«Все ритейлеры думают, как заставить работать накопленные в компаниях данные»

Директор по работе c розничными сетями Yandex Cloud Кирилл Кононов и гендиректор Sportmaster Lab Игорь Ефремов — в программе «Цели и средства»

Аналитика больших данных, машинное обучение и нейросети: какие технологии востребованы сегодня в розничной торговле? И для чего ритейлу нужны облачные сервисы? Эти и другие вопросы Марат Кашин обсудил с директором по работе с розничными сетями Yandex Cloud Кириллом Кононовым и гендиректором Sportmaster Lab Игорем Ефремовым.

Фото: Пресс-служба Yandex Cloud

Марат Кашин: Кирилл, вам первый вопрос. Ритейл, e-com более активно, чем другие индустрии, внедряет новые технологии в разные процессы — это и аналитика данных, и машинное обучение, и GPT. С какими задачами приходят к Yandex Cloud ритейлеры?

Кирилл Кононов: Действительно, ритейл — здесь я имею в виду и классический нон-фуд, и фуд-ритейл, и FMCG, и e-commerce — наиболее заинтересован во внедрении новых идей, инновационных продуктов из-за большой конкуренции в сегменте. Если малый и средний бизнес готов к более широкому использованию облачных сервисов для быстрого запуска маркетинговых кампаний или для оптимизации затрат, то крупный бизнес приходит с немного другими запросами к нам.

Например, для запуска новых проектов внутри, проверки бизнес-идей, продуктовых гипотез. Очень большое внимание уделяется работе с данными. Все думают, как заставить работать данные, которые накапливаются в ритейл-компании. И, конечно, огромное количество запросов связано с нейросетями и технологиями машинного обучения, а это как раз те новые технологии, которые дают конкурентное преимущество ритейлерам в завоевании потребителя.

М.К.: Игорь, как изменились потребности крупных ритейлеров в технологиях за последние пять лет?

Игорь Ефремов: Прежде всего изменилось само поведение клиентов. Здесь речь идет в первую очередь об онлайн-покупках, то есть они осуществляются именно с помощью цифровых витрин. Кроме того, появились маркетплейсы, которые дали доступ малому бизнесу к большой базе клиентов. Соответственно, стала доступна и клиентская аналитика.. Большую роль играет система персонализации.

М.К.: А какие у вас ожидания от следующих трех лет? Что должно добавиться, что измениться?

И.Е.: Сейчас существует несколько хайповых тем, и первая из них — это большие данные, big data. Эта технология уже достаточно зрелая, все ее используют, и мы не исключение. Существуют и другие темы, а именно — большие языковые модели, GPT и так далее. На мой взгляд, здесь сама технология с точки зрения ритейла до конца не раскрыта. Мы пока ее используем только с точки зрения маршрутизации заявок, помощи сотрудникам контакт-центра. Посмотрим, к чему это приведет.

М.К.: Кирилл, в каких процессах используется аналитика больших данных? И какие результаты это приносит?

К.К.: Самыми критичными сценариями являются клиентская и продуктовая аналитика для поддержки работы, например, рекомендательных систем, динамического ценообразования, прогнозирования пополнения, аналитики остатков, ведения товара от склада до полки, а также использование больших данных для оптимизации внутренних процессов компании. Например, Fix Price построила новую систему аналитики продаж на базе нашей платформы. Они в 10 раз ускорили загрузку аналитических данных по движению товаров и покупкам, сократили время на построение отчетов до двух секунд и стали быстрее и точнее планировать рекламные кампании, анализировать их результаты. А «Магнит» — один из наших крупнейших партнеров — запустил на нашей платформе более 10 проектов, включая решения для контроля товарного учета, платформу взаимодействия с поставщиками, решения для контроля выкладки товара.

М.К.: Игорь, какие направления вашего бизнеса оцифрованы больше всего? Как это влияет на работу компании? И какова роль облачных технологий?

И.Е.: «Спортмастер» изначально был высокотехнологичной цифровой компанией, нельзя выделить какую-то определенную область, которая развита больше. Мы всегда были лидером рынка и соответствовали всем этим технологиям. Если мы говорим про направления, то основное — это клиентская аналитика. У нас своя уникальная бонусная программа, совершенная система supply chain, мы хорошо обрабатываем доставки товаров до самих клиентов, логистические системы и так далее. Кроме того, все системы прогнозирования и спроса, прогнозирования продаж — это то, что нас отличает от других ритейлеров.

М.К.: Как облачные технологии помогают решать бизнес-задачи, получать более высокий результат?

И.Е.: Наш путь к облакам был достаточно длинным, переход начался более семи лет назад. Тогда же был выбран подход — так называемый Multi Cloud, когда мы не просто используем гибридное облако и переводим часть своих ресурсов в него, а когда мы понимаем, что необходимо подключение к разным облачным провайдерам. Здесь накладывается много ограничений, а самое главное — это совместимость собственных систем разработки с системой, которая существует в нашем контуре. Их необходимо вытащить в разные облака. А совместить разные облака и решения на тот момент было достаточно сложно. Поэтому на первом этапе таких работ мы размещали девелоперские стенды, для этого необходимо большое количество ресурсов. После мы начали оптимизировать этот процесс с точки зрения времени, потому что разработчики не работают постоянно. Затем мы поняли, что можем уменьшить резервы, которые на случай каких-либо сбоев создавали. Это дало большой экономический эффект, то есть до 15% закупок наших ресурсов можно было уменьшать.

Сейчас мы переходим к возможности в том числе использовать облака как площадки для критического восстановления, то есть так называемые Disaster Recovery. Это достаточно большой объем ресурсов, которые необходимо резервировать, если мы бы использовали их на земле, но в данном случае резервирование у облачных провайдеров более экономически обосновано. Но мы говорили практически только про инфраструктурные сервисы. Есть еще платформенные сервисы, которые мы использовали всегда. Сейчас это система перевода, система распознавания документов, которая существенно сокращает внутренние издержки.

М.К.: Кирилл, можно ли считать «Спортмастер» ярким и типичным пользователем ваших облачных решений? Или есть какие-то другие интересные примеры?

К.К.: Ритейл для нас был не только стратегическим сегментом, он им остается и будет в будущем. И на текущий момент это самый большой сегмент нашего бизнеса по обороту. Каждый из топ-30 ритейлеров использует наши технологии, в том числе «Спортмастер», примеров очень много. Если мы говорим про сервисы IaaS и PaaS, то удается достичь снижения затрат на инфраструктуру для бизнеса на уровне 15-30% после того, как они переводят в облако свои системы, например, такие, как хранилище данных. Это если мы говорим про эффекты от облачных сервисов для бизнеса. А если говорить про примеры с YandexGPT, в среднем наши клиенты достигают роста продаж на 5-7%, используя всего лишь один сценарий с помощью этой технологии, например, формализации данных о товаре.

Вся лента