класс рив гош обучение
Президент «Рив Гош» Эдгар Шабанов — о будущем компании и экодружелюбном бизнесе
В октябре 2020 года Эдгар Шабанов встал у руля «Рив Гош», сменив на посту основателя группы компаний Павла Карабаня. До этого Шабанов успешно развивал российский бизнес западных гигантов: с 2005-го по 2011-й в должности финансового директора парфюмерно-косметического подразделения LVMH в России, а после — во главе «Clarins Group Россия». Под его управлением продажи Clarins в стране выросли более чем в десять раз, и вот теперь новому президенту «Рив Гош» предстоит укрепить и усилить позиции российской сети магазинов.
Почему после многих лет работы в Clarins вы сделали выбор в пользу русского бизнеса, достаточно турбулентного и непредсказуемого?
В Clarins я проработал почти десять лет, и за это время в компании были отлажены все бизнес-процессы, бренд занял лидирующие позиции на рынке. С точки зрения профессионального развития началась некая стагнация: десять лет в одной компании — достаточно солидный срок, после которого логично думать о чем-то новом. Да, конечно, это был вызов, и мне пришлось выйти из зоны комфорта: за 16 лет работы в индустрии я прекрасно изучил ее, однако как профессионалу мне было интересно лучше узнать, как работает традиционный офлайн-ретейл. А если говорить про русский бизнес, то работа в русской компании более турбулентна, но поэтому даже более интересна, чем в западной, где все более предсказуемо (хотя и там может наступить очередная оптимизация организационной структуры). Но все равно 95% наших поставщиков — это зарубежные компании, и это во многом обуславливает западную культуру ведения бизнеса.
Когда вы приняли решение о переходе?
Я на протяжении всего 2020-го вел переговоры с разными акционерами «Рив Гош».
И как раз для ретейла это было очень непростое время.
Да, для ретейла это был бодрящий год. С другой стороны, это же неплохо: показать результат гораздо легче, если ты находишься в какой-то низшей точке. Весной парфюмерно-косметические магазины были закрыты и продажи упали по меньшей мере на 20% за год — основной задачей было минимизировать убытки. Думаю, что «Рив Гош» и без меня хорошо справился с этой задачей, но теперь надо выстраивать уже новую бизнес-модель.
В чем, на ваш взгляд, сейчас главное преимущество «Рив Гош» перед другими парфюмерно-косметическими сетями?
Самое главное — доверие клиентов. У «Рив Гош», к счастью, очень лояльный пул постоянных клиентов. Например, они точно знают, что если в «Рив Гош» стартует акция со скидками до 50%, то, зайдя в магазин, они точно найдут товары значимых брендов с заявленной скидкой. Хотя если говорить про некую дифференциацию, то несмотря на то, что практически все сети сегодня очень похожи друг на друга, «Рив Гош» стремится предложить своим клиентам тщательно выверенный ассортимент продуктов, лучшее или самое передовое, что есть на рынке, а не все подряд. Это, на наш взгляд, крайне важно. Потому что выбор продукции — это время. А времени как раз у современных жителей мегаполиса мало. И мы понимаем, что, выбирая лучшее, мы заботимся о наших клиентах и их комфорте. Но, конечно, нам еще предстоит поработать и найти то, в чем мы будем отличаться от конкурентов.
За счет чего этого можно добиться?
Прежде всего за счет новых форматов магазинов и ассортимента. Хотя «Рив Гош» и является самой динамичной сетью с точки зрения развития ассортимента, мне кажется, что, в первую очередь, стоит работать именно над его дальнейшим расширением в сторону новых, интересных для покупателя категорий. Мы внимательно изучаем предпочтения разных групп наших покупателей и стараемся представить то, что для них актуально сегодня и будет актуально завтра.
А если смотреть на динамику продаж, то какой сегмент чувствует себя увереннее: люкс или масс-маркет?
За год продажи масс-маркета упали на 35–40%, а вот люкс пострадал в меньшей степени — думаю, дорогая косметика более резистентна к экономическим колебаниям, чем масс-маркет. Границы были закрыты долгое время, и люди с достатком тратили свои деньги в России. И, как ни странно, растет сегмент нишевой парфюмерии. Наверное, это связано с тем, что аромат — эмоциональная покупка. И людям в этот трудный период хочется каких-то приятных эмоций.
Раз люди идут в магазин за определенными эмоциями, то получается, что продажи косметики не могут полностью перейти в онлайн?
Может быть, для продажи мобильных телефонов достаточно и онлайна, а вот для продажи косметики и парфюмерии — нет. Потому что, во-первых, да, поход в магазин — это поход за эмоциями. А во-вторых, перед тем, как купить какую-то новинку, ее надо попробовать. Виртуальный макияж, который многие бренды пытаются делать в интернет-магазинах, работает не совсем полноценно. Можно даже угадать с тоном помады, если у вашего экрана адекватная цветопередача, но нельзя онлайн опробовать ее текстуру. Ну и, конечно, вы вряд ли станете покупать аромат, не попробовав его в магазине. Поэтому офлайн-магазины однозначно нужны, и «Рив Гош» не планирует их закрывать. Наоборот, мы будем умеренно наращивать их количество: торговые центры продолжают строиться, и значит, в них будут открываться наши магазины.
Хотя наша стратегическая цель — увеличение доли онлайн-продаж.
Можете ли вы тогда рассказать, в каких еще направлениях планирует развиваться «Рив Гош» в ближайшее время?
Первое и основное в любом бизнесе — это клиент. Ведь если нет клиента, то нет и продаж. Поэтому один из моментов, над которым нам нужно работать, — это улучшение клиентского опыта. Потому что сегодня люди приходят в магазины скорее за новыми впечатлениями, за открытиями, а не просто купить нужный товар. И мы должны так выстроить общение с клиентом, чтобы он всегда уходил из «Рив Гош» с чувством не просто удовлетворения, а с чувством, что он приобрел какой-то уникальный позитивный опыт. А это кропотливая работа над деталями, обучение продавцов.
Также необходимо инвестировать в современные технологии. В частности, в развитие интернет-магазина: чтобы совершать покупки было легко и удобно — буквально за один клик. Это касается и доставки: мы знаем, что «последняя миля» может испортить весь опыт.
Еще один важный момент, о котором я уже упомянул, — ассортимент. Сегодня появляется множество новых брендов — некоторые их них выстреливают, некоторые нет, но в любом случае их нужно ловить на старте и вводить в продажу.
Ну и последнее — то, что мы называем интеллигентным ценообразованием, под которым подразумевается гибкость ценовой политики. Нельзя все и всегда продавать со скидками, но цена может зависеть от локации, от конкурентного предложения. Вплоть до того, что в каждом конкретном магазине можно вводить собственные акции и пробовать уникальные предложения. Для этого опять же нужны новые информационные системы, позволяющие все это реализовывать.
Мне кажется, это четыре основных момента, с которыми «Рив Гош» можно и нужно работать, чтобы превратиться в современное ретейл-пространство.
«Рив Гош» внедряет систему Machine Learning для повышения уровня продаж
Ритейлер получил возможность повысить лояльность клиентов, увеличить продажи и снизить издержки на маркетинговые акции за счет адресной работы с потенциальными покупателями. Масштабный проект охватил более 220 торговых точек по всей России, а также интернет-магазин «Рив Гош». Полный цикл рабочего процесса с применением ML реализован всего за 1,5 месяца.
Разработанное решение выполняет два ключевых сценария. Первый – выявление из всех держателей карт лояльности (2,6 млн человек) тех, кто потенциально может совершить покупку в ближайшие 2 недели.
В рамках второго сценария система делает прогноз ТОП–2 покупок по каждому из этих клиентов, определяя из десятков тысяч товарных наименований конкретные позиции до уровня артикула (SKU). Обладая этими данными, ритейлер может существенно повысить вероятность тех или иных продаж, своевременно предлагая скидки интересующему сегменту клиентов, а также снизить затраты на их привлечение. При этом размер самой скидки в рамках допустимых значений система рассчитывает для каждого покупателя индивидуально.
Прогностическое решение использует комплекс методов машинного обучения (градиентный бустинг, random forest, коллаборативную фильтрацию и др.). На первом этапе проекта математическая модель обучалась на данных, консолидированных в CRM-системе1, включающих информацию о транзакциях за 2017 год, товарных позициях, товарообороте и поставках, а также историю покупки и демографические данные держателей дисконтных карт. Анализируя скрытые закономерности, ML-система выделила целевой сегмент покупателей и предсказала вероятные позиции в их чеках. Следующим этапом была произведена контрольная рассылка по требуемой категории клиентов, а затем – анализ фактических результатов (покупок).
В выявленной группе клиентов повторные обращения за покупками составили около 47% (тогда как в среднем по клиентской базе этот показатель равен 22%). Кроме того, их средний чек оказался на 42% больше, чем у остальных покупателей. Таким образом, методами машинного обучения удалось определить «золотой сегмент» держателей карт лояльности. За выбранный промежуток времени они принесли компании порядка 7% дохода, составляя всего 1% от общей клиентской базы. Состав, численность и параметры данного сегмента меняются динамически, и система учитывает это в режиме реального времени.
«Применение технологий Big Data и Machine Learning открыло для нас новые перспективы в развитии взаимоотношений с клиентами и переосмыслении нашего бизнеса. В сжатые сроки мы получили инструмент, который позволил заметно повысить эффективность таргетированных коммуникаций с покупателями. От этого выигрывает и компания, повышая уровень продаж, и клиенты, которые вовремя получают интересующие их предложения, – комментирует Дмитрий Подолинский, директор по маркетингу компании “Рив Гош”. – В настоящее время мы продолжаем развивать направление персонализированных товарных рекомендаций за счет более тесной интеграции инструментов ML в ИТ-ландшафт и бизнес-процессы. В наших ближайших планах – построение отдельного Data Lake для проведения более глубокой аналитики данных, а также совершенствование системы лояльности».
«Этот проект – возможность вывести взаимодействие с клиентом на принципиально новый уровень. Здесь мы на практике выясняем с помощью искусственного интеллекта и накопленных в программе лояльности данных личные предпочтения целевой аудитории, что дает возможность делать заказчику по-настоящему индивидуальные предложения для своих клиентов», – отметил Владимир Молодых, директор по разработке и внедрению компании «Инфосистемы Джет».
Выявленные в ходе проекта закономерности дали дополнительные возможности для повышения точности математической модели и развития новых подходов в формировании персональных предложений для целевой аудитории. В частности, сегодня компания «Рив Гош» совместно с «Инфосистемы Джет» рассматривает возможность добавить неиспользуемые ранее показатели (информацию о складах, рейтинги товаров и пр.) для расширения выборки и круга решаемых задач. Еще одно направление сотрудничества связано с анализом эффективности различных каналов взаимодействия с группами клиентов для оптимизации расходов на маркетинговые кампании.
В настоящее время «Инфосистемы Джет» реализует порядка 20 проектов с применением технологий Machine Learning в банках, ритейле, промышленности, страховании и других отраслях. Перечень решаемых интегратором задач весьма разнообразен: от повышения эффективности маркетинга и предотвращения брака на производстве до противодействия мошенничеству.