Леонид Аникин, директор по развитию Mail.ru Цифровые технологии, на примере успешных кейсов рассказывает о технологических трендах в электронной торговле. Какие технологии могут помочь перезагрузить e-commerce и позволяют современным онлайн-компаниям обойти конкурентов?

В 2020 году наблюдался всплеск онлайн-продаж: почти 150 млн человек впервые сделали покупки в интернете с начала пандемии до июля 2020-го. В США объем продаж в e-commerce вырос на 40,3%, в России, по прогнозам, онлайн-торговля будет расти в среднем на 33,2% с 2020 по 2024 год. Также потребители начали активно покупать и за пределами своих стран: в первое полугодие 2020 года трансграничная электронная торговля выросла на 21% в годовом исчислении.

Это привело к тому, что интернет-магазины должны адаптироваться к потоку покупателей, офлайн-ритейлеры — переходить в онлайн. Также в e-commerce активно идут компании из других отраслей. Например, страховые компании, финансовые организации все чаще предлагают своим клиентам онлайн-страховки и другие услуги, а дистрибьюторы фармкомпаний осваивают онлайн-продажи.

роме того, развиваются маркетплейсы услуг. По прогнозам экспертов, доля мультикатегорийных маркетплейсов на внутреннем e-commerce-рынке РФ вырастет с 26% в 2019 году до 75% в 2025 году. Растут и международные платформы: выручка Shopify за третий квартал 2020 года выросла на 96% при росте GMV на 109% в годовом исчислении. И все это требует внедрения новых технологий, помогающих компаниям адаптироваться к изменениям.

Я Леонид Аникин, директор по развитию Mail.ru Цифровые технологии, расскажу о технологических трендах в электронной торговле на примере успешных кейсов — посмотрим, какие технологии могут помочь перезагрузить e-commerce и позволяют современным онлайн-компаниям обойти конкурентов.


Расширение сферы e-commerce, появление новых игроков и маркетплейсов — рост спроса на цифровизацию и гибкую IT-инфраструктуру

В целом онлайн-услугами уже никого не удивишь. Но пандемия вынуждает уходить в e-commerce и тех игроков и отрасли, которые больше ассоциируются с офлайн-продажами. Например, в страховом бизнесе видна отчетливая тенденция к персонализации и цифровизации: полный уход от бумаг в документообороте; облачная ИТ-инфраструктура с гибким масштабированием; услуги компании, которые можно быстро и легко активировать с помощью специальных приложений, и другое. 

Эти два фактора являются движущими силами, которые создают постоянные инновации в динамике страхового сектора. Данные исследования около 500 страховщиков из 52 стран показывают, что 65% опрошенных компаний сейчас сосредоточены на активной цифровизации страховой цепочки. Дистрибьюторы фармкомпаний создают масштабные e-commerce-проекты для онлайн-продаж, такие как Apteka.ru компании «Катрен». 

Маркетплейсы в целом показывают взрывной рост по продажам. И в эту сферу тоже приходят новые игроки из других отраслей. Так, маркетплейсы расширяют список услуг, отходя от традиционной модели продажи только товаров. На Ozon появились страховые услуги: первым продуктом, доступным в каталоге маркетплейса, стало ОСАГО. В 2021 году платформа страхования Ozon дополнится и другими направлениями. К сервисам B2C-страхования также планируется добавить страхование для юридических лиц, в том числе для продавцов и партнеров площадки.

Финансовый сектор не отстает. TCS Group уже планирует выйти на рынок e-commerce. А Сбербанк собирается запустить мультикатегорийный маркетплейс. 

Для развития таких проектов компании пересматривают требования к инфраструктуре: она должна быть гибкой, позволять адаптироваться к изменениям и быстро выпускать на рынок новые IT-продукты. 

Так, онлайн-сервис «Тендертех», площадка для выдачи банковских тендерных гарантий через интернет, перешел на управляемую облачную инфраструктуру и использует такие сервисы облака, как Kubernetes. Это позволяет проекту быстро получать нужные IT-ресурсы и сократить расходы на оборудование и штат поддержки.


Бесперебойная работа сервисов и приложений

Взрывной рост онлайн-продаж и потока клиентов также приводит к увеличению требований к надежности работы сайтов и приложений. Они не должны падать, а должны адаптироваться под увеличивающуюся нагрузку. Нужна оптимизация инфраструктуры, чтобы она работала 24/7. 

Многие онлайн-игроки распределяют свою инфраструктуру на несколько ЦОД или дублируют ее в облаке, чтобы минимизировать риск простоя и не терять клиентов в случае форс-мажора. Есть и другие технологии, которые позволяют это сделать. Допустим, при использовании облачных сервисов можно применять автомасштабирование, для того чтобы подключать нужные ресурсы по мере увеличения нагрузки. 

Хороший пример обеспечения бесперебойности в черную пятницу можно увидеть у компании Burger King. Рост скачиваний приложения компании за несколько дней до распродажи и оформления заказов в саму пятницу обычно кратно увеличивал нагрузку на IT-инфраструктуру, которая с трудом справлялась. После переноса приложения в облако меню в приложении стало загружаться в 4 раза быстрее, обработка заказов ускорилась в 2 раза, приложение даже при таких повышенных нагрузках работает стабильно, а заказы принимаются без задержек.

Больше выгоды от потока клиентов и дополнительные продажи

Компании в сфере e-commerce стремятся получать больше прибыли с каждого клиента. Этого можно достичь с помощью индивидуального подхода, например рекомендаций товаров с учетом прошлых покупок или персонализированных рекламных кампаний.

Согласно опросу Salesforce Research, около 80% опрошенных хотят, чтобы компания знала их потребности и выстраивала индивидуальное взаимодействие с ними, основанное на прошлых взаимодействиях. Персонализировать работу с клиентами, а также прогнозировать спрос и управлять товарооборотом можно с помощью технологий аналитики больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.

Новое исследование, проведенное Juniper Research, показало, что к 2022 году глобальные расходы ритейлеров на технологии, основанные на искусственном интеллекте, достигнут 7,3 млрд долларов в год по сравнению с 2 млрд долларов в 2018 году как раз потому, что ритейлеры нацелены на новые возможности для повышения персонализации опыта работы с клиентами.

Также мировая пандемия сильно повлияла на потребительский спрос. В e-commerce задаются вопросом: «Как предвидеть подобные изменения?» Традиционные методы прогнозирования могут не справляться с современным объемом задач, поскольку многие e-сommerce компании сегодня используют большие данные. Оптимизировать системы прогнозирования, повысить точность прогнозов в условиях неопределенности нынешней реальности снова помогут технологии машинного обучения и облачные технологии анализа больших данных.

Методы машинного обучения позволяют прогнозировать количество продуктов и услуг, которые будут приобретены в течение определенного периода в будущем. Программная система учится на данных для улучшения анализа, которые включают тенденции, циклические колебания, сезонность и модели поведения.

Для внедрения технологий работы с большими данными и машинного обучения необходимо развернуть мощную инфраструктуру: в частности, нужны большие мощности для тренировки нейросетей. Облачные платформы для работы с большими данными и PaaS, в частности Kubernetes, позволяют эти мощности получить.

Так, «Ашан» построил платформу анализа данных и машинного обучения в публичном облаке Mail.ru Cloud Solutions, чтобы точно планировать запасы и сократить издержки. Использование алгоритмов ML должно помочь ритейлеру на 2% сократить издержки на складах и на 5% повысить продажи за счет прогнозирования спроса.


Изменения в инфраструктурах ритейлеров в связи с маркировкой товаров

Введение в России с 2019 года закона об обязательной маркировке товаров и постепенное расширение категорий продукции, которые нужно маркировать, сподвигло ритейлеров, в том числе e-commerce, к корректировке многих бизнес-процессов и доработке инфраструктур: модернизации ИТ-систем, приобретению, внедрению и поддержке специального ПО и оборудования (принтеры, сканеры), доработке систем учета для печати ярлыков DataMatrix и отправки информации об этом в ЦРПТ. 

Все это усилило нагрузку на инфраструктуру и привело к необходимости перехода на облачные технологии, позволяющие быстро получать нужные мощности. В качестве успешного кейса здесь можно привести компанию L’Oreal, которая внедрила платформу «iDocs: Маркировка» в свою инфраструктуру с помощью облачных сервисов, что позволило заблаговременно автоматизировать процесс заведения и учета кодов маркировки.

Растущее внедрение новых технологий доставки

Звено, которое важно оптимизировать для интернет-ритейла, — логистика «последней мили». Именно быстрая доставка от распределительного центра до дома клиента (а также быстрое предоставление возможности самовывоза) стала одним из факторов, решающих, останется ли покупатель лояльным бренду. 

В 2020 году 40% мировых лидеров розничной торговли рассматривали значительную модернизацию логистических сетей как важную инициативу. Варианты оптимизации «последней мили» варьируются от низкотехнологичных услуг типа «кликни и забери поблизости» (идею, когда покупатели забирают заказ из удобных им соседних магазинов, в свое время предложила «Икеа Дания») до высокотехнологичной робототехники, которая быстро доставляет скоропортящиеся продукты или обеды домой.

Логистические процессы идут по пути сокращения участия людей в массовых рутинных операциях и информировании. Выход крупных маркетплейсов в города среднего размера требует инвестиций в оптимизацию IT и маршрутной сети, а также расширение пула офлайн-партнеров по выдаче заказов.

Так, одно из наиболее перспективных направлений в упрощении и ускорении доставки — это доставка товаров с использованием автономных средств: роботов-курьеров и беспилотных летательных аппаратов (дронов). Компания Amazon в настоящее время разрабатывает сервис службы доставки Prime Air, который с помощью небольших дронов доставит посылки весом до 2,2 кг (5 фунтов) за полчаса или меньше. Ее китайский конкурент Alibaba разработал робота-курьера G Plus и «умный» ящик с технологией распознавания лиц для доставки онлайн-заказов Cainiao box.

Ожидается, что общий рынок роботов-доставщиков вырастет с 121 млн долларов в 2019 году до 2,2 млрд долларов к 2025 году. Также эффективным способом оптимизации службы доставки для упрощения сбора заказов и, соответственно, ускорения доставки будет автоматизация складской деятельности, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта. 

Робототехника и искусственный интеллект станут основными драйверами ускорения этих процессов. Помимо этого, они станут работать и на диверсификацию цепочек поставок, необходимость которой также проявилась во время тотальных локдаунов.

Источник: New Retail