Для современного ретейла высокие технологии во многом являются определяющими. Но их производители будто участвуют в соревнованиях по бегу в мешках — многое, чем они еще вчера гордились, сегодня уже теряет актуальность. Мир меняется так стремительно, что традиционная автоматизация классических процессов уже не работает. Ну нет возможности у компаний полгода писать техническое задание и потом еще год внедрять продукт и обучать пользователей. Если на создание технического задания уходит больше 3 месяцев, можете выкинуть его в корзину. Потому что, пока вы его пишете, изменится все: и технологии, и требования к продукту, и потребители.

Единственная возможность сегодня физически оставаться на плаву — это заниматься долгосрочной автоматизацией на базе единого информационного ландшафта, который покрывает все задачи, которые есть в компании. Конечно, ретейлер может сделать ставку на лоскутную информатизацию и брать лучшие решения для отдельных процессов от разных разработчиков: по ценообразованию — одно, для касс — другое, для бухгалтерии — третье. Но это приведет к тому, что придется заниматься поддержкой разномастной сети. При этом задача пользователя усложнится тем, что ему постоянно придется следить, чтобы в этой системе ничего не замыкало и не коротило. Единый ландшафт, на мой взгляд, эффективнее. Поскольку покрывает большую часть бизнес-процессов, причем готовыми сервисами.

Какие решения сейчас на пике спроса?
Во-первых, прогнозирование. Элементы этой работы ретейлеры давно пытаются включить в свою отчетность. Классический отчет позволяет ответить на вопрос: что было? Простой и полезный вопрос, но ретроспективного толка. Если вам нужно ответить на вопрос: почему, придется поиграть с цифрами — провалиться в них, пофильтровать. На третьем уровне анализа вопрос уже другой: что будет? Такие отчеты готовят на основе исторических данных за долгий период. То есть менеджер, который принимает решение о том, как, например, формировать ассортиментную матрицу или какие запустить промо, принимает решение о будущем на основании данных из прошлого. Но проблема в том, что в будущем не обязательно будет так, как было раньше. Чтобы избежать ошибок в работе, набор данных, на которых строится отчетность, нужно обогащать элементами прогнозирования. Уже существует четвертый уровень отчетности, который дает ответ на вопрос: что мне делать? Искусственный интеллект настолько силен, что начинает подсказывать персоналу, как быть. Создание такой отчетности с элементами прогноза — основной тренд на рынке автоматизации ретейла в данный момент.

Второй тренд — когнитивные сервисы и видеоаналитика. Распознавание клиентов на видеокамеру не нарушает законодательство о персональных данных, поскольку в этом случае не собирается статистика. Многие думают, что это дорого. На самом деле это может быть практически бесплатно. Как это достигается? Человек приходит на кассу, где камера фиксирует биометрические показатели его лица. Когда он приходит второй раз, искусственный интеллект понимает, что это тот же человек, и обращается к опыту прошлого взаимодействия: поднимает чеки, анализирует активность участия в промоакциях и др. Причем из массива фотографий (обычно распознавание идет со скоростью 15 кадров в секунду) выбирается только одно лучшее фото, которое оплачивает заказчик. Если такую биоаналитику организовать на каждой кассе, до 95% покупателей можно идентифицировать с высокой точностью и без карт лояльности.



Третий тренд — распознавание эмоций. Это тоже очень востребованный сервис, особенно в ретейле и общепите. Суть его в том, что человека не просто распознают на кассе, а делают ему персонифицированное предложение на основании анализа его эмоционального состояния. У нас был пример в одном кафе. Люди подходили к бариста, получали предложение, вовлекались в игру — пытались обмануть искусственный интеллект, изображая разные эмоции. И на каждую новую распознанную эмоцию они получали новое предложение. В итоге, наигравшись, они делали свой выбор, но чек при этом оказывался примерно на 15% выше, чем если бы этой игры не было.

Четвертый тренд — персонификация. Уже сегодня, когда вы заходите в торговый центр и видите рекламу, скорее всего, она уже старгетирована на вас. До ее показа, за считаные доли секунды, искусственный интеллект уже определил ваш пол и возраст, ваше состояние. И грубо говоря, хмурому мужчине 50 лет от роду женские колготки рекламировать не станут. Покажут что-то более брутальное и соответствующее. И эти технологии становятся все более совершенными.



Пятый тренд — микросервисы. Я уже говорил, что на пике популярности сейчас готовые IT-продукты, которые можно просто брать и использовать не разрабатывая. Многие из них позволяют даже непрограммисту создавать микросервисы и микроприложения, чтобы закрывать локальные задачи в отдельно взятом магазине, не привлекая дополнительных денег. У нас, например, был такой случай. Клиент пришел и говорит: как бы выяснить, что рынок думает о моем товаре? Ответ на этот вопрос, вообще-то, не айтишная задача, а маркетинговая. Но ее можно решать и с помощью микросервисов. Что мы и сделали, интегрировав товарную матрицу клиента с Twitter. Каждый раз, когда в Twitter появлялось упоминание товара, мы закидывали текст твитта в когнитивный сервис по эмоциональному распознаванию. И результат возвращался в учетную систему. Таким образом, через 4-5 месяцев у клиента была исчерпывающая информация о реакции рынка на его товары. Разработка этого решения заняла полтора дня. Мы просто натаскали «кубиков из коробки» и провели их интеграцию. Таких возможностей на единой платформе очень много.

Из выступления на форуме «Дни российского ретейла на Неве»