Читайте новини і аналітику про ритейл та e-commerce в Україні на нашій сторінці в Facebook, на нашому каналі в Telegram, а також підписуйтеся на щотижневу e-mail розсилку.
Бизнес-аналитика – неоспоримое преимущество для ритейл-бизнеса в конкурентной борьбе
PR-МАТЕРИАЛ
Дмитрий Чашник – специалист в области IT c 16-летним стажем, в прошлом IT-директор крупнейшей медиагруппы Starlight Media Group, основатель нескольких IT-проектов и владелец компании по разработке аналитических систем для бизнеса Cobit-Solutions расска
– Как можно охарактеризовать, на ваш взгляд, процесс цифровой трансформации украинских ритейл-компаний?
– Сейчас средний бизнес находится на этапе накопления данных и уже столкнулся с главным вызовом информационного века – способностью их обрабатывать. В наше время “на коне” оказывается тот, кто умеет быстрее извлекать полезные инсайты из огромного объема информации. Такие жесткие правила диктует эволюция бизнеса: хочешь выжить – адаптируйся и внедряй новые технологии.
Некоторые компании уже начали трансформацию и успешно анализируют большие объемы данных при помощи аналитических систем. Раньше подобные технологии могли себе позволить только крупные ритейлеры. Основной причиной тому была стоимость внедрения систем анализа. Ценник начинался от нескольких сотен тысяч долларов. А сейчас аналитические системы могут себе позволить даже небольшие компании, есть предложения от 2-3 тысяч. Например, мы работаем со средним бизнесом и предлагаем индивидуальные решения, отталкиваясь от потребностей каждого клиента.
– С какими данными работают аналитические системы? В каких сферах их применение более оправдано?
– Они применимы в любой сфере, где есть большие объемы данных. По индустриям это ритейл, страхование, медицина, банки, e-commerce, любой бизнес, где есть отношения с клиентами или поставщиками, например. Системы BI (business intelligence) можно использовать, когда нужно анализировать данные из разных источников, но в одном контексте.
Системы бизнес-аналитики, которые мы внедряем, - это самый простой и эффективный способ справиться с большим объемом информации и не упустить главное, докопаться до сути проблемы вашего бизнеса.
– Какие возможности открывают технологии бизнес-аналитики для прогнозирования в рамках бизнеса?
– Почему-то сейчас в тренде предсказывать, но мало кто хорошо анализирует. Сначала нужно, чтобы в компании научились делать выводы на основе тех данных, которые у них есть, смотреть на них не в общем, а в деталях и разных разрезах, извлекать оттуда огромное количество новых идей, точек роста, точек неэффективности и т.д. Это так называемая описательная аналитика (Descriptive Analytics). Почему-то этому блоку уделяют мало внимания.
Мы занимаемся предиктивной аналитикой, но считаем, что перед этим нужно выжать максимум из описательной аналитики. А там есть много пользы!
Тем не менее, предиктивная аналитика открывает большие возможности для бизнеса в будущем. У компании, исходя из изменения каких-то параметров, возможны разные сценарии развития. И это так называемое сценарное моделирование, в котором можно предсказывать разное будущее для этого бизнеса, но это следующий этап, к которому пришли пока очень немногие компании. Для этого бизнес должен пройти полноценную цифровую трансформацию.
– Что касается крупного бизнеса, то здесь все понятно - большие сети не в состоянии вручную обработать огромный объем собственных данных. Какие преимущества подобные технологии дают среднему бизнесу?
– Для среднего бизнеса особенно важна скорость адаптации к изменениям и принятия решений. Выигрывает тот, кто делает это быстрее и эффективнее других. Системы бизнес-аналитики позволяют работать с большими объемами информации про продажи или про отношения с клиентами, и моментально делать выводы. Когда все данные как на ладони, владелец больше не упустит главную причину своих убытков, например, и оперативно примет меры.
Как правило, когда мы работаем с клиентами, у них часто возникают вопросы: "Вот такой-то показатель. А можно его посмотреть детальнее?" Мы делаем более детальный разрез и они говорят: "О! Так вот тут можно вообще расти" или "Здесь же можно сократить расходы". Эти системы, как правило, позволяют клиенту найти то место, где у него точка роста либо точка неэффективности. И соответственно уже получить в дальнейшем автоматизированный отчет, который будет показывать его показатели в этих разрезах. На основе владелец может принять решение, как сделать бизнес более эффективным, как правильно распределить ресурсы. Это абсолютно новый уровень менеджмента. Фокус смещается в сторону по-настоящему полезных данных, и не распыляется на ненужные детали.
Кейс: Анализ операционных расходов
Анализ операционных расходов (ОРЕХ) позволяет искать точки перерасходов и сокращать затраты.
– Насколько легко адаптируются владельцы бизнеса к новым технологиям?
– Если раньше собственники либо управляющие, топ-менеджмент компаний принимали решения скорее на интуиции, на своем опыте, то сейчас они все больше хотят делать это, основываясь на цифрах. Им уже нужны не поверхностные данные отчета о прибыли и убытках, а важно копать глубже для того, чтобы найти точки роста, неэффективности, способы решения проблем, какие-то инсайты и перспективные направления. Цифровая трансформация украинского бизнеса – небыстрый процесс, но все больше собственников осознают необходимость внедрения новых технологий. Мир меняется, и изменения в подходах к ведению бизнеса тоже неизбежны.
– Что может означать для компаний отказ от цифровой трансформации?
– Первое – это падение продаж и неспособность находить продукты/ниши/маркетинговые подходы, на которых можно заработать. Второе – это остатки на складах, а значит дебиторская задолженность клиентов. Третье – это растущие OPEXы (операционные расходы), которые сложно анализировать. Этот список можно продолжать. Пока менеджеры руками составляют таблицы в Excel, уходит ценное время, упускаются возможности для развития, а реальные причины убытков остаются незамеченными. Более прогрессивные компании очень быстро оставят бизнес "старого формата" позади в конкурентной борьбе. Когда мир стремительно меняется, уже непозволительно ошибаться.
– Вам приходится работать с внутренними данными компаний-ваших клиентов. Случались ли случаи утечки информации?
– Нет, такого не случалось. У нас есть четкая схема работы. Нам дорога наша репутация, поэтому у Cobit Solutions есть целый ряд мер, благодаря которым мы обеспечиваем сохранность данных. Во-первых, мы со всеми клиентами подписываем NDA – это договор о неразглашении, и он достаточно жесткий для нас как для подрядчика. Все наши сотрудники подписывают аналогичный договор в свой первый рабочий день. Всё, что они услышат в офисе, остается только там. В-третьих, наши сотрудники проходят проверку на полиграфе, а один из этапов собеседования во время приема на работу – это беседа с психологом на предмет выявления специфического поведения. Кроме того, по желанию заказчика мы можем работать с обезличенными данными.
– Нужна ли специальная подготовка кадров для использования аналитических систем в компании?
– Нет, данные выводятся в виде абсолютно доступных интерактивных деш-бордов, графиков, диаграмм. Из сложных таблиц мы делаем готовый, простой для пользования продукт, в котором разберется каждый.
В режиме реального времени при помощи фильтров можно получить данные в нужном вам разрезе - о клиентах, поставщиках, товарах, прибыли, убытках и тд. Эти данные доступны с мобильного телефона или ноутбука. То есть владелец бизнеса со своего смартфона в любой момент может получить данные о состоянии бизнеса и узнать:
- Распределение чеков по временным интервалам
- Распределение чеков по группам сумм и локациям
- Доля чеков постоянных покупателей от всех покупок: в чеках и в суммах
- Частота посещения постоянных покупателей
- Процент выполнения планов по менеджерам, отделениям или компании в целом
- Сколько денег заморожено в товарных запасах и производстве
- Маржинальность продаж по каждому менеджеру, отделу, магазину или региону
- Эффективность менеджеров или спроса в разрезе целевых аудиторий.
Необходимые категории, как правило, составляются, исходя из индивидуальных потребностей компании.
Такой анализ позволяет находить статьи расходов, которые можно сократить, неэффективные отделения, товары или самые прибыльные точки продаж.
Кейс: Продажи по группам товаров
У нас был пример, когда клиент при помощи такой системы обнаружил, что один из каналов маркетинга имеет окупаемость инвестиций порядка 450%, хотя стандартно для него этот показатель был порядка 70%. Соответственно после внедрения системы бизнес-аналитики, они начали больше инвестировать в этот канал маркетинга и больше зарабатывать.
Кейс: Аналитика отдела продаж
– Сейчас достаточно много систем для анализа Big Data. В чем особенность ваших?
– Мы проанализировали все, что сейчас есть на рынке, и выбрали самый оптимальный вариант для владельцев среднего бизнеса. Мы используем платформу Microsoft Power BI, на основе которой разрабатываем индивидуальное решение, исходя из потребностей клиента. Она доступна по цене, а одно из ее неоспоримых преимуществ – в том, что в дальнейшем с нашей системой может работать любой другой подрядчик или персонал компании-клиента. Мы работаем с открытым кодом. Я считаю, что компаниям надоели проприетарные разработки, которые кто-то разработал и больше никто не может в них разобраться. Нет. Наоборот, мы даем клиенту свободу. Он не завязан на одном подрядчике и вправе обратиться в будущем к другому или доработать что-то самостоятельно, если его потребности изменились.