Иг­ро­ки рын­ка ре­тей­ла рас­ска­зали об ито­гах при­мене­ния в 2021 г. ре­шений на ос­но­ве Big Data и ис­кусс­твен­но­го ин­теллек­та, а так­же по­дели­лись пла­нами на 2022 г. Так, с по­мощью Big Data и ис­кусс­твен­но­го ин­теллек­та сеть "Маг­нит" в 2021 г. уве­личи­ла по­каза­тель EBITDA на 1,5 млрд руб. В 2022 г. ре­тей­лер пла­нирует рас­ши­рить мас­штаб проек­тов и по­лучить не ме­нее 2,5 млрд руб. до­пол­ни­тель­но­го эф­фекта на уров­не EBITDA. "Вкус­Вилл" в 2021 г. раз­ра­ботал проект ма­гази­на без про­дав­цов и касс по сис­те­ме, ос­но­ван­ной на компь­ютер­ном зре­нии. Ма­газин от­крыл­ся в кон­це ян­ва­ря. По ито­гам пер­вых двух не­дель ра­боты без касс со­вер­шает­ся в сред­нем 70 по­купок в день, в од­ном че­ке пред­став­ле­но два-три про­дук­та. Эк­спер­ты счи­тают, что с точ­ки зре­ния при­мене­ния ре­шений на ос­но­ве ИИ, ре­тейл за­нимает од­ну из пер­вых стро­чек пос­ле те­леко­ма и бан­ков­ско­го сек­то­ра.

В компании "Магнит" рассказали, что в 2021 г. реализация проектов прогнозирования промо и мониторинга доступности товаров на полках с использованием Big Data и искусственного интеллекта позволили "Магниту" увеличить показатель EBITDA на 1,5 млрд руб. В 2022 г. ретейлер планирует расширить масштаб проектов и получить не менее 2,5 млрд руб. дополнительного эффекта на уровне EBITDA. "Использование решений на основе ИИ и Big Data - это не только стратегическая задача, но и ключевая компетенция компании, - рассказали в пресс-службе "Магнита". - Экспертиза в ИИ и Big Data уже сейчас позволяет повышать эффективность бизнеса с учетом того, что компания еще масштабирует применение этих инструментов. По мере развертывания прогнозирования и использования больших данных мы рассчитываем на постоянное увеличение эффекта".

"За счет эффективного использования Big Data и AI для решения самых разных коммерческих задач мы сможем найти дополнительные точки роста бизнеса. Мы намерены ускорить внедрение этих инструментов, тем более что их запуск происходит внутри компании на базе нашей инфраструктуры", - отметил директор по цифровым технологиям розничной сети "Магнит" Юрий Мисник.

Также в "Магните" рассказали, что реализуют пул проектов с использованием машинного обучения и нейронных сетей. Так, собственная система анализа промоакций на основе большого количества параметров позволяет с высокой эффективностью рассчитать, сколько товаров должно продаваться в торговых точках с дисконтом, и, как следствие, минимизировать потенциальные потери или недостаток продукции на полке. "После внедрения элементов искусственного интеллекта точность прогнозирования повысилась на 2,4% и стала выше среднего показателя по индустрии", - отмечают в компании.

Кроме того, в "Магните" создали технологию детального анализа прошедших промоактивностей, результаты которого учитываются в планировании промоакций. "Сейчас специалисты ретейлера создают новые алгоритмы на базе нейронных сетей, которые позволят с высокой точностью прогнозировать эффективность будущих промоактивностей исходя из множества параметров - типа скидки, глубины скидки, ассортимента и пр. - и проводить оптимальную промокампанию", - отмечают в компании. Кроме того, в этом году планируется начать использовать машинное обучение для создания персонализированных промопредложений в реальном времени, первая версия сегментации покупателей уже внедрена.

Также в 2021 г. "Магнит" внедрил в 9500 торговых точках у дома систему анализа наличия товаров всех категорий на полках (On-Shelf Availability). В пресс-службе компании рассказали, что Data-центр в онлайн-режиме анализирует продажи и посылает сигналы администраторам объектов на мобильный телефон, если необходимо правильно выставить товары, пополнить стеллажи и т.д. Аналитики отмечают повышение эффективности продаж за счет использования системы. В перспективе она будет работать полностью на облачной платформе, что позволит оптимизировать операционные затраты и повысить гибкость. "В 2022 г. планируем тиражировать систему анализа наличия товаров всех категорий на полках - On-Shelf Availability - на всю сеть магазинов, включая "Магнит Косметик". Кроме того, одними из первых в российском ретейле планируем перейти в публичное облако и развернуть масштабное "озеро данных". Инициативы по управлению данными позволят каждому бизнес-подразделению компании гибко использовать инструменты и оперативно получать информацию", - поделились планами на текущий год в компании.

Директор управления "Микромаркет", лидер проекта "ВкусВилл без касс" Кирилл Щербаков рассказал, что в 2021 г. "ВкусВилл" занимался разработкой проекта магазина без продавцов и касс по системе, основанной на компьютерном зрении. "Это область искусственного интеллекта, построенная на работе с фотовидеоданными. Изучая западный опыт, в частности технологии для ретейла с применением ИИ, партнеры из Neurus создали умную разработку для покупок будущего", - уточняет представитель компании "ВкусВилл". Он рассказал, что первый такой магазин открыт 25 января 2022 г. по адресу: Москва, Тестовская ул., 1, а по итогам первых двух недель работы во "ВкусВилле без касс" совершается в среднем 70 покупок в день, в одном чеке представлено два-три продукта. "Технологически "ВкусВилл без касс" состоит из двух компонентов - системы компьютерного зрения и полок с товарами. За действиями покупателей следит нейросетевой алгоритм с помощью установленных камер. Как только покупатель взял продукт, датчики на полках фиксируют это действие и выбранная позиция добавляется в "виртуальную корзину" нужному покупателю, если вернул на полку - удаляется, а сумма заказа пересчитывается. После того как покупатель взял все необходимые ему продукты, он может просто выйти из магазина - оплата с привязанной в приложении карты сразу спишется. Клиенту придет чек в электронном виде. Вся информация по совершенным покупкам доступна в приложении "ВкусВилл", - рассказал Кирилл Щербаков.

Генеральный директор "МегаФон Ритейл" Владимир Скурихин отметил, что в компании активно используют искусственный интеллект и инструменты Big Data в рознице. Например, сервис "МегаФона" "Смарт Профиль" позволяет исследовать аудиторию, чтобы персонализировать рекламу, оперативно оценивать спрос на определенные категории товаров и за счет этого повышать лояльность клиентов. "Также мы используем собственную платформу "Футпринт" для развития розничной сети. С ее помощью мы прогнозируем рентабельность новых торговых точек, интенсивность трафика, портрет аудитории в конкретной локации. Эти сервисы крайне востребованы и у корпоративных клиентов "МегаФона", - рассказал Владимир Скурихин.

Директор по продуктам и технологиям больших данных ПАО "ВымпелКом" ("Билайн") Константин Романов отмечает, что ретейл - бизнес с высокой конкуренцией, поэтому применение искусственного интеллекта, больших данных и продуктов на их основе являются приоритетом для любого сетевого ретейла. "В российском ретейле давно не только смотрят, но и активно применяют как решения собственной разработки, так и те, которые есть на рынке. Если сравнивать с другими отраслями экономики, то ретейл не является лидером с точки зрения применения ИИ, но явно занимает одну из первых строчек после телекома и банковского сектора", - говорит эксперт. Помимо этого, он отмечает, что ретейлеры пошли в сторону монетизации собственного трафика - в рекламные модели. "Так, например, мы работаем с ключевыми ретейлерами в России по размещению рекламы на цифровых щитах, причем эта реклама таргетированная и направлена на того человека, который смотрит в экран в данный момент. Ретейлеры заинтересованы в запуске таких направлений, а те, у кого уже запущены подобные решения, хотят повышать конверсию", - отмечает Константин Романов. По его словам, ретейлеры смотрят в сторону решений, позволяющих анализировать отток клиентов, и понимать, почему пользователь предпочел альтернативу тому или иному магазину. "Пока в сфере применения ИИ и больших данных российский ретейл отстает от мировых лидеров, но это дает определенный простор для совершенствования и развития. Главное, что все основные российские игроки это понимают", - уверен эксперт.

Партнер Лиги цифровой экономики Олег Сенчук отмечает, что за последние три-четыре года у выбравших технологическое развитие ретейлеров значительно выросло число ИТ-проектов в области Big Data. По его оценке, как минимум треть внедрений так или иначе связаны с этими технологиями. "С точки зрения темпов цифровизации ретейл догоняет классических лидеров - интернет- компании, финансовую сферу и телеком. Некоторые компании, с точки зрения экспертизы, уже точно не хуже. Структура бизнеса ретейла хорошо подходит для инноваций в области искусственного интеллекта и Big Data, так как объем параметров, которые участвуют в продаже, очень велик и эти параметры распределены территориально и по сегментам потребителей. Нужно быстро принимать решения", - говорит эксперт. Он отмечает, что именно в части применения ИИ и Big Data продуктовый ретейл находится где-то после ИТ-компаний, финансов и телекома. "Но ретейл очень неоднородный, на мой взгляд, три-четыре компании находятся в лидерах по данному направлению, остальные пока сильно отстают", - считает Олег Сенчук.

Директор по продуктовой стратегии группы Т1 Сергей Иванов считает, что определяющую роль в успехе цифровых решений, в частности ИИ и Big Data, играет количество накопленных отраслью и конкретной компанией данных. "Поскольку ретейл давно и успешно экспериментирует с картами лояльности и кобрендинговыми предложениями, это делает отрасль второй после финтеха по успешности в монетизации накопленных данных. Торговые сети, как и банки, имеют достаточно точный, но не всегда персонализированный образ "своего лояльного клиента" - с его предпочтениями, продуктовой линейкой и форматами потребления. Все это позволяет как выстраивать предиктивную аналитику, прогнозируя спрос, так и формировать персональные ценные предложения с учетом текущих предпочтений", - отмечает он.

Директор по развитию сервисов ITGlobal.com Алина Пархоменко считает, что ретейл - одна из самых развитых отраслей по уровню цифровизации. "В России ретейлеры используют все доступные технологии. Диджитализация затронула ретейл еще до того, как это стало мейнстримом. Также ретейлеры одни из первых в России начали пользоваться облачными сервисами еще более 10 лет назад. Если говорить о мировых цифрах, то, согласно исследованию Meticulous Research, к 2027 г. объем рынка ИИ-решений для ретейла достигнет $19,9 млрд", - отмечает Алина Пархоменко. Она говорит, что ретейл и банковская сфера - лидеры по внедрению ИИ и Big Data, однако успешные кейсы и компании, которые специализируются на этих технологиях, все чаще появляются и в других сферах.

Директор по развитию бизнеса в ретейле и FMCG компании "Крок" Дмитрий Смирнов отмечает, что розничная торговля всегда была в авангарде применения новейших технологий - так было с решениями на основе витрин данных и хранилищ, так же происходит и с решениями на основе нейросетей и технологии больших данных. По его словам, на текущий момент все крупные и многие средние предприятия розничной торговли в РФ используют подобные решения, вкупе с предиктивной аналитикой. "Причина такой инновационности отрасли в том, что с учетом эффекта масштаба экономия даже в 1% оборачивается значительными суммами прибыли. Из других отраслей к ретейлу приближаются банки и телеком. Несмотря на очевидные ограничения нейросетей - способность решать только обученные, фиксированные задачи - и предиктивной аналитики на основе больших данных, которая сильно зависит от исторических данных и не способна работать в ситуации сильной волатильности, эти решения по скорости и полноте позволяют достичь заметных успехов. А расположение данных в облаке, кроме экономии на хранении, позволяет использовать сервисы аналитики больших данных из облака провайдера. Так, в облаке компании "Крок" уже много лет находятся данные многих крупных розничных сетей, и сотрудничество только расширяется", - рассказывает Дмитрий Смирнов.

Управляющий партнер компании DIS Group Александр Тарасов отмечает, что если сравнивать продуктовый ретейл с другими отраслями в вопросе применения продуктов на основе ИИ и Big Data, то с ретейлом в применении таких технологий могут соперничать крупные банки и телеком-компании. "Остальные индустрии пока еще продвинулись не так далеко, но подобные инициативы есть практически во всех крупных компаниях из разных индустрий. Практические результаты применения технологий по работе с данными уже видны в нефтегазовой отрасли, добывающей и обрабатывающей промышленности, металлургии. Ретейл опережает остальные сектора в силу того, что они начали внедрять подобные решения одними из первых и фактически были "в цифре" с самого начала", - считает эксперт.

Директор проектов по аналитике в компании Navicon Максим Озеров уверен, что российский продуктовый ретейл сейчас в авангарде с точки зрения внедрения решений для работы с Big Data и искусственного интеллекта. "X5 Group, "Магнит" и другие компании активно привлекают и хранят для новых проектов талантливых ИТ-специалистов, причем как студентов, так и опытных экспертов. Продуктовый ретейл в этом плане значительно опережает другие сегменты рынка ретейла. Компании, продающие товары повседневного спроса, косметику и парфюмерию, одежду и обувь, пока медленнее адаптируют новые технологии", - говорит он.

"На общем фоне ретейл в хорошей форме. Например, банки исторически развиты лучше, что объясняется спецификой отрасли и особенностями ее регулирования. У большинства производителей потребительских товаров и фармацевтических компаний потенциала для роста пока больше", - считает менеджер по продвинутой аналитике компании Accenture в России Мария Курдина.

Константин Романов из "Билайна" отмечает, что если говорить о продуктах на основе ИИ и больших данных, которые применяются в ретейле, то они направлены в первую очередь на повышение маржинальности, сокращение расходов, а также увеличение среднего чека. С точки зрения решений, которые уже работают на рынке и востребованы ретейлом, это поиск лучших локаций для магазинов на основе проходимости точек, предиктивной аналитики и т.д. "Безусловно, пользуются спросом решения по оптимизации логистики, так как имеет большую роль, особенно в масштабах России. Нельзя не упомянуть также аналитику внутри магазинов и оптимизацию процессов, так как при помощи решений на основе ИИ и больших данных можно анализировать количество и передвижение посетителей в магазине, смотреть, какие полки и какие продукты наиболее востребованы. При помощи голосовой аналитики можно контролировать работу персонала и определять, насколько правильно и корректно сотрудник общается с клиентом. В общем, все, что влияет на продажи", - рассказывает эксперт.

Руководитель лаборатории инноваций компании "Норбит" (входит в группу "Ланит") Дмитрий Демидов отмечает, что для ретейла самое популярное применение машинного обучения - это маркетинг и клиентская аналитика. "Самая классическая задача - применение машинного обучения для организации и проведения маркетинговых кампаний, чтобы модели подсказывали, как правильно вести коммуникации с клиентами. Применение Big Data зависит от объемов данных. Если ретейлер уже дорос до сотен терабайт данных, которые собираются об операциях и клиентах, то очевидно, что без таких технологий дальше развиваться нельзя", - говорит он.

По словам Олега Сенчука из Лиги цифровой экономики, в высокотехнологичных компаниях внедряются цифровые платформы и экосистемы, которые объединяют офлайн и онлайн, в остальных - вещи, связанные с автоматизацией процессов: электронная коммерция, системы маркетинга, логистики. "Искусственный интеллект и Big Data чаще всего используются для вопросов, связанных с мониторингом процессов, анализом изменений, прогнозированием и принятием решений в режиме онлайн", - уточняет спикер.

По словам Максима Озерова из компании Navicon, в последний год многие компании в сфере ретейла выбирают комплексные аналитические решения, которые в рамках единого пакета содержат необходимые инструменты как для хранения и обработки больших данных, так и для построения аналитических моделей ИИ. "Технологии ИИ и Big Data в первую очередь используются для решения ключевых задач по чековой аналитике, аналитике потребительских корзин, RFM-сегментации, прогнозированию покупок, а также планированию промоактивностей, мультиканального продвижения продуктов и контакта с покупателями", - рассказывает Максим Озеров.

Дмитрий Демидов из компании "Норбит" отмечает, что проект с применением машинного обучения (ИИ), например рекомендательные модели для интернет-сайта или простое прогнозирование какого-то показателя, может стоить не больше 10 млн руб., и при этом такие решения можно подключить с оплатой по подписке и небольшим чеком за подключение. Но при условии, что такие решения принесут дополнительно 0,5-3% от выручки, то можно примерно рассчитать, какой оборот должен уже быть у ретейлера, чтобы проект окупался. "При этом все крупные ретейлеры так или иначе реализуют проекты с применением технологий Big Data, так как на их оборотах дополнительные 0,5-3% выручки позволяют окупить стоимость таких проектов, несмотря на то что затраты могут составлять сотни миллионов рублей", - говорит эксперт.

Сергей Иванов из группы Т1 отмечает, что отрасль ретейла уже не первый год растет крайне высокими темпами. "Это однозначно говорит о том, что спрос на цифровые решения будет только увеличиваться", - уверен эксперт.

Источник: Comnews