РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Машинное обучение и технология AR в ритейле: миф или реальность

Ритейл для человека далекого от этой индустрии – не больше, чем магазин или торговый центр, где можно купить необходимые продукты или товары. Едва ли найдется много покупателей, которые задумываются о внутренних процессах: как и когда пополняются полки, сколько товаров должен заказать магазин, чтобы всем хватило, при этом не было списаний, и так далее. Те, кто знают о ритейле чуть больше, понимают, что работа магазина – это большой механизм, в котором есть место новым технологиям и диджитализации.
Машинное обучение и технология AR в ритейле: миф или реальность

Компания METRO рассказывает, как разработать уникальное приложение, которое собирает данные по всему ассортименту, контролирует сроки годности и наличие товара на полке, помогает планировать спрос и формировать новую поставку. 

MStore – это мобильное приложение, которое может работать на любом Android или iOS устройстве. Компания использует терминалы сбора данных, это портативные устройства со встроенным лазером распознавания штрихкода, при этом на нем можно пользоваться электронной почтой, приложениями для видео звонков и так далее, то есть одно устройство заменяет стационарный компьютер. Почему не мобильный телефон? Камера считывает штрихкод медленнее чем лазер, более того портативные терминалы ударо- и влагопрочные, защищены от внешнего компьютерного взлома, держат заряд батареи гораздо дольше, чем мобильные телефоны, и могут быть обновляемы, поддерживаемы и контролируемы через систему удаленного управления корпоративными устройствами.    

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Почему собственное решение? 

Когда IT команда приняла решение об изменениях, начали искать готовый функционал на рынке с опытом внедрения в большие сети. Оказалось, что такого предложения нет. Поскольку METRO – это оптовая компания, градация цен происходит на нескольких уровнях в зависимости от количества товаров, а не одной ценой, как у всех ритейлеров, этот фактор осложняет разработку приложения. Тогда было принято решение сделать собственный функционал, который будет удовлетворять всем критериям и потребностям торговых центров. С октября 2019 команда из 6 разработчиков и одного тимлида начала писать первые прототипы приложения. Плюс внутренней команды в том, что именно эти люди работали с предыдущим решением, то есть они знали текущие недостатки и понимали механику работы внутри торгового центра. В апреле 2020 запустился пилот в 7 торговых центрах, в сентябре 2021 началось полномасштабное внедрение во всех регионах России, а в апреле 2021 с приложением начали работать 96 ТЦ. Команда, естественно, тоже увеличилась: приложение поддерживают 4 продуктовые команды, в каждой из которых работают по 6 разработчиков. 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Что умеет приложение? 

Раньше все процессы в Торговом центре выполнялись вручную с использованием напечатанных отчетов. Например, для контроля сроков годности на полке данные записывались в специальный бумажный журнал. Поскольку не всегда можно было отследить корректность заполнения, какие-то операции могли пропускаться, плюс ко всему срабатывал человеческий фактор: описки, недозаполненные строки – то, что мешало скорости и качеству процессов. С появлением приложения MStore информация о сроках годности приходит и загружается в систему автоматически из нескольких источников, что исключает ошибку. На ежедневной основе приложение создает список артикулов со сроками годности, которые должны быть проверены на полке, далее уценены или списаны с последующей утилизацией. Процесс уценки был автоматизирован с помощью AI ML (Artificial Intelligence with Machine Learning). Искусственный интеллект на основе разработанной модели рассчитывает и автоматически предлагает процент уценки, который соответствует торговой группе, чувствительности покупателей к изменению цены для этой категории и оставшемуся сроку годности товара. 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

До внедрения приложения, чтобы пополнить полку, сотрудник должен был пройти весь торговый зал, увидеть пустые места, просканировать вручную ценник, распечатать отчет на бумаге, самостоятельно найти товар в зоне хранения и выложить его на полку. Сейчас приложение полностью интегрировано с продажами, поэтому сотрудник получает уведомления в режиме онлайн, что на полке закончился конкретный товар и его необходимо выставить. Функционал помогает сотруднику найти нужный артикул и показывает ему координаты стеллажа и ячейки, где хранится товар. 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Обещали дополненную реальность и машинное обучение...

Приложение умеет приоритезировать выкладку конкретных товаров, рассчитывая возможные потерянные продажи, учитывая спрос и частоту покупки. Например, сотрудник получит сначала уведомление о необходимости выложить кетчуп, а потом редкий вид соуса для суши. Таким образом работает машинное обучение.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Как работает дополненная реальность? Сотрудник может навести камеру устройства на товар, а на экране всплывет его регулярная или акционная цена. 

Реакция сотрудников и результаты

Когда продуктовая команда анонсировала пилот, сразу два торговых центра сообщили о своей готовности принять участие. Разработчики и менеджеры рассказали коллегам об удобстве приложения, как итог в пилоте приняли участие 7 торговых центров, что достаточно много с учетом количества персонала и площади торговых залов. Был записан курс из 25 обучающих видео по 5-10 минут, которые показывают, как выполнить ту или иную функцию. Было принято решение не делать одно длинное видео, чтобы сотрудник мог оперативно найти и посмотреть именно то, что ему нужно, и вернуться к работе. Функционал построен на agile подходе – если какое-то действие сотруднику выполнять неудобно, исследуется опыт пользователя и переделывается UI (интерфейс пользователя), чтобы с таким приложением хотелось работать, интерфейс должен быть простым и интуитивно понятным, этого удалось достичь. 

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Благодаря внедрению приложения компания достигла результатов: 

  • количество списанного и утилизированного товара сократилось;  
  • пополнение стока товаров на полках происходит быстрее; 
  • процесс проверки сроков годности на полках ускорился;  
  • использование бумаги для совершения тех же операций сократилось. 

Что касается планов по усовершенствованию приложения, то у команды есть дорожная карта, на которой прописаны все цели и задачи проекта, идеальная финальная точка маршрута – это первый квартал 2024 года, когда будет релиз абсолютно полного функционала. В планах реализовать автоматизированную приёмку товара, инвентаризацию, инструмент для консультаций в магазине, внедрить распознавание корректности всех ценников с помощью дополненной реальности.  Далее есть задача сделать все процессы автоматизированными, например, чтобы дрон или стационарная камера просматривали стеллажи на наличие пустот и сообщали, о необходимости пополнения полки. 

Приложение работает только на русском языке, поскольку Россия стала пилотным рынком для проекта. Сейчас это решение внедряют в торговых центрах компании в Польше, Румынии, Нидерландах, Франции, Испании.

Загрузка статьи...