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 использовании данных в процессе принятия решений по управлению розничными компаниями 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 компанийКонкуренция 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 ускоряются 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. 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. 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. 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 матрицаРеализация 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 данных (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. Модель зрелости розничной торговли, основанная на данных Как менеджеры и консультанты должны оценивать, где находится бизнес на пути к цифровизации, чтобы создавать и внедрять наиболее эффективные стратегические решения? Ряд экспертов обычно используют показатели для такого рода оценки, относящиеся либо к группе потребительских ценностей, либо к улучшению операционных процессов ИТ. Первая группа может включать проекты или подпроекты, которые приносят непосредственную пользу и которые признаны внутренними заинтересованными сторонами и внешними заказчиками. Вторая группа — это фундаментальные инвестиции в ИТ-инфраструктуру и длительный процесс развертывания нового интегрированного программного обеспечения. Таким образом, обычный план трансформации — это балансирование между этими двумя интересами. Несмотря на то, что они представлены известным консультантом (т. е. 300 вариантов использования генеративного ИИ), эти стратегии имеют несколько фундаментальных недостатков, таких как скудное представление о будущем и успехи в получении устойчивых экономических выгод. С операционной точки зрения внедрение розничной торговли, основанной на данных, основано на модели зрелости розничной торговли, основанной на данных. Раскрытие реального потенциала данных — это долгий путь для розничного продавца, которому может способствовать постепенное, но последовательное продвижение по восьми категориям, перечисленным в модели зрелости розничной торговли, основанной на данных: управление, основанное на данных, данные и системы, Организация, культура и компетентность, внедрение данных в бизнес-процессы”, применение цифровых бизнес-моделей, CVP и CX-фокус на клиентском опыте, управление инвестициями, затратами и инновациями. Следование правильно скорректированному плану повысит процент использования данных в процессе принятия решений и, как следствие, снизит общие операционные расходы, стоимость ошибок и основные трудности, с которыми сталкиваются клиенты в розничной торговле, и позволит перейти на следующий уровень зрелости розничной торговли, основанной на данных. Авторы: Павел Рюхов, head of global store operations, Metro AG p.ryukhov@gmail.com Александр Шубин, PhD, managing partner at myRetailStrategy alexander.shubin@myretailstrategy.com |