Новые подходы к повышению эффективности онлайн-ретейла
По оценкам аналитиков Gartner, в ближайшие два года сфера e-commerce достигнет высокого уровня цифровой зрелости. Среди пользователей средства электронной коммерции становятся все более востребованной площадкой для совершения покупок. По данным за 2021 год, объем продаж в онлайн-ретейле по всему миру составил порядка 4,9 трлн долл.
В последнее десятилетие заметен тренд на интеграцию e-commerce с ретейлом: с помощью технологий физические торговые точки и онлайн-площадки меняют принципы взаимодействия с покупателями, заимствуют друг у друга лучшие практики и внедряют их на всех этапах покупательского пути. Активный рост онлайн-аналитики, развитие Big Data, искусственного интеллекта (AI), «Интернета вещей» (IoT) и других технологий расширили возможности анализа моделей поведения и принятия решений покупателей и сделали доступным управление клиентским опытом и спросом.
В статье расскажем о том, какими возможностями обладают ИТ-решения, и как они помогают повышать эффективность работы площадок онлайн-торговли.
Возможности информационных систем в e-commerce
Интеллектуальные системы в e-commerce и ретейле способны усовершенствовать все ключевые бизнес-процессы, включая управление продажами, производством и логистикой, коммуникацию с клиентами (в том числе работу с лояльностью и удержанием аудитории), управление персоналом. Рассмотрим некоторые из этих направлений.
Повышение операционной эффективности
- Рекомендательные системы
Благодаря появлению рекомендательных систем онлайн-магазины стали выступать в роли личных консультантов. Программы на основе машинного обучения анализируют поведение пользователя на онлайн-площадке и затем формируют персональные предложения, которые с высокой долей вероятности ему понравятся и приблизят его к главному целевому действию — совершению покупки. Таким образом, рекомендательные системы стали незаменимым инструментом, который помогает ретейлерам решать стратегические задачи, а покупателям — экономить время на выбор товаров и услуг.
- Автоматическая обработка входящих заявок
Искусственный интеллект позволяет раскрыть весь потенциал входящих заявок: заказов, обращений от партнеров и поставщиков, заявок на возврат товара, запросов на обратную связь и др. Автоматическая обработка сообщений в формате электронных писем, запросов в техподдержку, сообщений в мессенджерах, заявок из CRM-систем и др. может стать новой точкой роста для бизнеса e-commerce. Процесс обработки включает приоритезацию (ранжирование по срочности, сложности, маржинальности и другим критериям) и маршрутизацию обращений по соответствующим отделам и сотрудникам. Такой подход позволяет сокращать время ответа на запросы, уменьшать количество ошибок, вызванных человеческим фактором, снижать долю необработанных и потерянных заявок, что положительно сказывается на лояльности пользователей и в конечном итоге ведет к увеличению конверсии и росту продаж. На отечественном рынке представлен ряд подобных решений с разной функциональностью. Один из примеров — полностью российская платформа на базе искусственного интеллекта ValueAI.
Оптимизация складской и транспортной логистики
Несмотря на то, что e-commerce подразумевает ведение бизнеса в digital-среде, за каждой онлайн-площадкой стоят невидимые глазу покупателя, но при этом сложные процессы складской и транспортной логистики, а зачастую и производства. Внедрение технологичных решений способно обеспечить централизованное управление этими процессами.
- Автоматизация склада
В числе наиболее ярких примеров таких проектов — автоматизация складских процессов. В этой области широкое применение находят использование дистанционно управляемых подъемно-транспортных средств; IoT-решения для мониторинга условий хранения и передвижения товаров, контроля перемещений и безопасности сотрудников; “умная” RFID-маркировка (радиочастотная идентификация) для оптимизации отгрузки и приемки товаров и др.
- Усовершенствование доставки
Процессы доставки заказов покупателям — в зоне особого внимания маркетплейсов и омниканальных ретейлеров. Автоматическое планирование маршрутов с помощью искусственного интеллекта помогает равномерно распределять загрузку курьеров и водителей, снижать влияние человеческого фактора на качество доставки, сокращать пробеги и простои автопарка. AI учитывает исторические данные о транспортной загруженности, сроках доставок, графиках работы складов и другие факторы. Разработка мобильного приложения в свою очередь обеспечит прозрачность доставки для отправителя и получателя: курьеры могут отслеживать маршрут, а получатели — статус заказа.
Прогнозирование спроса
ИТ-решения на базе технологий искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) и машинного обучения (Machine Learning, ML) позволяют анализировать колоссальные объемы исторических данных. К ним, помимо объема продаж за разные периоды, также относятся текущие тренды рынка, сезонность товаров, покупательский трафик, предпочтения пользователей, эффективность маркетинговых активностей и опыт по аналогичному направлению у конкурентов.
На основе множества разнообразных факторов и критериев прогнозируется спрос на товары и услуги как в офлайн-пространстве, так и в среде онлайн. Полученные при анализе результаты используются в том числе для поддержания оптимального объема товарных запасов, оптимизации производственных мощностей и загрузки персонала. Важно отметить, что тренды потребления меняются, а значит и предиктивные модели требуют регулярных обновлений: для повышения точности прогнозов необходимо поставлять модели новые данные, чтобы дообучать ее.
Точность предиктивного анализа высока, но, безусловно, не дает гарантии, что 100% прогнозов сбудутся. Важно всегда учитывать издержки в виде глобальных потрясений и изменений деловой среды, которые, безусловно, могут вносить коррективы (как, например, случилось с пандемией Covid-19 и последующим всплеском спроса на сервисы доставки).
* * *
ИТ-решения в ретейле и e-commerce предлагают широкие возможности для поддержания омниканальности, управления продажами и взаимодействием с клиентами, эффективного распределения ресурсов, оптимизации цепочек поставок и обеспечения прозрачной логистики. При этом отдельное внимание в проектах по цифровизации стоит уделять грамотному планированию и корректировке ожиданий: на старте каждого проекта важно убедиться, что все заинтересованные лица понимают суть происходящих изменений и не имеют завышенных представлений (от точности разрабатываемых моделей, сроков окупаемости внедряемого решения и т. д.).
Опубликовано 24.08.2022
