Инновационные решения в ритейле

Сфера ритейла в последние годы переживает технологический взрыв. Происходит активное развитие электронной коммерции.
По предварительным итогам 1 полугодия 2018 года Почта России обработала 191,3 млн международных почтовых отправлений с товарными вложениями, что почти на 30% превышает показатель 1 полугодия 2017 года (147 млн шт.). Экспортируемые почтовые отправления выросли на 48% по сравнению с первым полугодием 2017 года, превысив 2 млн отправлений. Согласно же исследованию DataInsight, общий рост рынка интернет-ритейла в первом квартале 2018 года составил 18%, а общее количество онлайн-заказов увеличилось на 20%.

Решение коммерческих задач происходит с помощью современных и доступных технологий на рынке. Среди них можно выделить нейронные сети, искусственный интеллект, IoT, Big Data, Blockchain, Machine Learning (смарт-контракты), виртуальную и дополненную реальность, и т.д. Компании, работающие в ритейле, в борьбе за клиента готовы применять любые инструменты и методы. В частности, пристального внимания заслуживают технологии:

• искусственный интеллект (для взаимодействия с клиентами и поставщиками);
• IoT;
• смарт-контракты (для расчетов с контрагентами);
• Big Data (для анализа потребительской активности и клиентских предпочтений).

Они составляют ядро для разработки и внедрения современных инновационных решений, связанных с электронной коммерцией и логистикой. Давайте рассмотрим их практическую реализацию подробнее, отметив ключевые преимущества и потенциальные выгоды.
Известный пример использования IoT и датчиков – дроны для доставки заказов Amazon. В ближайшем будущем компания планирует запуск дронов с возможностью голосового управления и управления жестами. Устройства будут оснащены специальными датчиками, звуковыми и световыми сенсорами, лазерными протекторами и колонками. Благодаря этому, клиент сможет показать или сказать куда нужно положить товар, подсказать о препятствии на пути к места доставки.

Вперед, к светлому будущему! Нейронные сети и роботы возьмут на себя все рутинные задачи

Например, в транспортной отрасли ярким примером внедрения искусственного интеллекта являются технологии беспилотных автомобилей от компании «Яндекс». Входные данные, получаемые с автомобильных радаров и камер в реальном времени, анализируются и сопоставляются с дорожной ситуацией, что позволяет моделировать окружающие объекты, прогнозировать их поведение и исполнять дорожные маневры. Все это позволит безопаснее и быстрее передвигаться по городу, что неизменно отразится и на логистике.
Если вернуться к обсуждению трендов в ритейле, то искусственный интеллект, в первую очередь, придет на смену следующим позициям:

• кассиры: кассы самообслуживания или роботы гораздо удобнее, дешевле, надежнее и эффективнее в продажах;
• кладовщики, рабочие складов: роботизация и автоматизация склада – приоритетная задача для крупного ритейла;
• бухгалтеры и смежные финансово-административные специальности: уже сейчас существуют системы автоматического пересчета наличности и передачи всех данных в ERP-систему для их последующего анализа.

Подобных кейсов становится все больше, какие-то компании уже полностью перешли к использованию передовых технологий, какие-то только начинают свой путь. Это связано с тем, что далеко не всегда удается полностью отказаться от найма реальных сотрудников или значительно сократить человеческие ресурсы. Тогда современной альтернативой пути роботизации рабочих мест является технология Process Mining, которая позволяет восстанавливать реальный ход бизнес-процессов предприятия и в режиме реального времени выявлять любые отклонения в конкретном процессе. С помощью Process Mining можно:

• отследить все показатели существующих бизнес-процессов, как они работают в реальности, а не по регламентам;
• выявить задержки и проблемы с их исполнением;
• определить слабые места в подготовке сотрудников;
• отследить недоработки или неудобства в используемом в процессе ПО и т.п.;
• оптимизировать процесс на любой стадии, с момента формирования потребности до момента завершения.

Идентификация RFID и NFC: примеры использования

В последнее время в ритейле все чаще применяется технология радиочастотной идентификации RFID, которая позволяет ускорить бизнес-процессы, снизить влияние человеческого фактора и улучшить отслеживание всех этапов прохождения продукции.
RFID используется для идентификации и работы с товарами в помещении. С его помощью осуществляется автоматизация приемки товара, инвентаризации, поиска объектов на складе и контроля оборотной тары. Благодаря RFID склад и торговый зал полностью автоматизируется: устанавливаются автоматические кассы, формируются умные примерочные, реализуются системы для защиты продукции от краж.

Ярким примером полностью автоматизированного магазина является ранее упомянутая компания Amazon. В нем полностью отсутствуют какие-либо сотрудники (кассиры, охранники и т.д.). Вход в магазин осуществляется через QR-код, считываемый сканером турникета на входе и позволяющий идентифицировать Вас, подтянуть историю покупок и выдать индивидуальные рекомендации или предложения. Покупатель заходит в магазин, собирает товары в корзину – уже на этой стадии магазин формирует перечень покупок и рассчитывает сумму, после чего на выходе из магазина с его карты автоматически списывается сумма покупок. Системы распознавания видеопотока позволяют следить за каждым покупателем и его предпочтениями. На базе полученной информации можно также создавать эффективные предиктивные модели спроса, формировать ассортиментные матрицы для каждого конкретного магазина и т.д.

Компьютерное зрение и ритейл – мощная связка

Правильная выкладка товара на полках магазина напрямую влияет на продажи. Технологии искусственного интеллекта в ритейле применяются и для автоматического распознавания образов в видеопотоке и на фотографиях (так называемого компьютерного зрения). Каждый торговый объект имеет свои планограммы – специальные шаблоны по выкладке той или иной продукции на полках магазина. Автоматическое распознавание объектов на фотографиях позволяет понять, что именно выставлено на полке, правильно это сделано или нет, какой конкретно идентификатор продукции (SKU) реализуется, наличие позиций с OOS и замене их на идентичные товары и т.д
Обязательный функционал компьютерного зрения – распознавание образов в видеопотоке. Это необходимо для сбора аналитической информации: потребительское поведение, конверсия и проходимость магазина, гендерные, возрастные, весовые, расовые признаки посетителей и т.д. Все эти данные впоследствии используются в системах предиктивной аналитики на основе Big Data. Компьютерное зрение помогает изучить перемещение покупателей по площади магазина, что впоследствии используется для эффективной организации торгового пространства, что позволяет продлить пребывание покупателей в магазине и сподвигнуть к совершению большего числа покупок.
Наконец, контроль и безопасность – важнейшие аспекты использования систем компьютерного зрения. С помощью распознавания действий людей в видеопотоке можно быстро выявить любые чрезвычайные ситуации, произошедшие в магазине, начиная от драки и заканчивая захватом заложников.

Дополненная реальность: опыт Amazon, Guess и Alibaba

Зеркало дополненной реальности– это еще один прекрасный пример использования современных технологий компьютерного зрения в ритейле. Покупателю достаточно выбрать приглянувшийся в магазине наряд, после чего умное зеркало покажет, как эта одежда будет сидеть на нем, есть ли необходимый размер на любом из складов, какие аксессуары подойдут сюда лучше всего. Внешний вид одежды имитируется максимально достоверно с учетом фактуры ткани, ее физических свойств (появление складок, растяжение) и т.д. Также умное зеркало способно визуализировать разные типы фонов и освещений, чтобы понять, как покупатель будет выглядеть в выбранном наряде в различных условиях.
Искусственный интеллект и нейронные сети – современный инструмент для ритейла, работающий исключительно во благо человека. Эти системы способны обучаться только до определенного момента – «взбунтоваться» они попросту не могут.

Big Data: создание персонализированных товарных предложений для каждого покупателя

Сегодня практически любой бизнес (как малый, так и крупный) в рамках оптимизации расходов и повышения эффективности все чаще обращается к тщательному анализу всех происходящих процессов. Компании стремятся персонифицировать предложения, вводят системы акций и скидок, зависящих от предпочтений покупателя.
Big Data – это современный тренд в области искусственного интеллекта, который активно набирает обороты в РФ. Сегодня технология Big Data применяется в ритейле следующим образом:

• Учет всевозможных аспектов взаимодействия клиента с магазином. Благодаря анализу больших данных появляется детальное понимание спроса на различные категории продуктов в зависимости от разных показателей: дня недели, погодных условий, сезона и т.д. Технология сводит воедино все факторы и закономерности в поведении покупателей, которые зачастую нельзя явно сопоставить. Это позволяет создавать уникальные профили и целевые предложения для каждой клиентской группы.
• Формирование предиктивных алгоритмов спроса, ассортимента товаров и отслеживания складских запасов. Технология Big Data дает возможность просчета всех сквозных бизнес-процессов. Системы обучаются автоматически с применением алгоритмов искусственного интеллекта. Это позволяет перейти к практически полному управлению бизнесом онлайн. Решения, существующие ранее, не позволяли параллельно обрабатывать огромные объемы данных. Big Data решает эту задачу: с помощью технологии просчет всех кейсов осуществляется «на лету».

Логистика – слабое звено для многих компаний. Почему?

Сегодня крупные компании и магазины все чаще превращаются в шоу-румы, куда посетители приходят только для того, чтобы пообщаться с консультантами, изучить вживую продукт и сравнить его с другими предложениями. Если товар понравился, покупатель прямо из магазина может совершить онлайн-заказ через сайты или приложения даже у конкурента, если его предложение более выгодное. В таком случае, не надо задумываться о том, как транспортировать товар, поместится ли он в такси, и т.д.
Арендовать обособленный склад за чертой города и небольшой шоу-рум естественно гораздо дешевле, чем поддерживать необходимую для полноценного магазина торговую площадь с мини складом. Крупные ритейлеры обычно имеют разветвленную сеть складов, что позволяет существенно сэкономить на логистике, привозя под конкретного клиента товар с регионального или федерального склада.

Чистых оффлайн-ритейлеров сегодня практически не осталось. Практически все компании имеют действующий интернет-магазин, осуществляющий продажу и доставку продукции. Современный житель мегаполиса – это достаточно капризный и требовательный клиент. Им уже недостаточно простой доставки товара. Они хотят получить функционирующий, лишенный брака продукт, полностью отвечающий их представлениям о качестве, который можно проверить и тут же вернуть при необходимости. Для решения этой задачи ритейлу нет необходимости в создании большого и сложного отдела доставки. Достаточно обратиться к 3PL операторам - логистическим компаниям, которые берут на себя все задачи по таможенному оформлению, перевозке, страхованию, временному хранению, маркировке, проверке и комплектации заказов, приему оплаты в соответствии с 54-ФЗ. Такие логистические компании сегодня предлагают не только исключительно курьерские услуги, но и ее тестирование исправности, настройку или ожидание на период примерки для частичного выкупа заказа.

Алгоритмы логистических процессов постоянно видоизменяются. Еще полвека назад верхом прогресса в логистике считались кольцевые маршруты доставок, основанным на повторяющихся процедурах загрузки и выгрузки продукции. Сегодня ситуация в корне иная. Компании стремятся выработать индивидуальный подход, который будет полностью отвечать имеющимся требованиям в конкретной нише. К примеру, «Деловые линии» предлагают услугу по забору груза от Заказчика в течение 2 часов. Все необходимые данные по заявкам падают водителям в течение нескольких минут через мобильное приложение. Раньше такая скорость была возможна только при наличии крупного call-центра.

PONY EXPRESS еще в 2016 году запустил услугу «Доставка без консолидации», в рамках которой все работы по доставке товаров покупателю происходили без этапа консолидации товаров на складе. Специальные «шаттлы», которые курсировали между терминалами и курьерами PONY EXPRESS, собирали заказ и доставляли его на маршрут, являющийся ближайшим к получателю. Такой подход позволил отказаться от складской обработки товаров, приведя к существенной экономии средств.

Если говорить о логистике как о процессе в целом, то это слабое звено многих предприятий. Причина в том, что этот компонент нередко упускается из рассмотрения, его никак не развивают, а потому он до сих пор остается на уровне начала 2000-х или даже 90-х. Отчасти причиной является отсутствие должного образования, в стране имеется ограниченное количество ВУЗов, готовящих профессиональных логистов. Современные технологии позволяют оптимизировать логистику, превратив ее в конкурентоспособное преимущество компании над конкурентами, таящее в себе потенциалы для существенного увеличения прибыли и сокращения издержек.

Заключение

Современные технологии, такие как Big Data, искусственный интеллект, нейронные сети, Process Mining, Blockchain, по кривой «ажиотажа» Gartner находятся на пике своего развития. Многие мировые и российские компании уже апробировали их в сфере логистики, добившись великолепных результатов. Электронная коммерция и офлайн-продажи являются высококонкурентной средой, где ни в коем случае нельзя оставаться на информационной и технологической «обочине».

Крупные ритейлеры активно внедряют различные инновационные решения, способствующие увеличению прибыли и лояльности клиентов. Без современных технологий сделать это попросту невозможно. Machine Learning, Deep Learning, AI – сегодня это не просто «хайповые» слова, а вполне реальные методы и подходы, способные фундаментально улучшить ритейл и логистику.

Леонид Чернявский Директор по развитию инновационных проектов