В розничной торговле, как, впрочем, и во многих других отраслях, существуют направления автоматизации, которые всегда приходится развивать в контексте специфики бизнеса. Об этом мы беседуем с ИТ-директором сети магазинов парфюмерии и косметики «Л’Этуаль» Николаем Зайцевым.

Intelligent Enterprise: По­скольку мы говорим о крупнейшей в России розничной сети, торгующей косметическими товарами, хотелось бы начать разговор с оптимизации товарного потока под конкретный спрос. Эта тема поднимается сейчас очень часто, но для сети вашего профиля и вашего масштаба она, наверное, особенно актуальна…

Николай Зайцев: Эта проблема стала заметна в нашем бизнесе очень давно и в обозримом будущем, наверное, останется актуальной. Решать её всегда пытались соответственно тому уровню развития бизнеса и рынка информационных систем, который имели место в тот или иной момент времени. Задача эта по сути аналитическая, и перед нами она встала более десяти лет назад. Начнем с того, что в используемой нами системе Axapta у нас реализован некий регулятор, который позволяет поддерживать определенный уровень запасов в магазине. Если известно, сколько товаров должно быть в магазине, то система поддер­живает этот уровень автоматически. Предсказанием спроса на длительный срок с привлечением сложных алгоритмов и разнообразных (иногда вообще внешних по отношению к компании) макроэкономических данных мы не занимаемся. В принципе ставится задача разобраться со спросом в течение ближайшей недели. Если недельный запас продан, скажем, за два дня, то ясно, что его не хватило. Если же запасы остались в конце недели, значит, мы имеем обратную ситуацию. Вроде бы всё предельно просто, но тут выползают разного рода нюансы. Например, мы считаем скорость продаж и должны хорошо понимать смысл этого показателя. Товар, количество которого было рассчитано на неделю, но проданный в первые же два дня, мог бы продаваться и в течение оставшихся пяти. Его просто не было магазине. Значит, мы имеем дело с некорректными данными скорости продаж. В расчет надо закладывать еще и данные о запасах в магазине и учитывать все это в прогнозах на следующую неделю.

Хочу сказать, что в решении подобных задач приходится рассчитывать прежде всего на свои силы. Мы работаем со многими ведущими поставщиками корпоративных систем мира, и работа эта часто идёт очень плодотворно. Но готового решения в данной области, как я вижу, предложить нам никто не может.

Вы назвали решение в области оптимизации запасов аналитическим, но пока сказали если не о примитивной, то на первый взгляд вроде алгоритмически несложной задаче. Этим и ограничивается проблема оптимизации локальных запасов под спрос?

Нет, тем, о чем я сказал выше, задача не ограничивается. И неспособность поставщиков предоставить нам готовое решение я трактовал и в широком смысле. Хотя даже упомянутая мною проблема корректного расчета скорости продаж в магазинах по-хорошему требует многих итераций, осуществляемых на основе анализа реальных данных о продажах реальной розничной сети. Но далее следуют другие, по сути тоже аналитические задачи. Например, я отталкивался от тезиса о том, что есть некое количество товаров, которое надо поддерживать на должном уровне. Но существует еще и ассортимент, а соответственно и задача его планирования. Затем мы переходим к задачам мерчандайзинга, или, иными словами, «максимизации» продаж исходя из параметров выкладки товаров на полках. В торговом зале обязательно должно находиться несколько экземпляров товара, но если, скажем, речь идет об одном и том же товаре разной фасовки (и соответственно стоимости), то необходимо соблюдать еще и правильные количественные пропорции выкладки.

Еще одна задача корректного сбора, преобразования и обработки информации связана с пониманием продажи категорий товаров. Спрос на туалетную воду строго определенного бренда может быть тесно коррелирован со спросом на какой-то иной наш товар. Это важнейшая для бизнеса информация. И, наконец, есть еще одна проблема — логистики: учесть, сколько времени и затрат потребуется для того, чтобы товар был доставлен в нужную точку в нужном количестве.

Все это по сути является частью уже упомянутой проблемы оптимизации товарного запаса в условиях максимизации продаж и удовлетворения спроса покупателей по ассортименту. Решая одну только эту задачу в широком смысле, приходится строить более сложные модели и соответственно рассчитывать те параметры, которые в более простых ситуациях могут задаваться как произвольные «граничные условия». Здесь как раз трудно подобрать готовое решение, да и отдать решение проблемы стороннему разработчику тоже по моим оценкам крайне рискованно.

Как вы сказали, готовых решений вендоры не предлагают, но работать с ними все равно приходится довольно плотно. Как в таком случае ведётся поиск и опробование решений? На каких принципах строятся взаимоотношения с вендорами, поставщиками услуг, а также с бизнесом?

Чтобы была возможность решать вообще какие-либо задачи автоматизации, нужен, как известно, бюджет, людские ресурсы и поддержка со стороны бизнеса. Что касается бюджета, то каждый директор формирует и защищает его по своему направлению. Разумеется, существуют текущие задачи развития ИТ-поддержки, но в дополнение к этому я обычно запрашиваю еще и определенные средства для решения задач наподобие тех, о которых мы говорим. Конечно, такая деятельность отличается от внедрения, скажем, новых модулей ERP-системы. Это более рискованные работы, определенный процент которых даже при грамотном подходе может завершиться неудачей. Кроме того, они в значительной степени строятся по иным принципам. Классические тендеры здесь, скажем, вряд ли подходят, тут уместнее менее формализованные способы общения с поставщиками. Я уже довольно давно ищу необходимые нам решения и после предварительного анализа могу, допустим, вбросить вендору или интегратору мысль о том, что вижу в предлагаемой им системе потенциал для развития нашего бизнеса. Но для того чтобы этот потенциал раскрыть, необходимо попробовать некоторые задачи на наших данных. При этом мне, конечно, могут говорить, что очень похожая задача как раз решалась при помощи той же системы в аналогичной американской или австралийской розничной сети, что можно познакомится с их опытом, что там все прошло чрезвычайно успешно и т. д. Однако я все равно остаюсь твердым сторонником того, что лучшим способом является проведение своего рода «натурных испытаний».

Далее вопрос в том, каким образом все это лучше реализовать. Нам необходимо доказательство работо­способности предлагаемой системы на наших задачах и наших данных, при этом и у поставщика есть возможность получить опыт работы с реальными данными. Стало быть, имея обоюдный интерес, мы с ним можем попытаться договориться. Если, скажем, наш эксперимент требует ограниченного набора данных, то тут вообще все просто. Если же необходимо работать с большими массивами, то мы готовы организовать для поставщиков решений рабочие места внутри компании, соответственно привлечь его специалистов и отчасти решить проблему людских ресурсов. В этом случае мы заключаем стандартное соглашение о конфиденциальности.

Что касается финансового вопроса, то мы зачастую разделяем бюджет подобных не слишком затратных проектов поровну. А в дальнейшем при успешном развитии работ вполне можем компенсировать разработчику все расходы. По мере того, как результаты пилотного проекта приобретают видимые для бизнеса очертания, я делаю одну, а то и две-три презентации перед топ-менеджментом, вынося таким образом проблему на уровень коллективного обсуждения и стараясь заручиться их поддержкой. Мои коллеги из бизнес-подразделений в свою очередь могут найти пробелы в моделях, которые не видны мне, выразить свое мнение, так что в итоге складывается конструктивный подход. Таким образом постепенно формируется осознанная коллективная поддержка и ответственность за развитие какого-то нового (пусть и совсем небольшого) направления автоматизации. Это как раз касается последнего тезиса — поддержки ИТ-инициатив со стороны бизнеса.

Сеть «Л’Этуаль» уже прочно ассоциируется с подарочными сертификатами, использование которых помимо всего прочего призвано решать проблемы управления спросом и, таким образом, часто связано с применением аналитических приложений. Что вы могли бы сказать по этому поводу?

Подарочные сертификаты действительно используются у нас очень активно. В сфере привлечения покупателя цель совершенно понятна, поскольку в нашей сети он покупает именно подарки и при этом не всегда способен четко определиться с выбором в момент посещения магазина. Мы же, будучи ИТ-специалистами, должны, кроме того, использовать эту форму взаимодействия с покупателем, чтобы в результате получить максимум информации для бизнеса. Ведь сертификат — это по сути карта, являющаяся своего рода «меткой», если не абсолютно ассоциируемой с конкретным человеком, то по крайней мере очень тесно связнной с ним. Сколько времени в среднем сертификат находится на руках у покупателя, какие номиналы люди предпочитают, где приобретен сертификат и где он отоварен? Вся эта информация нужна как минимум для маркетингового исследования и для решения вопросов финансового планирования. Вот методы бизнес-анализа для решения этих задач как раз и необходимы.

К слову могу сказать и о дисконт­ных картах, применяемых в нашей сети. Бывает, их полоса размагничивается или они портятся по иной причине, и тогда кассир вводит номер вручную. Процесс элементарный и для нашего бизнеса совсем не уникальный. Но такой способ ввода данных связан с повышенным риском мошенничества. Естественно, в этом случае звучат предложения запретить ручной ввод, и тут ИТ-директор вполне может проявить себя как бизнес-менеджер.

Если мы вводим подобный запрет, то, во-первых, наносим сильнейший удар по лояльности к нам покупателей, а во-вторых, под подозрение сразу попадают все наши кассиры и многие работники магазинов. И мы таким образом разрушаем систему ценностей, которую сами же и создавали. Решить проблему здесь можно за счет информационных технологий, а точнее только с их помощью. Иными словами, стоит присмотреться к самым разным имеющимся на рынке решениям и хотя бы грубо оценить, как именно мы можем снизить риски мошенничества, каких ресурсов потребует пилотный проект выбранного решения, каким образом развить проект и постепенно привлечь к нему внимание бизнеса. Конкретно в нашем случае я, например, пришел к выводу, что адекватный подбор аналитических функций, позволяющих на основе специальной обработки первичных данных выявить наиболее «подозрительные» точки продаж, гораздо эффективнее направления, связанного с видеонаблюдением. После этого я действую согласно вышеописанному алгоритму: испрашиваю финансирование, ищу компанию, способную предоставить адекватное решение и разделить с нами риски «пилота», организую работу с реальными данными, провожу презентации для бизнеса, постепенно привлекая его к обсуждению принимающего конкретные очертания решения, и т. д. Словом, работаю по той схеме, которую я обрисовал выше.

Напоследок хотелось бы узнать о ваших предпочтениях в решении аналитических задач в принципе. Ведь, как известно, можно просто постараться предоставить бизнесу мощные и гибкие инструменты выборки данных и их визуализации, можно разрабатывать и предлагать алгоритмы их обработки под конкретные задачи и есть наконец возможность поставить некий «черный ящик», который, условно говоря, сам будет выдавать готовое решение…

Я считаю, что в нашей компании первый путь имплементации в бизнес аналитических решений совершенно не годится. Я по крайней мере нормально работать, не ощущая проблематики бизнеса, точно не могу, да и моя практика показывает, что отстранение ИТ-руководителя и ИТ-подразделения от содержательной стороны решаемого вопроса неэффективно, а зачастую просто невозможно. Только что приведенный пример с подарочными сертификатами и дисконтными картами очень хорошо демонстрирует данный тезис, и если бы я в последнем случае «взял под козырек», запретив ручной ввод в систему, бизнес, мягко говоря, от этого не выиграл бы. Приведу еще один пример. Региональное отделение может затребовать очень значительных массивов данных, чтобы проанализировать их в разных разрезах и принять решение самостоятельно. Но даже если предположить, что с такой задачей они справятся, ввести это в регулярную практику абсолютно нереально. Никакие серверы и никакие каналы не выдержат. Поэтому гораздо эффективней обратиться к нам, чтобы мы, видя бизнес-проблему, попытались (совсем не исключено, что с их же помощью) подобрать правильное решение.

Вариант с «черным ящиком», или по сути с коробочной системой, не работает в принципе хотя бы потому, что готового решения мне пока встретить не удалось. Да если бы и удалось, работа с ним наверняка потребовала бы очень кропотливой работы по настройке системы, усложненной еще и невозможностью до конца разобраться в принципах ее функционирования. Поэтому на практике поиск адекватной нашим задачам информационной системы сводится к промежуточному варианту, при котором мы тесно сотрудничаем с поставщиком решений, используя базовый функционал систем и пытаясь выявить закономерности наших бизнес-процессов. Затем мы опять-таки совместно стремимся переложить эти закономерности на алгоритмы, а в конце концов и на информационную систему. О том, каким образом в данном случае строится работа организационно, я как раз говорил выше.