«Промо сейчас, скорее, отъедает маржу, чем дает прибыль»

CNews: Расскажите, какие тренды в области промоакций актуальны для отечественных ритейлеров. И чем наши сети в этом плане отличаются от западных?

Дмитрий Ларин: Если говорить про отечественных ритейлеров, то наблюдается большой объем промоакций, большая доля промо в общих продажах. Это связано, в основном, со снижением платежеспособности населения. Денег у людей становится меньше, поэтому они более падки, если можно так сказать, на покупку товаров со скидкой. Что касается западных компаний (у них все-таки экономическая ситуация получше), то один из основных трендов – это промо на СТМ – собственные торговые марки, для привлечения внимания к ним.

CNews: А какие товары в первую очередь участвуют в промоакциях у нас?

Валентина Ларина: Например, стиральные порошки. Очень много кампаний приходится именно на эту группу товаров. Без промо их практически перестали покупать. И вряд ли будут покупать в будущем. Это тот случай, когда промоакции убили прибыльность товара.

Дмитрий Ларин: К слову, помимо стиральных порошков, то же самое можно сказать и про другие товары с длинным жизненным циклом и сроком годности. Сахар, например. С ним не очень много промо, но люди покупают впрок, ожидая следующей акции. Наверное, любые товары, которые являются востребованными нашими покупателями и имеют большой срок годности, сейчас стали покупать только по акциям.

Валентина Ларина: Скажу больше, есть такие группы товаров, которые не стоит включать в промоакции в принципе. Потому что любое проведенное промо, скорее, отъедает маржу, нежели дает какой-то прирост прибылей или лояльности покупателей. Роста продаж категории в промо не наблюдается.

CNews: Понятно, что сказанное выше относится ко многим товарам и продуктам. Но, например, хлеб или что-то другое, что нужно постоянно и без чего нельзя обойтись, не должны быть в группе риска.

Дмитрий Ларин: К сожалению, ни один продукт нельзя считать полностью защищенным в этом плане.

Валентина Ларина: Есть такие группы товаров, которые не стоит включать в промоакции в принципе

«Мало кто умеет считать эффективность промоакций»

CNews: Таким образом, ритейл находится в ситуации, когда промокампании перестали быть эффективным инструментом и превратились в фактор риска. Об этом же говорит и статистика. Причем ситуация на западе очень схожа с российской. Но отказаться от промо или даже сократить масштабы акций тоже нельзя – покупатель доволен не будет. Что можно сделать с этим?

Дмитрий Ларин: Во-первых, нужно собирать и объединять данные о поведении покупателя в digital-каналах и в оффлайн, чтобы в перспективе внедрять персональные промо, когда предлагаются не одинаковые скидки на одинаковых условиях для всех, кто зайдет в магазин, а дифференцированные, зависящие от покупок конкретного человека. И сейчас такое встречается все чаще и чаще. Во-вторых, нужно научиться организовывать промоакции. Как это обычно происходит у нас? Приходит поставщик и говорит: «У меня для вас суперпредложение: продайте моего товара в 10 раз больше – я вам проспонсирую эту промоакцию». А наши ритейлеры бегло прикидывают и соглашаются. Потом они смотрят продажи товара, на который сделали промо, и они оказываются выше, чем ожидалось. Кажется, что все замечательно. Но потом выясняется, что на самом деле вся товарная категория провалилась в плане продаж. Скидка сконцентрировала весь спрос на конкретном товаре, и люди его раскупили, проигнорировав аналоги и прочие более маржинальные варианты из той же товарной группы, тем самым обрушив финансовые показатели ритейлера. Исходя из опыта тех проектов, которыми мы занимались и занимаемся на российском рынке, можно сделать вывод, что считать эффективность промоакций мало кто умеет. Но наш рынок к этому идет. Ритейлеры начинают понимать, насколько это важно. В конечном счете, это поможет снизить количество промоакций.

CNews: Когда это произойдет, как вы думаете?

Валентина Ларина: Я думаю, что еще год-два на это потребуется.

Дмитрий Ларин: Согласен. Думаю, если мы вернемся к этому вопросу через два-три года, то увидим совершенно иное положение дел с точки зрения оценки эффективности промокампаний. Главное, что понимание важности этого вопроса есть уже сейчас.

CNews: Расскажите о ваших решениях, которые позволяют автоматизировать запуск промокампаний. Что они из себя представляют?

Дмитрий Ларин: Есть два больших типа промокампаний: массовые и персональные. Вторые больше относятся к программам лояльности. Мне хотелось бы более подробно остановиться именно на массовых промо. То есть на том, что доступно любому покупателю. Хотя SAS предлагает решения для обоих типов кампаний.

Массовая кампания начинается с аналитики. Нужно определить, когда и какое промо провести, в какой период времени, какая должна быть механика, какая должна быть глубина скидки для того, чтобы наша цель была выполнена. Для разных категорий целевые показатели могут быть разные – маржа, трафик или товарооборот. И в зависимости от цели мы рекомендуем, что нужно поставить в промо, на какой период, под какие условия. Это можно достаточно быстро применить на практике.

Вторая часть – составляющая нашего решения – это то, что позволяет выстроить непосредственно сам процесс планирования промо, начиная с того, что еще до старта мы составляем маркетинговый календарь и определяем цели по каждой категории товаров.

Валентина Ларина: Мы стратегически определяем, на какую цель направлено конкретное промо. Действительно, есть товары, которые изначально промотируются не для того, чтобы заработать на них маржу, а для того, чтобы притянуть покупателя в магазин и увеличить трафик. Определение этого – как раз часть процесса, который обеспечивается системой в части стратегического планирование.

Массовая промокампания начинается с аналитики

CNews: Те решения, о которых вы говорите, работают на основе машинного обучения?

Валентина Ларина: Да, в решении заложены подходы, построенные на машинном обучении. Есть методы, связанные с прогнозированием временных рядов, которые, к сожалению, очень плохо зарекомендовали себя в той части, которая касается прогнозирования промо. Потому что мы не можем сказать, что будем проводить одинаковые промо на одни и те же товары – каждый раз у нас меняются и товары, и условия. Именно поэтому, собрав большой объем данных по проведенным промо, с помощью машинного обучения мы можем построить прогноз нового промо, основываясь на условиях акции, характеристиках товаров и магазинов, без истории проведения таких промо в прошлом.

CNews: Насколько подобные решения востребованы российским ритейлом?

Дмитрий Ларин: Востребованность решения зависит от потенциальной выгоды, которую оно может принести. Те пилоты и проекты, которые мы реализовали, показывают, что, начиная с первого шага – прогнозирования объемов продаж товаров под промо – мы на 5-15% увеличиваем точность за счет использования методик машинного обучения. Причем, я говорю не про западный, а именно про российский рынок. Используя данные методики, можно говорить о достаточно высоком потенциале получения дополнительной прибыли за счет снижения случаев дефицита товаров и избыточных запасов на выходе из промо. Но нужно не забывать, что даже для решения задачи прогнозирования промо требуются данные об истории проведенных промо и их характеристики.

«Ритейл всегда работал с большими данными»

CNews: Есть мнение, что наш ритейл несколько более инертный, чем западный, и использует какие-то проверенные, отработанные схемы, пусть и несколько устаревшие.

Валентина Ларина: Скорее, наоборот. Мы видим, что наш ритейл больше готов к инновациям. Хотя не всегда дело заканчивается реальным внедрением. Бывает, что решение начинают внедрять, оно даже приносит какую-то прибыль, но масштабировать это на всю сеть и сделать использование регулярным по разным причинам не получается. Причем важна именно процессная составляющая, и вот тут часто возникают сложности. В Европе люди куда гораздо более закостенелые и консервативные. У них много сомнений по поводу каких-то принципиально новых подходов, поскольку не всегда ясно, как их применять на практике и как реализовать работающее решение. Особенно это наблюдается среди топовых руководителей.

Дмитрий Ларин: Я бы добавил, что свою роль играет разрыв между ожиданием и реальностью. Какие-то новые уникальные технологии преподносятся так, будто они сейчас же всех приведут к светлому будущему. Это было с большими данными, это касается и машинного обучения. Всем кажется, что они сработают мгновенно. И многие предсказуемо разочаровываются, когда выясняется, что чуда не случится: просто математическая модель ничего не дает, ее нужно научиться применять и использовать в бизнесе. Мы не раз сталкивались в наших проектах с тем, что заказчики хотели сделать все в сжатые сроки. Сам запуск решения, действительно, происходит быстро. Но перед этим идет большая и долгая работа по очистке данных. В этом смысле мы нашли свой подход в ведению проектов, который позволяет двигаться поэтапно и довольно скоро показывать измеримые результаты.

CNews: К слову, несколько лет назад многие ритейлеры и правда обещали революционные изменения, связанные с использованием больших данных. Сроки прошли, а революция, кажется, так и не случилась.

Дмитрий Ларин: Не совсем так. Была очень правильная мысль про большие данные: никто не знает, что это и что с этим делать. В действительности ритейл как индустрия всегда работал с большими данными. Всегда были чеки, всегда было огромное количество информации, с которой можно было что-то делать, извлекать некую пользу. Но как? Что дальше с ними делать? Поэтому хайп относительно больших данных немножко трансформировался. Большие данные сложно обрабатывать вручную, и тут вспомнили, что есть такая вещь, как машинное обучение. Почему я говорю «вспомнили»? Потому что это не что-то новое. Компания SAS существует 42 года, и 42 года мы занимались машинным обучением, а математика существовала еще и задолго до этого. Так что это просто очередной этап развития.

Можно считать, что большие данные стали ступенькой к увеличению популярности машинного обучения. Благодаря этому ритейл начал понимать, что данные нужно собирать. Но пока в этом вопросе не все хорошо. Например, найти сейчас российского ритейлера, который качественно хранит информацию о проведенных промо, очень сложно. История выкладки, планограммы – этого вообще ни у кого нет. А ведь это один из инструментов промо. И их много.

Валентина Ларина: По крайней мере, в структурированном виде этого нет. Как правило, это большое количество «экселей», которые каждый из менеджеров ведет самостоятельно, по-своему, и в итоге, может быть, где-то полезная информация и есть, но в структурированном виде она отсутствует. И поэтому использовать ее для аналитики практически невозможно.

CNews: Любопытно, а что еще наши ритейлеры не собирают из той информации, которая могла бы в первую очередь пригодиться в ходе промо?

Дмитрий Ларин: Информацию о промо конкурентов. Это немного из другой области, но это очень важный фактор, который тоже мало учитывается. Например, мы проводим повторяющиеся акции на сахар, и они всегда успешны. Но какая-то очередная акция внезапно оказывается провальной. Почему? Может быть, в соседнем магазине конкурент провел промо лучше, а мы этого не знали? Это важно для оценки эффективности промо и для дальнейшего планирования и прогнозирования эффекта.

«Промо на конкретный товар «отжирает» маржу со всей категории»

CNews: Какие факторы еще могут повлиять на эффективность кампании?

Валентина Ларина: Важно смотреть не просто на конкретный товар, а на всю категорию. И даже на смежные категории. Не всегда, к примеру, люди переключаются с пива на пиво. Часто люди могут переключаться с пива на алкогольный коктейль, если вдруг он оказался дешевле. Это первое. А второе – очень часто ритейлеры не учитывают хало-эффекты. Например, вместе с пивом покупают чипсы. Важно смотреть на товары, которые дополняют промотируемый.

Дмитрий Ларин: Есть интересный кейс у одного из американских ритейлеров. Было две конкурирующих сети, магазины которых находились рядом. И руководство одного из них поставило себе цель – перенаправить покупательский трафик конкурента к себе. Проведя аналитику, они обнаружили, что часто корзинообразующим продуктом у населения было молоко. И они поставили на него скидку. Узнав об этом, люди стали покупать молоко у них. Находясь в магазине, они брали заодно и другие продукты. Постепенно количество этих сопутствующих товаров росло. А конкурент получил заметный отток покупателей. Но важно понимать, что универсального подхода нет. Те самые конкуренты, проигравшие в ходе акции с молоком, попытались повторить удачную схему. Они поставили хорошую скидку на мясо, точнее, стейки. Но ничего не вышло. Люди покупали у них много стейков, а за всем остальным привычно шли к «молочникам». Это, кстати, пример того, насколько ошибочным может быть экспертное мнение. В основном эксперты – это сотрудники, которые имеют большой опыт в какой-то конкретной области. В некоторых ситуациях, действительно, отдельные эксперты могут быть полезнее, чем даже решения на основе машинного обучения. Но в большинстве своем экспертные прогнозы основаны на интуиции, предположениях, учитывают меньше фактов и поэтому менее точны.

CNews: Давайте рассмотрим такую ситуацию – внутри магазина запускаются две промокампании. К чему это может привести?

Дмитрий Ларин: Чтобы ответить на этот вопрос, надо понять два основных термина – это каннибализация и хало-эффект. Потому что, по сути дела, именно их нужно рассчитать для того, чтобы понять эффект влияния промо на другие товары и на другие промо. Каннибализация – это то, что «отжирает» спрос с других товаров, а хало – это, наоборот, тот эффект, благодаря которому в ходе, например, промо на пиво, люди покупают еще и чипсы. Другими словами, проводя промо на один товар, ритейлер повышает спрос на какие-то сопутствующие товары.

Для того, чтобы промо не съедали друг друга, нужно следить и анализировать эффект между кросс-категориями в двух аспектах. Во-первых, внутри категории, чтобы не допускать того, что промо на какой-то конкретный товар «отжирает» маржу со всей категории. А во-вторых, нужно оценивать кросс-категорийные хало-эффекты и каннибализационные эффекты для того, чтобы максимизировать эффект от правильного сочетания промо. На самом деле, это является достаточно сложной задачей, даже математически, ведь нам нужно учесть все возможные варианты. И тут важно понимать, что система не заменяет человека, для решения вопроса, даже учитывая современные мощности, понадобятся огромные дата-центры. Тем более, что спрос и сами эффекты постоянно меняется. Поэтому важно правильно комбинировать мнение экспертов, который может подсказать на какие категории нужно смотреть, с выводами искусственного интеллекта, который оценивает сам кросс-эффект.

CNews: Давайте вернемся к персональным скидкам и персонализации вообще. Какие инструменты используются для их формирования? Помимо карт лояльности, которые формально привязаны к одному человеку, а по факту – часто используются несколькими. Некоторые ритейлеры еще собирались использовать для этого распознавание лиц, голоса и прочие биометрические инновации...

Дмитрий Ларин: У нас обширный опыт работы в российским сегменте. Мы сделали более 50 проектов в области именно персонального маркетинга в различных индустриях. Ритейл в этом плане слегка запоздал. Потому что программы лояльности есть у многих, но персонификацию предложения почти никто не использует. Ритейлеры долгое время жили промо-бомбардировками, используя программу лояльности как канал коммуникации таких промо клиентам. Но в этой области начинается активное развитие.

Ведь в первую очередь программа лояльности нужна для сбора данных. Поэтому «Пятерочка» и «Магнит» в итоге запустили свои программы, несмотря на споры о том, нужен ли такой подход дискаунтеру.

Персонификация сейчас вообще активно развивается. Важно «считывать» потенциального покупателя, чтобы понимать, например, почему он приходит посмотреть что-то в магазин, а покупает все равно в онлайне. Планируются эксперименты с отпечатками пальцев в России. Распознавание лиц – тоже хайповая тема. Об этом сейчас везде говорят. Есть, к слову, интересный кейс у итальянского магазина «Леруа Мерлен»: они используют камеры для распознавания улыбок покупателей. Определенный процент улыбок связан с тем, как с людьми работают консультанты. Но если говорить о том, каким образом персонификацию можно использовать для зарабатывания денег, то, наверное, самым основным является сбор и анализ данных по карточке лояльности и создание с их помощью персональных предложений. Например, есть большой кейс у нас в Америке: мы ставим метки и понимаем, где находится наш клиент, и какие отделы он посетил. И объединяем здесь информацию о его прошлых покупках в оффлайне и его онлайн-поиске. Зная все это, мы можем ему помочь – либо напомнить, либо дать в нужный момент персональную скидку на тот товар, который он смотрел в интернете. Могу сказать, что такой подход показал действительно высокую эффективность. Мы делали пилотный проект – поставили всего лишь точку сбора MAC-адресов на вход. Не большое количество точек на магазин, а просто точка на входе, чтобы понимать, что клиент вошел в магазин. Ведь проблема карточки в том, что мы ее используем только уже кассе. И если в этот момент кассир говорит: «А тебе тут скидку на вино дали», ты же не побежишь от кассы через весь магазин брать эту бутылку, поэтому ритейлер «заперт» рекомендациями в прикассовой зоне. А в нашем кейсе мы понимаем, что человек сейчас в магазине, и уникальная возможность в том, чтобы именно сейчас сделать ему предложение. Такой подход оказался очень эффективным. Пилотный проект окупился в два раза быстрее, чем ожидалось.

CNews: Но у нас биометрия пока широко не применяется?

Дмитрий Ларин: Мы пытаемся популяризировать эту технологию, но реальных кейсов пока не так много. И точность решений только-только начинает подходить к 98-99%, которые в идеале и должны быть. В нашей лаборатории сейчас стоит камера, которая идентифицирует человека на входе. Мы все помним чудесный фильм «Телепорт», зайдя в магазин, ты сразу видел голограмму своего персонального предложения. Мы верим и понимаем, что это действительно будущее, и оно не такое далекое, как могло казаться в то время, когда этот фильм создавали. Но технология должна дойти до совершенства. Для этого нужно время.

«Полностью автоматизированные магазины появятся через пять лет»

CNews: Если развивать тему технических инноваций в торговом зале, неминуемо вспоминаются кассы самообслуживания. Насколько это эффективно?

Дмитрий Ларин: В Европе это действительно используется все больше и больше. И в Америке тоже.

Валентина Ларина: Это есть и в России – «Магнолии», «Ашаны».

Дмитрий Ларин: Кассы самообслуживания – действительно хорошо зарекомендовавшая себя технология, которая позволяет увеличить клиентопоток в магазинах, особенно, если у покупателя маленькая корзинка.

Один из кейсов – это российский «Метро». Там еще лет десять назад была огромная проблема с очередями. Она была решена достаточно эффективно с помощью оптимизации расписания работы персонала. Кассиров выводили на места во время пиковой нагрузки и убирали, когда пиков нет. При этом с регуляторами особых проблем нет. Наше законодательство позволяет делать гибкие графики для кассиров. Если говорить про какие-то схожие технологии, можно упомянуть «Ленту»: там используется Scan&Gо, то есть мы идем с корзинкой, сканируем товары, а на кассе сразу имеем готовый чек.

Валентина Ларина: В Китае магазины без кассиров хорошо развиваются из-за местного законодательства. Выйти с неоплаченным товаром гораздо опасней – последствия могут быть очень серьезными. Так что на развитие этой области заметно влияют и законы.

CNews: «Ашан» достаточно давно начал экспериментировать с кассами самообслуживания. И, тем не менее, до сих пор многих покупателей они смущают. Часто можно заметить растерянных людей, спрашивающих: «Что делать? Где кассир?».

Дмитрий Ларин: Всегда – и у нас, и в Европе – в зале есть человек, который может помочь. И это не только забота о покупателе. Есть ряд продуктов, которые по закону нельзя продавать автоматически. Например, алкоголь. Ни одна касса у нас его не пробьет, пока не подойдет сотрудник и не проверит паспорт.

CNews: По вашим прогнозам, когда у нас появятся полностью автоматизированные сетевые магазины?

Валентина Ларина: Если говорить о технологическом уровне, я думаю, что это случится не раньше, чем через пять лет.

Дмитрий Ларин: Да, но я думаю, что они будут не повсеместными. Тем более, в регионах. Помимо очевидного финансового фактора и проблем с определенными категориями товаров, с тем же алкоголем, есть еще один момент. Некоторые люди приходят в магазин за обслуживанием, за ощущением, если так можно выразиться. Им нравится, что сумку для них собирают сотрудники, что с ними общаются. Поэтому я бы сказал, что в некоторых сегментах автоматизация не произойдет никогда. Там это во многом вопрос премиальности. Но в массовом сегменте, пожалуй, не раньше, чем через пять-семь лет, мы будем иметь условно автоматизированные магазины, хотя бы на уровне касс.

CNews: Давайте подытожим. Чем же так важны промо и какое будущее ожидает эту область?

Дмитрий Ларин: Промо – это действительно большая, всесторонняя, сложная тема, в ней очень много компонентов. И поняв, из чего она состоит, можно ужаснуться и захотеть остаться на старых доморощенных технологиях. Но на самом деле именно за счет многокомпонентности есть возможность запускать эти составляющие либо по очереди, либо в какой-то последовательности, и быстро получать результат. И, пожалуй, это самый удобный вариант – идти короткими, но успешными шагами. И идти надо, потому что и рынок заставляет. Те, кто не будет уделять этому внимание, достаточно быстро проиграют.

Валентина Ларина: Да, рынок не стоит на месте. И ритейлу приходится меняться, развиваться. Это не какая-то российская особенность – это мировая тенденция. Все понимают важность оптимизации промокампаний и постепенно идут к внедрению этого на практике. Не обращать внимание на эффективность промо уже невозможно.