Инновации в FoodTech: доска объявлений, искусственный интеллект и проданный Porsche

Внедрение новых технологий в продуктовом ритейле — обсуждаемая тема: на этом насыщенном рынке каждый из существующих и новых игроков заявляет о себе пиаром про доставку еды, автоматизацию магазинов и оптимизацию процессов, рекламу и маркетинг. Ритейл — это как фронтенд: и вы, и я постоянно покупаем еду, а значит, интересуемся и разбираемся в этих вопросах. Гораздо реже обсуждают инновации в бэкенде: производстве и дистрибуции продуктов питания, хотя там тоже происходит много интересного.

Основная проблематика B2B-рынка продуктов питания – глубокая сегментация и консервативность процессов. Начнем с сегментации: если попросить обычного покупателя супермаркета назвать виды говядины, то он перечислит 3-5: «вырезка, бедро, шея, ребра». В каталоге B2B таких видов – около сотни. Плюс учтите варианты логистики и добавьте значения жирности и термическое состояние, сроки хранения и условия доставки, регион и страну происхождения – и вот у вас уникальная матрица с сотнями комбинаций параметров, которые имеют разный приоритет для покупателей.

Говоря о консервативности, можно заметить, что и в плане технологии, и в плане коммуникации B2B-рынок продуктов питания отстает от ритейла лет на 10-15. Участникам рынка это не кажется критичной проблемой, потому что они привыкли так работать, но при взгляде со стороны возникает резонный вопрос: почему бы как минимум не внедрить то, что уже успешно работает в других сегментах?

Приведу пример: если производитель колбасы хочет закупить партию мяса, то он обычно шерстит объявления о продаже мяса на специализированных сайтах, параллельно размещает свое объявление, созванивается с проверенными поставщиками, анализирует падающие в почту огромные общие прайсы в экселе, ищет варианты доставки и прикидывает сроки и общую стоимость. Поиск отнимает большое количество времени и сил, результат слабо предсказуем и может оказаться далек от оптимального.

Покупатели и поставщики работают во многом на опыте и связях, что в условиях растущего потока информации плохо сказывается на общей эффективности. Конечно, инструменты взаимодействия развиваются – так, все большую популярность приобретают тематические телеграм-каналы. Но сравните ситуацию в B2B с заказом еды или покупкой продуктов в B2C-сервисах и увидите потенциал улучшений и положительный эффект и для поставщиков, и для покупателей

Наша компания «Инлайн» работает на оптовом B2B-рынке продуктов с 2004 года. Фактически, мы и есть одна из тех самых классических «досок объявлений», где покупатели и поставщики находят друг друга. За время работы мы создали 14 проектов по различным направлениям: молоко, рыба, мясо, фрукты и овощи. Дизайн и юзабилити соответствует духу рынка – зайдите, например, на https://milknet.ru и словите неплохой флешбек в свои нулевые. Выглядит довольно старомодно, сказывается закалка участников рынка и устоявшиемся десятилетиями процессы – однако и этот дизайн неплохо работает.

Наш сервис работает по понятной модели монетизации. Производители размещают объявления о продаже партии молока или рыбы, которые можно, например, поднять в поиске или разослать по базе наших подписчиков.

Мы постоянно развиваем свой сервис и делаем его удобнее для покупателей и производителей: упрощаем поиск, вводим новые товарные категории, делаем подсказки для облегчения заказов и формируем «черные списки». Уже несколько лет «Инлайн» - больше ИТ-компания, чем «желтые страницы» - у нас даже разработчиков больше чем продавцов. Постепенно внедряя небольшие поступательные улучшения, мы обдумывали и планировали качественный скачок, который изменит рынок. Мы собираемся эволюционировать из «доски объявлений» в максимально комфортный инструмент взаимодействия всех участников рынка и упростить взаимодействие покупателя и продавца, помогая им сэкономить время и силы на поиск наиболее подходящего предложения

Для этого мы разрабатываем семейство роботов-ассистентов «Акс320», которые помогут справиться с рутинными операциями:

- обновить и разослать коммерческие предложения

- отфильтровать нецелевые лиды

- ежедневно анализировать динамику цен

- публиковать предложения о продаже/закупке на тематических B2B-площадках и групп в мессенджерах

Также "Акс" на основе анализа данных будет уметь:

- прогнозировать спрос, предложение, цены на конкретные виды продукции в конкретных регионах

- прогнозировать оптимальные каналы сбыта и анализировать потенциальную рентабельность для производителей и крупных поставщиков

- находить "горячих" потенциальных контрагентов с наибольшей рентабельностью сделки

- рекомендовать оптимальное позиционирование и цены продукции для тематических B2B-площадок

- определять качество продукции по фото

- прогнозировать благонадежность контрагента

Например, небольшой региональный производитель мясопродуктов зарегистрирован в нашем сервисе. Закупает мясо в полутушах у крупного производителя, перерабатывает в крупнокусковые полуфабрикаты и готовую мясную продукцию. Традиционно поставляет свою продукцию в региональные розничные сети, но рентабельность достаточно низкая - значимых денег на развитие и масштабирование нет. Душит отсрочка платежа. Денег на найм интернет-маркетолога тоже нет. Обращаться к рекламным агентствам долго и опять же дорого. Он подключает услугу робота-ассистента продавца "Акс320" и заполняет полуавтоматическую анкету о продукции и компании, загружает фотографии продукции в нашем сервисе

Робот-ассистент по продажам Акс320 определяет наиболее интересные ценовые сегменты для продвижения продукции, анализирует тех, кому эта продукция интересна прямо сейчас и сразу же отправляет им коммерческие предложения, а также начинает показывать этим группам предложения чаще - подбирает к ним подход используя все каналы: общение на сайте, через почту, мессенджеры

Цель робота - не просто продать куда угодно, а продать с максимальной рентабельностью и минимальными рисками нарваться на неблагонадежных контрагентов, попасть на очередную отсрочку или поставить продукцию ненадлежащего качества, ведь у сети ресторанов высокой кухни и сети киосков шаурмы могут быть разные стандарты по качеству

Все лиды робот-ассистент собирает в конкретном разделе на сайте и предсказывает вероятность сделки с тем или иным контрагентом. На основе данных о количестве товара (полученных с помощью интеграции с системой "Меркурий") он снижает или повышает активность в продажах

Более продвинутая версия "Акса" предскажет, сколько продукции с определенным сроком годности целесообразно производить в ближайшие месяцы с учетом сезонности и других факторов. Ведь утилизация различных видов пищевой продукции составляет до немыслимых 40% в зависимости от сегмента. И за все это кто-то платит

Для обеспечения качественной аналитики и мы будем использовать наше главное сокровище – данные, много данных, очень много данных про B2B-рынок еды в России, которые мы скопили за 15 лет

Данные – это важно, но нужны компетенции в машинном обучении и искуственном интеллекте. Мы пошли длинным путем: начали изучать машинное обучение своими силами, консультировались со всеми знакомыми и знакомыми знакомых, знакомых с ML и AI. В какой-то момент наши амбиции превысили возможности, поэтому основатель и совладелец «Инлайн» даже продал свой Porsche, чтобы команда продолжила разработку.

Техническую часть реализации мы планируем освещать на Хабре. Кстати, если вы хорошо разбираетесь в прикладной разработке AI/ML – свяжитесь с нами, мы будем рады партнерству

Первый релиз «Aкса» запланирован на осень, а параллельно с его разработкой мы обдумываем создание модели B2B-рынка России. Такая модель поможет производителям и поставщикам более эффективно планировать загрузку мощностей под прогнозируемый рыночный спрос, а покупателям (магазинам и сетям) – оптимизировать закупки с учетом логистики. В результате непроизводительные затраты участников рынка будут минимизированы, и эта экономия станет основным источником нашей выручки.

Пишите, если вам интересно сотрудничество, а мы и дальше будем рассказывать про развитие проекта