USDКурс снизился 1.9629
EURКурс снизился 2.3103
Юлия Нехай | 15 августа 2017

В поисках розового шарфика: как IoT и Big data помогают Zara продавать именно то, что клиенты хотят купить в конкретный момент

На прошлой неделе в Минске открылись магазины сразу шести брендов Группы компаний Inditex (Zara, Zara Home, Bershka, Pull&Bear, Stradivarius, Massimo Dutti). Inditex – мировой флагман фаст-фэшн с оборотом более 8 млрд евро. Размышляя о причинах успеха Inditex, эксперты и аналитики чаще всего называют её бизнес-модель. Об IT-составляющей говорят мало, а зря: вот уже 10 лет Inditex сотрудничает с MIT, UCLA и за последние четыре года вложила в инновации более 1 млрд евро! 

Ultra futuristic-looking дата-центр

Облачные технологии с каждым годом становятся все более востребованными в секторе розничной торговли. Если в 2011 году ритейлеры инвестировали в Cloud Computing 4 млрд. долл., то в 2016 году – уже 15 млрд. долл. 

Журналисты, которым посчастливилось посетить штаб-квартиру Inditex (кстати, находится она в испанской деревне), процессинговый и дата-центр корпорации описывают как ultra futuristic-looking. Он работает круглосуточно и позволяет получать информацию максимально оперативно от всех магазинов компании. Чтобы был понятен масштаб: только у бренда Zara – 2200 магазинов, которые находятся в более чем 90 странах мира. 

Процессинговый и дата-центр Inditex, фото: revistagq.com

Входящая информация – общая динамика продаж, емейл-обращения, телефонные звонки, данные об активностях подписчиков в соцсетях – обрабатывается в режиме реального времени. Особое внимание уделяют востребованности конкретных моделей и отзывам клиентов. Важны даже такие малозначительные, на первый взгляд, комментарии, как: «клиентам не понравилась молния», «девушка хотела, чтобы платье было подлиннее». 

Из годового отчета Inditex за 2015 год

Реальная история: в 2015 году девушка по имени Мико зашла в магазин Zara в Токио и спросила у консультанта, есть ли в продаже розовые шарфы. Но их в магазине не оказалось. Примерно в это же время Мишель в Торонто, Элейн в Сан-Франциско и Жизель во Франкфурте также зашли в магазины Zara в поисках розового шарфика. Увы, но также безрезультатно. Однако спустя всего 7 дней более чем 2000 магазинов Zara по всему миру начали продавать розовые шарфы. Если быть совсем уж точными, в продажу поступило 500 000 изделий, которые распродали всего за 3 дня.

Налаженные коммуникации и беспрецедентная скорость передачи и обработки данных позволяют команде Zara не только обновлять коллекции всего за две недели (для сравнения: H&M для этого требуется 3–5 месяцев, а Lee и Wrangler создают свои коллекции джинсов долгие 9 месяцев), но и продавать в магазинах бренда «именно то, что люди хотят купить в конкретный момент». Только 50% коллекции для каждого сезона бренд отшивает досрочно (для сравнения: у других брендов – 80%).

Что интересно, специалисты, которые занимаются аналитикой, работают в том же помещении, что и дизайнеры (которых, кстати, в Zara 350 человек, а всего в Inditex – 600). При этом в Inditex нет должности главного дизайнера. Создание коллекции – полностью командная работа, основанная на анализе данных.

Ежегодно Zara производит более 450 млн изделий, выпускает около 12 000 новых образцов дизайна. Среднестатистический клиент посещает магазины Zara 17 раз в год, других ритейлеров – 4–5 раз.

Интернет вещей для нового потребительского опыта 

Несколько лет назад исследовательское агентство Juniper Research анонсировало, что к 2020 году ритейлеры инвестируют в Интернет вещей до 2,5 млрд долларов. Но интересные кейсы по внедрению IoT есть уже сейчас – у Zara. В частности, несколько лет назад бренд начал использовать технологию радиочастотной идентификации – RFID. 

RFID-метки устанавливаются на каждую единицу продукции еще на швейной фабрике. После этого информация о товаре доступна в любой момент времени до тех пор, пока его не купят (после отделения RFID-тега от одежды его направляют в центр рециркуляции, где ID товара стирается из памяти системы. Затем RFID-метку можно использовать повторно). 

Внедрение RFID помогло упростить обслуживание клиентов, улучшить учет поступления и отпуска товаров со склада, инвентаризацию в торговом зале: повысило её точность до 99%. Благодаря RFID сотрудники оперативно узнают, какие предметы одежды нужно заменить и где именно в зале они расположены. Также радиочастотная идентификация помогает вести учет не только количества товара, но и систематизировать информацию о размерах, цветовом исполнении каждой модели. Согласно данным отчета Inditex за 2015 год (за 2016 еще не опубликован), внедрение RFID позволило вдвое сократить затраты времени на обновление ассортимента.

Кроме того, RFID-метки используются в интерактивных примерочных. Этот проект Zara запустила в 2015 году с целью улучшить потребительский опыт клиентов. Внутри кабин интерактивных примерочных (они есть не во всех магазинах бренда; в минском магазине их нет) установлены планшеты, при помощи которых можно заказать другой размер, цвет или модель. Также с помощью этой системы клиенты могут обратиться за советом к сотрудникам магазина, не покидая кабинку.

Анализ данных и оптимизация ценообразования

По скорости и эффективности поставок Zara сопоставима с такими компаниями, как FedEx или UPS. Грузовики с товарами отправляются два раза в неделю в определенные дни и время. Не последнюю роль в эффективной логистике играют анализ данных и технологии машинного обучения: по этому направлению Zara вот уже 10 лет сотрудничает с Массачусетским технологическим институтом в рамках программы LGO. Как отмечается на сайте MIT, главным итогом сотрудничества стала полная трансформация стратегии Zara в том, что касается пополнения запасов в магазинах.

Например, несколько лет назад студентка MIT на основе данных по продажам и информации RFID-системы Zara предложила свою систему классификации товаров и новую математическую модель прогнозирования продаж. Предложенный подход  показал высокий статистически значимый эффект: точность прогноза спроса в категории «брюки» улучшилась на 16% для летнего сезона и на 8% – для зимнего по сравнению с методом прогнозирования, принятым в то время в Zara.

Еще один пример использования анализа данных связан с оптимизацией ценообразования. До 2007 года решения о снижении стоимости товаров в период скидочной кампании принимались «вручную». В 2010 году Zara внедрила математическую модель обоснования снижения цен. Она была апробирована в бельгийских и ирландских магазинах во время сезона осень-зима 2008 года и позволила увеличить выручку во время распродаж на 6%. Как отмечает эксперт, участвовавший в проекте, и сейчас для принятия решений по уценке товаров во время распродаж Zara использует математические подходы.

В Сети можно найти и другие примеры использования Zara инструментов математической оптимизации. Например, предиктивной аналитики, благодаря которой в Zara определяют горячие тренды в самом начале сезона. То есть все дальнейшие решения бренда о восполнении запасов наиболее востребованных позиций обоснованы научно. Как итог валовая рентабельность Zara превышает среднюю по отрасли. 

Бывает, что модные тренды появляются ниоткуда или неожиданно. Красноречивый пример – розовый шарфик. Неизвестно, кто сделал этот аксессуар трендовым: голливудская актриса Скарлетт Йоханссон, которая надела его на благотворительный вечер в Лос-Анджелесе, или звезда гольфа Мишель Ви, появившаяся в нем на турнире в Азии. Гораздо интереснее факт, как быстро Zara удалось выделить этот тренд и предложить розовые шарфы сотням тысяч клиентов по всему миру. Очевидно, что развитые технологии и анализ данных сделали свое дело. Но большие данные не могут дать ответов на все бизнес-задачи. Один из главных секретов глобального успеха Zara – внимание и уважение к своему клиенту. Именно он в центре бизнес-стратегии компании.

Фото: Юлия Нехай

Читайте также: 

Сервис для таргетирования рекламы, медицинский консультант и CRM для удержания клиентов. Победители первого беларусского дататона

«Уже через 3 года вся наша техника будет оснащена датчиками и иметь выход в Интернет»: Bosch представила ежегодный отчет

«К 2025 году 75% всех сотрудников компаний будут младше 44 лет»: 8 трендов HR и как на него влияют чат-боты и Big data






Будь в курсе событий
Подпишитесь на наш пятничный дайджест, чтобы не пропустить интересные материалы за неделю