Острейшая конкуренция вынуждает ритейл осваивать все новые высокие технологии, ввязываясь в своеобразную «гонку вооружений». Затраты на ИТ растут, оказываясь для средних и даже крупных участников рынка слишком высокими. В этих условиях оптимальным вариантом становятся облачные технологии.

ЦОДы слишком дороги

Нетрудно понять, почему «облака» оказываются выгоднее использования внутренних инфраструктурных мощностей. Предположим, ритейлер собирается освоить новую технологию с использованием машинного обучения и больших данных. Она потребует серьезных вычислительных мощностей, а значит нужно будет закупить соответствующее оборудование. Это серьезные финансовые вложения, окупаемость которых довольно сложно просчитать.

Причем ритейлерам не всегда понятно, какие именно параметры нужны от оборудования. В пиковые нагрузки, а также при больших вычислениях потребуется резкое увеличение мощностей, а в остальное время серверы и системы хранения и обработки данных будут работать с небольшой нагрузкой. Таким образом, оборудование будет использоваться нерационально или же сможет решать только часть необходимых задач. Кроме того, в скором времени могут появиться новые задачи, которые потребуют еще больших вычислительных мощностей. Наконец, современное в данный момент оборудование уже завтра может оказаться устаревшим.

Быстрее, дешевле, мощнее 

С применением облачных технологий все получается гораздо дешевле и быстрее. Те же услуги компания получает от сторонних поставщиков через интернет. Так, вместо покупки собственной инфраструктуры оборудование фактически берется в аренду – эти услуги называются IaaS («инфраструктура как услуга»). При этом в любой момент заказчик может как увеличить необходимые мощности, так и уменьшить их, оплачивая только то оборудование, которое требуется сейчас. За счет этого резко снижается цена, при этом поставщик ничего не теряет, поскольку вместо этого заказчика тем же оборудованием пользуются другие.

Также широкое распространение получают технологии PaaS («платформа как услуга») и SaaS («программное обеспечение как услуга»). В первом случае мы пользуемся сторонним оборудованием и программным обеспечением, но при этом можем развертывать на этой базе свои приложения, а во втором уже получаем полный сервис. Благодаря этому заказчик получает уже готовые решения, которые нужно лишь немного адаптировать под его условия – поэтому этап внедрения гораздо короче, а цена намного ниже, чем при индивидуальных разработках, ведь поставщик предоставляет такие технологии многим заказчикам.

По сути, облачные технологии в ИТ похожи на сервисы использования автомобилями. Внутренние инфраструктурные ресурсы аналогичны личным авто, IaaS подобны лизингу, PaaS – можно сравнить с каршерингом, а SaaS – с такси. Как и в случае с автомобилем, при использовании облачных технологий не требуются крупные инвестиции – заказчик просто пользуется сервисами за регулярную плату. Как только сервисы устаревают или становятся не нужны, он перестает ими пользоваться, переходя к более современным решениям. Таким образом, пользоваться облачными технологиями не только дешевле, но и надежнее – риски сводятся к минимуму.

Доступность и безопасность

С учетом всех этих выгод неудивительно, что облачные технологии в ритейле стремительно распространяются. Сдерживающими факторами остаются соображения о доступности и безопасности. Так, зарубежные облачные хранилища могут оказаться недоступными в условиях блокировок Роскомнадзора – в частности, от подобных блокировок весной 2018 года ряд компаний понесли миллионные убытки. Однако те «веерные» отключения остаются разовым эпизодом, поэтому говорить о массовом переходе на отечественных провайдеров преждевременно. Разумеется, для доступности «облаков» требуется надежный и скоростной интернет, но в современном мире это уже перестает быть проблемой даже в труднодоступных районах, а в скором времени с появлением 5G и спутникового интернета об этой проблеме вообще можно будет забыть.

Психологически многих руководителей компаний беспокоит сам факт хранения своей информации на сторонних ресурсах и риски всевозможных утечек. Однако в реальности эти риски вряд ли выше, чем при использовании внутренних ресурсов, которые также могут подвергнуться атаке. Порой сторонние облачные сервисы даже лучше защищены, поскольку больше вкладываются в информационную безопасность. В любом случае, риски утечек в ритейле сравнительно невысоки по сравнению с другими сферами бизнеса – здесь почти нет критичных для бизнеса ноу-хау. И это еще одна из причин популярности облачных сервисов в ритейле. 

Переезжать необязательно

В последние два года все больше ритейлеров перебираются в «облака» целиком – с внутренними системами, документооборотом, базами данных, архивами и т. д. Это ответственный шаг, сопряженный с рядом организационных трудностей. Между тем оценить преимущество облачных решений можно и на отдельных конкретных задачах без такого переезда – чаще всего это касается облачных вычислений на основе больших данных и машинного обучения.

Например, такие вычисления помогают оптимизировать товарооборот, решая сразу две ключевых задачи – проблему пустой полки и излишних складских запасов. Как правило, здесь требуются комплексные решения, включающие в себя систему управления складами, но основой является прогнозирование объемов покупок. На основе карт лояльности и данных чеков можно обучить нейронную сеть, после чего она сможет выдавать достаточно точные прогнозы по продажам на каждую товарную позицию по каждому магазину сети.

Подобный пилотный проект в апреле был запущен в магазинах сети «Пятерочка» макрорегиона «Волга» – робот здесь не только прогнозирует объемы продаж по отдельным позициям, но и сам делает заказы. Решение затронуло практически все стадии процесса тендерных закупок: от прогноза необходимого объёма продукции до создания заказа и графика поставок по дням. В ближайшее время планируется расширить проект на другие регионы, увеличить количество позиций, а также реализовать аналогичное решение в других сетях X5 Retail Group.

Не менее серьезных вычислений требует правильное ценообразование. На сегодняшний день большинство ритейлеров по-настоящему отслеживают лишь товары группы А, то есть примерно 10-15% позиций, фактически теряя деньги на остальных. Между тем уже есть готовые облачные решения, поставляющие рекомендации по ценам на все товарные позиции. Нейронная сеть на основе истории покупок анализирует эластичность и кросс-эластичность товаров, после чего выдает свои рекомендации с учетом максимизации выручки и прибыли. Также она позволяет выделить группу товаров KVI – то есть небольшого набора товаров, по цене которых большинство покупателей определяют привлекательность магазинов.

Просчитать будущее

Анализ поведения покупателей позволяет строить все более точные прогнозы на будущее практически по всем направлениям, позволяя ритейлерам избежать множества дорогостоящих ошибок. Так, уже сейчас актуален геомаркетинговый анализ, помогающий с высокой точностью определить, где именно лучше всего расположить новый магазин. На основе данных выручки конкретной торговой сети, а также данных Яндекс, Google и других источников нейронная сеть составляет так называемую «гравитационную модель», позволяющая определить маршруты людей и своеобразные точки притяжения. 

Такой проект, в частности, был реализован «КОРУС Консалтинг» – во время пилотного проекта с одной из продуктовых сетей был проведен эксперимент. Искусственный интеллект обучался на основе магазинов сети, а затем оценил выручку еще пятидесяти торговых точек той же сети, данных о которых предоставлено не было. В результате удалось «угадать» выручку магазинов с точностью около 90%. Это достаточно высокая точность, однако в будущем такие прогнозы станут еще точнее, поскольку количество доступных данных со временем только растет. 

Есть и другие сферы, где предугадать поведение покупателя реально уже сейчас. Например, составление «маршрутов покупок» интересует строительные гипермаркеты, в которых паттерны поведения просчитать относительно просто. Если человек делает ремонт в квартире, то обычно следует стандартной схеме. Сначала он покупает шпатлевку и затирку для швов, затем кафель, а через некоторое время приходит за сантехникой. Когда условный срок покупки сантехники приближается, робот сможет сделать ему персональное предложение, соответствующее по цене и другим параметрам предпочтениям именно этого покупателя. Пока работа таких сервисов далека от идеала, однако с ростом количества данных точность предсказаний растет.

Зато уже сейчас нейронные сети успешно решают смежную, но более простую задачу – выбор сопутствующих товаров для каждой позиции, что особенно востребовано в интернет-магазинах. Составить полный алгоритм при огромном количестве позиций нереально, а вот нейронная сеть на основе больших данных решит эту проблему достаточно уверенно.

Также уже сейчас облачные технологии позволяют создавать «дерево принятий решений» для всех сегментов покупателей – то есть определяет приоритеты, которыми клиенты руководствуются при покупке. Это позволяет ритейлеру не только оптимизировать существующую ассортиментную матрицу, но и правильно определять, какие новинки могут понравиться покупателю.

Итак, некоторые облачные технологии в ритейле практически незаменимы уже сейчас, другие только-только проходят серьезную проверку. Но все они подчиняются общей тенденции – со временем они работают все более эффективно. И если сегодня кажется, что без «облаков» еще можно прожить, то уже завтра альтернативы просто не будет.