11 августа 2021 г.

Глобальная розница в целом созрела для автоматизации, — об этом говорит исследование McKinsey, призванное развеять сомнения у бизнесменов, всё ещё не уверенных в оправданности соответствующих (немалых!) инвестиций. Главным аргументом в пользу данного утверждения — по крайней мере, начала осознанного движения в эту сторону, — можно считать принципиальную смену бизнес-парадигмы, что влечёт за собой ставка на замену людей машинами. Причём на всех уровнях, от линейного персонала в торговых залах до топ-менеджмента трансконтинентальных розничных сетей.

Не надстраивать, а перестраивать

Аналитики утверждают: те знания, навыки и интуиция, что до сих пор обеспечивали успех в столь близкой к искусству отрасли, как ритейл, в эпоху автоматизации стремительно обесцениваются. И наоборот: свойства и опыт, необходимые для эффективного занятия розничной торговлей с учётом её глубокой автоматизации, приходится приобретать и нарабатывать практически с нуля. В результате первыми вставшие на этот путь компании получают ощутимую фору — и оказавшимся на положении догоняющих конкурентам придётся изрядно постараться, чтобы сократить этот увеличивающийся день ото дня разрыв.

Проведённое McKinsey исследование бизнес-процессов и практик современного ритейла показало, что 52% всех операций розничной торговой компании уже сегодня может быть автоматизировано без малейшего ущерба для качества их исполнения (а в подавляющем большинстве случаев — и с заметным его повышением). По этому показателю ритейл, как ни парадоксально, опережает такие вроде бы лучше поддающиеся алгоритмизации операций отрасли, как добыча полезных ископаемых, административное управление и оказание информационных услуг. Продолжающийся уже не первый год эксперимент с магазинами Amazon в США, лишёнными персонала первой линии, как и множество подобных инициатив по всему миру, свидетельствует: у высокоавтоматизированного ритейла и в самом деле есть будущее.

Прежде всего, развеялись сомнения немалого числа экспертов, которые исходно предвидели резкое неприятие потребителями «безлюдных» торговых точек. Практика же показала, что современный потребитель вовсе не горит желанием взаимодействовать с консультантами у магазинных полок или кассирами при оплате товара: 72% опрошенных американцев заявили, что что как раз ускорение процедуры покупки за счёт исключения живого персонала из цепочки «выбор продукта — расчёт на кассе» нравится им в автоматизированных торговых точках больше всего. Вероятно, прошлый год с его продолжительными локдаунами и расцветом Интернет-торговли приучил даже самых косных клиентов самостоятельно наполнять корзину товарами и сразу же переходить к оплате, так что даже после открытия офлайновых магазинов потребность в общении с персоналом первой линии значительно снизилась.

Плюс к тому, открытый (вольно или невольно) многими для себя мир онлайновой омниканальной розницы оказался настолько привлекательным, что заметно потеснил в сознании покупателей скромное очарование классических торговых точек. Выбирать товар среди множества схожих предложений от разных продавцов — проводить персональное узкое исследование рынка, проще говоря, — никогда ещё не было так просто; спасибо Интернет-агрегаторам розничных цен. Преимущество же шаговой доступности фактически сведено теперь на нет развитыми курьерскими службами, так что и отдалённость магазина с наиболее привлекательным ценовым предложением не становится препятствием для покупки именно в нём.

И если с пищевыми продуктами всё пока не так просто (скажем, заказывать спелую черешню или даже свежие огурцы онлайн до сих пор значит играть в рулетку в плане их качества), если привезённую курьером одежду всё-таки лучше до оплаты примерить, то технически сложные товары длительного спроса, которыми в основном занимается ИТ-ритейл, с оглушительным успехом торгуются сегодня лучше всего именно онлайн. Что, утверждают аналитики, напрямую влияет на бизнес-процессы ритейлерских компаний по всему миру.

Можно даже сказать, что не желание внедрить автоматизацию первично, — а что сами перемены в потребительском поведении настоятельно диктуют необходимость внедрения машин в помощь действующему персоналу, а в недальней перспективе — и взамен изрядной его части. По оценке McKinsey, в 2016 г. доля рабочего времени, которую типичный работник первой линии в ритейле затрачивал на физический труд, составляла 24%, а на монотонную умственную работу — 27%. К 2030-му эти доли уменьшатся до 18 и 24% соответственно по всей глобальной ритейл-индустрии, т. е. в отдельных передовых компаниях практически всё, что может быть алгоритмизировано и автоматизировано, — непременно будет.

Тпру, приехали!

Отсюда, в свою очередь, следует, что целый ряд казавшихся вечными профессий — грузчик, экспедитор, кассир, консультант в торговом зале — в перспективе считанных лет окажутся на том же уровне востребованности, на каком в 1930-40 гг., на взлёте глобальной автомобилизации, находились в крупных городах извозчики. Соответственно, вырастет потребность в персонале, способном не переставлять продукты из коробок на полку или повторять заученные фразы о превосходстве промотируемого сегодня товара, а готовом производить гораздо более интеллектуальную и эмоциональную работу по формированию долгосрочных взаимовыгодных и взаимоуважительных связей с каждым клиентом, например.

И это само по себе — огромная проблема для нанимателей: в тех же США ещё до пандемии, в 2019-м, 83% работодателей сетовали на сложности с подбором персонала, способности и потенциал роста которого выходил бы за пределы привычного уровня первой линии. Здесь, кстати, бизнесу тоже может помочь автоматизация: машинное обучение открывает обширные перспективы в плане как отслеживания глобальных трендов и проведения глубокой аналитики покупательских предпочтений, так и формирования по-настоящему привлекательного для каждого конкретного клиента потребительского опыта (customer experience, CX).

Эксперты McKinsey констатируют, что для множества розничных магазинов и даже сетей разница между нынешним состоянием бизнес-процессов в них и высокоавтоматизированным будущим, к которому они (хочется верить) стремятся, слишком велика. И потому предлагают действовать постепенно, реализуя комплексный подход 3B: build (строить), buy (нанимать), borrow (привлекать).

  • Строить, производя капитальные инвестиции, следует на самых уязвимых и критичных для бизнеса направлениях. Чтобы выбрать их безошибочно, необходимо провести детальный аудит работы компании, выявить наиболее перспективные точки роста (те направления, автоматизация которых принесёт наискорейший возврат инвестиций и быстрее всего станет генерировать прибыль) — и приниматься за дело.
  • Нанимать сотрудников с соответствующими навыками для работы на автоматизируемых участках придётся в условиях жёсткой конкуренции. К счастью, такие специалисты могут по большей части работать и на удалёнке, что значительно расширяет поле выбора — но вместе с тем и усложняет его чисто технически. Вероятно, здесь понадобится помощь рекрутинговых агентств, владеющих развитым и тоже автоматизированным поисковым инструментарием (на основе машинного обучения), — в том числе способным находить подходящие кандидатуры в соцсетях, на профильных форумах и даже в онлайновых многопользовательских играх.
  • Привлекать для временного сотрудничества сторонних специалистов — как из состава специализированных аутсорсинговых компаний, так и индивидуальных фрилансеров — может оказаться необходимо как минимум на период поиска постоянного персонала. Впрочем, с учётом нынешней популярности всего-что-угодно-по-подписке, вполне вероятен вариант, при котором такие привлечённые специалисты окажутся для нанимателя экономически выгоднее штатной рабочей силы сопоставимо высокой квалификации.

В любом случае, убеждены аналитики, традиционная модель организации розничной торговли долго не продержится — по крайней мере, в экономически и информационно (а одно без другого сегодня не работает) развитых странах. По оценке McKinsey, уже сегодня внедрение даже начальных элементов автоматизации в ритейл оборачивается ростом оборота торговых точек на 10-20%. И в будущем разрыв в доходности между передовыми и работающими по старинке розничными компаниями будет только увеличиваться — в особенности по мере развития человеческой аналитики (people analytics), дающей возможность с высокой степенью автоматизации привлекать к исполнению ключевых задач наиболее подходящих для них людей.

Источник: Максим Белоус, crn.ru