Крупнейший ритейлер бытовой техники и электроники «М.Видео-Эльдорадо» создает центр компетенций в области аналитики больших данных и машинного обучения. Благодаря этим технологиям компания рассчитывает получить до 5 млрд руб. дополнительного оборота за пять лет. Аналитику Big Data для выбора локаций магазинов и управления ассортиментом уже используют практически все крупные ритейлеры электроники.
Фото: Зотов Алексей, Коммерсантъ / купить фото
«М.Видео-Эльдорадо» (входит в группу «Сафмар» Михаила Гуцериева) создаст центр компетенций в области аналитики данных и машинного обучения Digital Retail Data Science Centre, рассказали “Ъ” в компании. Подразделение займется поиском точек роста бизнеса за счет разработки и внедрения математических алгоритмов. Число сотрудников в области Data Science составит десять человек. В компании ожидают, что технологии могут принести только сети «М.Видео» до 800 млн руб. дополнительного онлайн-оборота по итогам 2018 года, а в пятилетней перспективе — до 5 млрд руб.
За январь—июнь 2018 года оборот «М.Видео» вырос на 20,9%, до 55,61 млрд руб., «Эльдорадо» — на 10,8%, до 28,895 млрд руб. Группа управляет 840 магазинами и онлайн-розницей, общее ежегодное число клиентских контактов в которых превышает 1 млрд. На основе информации от них новое подразделение будет разрабатывать идеи и алгоритмы, которые в перспективе трансформирует в сервисы. В частности, Data Science Centre планирует проекты по повышению эффективности интернет-мерчандайзинга, оптимизации клиентского пути на сайте, управлению промоакциями, ассортиментом, стоком и персоналом, уточнил руководитель центра Владимир Литвинюк. Группа также не исключает партнерства с другими ритейлерами и финансовыми организациями.
Аналитику больших данных используют и другие крупные розничные сети и онлайн-ритейлеры. Так, в МТС центр Big Data работает уже третий год, напоминают в компании. Ритейлер использует эти технологии для прогнозирования трафика в каждом офисе продаж, управления графиками сотрудников, определения места и формата новых салонов, управления ассортиментом и формирования индивидуальных предложений. В 2018 году компания ждет эффекта «в несколько сотен миллионов рублей» от применения Big Data для оптимизации розницы, рассказал директор департамента Big Data МТС Леонид Ткаченко.
В «Вымпелкоме» аналитика больших данных также используется для выбора локаций салонов, определения часов работы и количества персонала на каждой точке. «Например, после переноса точки продаж из одного района Юго-Восточного округа Москвы в другой продажи выросли на 46% в денежном выражении, а по товарной выручке в некоторых категориях рост был выше 80%»,— рассказали в пресс-службе оператора. В «МегаФоне» используют Big Data для индивидуальных тарифных предложений, отметили в пресс-службе компании: так, последняя тарифная линейка создана благодаря анализу предпочтений 2 млн абонентов.
В объединенной компании «Связного» и «Евросети» больше года применяют предиктивную аналитику при взаимодействии с покупателями, рассказала ее коммерческий директор Дагмара Иванова. Помимо этого, ритейлер применяет систему на основе нейросетей, которая может принимать более 10 млн решений для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности розницы.
AliExpress и Tmall (входят в китайскую Alibaba Group) используют анализ данных о пользовательских привычках во всех сервисах, говорит представитель компании. Алгоритм построен на базе китайского опыта. «На персонализации построены товарные предложения, поисковая выдача, а также обновленная программа лояльности платформы»,— уточняют в компании.
Ритейл сегодня крупнейший покупатель и продавец данных в мире, констатирует партнер Data Insight Федор Вирин. Но для полноты картины данных, которые «М.Видео» и «Эльдорадо» собирают самостоятельно, будет недостаточно, компании придется докупать их, считает он. Затраты ритейлера на Data Science, помимо закупки данных, будут складываться из зарплат специалистов и расходов на серверы, но в рамках объединенной компании будут несущественны, оценивает эксперт. «Суммарно это десятки миллионов рублей в год, а вот внедрение наработок может потребовать перестройки инфраструктуры компании, что может быть дорого»,— допускает господин Вирин, добавляя, что эффект от внедрения будет многократно перекрывать затраты. Критерием эффективности станет в первую очередь дополнительный оборот, согласен архитектор бизнес-решений КРОК Алексей Сидорин. По его оценке, затраты на развитие технологий могут составлять от 10 млн руб.