Евгений Щепин - ВкусВилл: Как совершить революцию в ритейле, делая всё не так

● если расчетчик уменьшил поставку и в итоге товара не хватило, мы его также корректировали;

● в других случаях мы спрашивали, почему расчетчик поступил таким образом, и выявили логику, которую смогли «зашить» в новый алгоритм.

Автоматический заказ и распределение товара – полностью самописная система, которую мы продолжаем совершенствовать. Ведь когда мы заказываем товар, важно понять, сколько его нужно привезти. А когда распределяем – необходимо отталкиваться от фактического количества привезенного товара, чтобы «раскидать» его по магазинам оптимальным образом.

Автозаказ работает по следующей формуле (рис. 13).

Элементарно, не правда ли?! Понимаем, что гуманитарии, увидев этот набор закорючек, тут же начали медленно плавиться. У автора книги от подобных формул тоже резко повышается температура тела и начинается озноб. Но давайте все же попробуем разобраться, как следует читать и понимать эту формулу.

R – ожидаемый расход всех магазинов;

D – дней до поставки;

P – дней до следующей поставки;

К – квант поставки;

М – количество магазинов;

V i – i -тое наибольшее ожидаемого расхода по магазинам;

S – текущий остаток вместе с уже заказанной продукцией;

G – срок годности.

– Разрабатывая систему автозаказа, мы начали с ежедневно поставляемых позиций с достаточным сроком годности, – объясняет управляющий информацией Валерий Разгуляев. – Взяли первое слагаемое ∑V i – то, что должно лежать наутро в магазинах после ночной поставки, которую мы сейчас рассчитываем и будем заказывать. И сразу же стали вычитать из этого необходимого количества то, что должно будет остаться к этому моменту с вечера предыдущего дня, – функция максимума между нулем, когда ничего не осталось, и текущими остатками, в том числе в пути, за минусом расхода до прихода заказываемой сейчас поставки, когда что-то остается.

После этого заметили, что не хватает товара, и обнаружили причину – в магазинах лежит лишняя продукция из-за величины коробки. В среднем удавалось продать половину, а другая половина «висела» на остатках магазина. Мы умножили это значение на количество магазинов и получили еще одно слагаемое. Формула заработала, и мы прибавили к этому значению второе слагаемое ∑R – расход до следующей поставки для товаров, которые поставляются не каждый день. Натолкнулись на проблему с тем, что иногда товара заказывается на больший срок, чем срок его годности, и внесли это ограничение в систему в виде последней суммы ∑R.

Для расчета ожидаемого спроса R, одной из переменных формулы автозаказа, мы попробовали все известные модели: тренд-сезонную модель, нейронные сети, скользящие средние с различными параметрами, авторегрессию. Показатели ошибок были всегда больше, чем у выбранной в итоге модели.

Наша простая модель прогнозирования подкупает не только тем, что обеспечивает высокое качество прогнозирования, но и тем, что в ней меньше возможностей для неправильной отработки алгоритма из-за некорректных данных или настроек.

В систему прогнозирования ожидаемого спроса «ВкусВилл» «зашиты» следующие параметры:

● опора на базовый период в три недели из самого недавнего прошлого, когда все было спокойно;

● учет внутринедельной «сезонности»;

● учет праздников, религиозных постов и переносов выходных по аналогии с прошлыми годами;

● плановый рост и снижение продаж;

● расчет дефицита в прошлом с точностью до секунд, так как мы начинаем его отсчитывать от момента пробития последнего чека с товаром, которого после этой секунды уже не было на остатках.

АВТОМАТИЧЕСКИЙ ЗАКАЗ И РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТОВАРА – ПОЛНОСТЬЮ САМОПИСНАЯ СИСТЕМА, КОТОРУЮ МЫ ПРОДОЛЖАЕМ СОВЕРШЕНСТВОВАТЬ.

Несмотря на наши богатый опыт и знания, система иногда дает сбой. Так, например, было 18 марта 2018 года. Ни мы, ни автозаказ и подумать не могли, что выборы президента России, которые проходили в этот день, обернутся для нас дефицитом продукции в магазинах. Отдав свой голос будущему президенту, москвичи дружно отправились во «ВкусВиллы» за продуктами. Для автозаказа это был обычный воскресный день, поэтому товара было заказано и привезено как на обычное весеннее воскресенье. В итоге где-то с обеда в большинстве наших магазинов просто закончился товар. По скромным оценкам, дефицит продукции составил около 20 процентов.

Система автоматического заказа и распределения товара на протяжении нескольких лет позволяет нам держать списания в пределах трех – четырех процентов от выручки, что в два с лишним раза лучше, чем было в июле 2015 года, когда списания продукции составляли восемь процентов и более. При этом мы осознанно закладываем в расчет четыре – пять процентов дефицита, чтобы не списывать больше.

Мы могли бы работать полностью без дефицита, но это привело бы к списаниям в 10–15 процентов, что при высокой доле себестоимости продукции в выручке компании было бы хуже для покупателей. Ведь им пришлось бы платить за то же самое больше, да еще и продукция оказалась бы менее свежей из-за того, что в среднем лежала бы на полке дольше.

Важным этапом автоматизации стало внедрение бота в Telegram. С увеличением количества различных предложений для покупателей, с трансформацией программы лояльности и ростом всей сети в целом мы поняли, что покупатели вынуждены обращаться к продавцам или на горячую линию по множеству рутинных и одинаковых вопросов. Вопросов, с которыми прекрасно справляется искусственный интеллект.

Причем до этого мы года полтора пребывали в муках неопределенности по поводу создания собственного приложения. Мозг говорил, что пора уходить в смартфон, но душа всячески протестовала против приложения. Ведь приложение – долго и дорого. Но важнее, что нам было непонятно, зачем наш покупатель должен скачать, установить и, самое главное, раз за разом заходить в приложение «ВкусВилла», имея в своем смартфоне полсотни других приложений.

Пока мы размышляли об этом, на мировую арену вышел Павел Дуров и презентовал всем свой Telegram, который оказался не только удобным мессенджером для общения с друзьями, но и прекрасно интегрировался с информационной системой любого бизнеса, позволяя создавать, по сути, приложение в приложении.