CNews: Каковы ваши среднегодовые затраты на аналитику?

Николай Валиотти: У нашего аналитического отдела есть физический центр, который располагает собственным бюджетом, в том числе на проведение исследований, разработок в области систематического моделирования. Сейчас мы внедряем аналитическое решение SAP BW как часть системы SAP ERP. С этими проектами связаны наши основные ИТ-затраты на аналитику. Обычно при внедрении систем подобного рода затраты отдельно на BI не выделяются, поэтому непросто называть конкретные цифры. Что касается общего бюджета отдела, то в этом году он увеличился примерно в 3 раза по сравнению с прошлым.

CNews: В ИТ-стратегии вашей компании есть раздел, посвященный аналитике?

Николай Валиотти: Да. «Юлмарт» входит в число крупнейших ритейлеров России и является лидером среди онлайн-ритейлеров. Менеджмент организации принимает свои решения на основе большого числа фактов, измерений, детального анализа данных, а не только доверяя интуиции. Поэтому стратегия развития компании в целом подразумевает также развитие аналитики в частности. Сфера изучения данных позволяет нам достаточно быстро и точно понимать то, что происходит с рынком в условиях динамично меняющейся внешней среды. Это – необходимое условие для того, чтобы оставаться лидером.

CNews: Как вы считаете, увеличился ли спрос на аналитику в вашей компании в 2013 году?

Николай Валиотти: Мы видим огромный рост спроса на аналитические данные. Работа бизнес-аналитиков все больше и больше востребована коллегами. За последнее время очень серьезно вырос уровень знаний менеджеров, и они постоянно хотят получать самую актуальную информацию. Любая компания, и мы в том числе, хочет развивать разные направления и сервисы, которые требуют тщательной и детальной проработки данных и аналитических сведений о рынках и о сегментах.

CNews: Прогнозируете ли вы увеличение спроса на аналитику в 2014 году?

Николай Валиотти: Да, мы прогнозируем рост спроса на аналитику как в отрасли в целом, так и в нашей компании в частности. Мы планируем серьезное развитие в разных товарных направлениях, в том числе разных сегментах рынка, и способах взаимодействия с клиентом. Все это приведет к тому, что количество исследований различных типов данных в нашей компании будет только расти. Развитие аналитики и глубокое понимание того, что именно может дать аналитика, поможет компании. Это касается большинства бизнес-процессов, коммуникаций наших покупателей и маркетинга, стратегии.

CNews: Какой из отделов вашей компании является основным потребителем аналитики?

Николай Валиотти: В первую очередь среди потребителей аналитики стоит выделить департамент маркетинга. Именно маркетинг отвечает за понимание рынка, клиентских сегментов, за понимание того, как необходимо общаться с потребителем. Стратегический маркетинг, основываясь на данных аналитического центра, предполагает различные сценарии.

Активное развитие набирает и область сценарного планирования, когда компания разрабатывает множество различных вариантов и путей достижения целей. Для этого требуется огромное число измерений и данных, поэтому область сценарного планирования базируется в первую очередь на результатах аналитики.

Продажи – еще один из крупнейших и важнейших блоков, в которых аналитические сведения жизненно необходимы. Ведь даже закупка в ритейле связана, в первую очередь, с правильным пониманием данных и спроса покупателей. Так, прошлой осенью в Москве мы запустили сервис «Доставка 2.0». Это означает, что посетители интернет-магазина могут не бояться задержки доставки товара по причине пробок на дорогах и плохой погоды. Не больше, чем за два часа, товар окажется у покупателей дома.

Мы выяснили, что у москвичей доставка товаров до двери гораздо популярнее, чем у жителей других регионов. Поэтому мы решили предложить им больше опций этого сервиса. Помимо доставки днем или вечером на следующий день, к определенному времени или в течение определенного двухчасового интервала, наши курьеру привезти заказ в пределах МКАДа уже через два час после его оформления. Учитывая динамику жизни в столице, эта опция оказалась востребованной.

Исходя из сведений о рынке, мы выбираем сценарий, который позволяет поддерживать отношения с потребителем. Это в первую очередь расчет возможных вариантов стратегического позиционирования. Мы видим и понимаем спрос на конкретные виды доставки.

CNews: Расскажите, пожалуйста, о ходе внедрения BI-системы от SAP.

Николай Валиотти: Как я уже говорил, идет активное внедрение аналитической системы SAP BW. Следует отметить, что вся ключевая отчетность – маркетинговая, финансовая – обрабатывается и хранится в BW, что позволяет нам быстро получать необходимые аналитические сведения. Я думаю, что этот проект станет центральным в системе бизнес-аналитики компании.

У нас есть аналитический модуль SAP, который позволит нам эффективно и быстро извлекать необходимые сведения и данные.

Николай Валиотти: В первую очередь среди потребителей аналитики стоит выделить департамент маркетинга. Именно маркетинг отвечает за понимание рынка, клиентских сегментов, за понимание того, как необходимо общаться с потребителем

Модуль SAP BW – предназначен для решения задач аналитической BI отчетности. Основные ключевые пользователи, которые заинтересованы аналитикой деятельности компании могут получить информацию из системы.

Данные станут доступны все большему и большему числу ключевых пользователей компании. Все наши действия направлены на то, чтобы топ-менеджеры максимально эффективно и быстро получали фактические сведения о результатах продаж.

CNews: Большие данные в России пока что не устоявшийся термин: разные компании вкладывают в это понятие различные значения. Как вы для себя трактуете этот термин и какие технологии вы включаете в это определение?

Николай Валиотти: Действительно, термин не имеет устоявшегося определения. «Большие данные» – некое маркетинговое понятие о том, как обрабатывать структуры баз данных. В нашей компании мы определяем для себя большие данные как огромные массивы информации о покупках и о покупателях, математические и статистические методы обработки информации. На основе результатов можно получить некоторые гипотезы и затем – принять управленческие решения, повышающие продажи, численность и частоту покупок.

Западные партнеры довольно давно используют подобные статистические математические методы, например, с использованием пакета R. В нашей компании также используется этот инструмент. Он дает нам новые инсайты. Например, мы проверяем гипотезы товарных рекомендаций, получаем абсолютно новые сведения о сегментах потребителей и информацию о том, какими товарными направлениями покупатели в большей степени интересуются.

CNews: Недавно CNews провел исследование среди ритейлеров. Оказалось, что из двадцати восьми компаний, которые мы опросили, только пять используют технологии больших данных, все остальные либо планируют, либо не применяют эти решения. Последних – подавляющее большинство. Как вы считаете, почему у российских ритейлеров такой низкий интерес к большим данным?

Николай Валиотти: Здесь есть несколько ключевых факторов. Один из них – узкая специализация. Большинство экспертов по большим данным сосредоточено в ИТ-компаниях. Розница только начинает понимать важность этого направления. За несколько лет, что большие данные используются в отечественном ритейле, в отрасли только начали осознавать, что эта информация может принести выгоду.

Возможно, дело в недостаточной осознанности руководством, менеджментом направлений разработок, связанных с анализом больших данных. Возможно, маркетологи или другие специалисты не до конца понимают, как много полезной информации они могут для себя извлечь. Каждый чек – источник крайне ценной информации.

CNews: Планируете ли вы развивать направление «Больших данных»?

Николай Валиотти: Направление «Больших данных» – одна из главных составляющих аналитического блока нашей компании. В среднем в месяц у нас формируется более миллиона чеков. Каждый чек включает в себя 2 позиции. Это огромные массивы данных, которые мы эффективно обрабатываем. Инструменты больших данных начали внедряться не так давно. Специалистов, обладающих необходимой квалификацией и навыками, единицы. Мы самостоятельно выращиваем экспертов, которые действительно имеют необходимые первоначальные знания.

СПбГУ, например, имеет специальность «Бизнес-информатика и бизнес-анализ данных» на Экономическом факультете. И это не единственный ВУЗ, где готовят таких специалистов. Например, экспертов в области бизнес-аналитики и больших данных выпускает Высшая школа экономики и другие экономические университеты.

CNews: Как большие данные позволяют вам продолжать коммуникации с потребителями?

Николай Валиотти: Работая с «Большими данными» и анализируя поведение покупателей, мы столкнулись с ситуацией, когда отклик клиентов составлял 30%. Приведу конкретный пример. Молодые семьи, в которых есть ребенок, очень любят покупать детские товары, в том числе – подгузники. Эта информация общедоступна. Анализируя поведение таких покупателей, мы готовим специальное предложение: предлагаем релевантное предложение, которое позволяет ощущать, что компания заботится о своих клиентах. Мы даем определенную скидку на покупку подгузников. Этот узкий, я бы сказал, штучный целенаправленный маркетинг с использованием статистически верных данных, позволяет крайне эффективно работать с базой покупателей.

CNews: Мобильные операторы могут предложить сторонним компаниям услуги по геоаналитике. Определив наиболее посещаемые точки среди абонентов в конкретный час, они могут спрогнозировать, например, поток посетителей торговой точки. Готовы ли вы приобретать такие решения у мобильных операторов и готовы ли вы на основе этих данных выстраивать свою региональную сеть?

Николай Валиотти: Когда мы говорим об открытии новых кибермаркетов, мы, прежде всего, проводим огромную работу по геомаркетинговому исследованию. Это направление в России и зародилось не так давно и набирает популярность.

Мы используем геомаркетинг очень давно, потому что планирование и географическое открытие объектов подразумевает под собой детальную проработку локаций. Это позволяет, как минимум, отказаться от инвестиционных расходов на ненужные объекты, чем раньше мы понимаем, что потенциальная локация не популярная, то и смысла в ее открытии нет никакого. Мы не готовы рисковать доходностью.

Недавно я заходил на сайт одного из крупнейших операторов и увидел предложение использовать государственным ведомствам информацию о пассажиропотоке в метро. Мобильные операторы собирают довольно много данных, которые могут использоваться при планировании количества входов в метро, загрузки станции и так далее. Информация провайдеров максимально релевантна к оценкам пассажиропотока или потока клиентов. Совмещение технологий и возможного массива данных, разных измерений позволяет более точно планировать инвестиционный проект по открытию конкретных представительств.

CNews: На ваш взгляд, какие тенденции в сфере BI и больших данных будут преобладать в отечественном ритейле в ближайшие два-три года?

Николай Валиотти: Я хотел бы обратиться к теме своего диссертационного исследования, в котором активно изучаю проблему технологии больших данных, в том числе использование метода нейронных сетей нестандартной архитектуры для бизнес-анализа данных. Сегодня этот метод позволяет обсчитывать бизнес-информацию за два-три дня на обычном компьютере. Спустя полтора-два года этот подход позволит максимально точно получать сведения и принимать решения на основе взвешенного алгоритма.

В мире очень быстро идет развитие вычислительных мощностей, что позволяет принимать во внимание различные методы аналитики. За последние десятки лет наработана огромная теоретическая база математических аппаратов, статистических методов. Есть ощущение, что все они могут найти прикладное применение.

Я предполагаю, что в ближайшие годы, в том числе в области больших данных и BI, будет использоваться большее число алгоритмов и методов, чем сейчас. Российская экономика, как одна из крупнейших в мире, тоже займется изучением новых возможностей BI и больших данных. Но пока некоторые предприятия слабо понимают важность больших данных как составляющей бизнес-процессов. Иными словами, компании не могут черпать абсолютно новую информацию, формировать новые гипотезы и показывать совершенно новые результаты деятельности.

CNews: Как вы считаете, что будет с BI и большими данными в России в вашей отрасли к 2017 году?

Николай Валиотти: Сейчас активно расширяется применение пользовательских устройств. Планшеты, мобильные технологии, мобильные стандарты связи, мобильные устройства – это уже инструменты потребления контента, в том числе корпоративного. BI-отчетность также удобно оперативно получать с мобильного устройства. За счет «мобилизации», вероятно, изменятся алгоритмы обработки данных, их спектр будет расширен.