Data-driven retailing: стратегическая матрица цифровой трансформации розничных компаний
Девять стратегий цифровой трансформации и модель зрелости data-driven retailing.
Pavel Ryukhov, head of global store operations, Metro AG,p. ryukhov@gmail. comAlexander Shubin, PhD, managing partner at myRetailstrategy, alexander. shubin@myretailstrategy. com
Сегодня розничная отрасль находится в процессе радикальной трансформации бизнес-моделей, вектор которой задается цифровыми data-driven подходами и концепциями. Розничные компании все больше пытаются использовать возможности omnichannel моделей, и увеличивают инвестиции в технологии и инновации, чтобы повторить успех прорывных игроков. Несколько лет назад появилась концепция «Retail 4.0«, ведущая к новой парадигме, известной как »One Retail». Среди крупных игроков, которые активно применяют новые бизнес-модели, можно выделить такие компании, как Nike, Amazon и Aldi, в том числе M. Video, Вкусвилл и другие.
Данные стали ключевым активом для розничных компаний, и это обуславливает необходимость внедрения практик управления, основанных на данных, чтобы быть успешными на высококонкурентном розничном рынке. Чтобы облегчить принятие стратегических решений в области цифровой трансформации и управления, основанных на data-driven подходе, мы разработали стратегическую матрицу, которая включает в себя два измерения, обеспечивая прочную основу для управления на основе данных, и модель зрелости, которая в свою очередь делает акцент на использования данных в процессе принятия решений по управлению розничных компаний с операционной перспективы. Крайне важно для менеджеров, оценивающих уровень цифровой зрелости процесса или подразделения, учитывать, как используются данные. Это поможет им выявить пробелы в процессах принятия решений, основанных на данных, которые затем можно устранить путем реализации стратегий по улучшению цифровой зрелости.
Конвергенция и разрушение бизнес-моделей розничных компаний
Конкуренция во многих секторах розничной индустрии вышла за рамки традиционных факторов, таких как локация, покупательная способность, персонал, ценообразование и стратегии промо. Вместо этого она перешла в область инноваций и управления на основе данных, что привело к кардинальным изменениям в основных бизнес-моделях. В этом контексте данные стали равноценным активом для розничных компаний наряду с форматами розничной торговли, товарами, клиентами, физическими магазинами и онлайн-каналами продаж.
Эти изменения ускоряется сдвигами в поведении потребителей, накоплением огромных массивов данных и применением цифровых технологий. Наблюдается заметный переход от подходов, ориентированных на магазины, к парадигмам, ориентированным на покупателей, через создание и улучшение покупательского опыта. В результате ключевые розничные процессы и организационные структуры розничных компаний сами подвергаются кардинальным изменениям [12]. Процесс трансформации, например, отражается в появлении новых должностей, таких как директор по покупательскому опыту и директор по цифровой трансформации (СDTO), обе из которых представляют важные бизнес-функции. Кроме того, наблюдается заметный сдвиг в принципах и культурных нормах, касающихся управления и принятия решений, со все большим акцентом на подходах, основанных на данных.
Для детального описания новых бизнес-моделей в розничной индустрии была создана концепция «Retail 4.0«, которая сейчас превращается в новую парадигму, известную как »One Retail» [13]. Примеры розничных компаний, которые работают в рамках этих новых бизнес-моделей, включают Nike, Amazon, CoolBlue, M-Video, Aldi и другие. Эти бизнес-модели часто возникают в результате взаимопроникновения разных технологий и бизнес-моделей, меняющих ландшафта розницы. Традиционные розничные компании, ранее ориентированные преимущественно на физические магазины, сейчас активно проводят цифровые преобразования, чтобы оставаться конкурентоспособными. Они принимают возможности omnichannel, которые были запущены технологически нацеленными розничными компаниями, упрощают процессы принятия решений и увеличивают инвестиции в технологии и инновации [10, 11]. Таким образом, они стремятся повторить успех новых прорывных игроков на рынке.
В качестве примера изменяющегося ландшафта розничной торговли можно привести Rewe ведущую европейскую сеть супермаркетов, к которая приняла концепцию ориентацию на клиента и его покупательский опыт. В 2020 году Rewe пришла к выводу, что супермаркет больше не может ограничиваться физическим местоположением. Компания использовала мощь онлайн-магазина и мобильного приложения, чтобы создать синергию и новый покупательский опыт. Инновационная стратегия Rewe заключается в том, что клиентам предоставляется возможность самостоятельно выбирать, когда, где и как совершать покупки, что дает свободу выбора контактных точек во время путешествия по магазину. Мобильное приложение играет жизненно важную роль в экосистеме клиентского опыта Rewe. Используя потенциал своего мобильного приложения, Rewe создал цифровую платформу, улучшающую взаимодействие и удобство для клиентов. Оно позволяет клиентам безупречно перемещаться по экосистеме Rewe, превращая их смартфоны в единую точку для всех их потребностей в покупках.
Еще один лидер розничной торговли, Aldi Nord, тестирует автономные магазины с искусственным интеллектом, один из которых находится в Утрехте (Нидерланды) , где покупатели могут войти, выбрать товары и уйти без очередей, сканирования и расчетов на кассе. Магазин использует датчики полок и камеры для анализа движений и выбора покупателей. Оплата осуществляется рассчитываются цифровым способом. Концепция соответствует стратегии Aldi по обеспечению простых и быстрых процессов покупок. Jan Oostvogels, генеральный директор Aldi Holding в Нидерландах, говорит: «Мы очень гордимся возможностью тестировать этот инновационный проект в Утрехте вместе с нашими клиентами. Это соответствует нашей стратегии как дискаунтера, чтобы сделать покупки максимально легкими и простыми для наших клиентов. В конце концов, наш опыт показывает, что наши клиенты ценят быстрые и удобные процессы при прохождении оплат на кассах. Наш пилотный магазин в Утрехте идеально подходит для этого.» [1]
С другой стороны, цифровые компании-новички используют свой опыт, чтобы усовершенствовать классические возможности розничной торговли, которые были разработаны традиционными оффлайн компаниями на протяжении десятилетий. Это сочетание факторов гибридной модели позволяет цифровым игрокам использовать более широкий спектр точек контакта с клиентами и использовать свои цифровые компетенции для улучшения взаимодействия в обычных магазинах. Примером такого подхода является сеть магазинов Hema. Известная как Freshippo на английском языке, Hema представляет собой передовую концепцию супермаркетов, специально разработанную для использования на смартфонах, интегрированных с покупательским оффлайн опытом. Смартфон служит центральным инструментом в магазине, позволяя осуществлять ряд функций, таких как добавление товаров в цифровые корзины, получение информации о продуктах, а также облегчение платежных транзакций. Hema является неотъемлемой частью визионерской стратегии «New Retail» Alibaba, которая стремится интегрировать различные элементы, включая онлайн-платформы, физические магазины, логистическую инфраструктуру и анализ данных в единую цепочку создания ценности. По словам Джека Ма, этот подход представляет собой взаимопроникновение онлайнового и оффлайнового розничных рынков, используя силу данных и оптимизированных логистических операций. Основываясь на принципах New Retail, Hema (Freshippo) переосмыслила традиционный опыт супермаркетов, используя потенциал смартфонов и цифровых технологий, чтобы создать безупречную и захватывающую среду для покупок. Этот инновационный подход представляет собой сдвиг парадигмы в розничной торговле, где границы между онлайн и офлайн каналами стираются, и интеграция технологии, логистики и данных занимает центральное место.
Взаимопроникновение и новые прорывные розничные бизнес-модели разрушают структуру прибыли в розничной торговле, которая находится на грани значительных изменений. Ожидается, что традиционная торговля, направленная на простые продажи товаров от поставщиков, будет обеспечивать только умеренный рост прибыли до 2030 года. Вместо этого значительная доля роста прибыли будет приходиться на деятельность, выходящую за рамки традиционной розничной торговли.
Чтобы использовать изменяющийся ландшафт в своих интересах, розничные компании должны исследовать стратегии диверсификации, создающие дополнительную ценность. Например, маркетплейсы, связывают сторонних продавцов с клиентами и получают комиссионные, фактически они не занимаются в чистом виде розничными продажами. Розничные компании также могут заняться новыми областями, такими как предоставление бизнес-услуг и разработка продуктов, использующих их активы, включая логистическую инфраструктуру, данные клиентов и неиспользованные рекламные каналы в приложениях и веб-сайтах. Примером может служить переход от продажи продуктов к предложению отобранных диет, членств в тренажерных залах, мониторинга здоровья через носимые устройства и страхования здоровья для тех, кто ищет более здоровый образ жизни. Другие примеры включают круглогодичное обслуживание и ремонт домов, мебели и бытовой техники, а также эксклюзивные пожизненные подписки и права доступа для поклонников спорта и музыки.
В отчете компании Bain указано, что к 2030 году на эти «неторговые» виды деятельности будет приходиться примерно половина отраслевой прибыли на типичном западном рынке [2]. Поскольку отрасль розничной торговли продолжает развиваться, компании должны адаптироваться и использовать возможности, предоставляемые цифровой трансформацией и инновационными бизнес-моделями, чтобы процветать в эту новую эпоху.
Эти общеотраслевые преобразования свидетельствуют о важности использования данных как ключевого фактора успеха в сфере розничной торговли. Ритейлеры должны адаптироваться к этим изменениям, согласовывая свои бизнес-модели с подходами, ориентированными на клиента, и внедряя методы управления на основе данных data-driven retailing, чтобы преуспеть в условиях жесткой конкуренции на розничном рынке.
Data-driven retailing стратегическая матрица
За последние пять лет понятие «Data-driven retailing» прочно вошло в профессиональный лексикон профессионалов розницы. Розничная торговля на основе данных представляет собой трансформационный подход к управлению розничными компаниями, используя данные как стратегический актив для принятия решений и, что особенно важно, создавая дополнительную ценность для покупателей [9]. Почему сегодня мы обсуждаем data-driven retailing? В первую очередь потому, что многие розничные организации уже интегрировали цифровых двойников ключевых элементов своих розничных бизнес-моделей в свои информационные системы. К ним относятся данные о транзакционных продажах, информация о продуктах и ассортименте, инфраструктуре и оборудовании магазинов, а также профили клиентов и модели поведения как онлайн, так и офлайн. В том числе эта комплексная цифровизация стала возможной благодаря появлению автономных магазинов, таких как Aldi Shop&Go, что привело к накоплению обширных хранилищ исторических данных. В настоящее время мы наблюдаем смещение акцента с количества на качество. Многие розничные компании вкладывают значительные средства в стратегии, основанные на данных, технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), а также передовые аналитические ИТ-системы, чтобы эффективно использовать потенциал данных, преобразовывать эти данные в ценные активы, которые способствуют инновациям продуктов, операционной эффективности и, что наиболее важно, клиенториентированному опыту, обеспечивающему бизнес-результаты.
Реализация подхода к розничной торговле на основе данных охватывает несколько областей, включая ключевые бизнес-процессы розничной торговли, бизнес-модели, взаимодействие с клиентами, процессы принятия решений, менеджмент на основе данных, масштабируемость и доступность данных, управление инновациями и многое другое. Эти области можно разделить на две категории: ориентированность на бизнес на основе данные (data-driven business focused) и ориентированность на технологии (data-driven tech-focused). Чтобы облегчить принятие стратегических решений в области цифровой трансформации розничной торговли на основе данных, мы разработали стратегическую матрицу, включающую оба аспекта и обеспечивающую прочную основу для data-driven retailing.
В измерении бизнеса, ориентированного на данные (data-driven business focused), компании уделяют первоочередное внимание трансформации своих бизнес-моделей, используя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения и внедряя цифровые бизнес-модели, такие как marketplace и другие платформы. Это измерение обычно определяется владельцами бизнеса, директорами по маркетингу, операционными директорами и другими ключевыми заинтересованными сторонами, ответственными за важные бизнес-процессы.
С другой стороны, техническое измерение, ориентированное на данные (data-driven tech-focused), относится к разработке ИТ-архитектуры, инфраструктуры, масштабируемости, безопасности данных и внедрению цифровых продуктов, которые некоторое время могут не пользоваться большим спросом у бизнеса. Этот аспект направлен на создание основы для успешной цифровой трансформации бизнес-модели и розничной торговли на основе данных.
Таким образом, прогресс в рамках этих двух аспектов розничной торговли, управляемой данными, можно проиллюстрировать в виде матрицы, описывающей девять различных стратегических подходов:
• Transformational data-driven strategy / Трансформационная стратегия, основанная на данных
• Balanced data-driven strategy/ Сбалансированная стратегия, основанная на данных
• Frozen business value data-driven strategy/ Стратегия фиксированной ценности для бизнеса, основанная на данных
• Business squeezing data-driven strategy/ Стратегия сжатия бизнеса, основанная на данных
• Data-driven business models strategy/ Стратегия бизнес-моделей на основе данных
• «Data as product» data-driven strategy/ Стратегия «Данные как продукт», основанная на данных
• Tech innovation-oriented data-driven strategy/ Стратегия, ориентированная на технологические инновации, основанная на данных
• Tech-savvy data-driven strategy/ Технически подкованная стратегия, основанная на данных
• Supporting data-driven strategy/ Поддержка стратегии, основанной на данных
Supporting data-driven strategy. Поддерживающая стратегия заключается в реализации цифровых решений только по запросу со стороны бизнеса, который в свою очередь формирует их от случая к случаю, в основном следуя за конкурентами. Ключевые измерениями, в соответствии с моделью зрелости data-driven retailing, в которых осуществляются проекты, обычно являются бизнес-процессы и покупательский опыт. Такие проекты, как правило реализуются как отдельные задачи, без опережающей системной проработки ИТ архитектуры и инфраструктуры.
Business squeezing data-driven стратегия заключается в попытке бизнеса, не делая значимых инвестиций ИТ data-driven технологий, «выжить” максимум бизнес-выгоды от существующей ИТ инфраструктуры. Часто это проявляется, в реализации data-driven задач на технологиях и системах, которые напрямую не предназначены для этого. Например, некоторые компании реализуют программы лояльности в товар-учётной или в кассовой системах, которые предназначены для транзакционных задач, и потом сложно решать задачи персонального маркетинга. Как правило, проявлением реализации такой стратегии является наличие многих функций »прикрученных” к существующим ИТ системам и проблемы интеграции. Нельзя сказать, что эта стратегия является не эффективной. В некоторых ситуациях это может быть наилучшим выбором. Например, когда бизнес готовится к продаже, или на уровне всей компании принята стратегия повышения операционной эффективности и инвестиционной эффективности, и у компании есть проблемы с инвестициями. Но застревание в этом квадрате, тянет розничную компанию в верх в квадрат Frozen business value data-driven strategy.
Frozen business value data-driven strategy заключается в том, что мы не можем уже создавать новую бизнес-ценность из-за ограничений развития решений, проблем интеграции, большого наследия и применения устаревших технологий. И чтобы вырваться из этой ловушке компаниям приходится делать реинжиниринг ИТ платформы и фактически откатиться в Tech-savvy data-driven strategy.
Tech-savvy data-driven strategy. Технически продвинутая data-driven стратегия, в отличие от Supporting data-driven strategy, проявляется в развитой ИТ архитектуры и инфраструктуры, в организации данных и систем, но с низким уровнем проникновением data-driven решений в ключевые бизнес-процессы розничной компании, прежде всего из-за отсутствия запроса со стороны бизнеса, и непроактивного предложения со стороны ИТ департаментов. Часто, розничные компании находятся в этом квадрате, не планируя суда поспать. Обычно это происходит из-за активной позиции ИТ подразделений в инвестиции в системные цифровые решения. Но иногда это становится жизненного необходимым. Реализуя данную стратегию data-driven трансформации, менеджмент розничной компании, может создать надежный и масштабируемый фундамент для движения по вертикали матрицы.
Tech innovation-oriented data-driven strategy. Данная стратегия по сути — это усиление системного и технологического вектора развития ИТ инфраструктуры в части данных и систем, формирование организационной обособленности, например выделение подразделение data-science, центров управления. Ярким проявлением данной стратегии является наличие процесса управления инновациями, включая работу с воронкой инноваций и систему внутренних и приобретение внешних стартапов. Но при этом, эти процессы страдают некоторой обособленностью от бизнеса. В этом состоянии, можно сказать, что розничная компания достигает системного и инновационного совершенства, но не умеет еще получать максимальную бизнес-ценность от них, многие инновации остаются на уровни пилотов. Если менеджменту не удается перейти на следующий уровень по вертикали, может произойти откат на Supporting data-driven strategy, из-за радикального сокращения бюджетов на цифровые data-driven технологии так как они не принесли эффекта. Важно отметить, что данная стратегия, при правильной ее реализации может служить хорошим катализатором и ускорителем в цифровой data-driven трансформации розничной компании особенно в оффлайн рознице, где очень большое технологическое наследие и обычно, консервативные стратегические подходы к различного рода инновациям. Такой подход может позволит обогнать конкурентов, которые реализуют Сбалансированную стратегию, и сделать скачок в Transformational data-driven strategy через «Data as product» data-driven strategy. Для этого, необходимо чтобы ИТ и цифровые департаменты были инициаторами и владельцами data-driven бизнес-решений и продуктов на основе данных, т. е. они становятся своего рода фабрикой data-driven бизнес-продуктов для бизнеса, которые бизнес может эффективно применять в своих бизнес процесса. Чтобы сделать такой, своего рода квантовый скачок, ключевым измерением является измерение модели зрелости data-driven retailing Организация, культура и компетенции, и в частности, компетенции обработки, понимания данных и использования для принятия решений.
Стратегия «Data as product» data-driven является движением по вертикали стратегической матрицы data-driven retailing и характеризуется наличием продвинутой системной основной в измерении данных и систем, масштабируемой ИТ архитектуры и инфраструктуры. Бизнес подразделения обладают необходимыми навыками data-management, умеют формулировать задачи, а аналитические подразделений и data-science, способных быстро создавать data-продукты, c высокой бизнес-ценностью. Например, к таким data-продукты можно отнести анализа данных поведения покупателей с выделением микросегментов подверженных оттоку и оценкой потенциала, или формирование моделей оптимизации скидки для различных промо, или поиск инсайтов, например, когда аналитические подразделений и data-science могут объединить данные продаж карт лояльности и поведение клиентов в социальных сетях, и увидеть, например, что женщины, определенного возраста при изменении статуса “в отношениях”, покупают новое нижнее белье, или помочь операционному блоку найти место и причину отклонений от ключевых операционных показателей в конкретных магазинах, проводя data-driven бенчмаркинг.
Balanced data-driven стратегия является центром стратегической матрицы data-driven, и характеризуется высоким уровнем развития ИТ инфраструктуры и высоким уровнем извлечения из данных пользы для бизнеса. Как правило, признаками реализации такой стратегии могут быть высокий уровень развития data-driven инфраструктуры, на уровне Tech-savvy data-driven strategy, наличие портфеля инновационных data-driven ИТ проектов, приоретизированного в соответствии с вызовами и стратегиями бизнеса. Другими словами, бизнес знает, как извлекать дополнительную бизнес-ценность из data-driven технологий. Ключевыми направлениями и процессами, в которых активно извлекается бизнес-ценность от data-driven технологий, является процессы управления запасами, ассортиментной матрицы, повышения операционной эффективности, персонального маркетинга, ценообразования. Но при этом технологии применяются в рамках существующей бизнес-модели.
Data-driven business models стратегия. Реализуя данный тип стратегий менеджмент розничной компании делает акцент на применение новых data-driven бизнес-моделей, которые в свою очередь являются катализатором развития data-driven ИТ инфраструктуры. В качества примеров, таких моделей могут быть бизнес-модели платформ-маркетплейсов, краудсорсинга, подписки, CJM покупательского опыта и др. Таким образом, находясь в данном квадрате стратегической матрицы цифровой трансформации, компании пытаются трансформировать свои бизнес-модели и получить новую бизнес-ценность и долгосрочное устойчивое конкурентное преимущество за счет применение data-driven бизнес-моделей. Но при этом, ведущим фактором изменение является бизнес, а не ИТ, как в случае с Tech innovation-oriented data-driven strategy, что может приводить к упущенным инновационным возможностям, которые видны data-driven ИТ, но неочевидны с точки зрения, бизнеса.
Transformational data-driven стратегия находится в крайнем правом квадрате стратегической матрицы цифровой трансформации ритейла, и представляет собой трансформационный подход к применению data-driven технологий и подходов в менеджменте, который заключается не просто в автоматизации существующих бизнес-процессов на базе современных технологий, т. е. получение количественных результатов, а, именно, качественные изменения элементов бизнес-моделей, в которых ключевым драйвером изменений являются сами эти data-driven технологии. Здесь можно провести аналогию с трансформационным лидерством в менеджменте, когда мы решаем не просто текущие управленческие задачи, достижения результата, а закладываем устойчивый ценностный фундамент будущих изменений и результатов. Реализуя данную стратегию, менеджмент розничных компаний в полной мере раскрывает потенциал data-driven retailing. Ярким проявлением успешной реализации данной стратегии является значительная доля выручки не от транзакционных розничных продаж, значительный объём инвестиций в data-driven технологии, лидерство в бизнес-трансформациях со стороны data-driven технологических подразделений, и конечно, data-driven “культура данных”, в которой ценится не экспертное мнение и положение, а данные и факты, что принципиально, отличает Transformational data-driven стратегия от других стратегий.