общение происходит через мессенджеры: их доверительная атмосфера способствует более эффективному решению проблемы «брошенных корзин», чем при взаимодействии через e-mail.
Еще одна бизнес-задача, с которой успешно справляются боты, — это повышение конверсии. Особенно хорошо это решение работает в сфере услуг. Например, чат-бот крупной сети фитнес-клубов реагирует на заявку в течение 2 минут, выявляет цель и тренировочный опыт клиента, а затем с учетом всего этого рассказывает об услугах и предлагает пробное занятие. Клиенты, привыкшие к коммуникации в WhatsApp, лучше реагируют на предложения дополнительных услуг, что повышает процент допродаж. При этом клиент имеет возможность общаться в удобном ему темпе, получать актуальную информацию быстро, без необходимости переходить на сайт или скачивать приложение. А для владельцев бизнеса это хороший способ разгрузить менеджеров, повысить качество сервиса и не дать ни одному лиду затеряться в базе.
Анализ больших данных — еще один мощный инструмент, облегчающий жизнь маркетологам и бизнес-аналитикам. AI-технологии позволяют предсказывать скачки спроса на группу товаров, вносить изменения в маркетинговую стратегию и повышать эффективность магазинов. К примеру, при помощи геопространственного анализа аптечная сеть Walgreens автоматизировала поставки товара. Для этого компания использует данные о выписанных рецептах на противовирусные препараты и на их основе формирует интерактивную карту, где отражается степень активности гриппа в разных штатах. Система присваивает каждому из них индекс гриппа, по которому пользователи могут оценить уровень риска и вовремя привиться, а Walgreens прогнозирует распространение эпидемии и регулирует поставку лекарств в аптечные пункты.
Переход на цифровую экономику и автоматизация бизнес-процессов сокращают расстояние между людьми и технологиями. Сотрудники, боты и машины работают как единый слаженный организм, в котором не остается места для разделения на «цвет воротничка». В итоге выигрывают все: процессы протекают эффективнее, покупатель получает бесшовный опыт, бизнес становится еще конкурентоспособнее.
