Anton Mironenkov - "바나나가 팔리지 않는다면 뭔가 잘못된 것입니다."

X5 Technologies의 전무 이사인 Anton Mironenkov는 인공 지능이 우리의 구매를 예측하는 데 어떻게 도움이 되는지 그리고 회사가 가장 유망한 기술을 찾는 곳을 설명했습니다.

전염병은 발전의 원동력입니다

— 오늘날 혁신 소매란 무엇입니까? 그리고 지난 몇 년 동안 그것에 대한 인식이 어떻게 바뀌었습니까?

— 이것은 무엇보다도 소매 회사에서 발전하고 있는 내부 문화입니다. 지속적으로 새로운 것을 하고 내부 프로세스를 변경 및 최적화하고 고객을 위해 다양한 흥미로운 것을 제시하려는 의지입니다. 그리고 오늘날 우리가 보고 있는 것은 XNUMX년 전의 접근 방식과 심각하게 다릅니다.

디지털 혁신에 참여하는 팀은 더 이상 IT 부서에 집중되지 않고 운영, 상업, 물류 부서와 같은 비즈니스 기능 내부에 있습니다. 결국, 새로운 것을 소개할 때 무엇보다도 구매자가 귀하에게 기대하는 것과 모든 프로세스가 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. 따라서 X5의 기업문화에서 회사 프로세스의 리듬을 설정하는 플랫폼 개발의 벡터를 결정하는 디지털 제품 소유자의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.

또한 비즈니스의 변화 속도가 극적으로 증가했습니다. XNUMX년 전에는 무언가를 도입하는 것이 가능했고, 그 후 XNUMX년 동안은 아무도 가지지 못한 독특한 발전으로 남아 있었습니다. 그리고 이제 막 새로운 것을 만들어 시장에 출시했고 XNUMX개월 만에 모든 경쟁자들이 그것을 갖게 되었습니다.

물론 이러한 환경에서 사는 것은 매우 흥미롭지 만 쉽지는 않습니다. 소매 혁신 경쟁이 쉬지 않고 계속되기 때문입니다.

— 전염병이 소매업의 기술 발전에 어떤 영향을 미쳤습니까?

— 그녀는 신기술 도입에 있어 보다 진보적이라고 주장했습니다. 우리는 기다릴 시간이 없다는 것을 이해했습니다. 그냥 가서 해야 했습니다.

생생한 예는 매장과 배송 서비스를 연결하는 속도입니다. 이전에 한 달에 XNUMX~XNUMX개의 매장을 연결했다면 작년에는 하루에 수십 개의 매장에 도달했습니다.

그 결과 5년 X2020의 온라인 판매액은 20억 루블을 넘어섰다. 이는 2019년보다 XNUMX배 이상 늘어난 수치다. 게다가 코로나XNUMX를 배경으로 한 수요는 규제가 풀린 뒤에도 여전했다. 사람들은 제품을 구매하는 새로운 방식을 시도했고 계속 사용하고 있습니다.

— 유통업체가 팬데믹 현실에 적응하는 데 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요?

– 가장 큰 어려움은 처음에는 모든 일이 한꺼번에 일어났다는 것입니다. 바이어들은 매장에서 물건을 대량 구매했고 온라인으로도 대량 주문했고 조립가들은 거래소를 돌며 주문을 시도했다. 동시에 소프트웨어가 디버깅되고 버그와 충돌이 제거되었습니다. 모든 단계에서 지연이 발생하면 클라이언트를 기다리는 데 몇 시간이 걸릴 수 있기 때문에 프로세스의 최적화 및 변경이 필요했습니다.

그 과정에서 우리는 작년에 대두된 건강 보안 문제를 해결해야 했습니다. 필수 방부제 외에도 마스크, 구내 소독, 기술도 여기에서 역할을 했습니다. 고객이 줄을 설 필요가 없도록 셀프 서비스 계산대의 설치를 가속화하고(이미 6개 이상 설치됨) 휴대폰에서 상품을 스캔하고 Express Scan 모바일에서 결제할 수 있는 기능을 도입했습니다. 신청.

아마존보다 XNUMX년 앞서

– 팬데믹 상황에서 작동하는 데 필요한 기술은 이미 사용 가능한 것으로 밝혀졌으며 출시하거나 확장하기만 하면 됩니다. 작년에 근본적으로 새로운 기술 솔루션이 도입되었습니까?

— 새롭고 복잡한 제품을 만드는 데 시간이 걸립니다. 개발 시작부터 최종 출시까지 XNUMX년 이상 걸리는 경우가 많습니다.

예를 들어 구색 계획은 다소 복잡한 기술입니다. 특히 우리가 많은 지역을 가지고 있다는 점을 고려하면 매장 유형이 다르고 지역마다 구매자의 선호도가 다릅니다.

팬데믹 기간 동안 우리는 이렇게 복잡한 수준의 제품을 만들고 출시할 시간이 없었을 것입니다. 그러나 우리는 아무도 코로나 바이러스에 의존하지 않았던 2018년에 디지털 혁신을 시작했습니다. 따라서 전염병이 시작되었을 때 우리는 이미 업무 개선에 도움이 되는 기성 솔루션을 가지고 있었습니다.

코로나 위기 동안 기술 출시의 한 가지 예는 Express Scan 서비스입니다. 일반적인 Pyaterochka 및 Perekrestok을 기반으로 한 휴대폰을 사용한 비접촉식 보안 구매입니다. 100명 이상의 교차 형식 팀이 불과 몇 달 만에 이 프로젝트를 시작했으며 파일럿 단계를 건너뛰고 즉시 확장 작업을 시작했습니다. 현재 이 서비스는 1개 이상의 매장에서 운영되고 있습니다.

— 일반적으로 러시아 소매업의 디지털화 수준을 어떻게 평가하십니까?

— 회사에서 우리 자신을 다른 사람과 올바르게 비교하고 디지털화가 잘되었는지 잘못되었는지 이해하는 방법에 대해 오랫동안 논의했습니다. 그 결과 상당히 많은 요소를 포괄하는 디지털화 지수라는 내부 지표를 마련했습니다.

Amazon과 같은 디지털 서비스의 글로벌 리더는 80% 이상의 성능을 달성했습니다. 그러나 전자 상거래에는 우리가 가지고 있는 물리적 프로세스가 없습니다. 디지털 마켓플레이스는 진열대에 있는 가격표를 변경할 필요가 없습니다. 사이트에서 변경하기만 하면 됩니다.

이 수준의 디지털화에 도달하려면 약 XNUMX년이 걸릴 것입니다. 그러나 이것은 동일한 아마존이 가만히 있을 것이라는 전제하에 제공됩니다. 동시에 동일한 디지털 거인이 오프라인으로 전환하기로 결정하면 우리의 역량 수준을 "따라잡아야" 합니다.

— 모든 산업에는 과소평가된 기술과 과대평가된 기술이 있습니다. 소매업체가 부당하게 간과하는 기술과 과대평가하는 기술은 무엇이라고 생각하십니까?

— 제 생각에는 작업 관리를 통해 매장 운영을 계획하고 관리할 수 있는 기술은 크게 과소평가되고 있습니다. 지금까지 여기에서 많은 것은 감독의 경험과 지식에 달려 있습니다. 작업의 단점이나 편차를 발견하면 수정 작업을 제공합니다.

그러나 이러한 프로세스는 디지털화되고 자동화될 수 있습니다. 이를 위해 편차 작업을 위한 알고리즘을 구현합니다.

때로는 통계가 아닌 이미지 인식, 비디오 분석이 사용됩니다. 카메라는 선반을 보고 상품의 가용성과 수량을 확인하고 곧 소진될 경우 경고합니다. 이러한 시스템은 직원의 시간을 보다 효율적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.

과대 평가 된 기술에 대해 이야기하면 전자 가격표를 언급하겠습니다. 물론 그들은 편리하고 사람의 물리적 참여 없이 더 자주 가격을 변경할 수 있습니다. 그러나 전혀 필요합니까? 다른 가격 책정 기술을 생각해 내야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 구매자가 개별 가격으로 상품을 받는 데 도움이 되는 개인화된 제안 시스템입니다.

빅 네트워크 – 빅 데이터

— 오늘날 소매업에 결정적인 기술은 무엇입니까?

“이제 최대 효과는 구색과 관련된 모든 것, 매장 유형, 위치 및 환경에 따른 자동 계획에 의해 제공됩니다.

또한 이것은 가격 책정, 판촉 활동 계획, 가장 중요한 판매 예측입니다. 가장 멋진 구색과 가장 앞선 가격을 만들 수 있지만 올바른 제품이 매장에 없으면 고객은 구매할 것이 없습니다. 17개가 넘는 매장과 각각 5~30개의 위치가 있는 규모를 고려할 때 작업이 상당히 어려워집니다. 무엇을 언제 가져올지 이해하고 상점의 다양한 영역과 형식, 도로 상황, 만료 날짜 및 기타 여러 요인을 고려해야 합니다.

– 인공 지능이 사용됩니까?

— 네, 판매 예측 작업은 더 이상 AI의 참여 없이는 해결되지 않습니다. 우리는 기계 학습, 신경망을 시도하고 있습니다. 그리고 모델을 개선하기 위해 우리는 트랙의 정체에서 날씨에 이르기까지 파트너로부터 많은 양의 외부 데이터를 사용합니다. 기온이 30 ° C 이상인 여름에는 맥주, 단 청량 음료, 물, 아이스크림 판매가 급격히 증가한다고 가정 해 보겠습니다. 재고를 제공하지 않으면 상품이 매우 빨리 소진됩니다.

감기에도 고유한 특성이 있습니다. 기온이 내려가면 대형마트보다 편의점을 찾는 사람들이 많아진다. 또한 서리 첫날에는 아무도 나가고 싶어하지 않기 때문에 일반적으로 판매가 떨어집니다. 그러나 두 번째 또는 세 번째 날에는 수요가 증가하는 것을 볼 수 있습니다.

예측 모델에는 전체적으로 약 150개의 다양한 요소가 있습니다. 판매 데이터와 이미 언급한 날씨 외에도 교통 체증, 매장 환경, 이벤트, 경쟁사 프로모션이 있습니다. 이 모든 것을 수동으로 고려하는 것은 비현실적입니다.

— 빅 데이터와 인공 지능이 가격 책정에 어떻게 도움이 됩니까?

— 가격 결정을 내리기 위한 두 가지 큰 종류의 모델이 있습니다. 첫 번째는 특정 제품의 시장 가격을 기반으로 합니다. 다른 상점의 가격표에 대한 데이터를 수집, 분석하고 이를 기반으로 특정 규칙에 따라 자체 가격이 설정됩니다.

두 번째 유형의 모델은 가격에 따른 판매량을 반영하는 수요 곡선 구축과 관련이 있습니다. 이것은 좀 더 분석적인 이야기입니다. 온라인에서 이 메커니즘은 매우 광범위하게 사용되며 이 기술을 온라인에서 오프라인으로 이전하고 있습니다.

과제를 위한 스타트업

— 회사가 투자하는 유망 기술 및 스타트업은 어떻게 선택합니까?

— 우리는 신생 기업을 뒤쫓고 새로운 기술을 모니터링하는 강력한 혁신 팀을 보유하고 있습니다.

우리는 고객의 특정 요구 사항 또는 내부 프로세스 개선 요구 사항과 같이 해결해야 하는 작업부터 시작합니다. 그리고 이미 이러한 작업에서 솔루션이 선택되었습니다.

예를 들어 경쟁사 매장을 포함하여 가격 모니터링을 구성해야 했습니다. 우리는 이 기술을 회사 내에서 만들거나 구매하는 것에 대해 생각했습니다. 그러나 결국 우리는 가격표 인식 솔루션을 기반으로 이러한 서비스를 제공하는 스타트업과 합의했습니다.

또 다른 러시아 스타트업과 함께 새로운 소매 솔루션인 "스마트 저울"을 시범 운영하고 있습니다. 이 장치는 AI를 사용하여 가중 항목을 자동으로 인식하고 각 매장에서 계산원의 연간 약 1시간의 작업을 절약합니다.

해외 스카우트에서 이스라엘 스타트업 Evigence가 열 라벨 기반의 제품 품질 관리 솔루션을 가지고 우리를 찾아왔습니다. 올해 300분기에는 5개의 Perekrestok 슈퍼마켓에 공급되는 X460 Ready Food 제품 XNUMX개 항목에 이러한 라벨이 부착될 예정입니다.

— 회사는 스타트업과 어떻게 협력하고 있으며 어떤 단계로 구성되어 있습니까?

— 협력할 기업을 찾기 위해 다양한 액셀러레이터를 거치고 Gotech, 모스크바 정부 플랫폼, Internet Initiatives Development Fund와 협력합니다. 우리는 우리나라뿐만 아니라 다른 나라에서도 혁신을 찾고 있습니다. 예를 들어, 우리는 Plug&Play 비즈니스 인큐베이터 및 Axis, Xnode 등과 같은 국제 스카우트와 협력합니다.

기술이 흥미롭다는 것을 처음 이해하면 파일럿 프로젝트에 동의합니다. 우리는 창고와 매장에서 솔루션을 시도하고 결과를 봅니다. 기술을 평가하기 위해 우리는 특정 이니셔티브의 효과를 명확하게 확인하고 아날로그와 비교할 수 있는 자체 A / B 테스트 플랫폼을 사용합니다.

파일럿 결과를 바탕으로 기술이 실행 가능한지 이해하고 10-15개의 파일럿 매장이 아닌 전체 소매 체인에서 출시할 계획입니다.

지난 3,5년 동안 우리는 2개의 다른 스타트업과 개발에 대해 연구했습니다. 이 중 700개가 확장 단계에 도달했습니다. 기술이 너무 비싸거나 더 유망한 솔루션이 발견되거나 파일럿 결과에 만족하지 못하는 경우가 발생합니다. 그리고 몇 개의 파일럿 사이트에서 잘 작동하는 것은 종종 수천 개의 상점에 적용하기 위해 엄청난 수정이 필요합니다.

— 회사 내에서 개발된 솔루션의 비중은 어느 정도이며, 시장에서 구매하는 비중은 어느 정도입니까?

— Pyaterochka에서 설탕을 구매하는 로봇부터 고유한 다기능 데이터 기반 플랫폼에 이르기까지 대부분의 솔루션을 직접 만듭니다.

종종 우리는 예를 들어 상점을 보충하거나 창고 프로세스를 관리하기 위해 표준 박스형 제품을 가져와 우리의 필요에 추가합니다. 우리는 신생 기업을 포함한 많은 개발자들과 구색 관리 및 가격 책정 기술에 대해 논의했습니다. 그러나 결국 그들은 내부 프로세스에 맞게 제품을 맞춤화하기 위해 자체적으로 제품을 만들기 시작했습니다.

스타트업과 소통하는 과정에서 아이디어가 떠오르기도 합니다. 그리고 우리는 비즈니스의 이익을 위해 기술을 개선하고 우리 네트워크에서 구현하는 방법을 함께 생각합니다.

스마트폰으로 이동

— 가까운 미래에 어떤 기술이 소매업의 수명을 결정할까요? 그리고 향후 XNUMX년에서 XNUMX년 사이에 혁신적인 소매에 대한 아이디어는 어떻게 변할까요?

— 이제 식료품 소매업의 온라인과 오프라인은 두 개의 독립된 영역으로 작동합니다. 나는 그들이 미래에 합쳐질 것이라고 생각합니다. 클라이언트는 한 세그먼트에서 다른 세그먼트로 원활하게 전환할 수 있습니다.

정확히 무엇이 클래식 매장을 대체할지 모르겠지만 XNUMX년 후에는 공간과 외관 면에서 많이 바뀔 것이라고 생각합니다. 작업의 일부는 상점에서 소비자 가제트로 이동합니다. 가격 확인, 바구니 조립, 저녁 식사로 선택한 요리에 대해 무엇을 살지 추천 - 이 모든 것이 모바일 장치에 적합합니다.

소매 회사로서 우리는 고객 여정의 모든 단계에서 고객과 함께하기를 원합니다. 고객이 매장에 왔을 때뿐만 아니라 집에서 무엇을 요리할지 결정했을 때도 마찬가지입니다. 그리고 매장에서 구매할 수 있는 기회뿐만 아니라 애그리게이터를 통해 식당에서 음식을 주문하거나 온라인 영화관에 연결하는 등 많은 관련 서비스도 제공할 계획입니다.

단일 클라이언트 식별자인 X5 ID가 이미 생성되어 모든 기존 채널에서 사용자를 인식할 수 있습니다. 앞으로 우리는 우리와 함께 일하거나 우리와 함께 일할 파트너에게 이를 확대하고자 합니다.

“자신만의 생태계를 만드는 것과 같습니다. 여기에 포함될 다른 서비스는 무엇입니까?

— 우리는 이미 구독 서비스를 발표했으며 R&D 단계에 있습니다. 이제 우리는 거기에 들어갈 수있는 파트너와 구매자에게 가능한 한 편리하게 할 수있는 방법을 논의하고 있습니다. 2021년 말 이전에 체험판 서비스로 시장에 진입하기를 희망합니다.

소비자는 매장에 가기 전에도 제품 선택에 대한 결정을 내리고 선호도는 미디어 영역의 영향으로 형성됩니다. 소셜 미디어, 음식 사이트, 블로그, 팟캐스트는 모두 소비자 선호도를 결정합니다. 따라서 제품 및 식품에 대한 정보를 제공하는 자체 미디어 플랫폼은 구매 계획 단계에서 고객과 상호 작용하는 채널 중 하나가 될 것입니다.

Trends Telegram 채널을 구독하고 기술, 경제, 교육 및 혁신의 미래에 대한 현재 동향과 예측을 최신 상태로 유지하십시오.