Российский ритейл не торопится с большими данными

Big Data
Результаты опроса крупнейших российских ритейлеров обнаружили неожиданно низкую степень проникновения технологий больших данных в отечественной рознице. Лишь редкие сети используют такие инструменты сегодня.

По данным опроса CNews Analytics (март-апрель 2014 г.), даже крупнейшие розничные сети страны пока очень осторожны в вопросе использования решений больших данных. Были опрошены компании, входящие в сотню главных игроков российского ритейла. Как оказалось, только 6 из 27 респондентов применяют в настоящий момент технологии больших данных. При этом ни один из них не смог поделиться, для каких именно задач. Обнаружилось и принципиальное нежелание российских ритейлеров говорить о больших данных. Процент отказов от комментирования существенно превысил аналогичный показатель опросов в других секторах.

Еще 7 ритейлеров из опрошенных планируют внедрить такие решения в ближайшее время. Большинство же не работают с огромными массивами информации и даже не планируют это делать. Из первой тридцатки российских ритейлеров ровно треть однозначно ответила «нет» большим данным. Даже в Auchan Groupe ответили, что такие технологии не используют. С другой стороны, известно, что технологии больших данных применяет «Озон.ру» – онлайн-ритейлер, не входящий в первую сотню. Можно предположить, что в российских реалиях анализ больших данных – это пока стратегия, скорее, высокотехнологичных организаций. Из топ-30 только две компании применяют эти технологии, в том числе сеть гипермаркетов «Лента» (с весны 2012 г.). Сейчас проект находится в стадии пилотной эксплуатации. Считается, что самый масштабный и эффективный проект больших данных в российском ритейле реализован в компании «Юлмарт».

Большие данные в российском ритейле

Применяют Планируют внедрение Не применяют
и не планируют
Лента X5 Retail Group Auchan Groupe
Городской супермаркет (Азбука вкуса) Metro Group ГК О’Кей
Глория Джинс (Gloria Jeans & Gee Jay) М.Видео Евросеть
Мегафон Эльдорадо Компьютерный центр ДНС
Юлмарт ГК Связной Седьмой континент
Алькор и Ко (Л`Этуаль, BonJoli) Спортмастер (ГКСпортмастер)
Белый ветер Центробувь
Гиперглобус* (Globus)
Atac*
МТС
Детский мир – Центр
Супермаркет «Кировский»
O'STIN (ГК Спортмастер)
Spar

Источник: CNews Analytics, 2014

*по данным CNews Analytics

В то же время эксперты ИТ-рынка считают розницу одной из наиболее очевидных сфер применения инструментов больших данных. Эти технологии позволяют персонализировать взаимодействие с покупателями, повышать их лояльность и удовлетворенность маркетинговыми компаниями, оптимизировать торговые точки и размещение товаров, эффективно управлять поставками, складами и т.д. Но и этим список задач, которые ритейлеры могли бы решить с привлечением анализа больших данных, совсем не ограничивается.

На западном рынке уже применяются технологии в областях клиентской аналитики, операционной деятельности, оптимизации ценообразования, прогнозирования спроса, рассказывает Сергей Нестеренко, руководитель отделения интеграции дивизиона данных компании IBS. Например, Otto Group, мировой лидер в области онлайн-торговли, анализирует интернет-логи для оптимизации цен, исследуя информацию о незавершенных покупках и интернет-страницах, с которых уходят пользователи. «В России некоторые сети и онлайн-ритейлеры пристально смотрят в сторону технологий больших данных, но реальных примеров регулирования ценообразования на практике не встречалось», – свидетельствует эксперт.

Предполагается, что в ближайшие 2–3 года число розничных сетей, анализирующих большие данные, может увеличиться более чем вдвое. Как рассказали CNews в X5 Retail Group, компания уже рассматривает к внедрению и оценивает потенциал решений из области больших данных. Основной сферой применения могут стать анализ поведения потребителей, выявление скрытых потребностей, прогноз и оценка эффективности промо-мероприятий.

Юрий Сафронов, директор по информационным технологиям компании «Белый ветер», считает наиболее целесообразным внедрение технологий больших данных для тех процессов, в которых задействованы большие массивы данных о текущих и потенциальных клиентах: программы лояльности, социальные сети, активность на сайте и т.д. «Кроме того большие данные можно использовать для анализа рынка, действий конкурентов, в ценообразовании и других направлениях», — считает он.

В числе ритейлеров, отказавшихся от анализа больших данных, есть те, кто принял это решение осознанно и аргументированно. Сергей Козырь, директор по информационным системам группы компаний «О’Кей», говорит, что не видит необходимости внедрять технологии больших данных в настоящий момент: «Сейчас «О’Кей» получает «небольшие» данные в структурированной форме. В полном понимании больших данных в нашей компании нет. Что касается всего российского рынка, то пока не знаю ни одного ритейлера, который бы использовал большие данные вживую. Наверное, большие данные скорее будут интересна маркетингу, чем топ-менеджерам компании».

Уровень проникновения технологий больших данных в российском ритейле заметно ниже, чем в отечественном банковском секторе. По данным CNews Analytics на январь 2014 г., 10 из топ-30 российских банков применяют технологии анализа больших данных, а еще 7 планируют внедрение.

Аналитики называют два основных фактора, которые препятствуют развитию больших данных в различных отраслях российского бизнеса: во-первых, уровень готовности к применению новых технологий, во-вторых, наличие квалифицированных специалистов и аналитиков.


Крупнейшие поставщики BI-решений в России 2017

№ 2016 Название организации Выручка по направлению BI с НДС в 2016 г., ₽тыс. Рост 2016/2015
1 Softline 1 661 471 14,2%
2 GlowByte Consulting 1 450 000 27,1%
3 AT Consulting 1 408 954 4,3%
4 Крок 1 308 708 22,9%
5 Сапран * 590 000 29,9%

смотреть полный рейтиг