Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации
- -
- 100%
- +
Через два десятка лет весь этот процесс был упрощен до сканирования QR-кода с монитора сотрудника. То есть для оплаты услуги техобслуживания автомобиля клиент должен открыть приложение банка на своем мобильном телефоне, отсканировать QR-код с монитора сотрудника и нажать кнопку «оплатить». При этом не нужно даже вставать со стула, тем более что-либо печатать, бегать по кассам и возвращаться с чеками. Для собственника и топ-менеджера выгода от такого упрощения составляет десятки миллионов рублей в год, потому что раньше эти деньги тратились на бесполезную рабочую силу и дополнительные сервисы:
• На кассира.
• На кассовый аппарат, который надо регистрировать в налоговой и обслуживать (заправлять бумажными лентами и менять фискальный накопитель и т. п.).
• На оборудование специального бронированного помещения кассы: сейф, машина для подсчета денег, офисная техника, видеокамеры и серверы к ним.
• На инкассацию денег из каждой кассы каждого филиала компании до банка. По закону наличные деньги из кассы нужно перевозить в банк минимум один раз в неделю (в выходные касса должна быть пустой).
• На дополнительных бухгалтеров, которые проводят аудит и следят, чтобы кассиры ничего не украли.
Только представьте себе общие финансовые и организационные затраты на поддержание касс во всех отделениях компании. И необходимость во всем этом отпала, как только была создана единая информационная система. Теперь оплата за обслуживание автомобиля производится так же легко, как при совершении покупки в интернет-магазине, а информация обо всех финансовых операциях проходит через единую базу данных, позволяя вести статистику продаж с точностью до секунд.
Информация эта не разглашается, но с большой долей вероятности можно утверждать, что сейчас головной офис Major со множеством филиалов использует только один кассовый аппарат на всю компанию. И даже этот аппарат, скорее всего, является «онлайн-кассой». Подобные «онлайн-кассы» сейчас эксплуатирует большинство интернет-магазинов. Это кассы без принтера, которые подключены к интернету и физически размещены в сторонней компании. В них нет ни кнопок, ни мест для хранения денег, только разъем для подключения к интернету и блок шифрования (фискального накопителя). Эта касса не принадлежит компании, она сдается в аренду, что намного дешевле, чем иметь свой кассовый аппарат. Благодаря тому, что запросы на печать чеков отправляются на такую «онлайн-кассу» через интернет, все отделения компании могут пользоваться ею одновременно из любой точки мира, при этом она способна обработать хоть тысячу запросов в секунду.
Учитывая продвинутый подход к оплате, скорее всего, холдинг Major не только оптимизировал работу касс, но и начал собирать большие данные для более точного прогнозирования спроса на рынке. Ведь совершенно неразумно находиться у воды и не напиться. То есть при наличии централизованной системы оплаты, которая фиксирует всю информацию по сделкам сразу в цифровом виде, крайне заманчивым представляется использование машинного обучения для предсказания спроса, чтобы больше заработать на востребованном и сэкономить на ненужном. В таком случае можно лишь посочувствовать конкурентам, потому что «хлебных крошек» дополнительной прибыли им достанется совсем немного.
Склад
С каждым годом становится все более очевидным, что обычные торговые точки, где весь товар находится на витрине, практически изжили себя для большинства видов продукции. Сегодня все еще целесообразно пользоваться витринами только в небольших точках продажи продуктов питания для быстрого перекуса и в людных местах, например в центре города. Но все остальное наше общество вполне готово приобретать в интернет-магазинах, имеющих пункты выдачи товаров или услугу доставки до двери.
Еще каких-то двадцать с лишним лет назад, в начале века, люди в России даже не представляли, что товары можно заказывать через интернет с доставкой на дом. В то время создание интернет-магазина было необычным и даже убыточным решением. Потому что люди в массе своей чрезвычайно инертны. И это связано не только с приобретением новых товаров и использованием непривычных услуг, но и со способами оплаты. В то время наша налоговая сделала дерзкий шаг и предоставила людям возможность платить за квартиру через интернет не выходя из дома. Казалось бы, отличный способ сэкономить силы и время. Но большинство земляков по привычке еще лет десять продолжали штурмовать почтовые отделения, относя туда купюры, только что выданные им банкоматом за углом. В том числе и поэтому наша почтовая служба прославилась гигантскими очередями. Чтобы переломить эту всеобщую инертность, нужно было либо принять закон, запрещающий оплату наличными за квартиры через почтовые отделения, либо потратить миллиарды рублей на рекламу удобства совершения платежей через интернет. Государство сделало выбор в пользу первого варианта и ввело немало законов, стимулирующих электронные платежи, что заставило людей резко повысить свою цифровую грамотность.
Сегодня доля безналичных платежей в России составляет почти 80 %[12], и уже не нужно никому объяснять, что такое банковские карточки и как ими пользоваться. Но нежелание людей осваивать все новое продолжает сдерживать развитие бизнеса. То есть когда какая-то мысль еще не укоренилась в общественном сознании, то всегда будет не хватать потребителей для успешной стимуляции развития компаний в этой области. Другими словами, если начать сейчас производить космические корабли, которые могут добраться за пару часов до ближайшей звездной системы, их не будут покупать. Бизнес обанкротится, потому что люди еще не созрели, не осознали своей выгоды. Это как пытаться продать грузовик с двигателем внутреннего сгорания в Средние века. Никто его не купит, причем под самыми разными предлогами: он не ест сено, очень длинный и широкий, колеса чересчур круглые, слишком быстро передвигается, лобовое стекло может разбиться и т. п. Это происходит, потому что люди еще не свыклись с мыслью о необходимости иметь подобный продукт и не чувствуют потенциальной выгоды от его использования.
К счастью, в нашем обществе в течение последних нескольких лет ускоренными темпами зреет мысль о том, что покупать надо на сайте, а забирать товар в точке выдачи или заказывать доставку до двери. Поэтому резко набрали обороты компании, которые смогли организовать эффективный быстрый и автоматизированный складской учет. Например, у одного из крупнейших интернет-магазинов «ВсеИнструменты.ру» выручка увеличилась почти на 50 % за первые 9 месяцев 2021 года[13] и дальше по инерции еще практически на 54 % за 2022[14]. Скорее всего, такой взрывной рост был вызван пандемией, которая заставила россиян пользоваться интернет-магазинами. Но развитая сеть точек отгрузки товаров и возможность доставки до двери сделали этого ретейлера одним из лидеров рынка.
Сейчас точку выдачи товаров магазина «ВсеИнструменты.ру» можно найти даже в небольшом городке с населением менее 40 тысяч человек, в котором живет автор этой книги. И горожане в массе своей уже в совершенстве освоили процесс покупки через сайт. Поэтому создание развитой системы складирования и распределения стало крайне прибыльным делом для самой компании. Лидеры рынка сегодня не жалеют денег как на автоматизацию складов, так и на их постройку. Потому что толка от них заметно больше, чем от розничных точек продаж с витринами и демонстрационными залами.
С другой стороны, вместе с развитием систем складирования и распределения товаров, появляется потребность в ведении больших баз данных учета складских остатков. И тут же вырисовывается крайне заманчивая перспектива оптимизировать на основе этих больших данных распределение товаров по складам, чтобы удовлетворить весь имеющийся спрос и в то же время не перегружать склады. А если предприятие имеет дело со скоропортящимися продуктами, то выгоду от создания моделей машинного обучения для прогнозирования спроса трудно переоценить.
По оценкам экспертов[15], только в США компании, связанные с розничной продажей продуктов питания, способны сэкономить до 47 миллиардов долларов, оптимизировав поставки товаров на склады и в точки розничной продажи. Это возможно благодаря тому, что продукты не будут портиться на полках, если магазины будут предлагать покупателям ровно столько товара, сколько те способны приобрести.
Конечно, подобная оптимизация складов при помощи больших данных становится востребована по мере увеличения запасов. Небольшая компания с парой кладовок вряд ли хоть что-то выиграет от прогноза по распределению товаров между этими точками хранения. Но при увеличении размеров помещений и при большей удаленности их друг от друга, растет стоимость их содержания, включая затраты на топливо для грузовых машин. В этот момент сэкономленные с помощью оптимизации и предсказаний «хлебные крошки» становятся очень даже заметными.
В 1987 году компания Walmart занимала 9 % рынка розничных продаж[16]. Для нее основным «производством» являлся склад товаров. Чем быстрее и эффективнее он работает, тем более оперативно и оптимально происходит поиск и выдача хранящихся там товаров, тем больше прибыль компании. Руководство Walmart понимало это очень хорошо, поэтому много лет непрерывно вкладывалось в цифровизацию складов, и к 1990 году эффективность их работы была на 40 % выше, чем у конкурентов.
Walmart создала одну из первых систем складского управления. Для этого она закупала оборудование для печати штрихкодов, сканеры, сортировщики и разного рода конвейеры. Система создавалась буквально с нуля, ведь в «бородатых» 1980-х многие фирмы пользовались услугами хорошо развитых физически людей для работы на складах, а данные о хранящихся товарах записывались на бумаге, что, естественно, затягивало процесс поиска и получения товаров.
Успехи компании вдохновили конкурентов. Они поняли, что можно существенно увеличить чистую прибыль за счет цифровизации одного лишь склада. Но было уже поздно, ведь подобную систему надо создавать не один год. Поэтому идущая на всех парах Walmart по инерции смогла нарастить свою долю на рынке с 9 % до 27 % к 1995 году, увеличив при этом производительность труда на складах еще на 48 %. Далее рост компании замедлился, и к 1999 году она смогла дополнительно захватить лишь 1 % рынка. Но производительность поднялась еще на 20 %.
Таким образом, если посчитать сложный процент увеличения производительности труда на складах компании Walmart, можно прийти к выводу, что она увеличилась почти в два с половиной раза благодаря цифровизации. И, что немаловажно, теперь на складах могут работать все желающие, а не только физически развитые люди, за счет чего уменьшились затраты на зарплату сотрудникам, а сэкономленные деньги идут на развитие компании.
Отделение распространения
Отделение распространения отвечает за работу с потенциальными клиентами, анализирует возможный доход и планирует объемы продаж. Для продвижения товара оно проводит рекламные кампании в прессе и на различных интернет-ресурсах, организует презентационные мероприятия, работает с откликами клиентов.
У этого отделения, как и у бухгалтерии, уже давно есть собственные наработки в области автоматизации, то есть используемых программ. Сотрудникам данного подразделения необходимо каждый день связываться с клиентами, а значит, нужна централизованная база данных. В дополнение к ней специалисты отделения распространения уже давно освоили и вовсю используют информационные системы крупных рекламных и маркетинговых площадок: «Яндекс.Директ», MyTarget, все возможные социальные сети.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
Примечания
1
F. Duarte (2023) Amount of Data Created Daily (https://explodingtopics.com/blog/data-generated-per-day).
2
Arif Cam, Michael Chui, Bryce Hall (2019) Global AI Survey: AI proves its worth, but few scale impact (https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/global-ai-survey-ai-proves-its-worth-but-few-scale-impact).
3
Соревнование по поиску формулы самого твердого бетона (https://www.kaggle.com/competitions/dat200-2019-ca3/overview).
4
«Atlassian начнет отключать от своих сервисов учетные записи, зарегистрированные в России и Беларуси» (https://habr.com/ru/news/753384/).
5
А. Высоцкий (2021). Оргсхема. Как разработать структуру компании.
6
Throwaway59724 (2021) I automated my job over a year ago and haven't told anyone (https://www.reddit.com/r/antiwork/comments/s2igq9/i_automated_my_job_over_a_year_ago_and_havent/).
7
Spencer Soper (2021) Fired by Bot at Amazon: ‘It’s You Against the Machine’ (https://www.bloomberg.com/news/features/2021-06-28/fired-by-bot-amazon-turns-to-machine-managers-and-workers-are-losing-out).
8
Lerner A. A.-O., Benzvi C. “Let Food Be Thy Medicine”: Gluten and Potential Role in Neurodegeneration. Cells. 2021;10:756. doi: 10.3390/cells10040756. (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8065505/).
9
Samsung G·nusmas (https://www.tmdn.org/tmview/welcome#/tmview/detail/EM500000018739003).
10
Sberbank Russian Housing Market Dataset (https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market/data).
11
В таблице приведены вымышленные числа, они не связаны с реальными данными рождаемости и безработицы.
12
ТАСС (2022) Доля безналичных платежей в России по итогам II квартала превысила 77 % (https://finance.rambler.ru/realty/49397196-dolya-beznalichnyh-platezhey-v-rossii-po-itogam-ii-kvartala-prevysila-77/).
13
(2021) Выручка ВсеИнструменты. ру за 9 месяцев 2021 г. увеличилась на 49.09 % и составила 38.75 млрд руб. Чистая прибыль сократилась на 47.56 % до 557.98 млн руб. (https://cbonds.ru/news/1496049/).
14
(2023) ВсеИнструменты. ру за год увеличили выручку на 53,7 % (https://www.krsk.kp.ru/online/news/5170145/).
15
J. C. Buzby, J. Hyman (2012) Total and per capita value of food loss in the United States (http://ucce.ucdavis.edu/files/datastore/234-2425.pdf).
16
Хазин М. Л. (2019) Воспоминание о будущем. Идеи современной экономики.