Внедрение инноваций в ритейле и их влияние на стоимость компании

Объектом данного исследования являются инновации в сфере ритейла.

Основными трендами в области инноваций в ритейле являются обновление инфраструктуры, использование больших данных и машинного обучения, а также введение новых форм оплаты. Наблюдается переход к более индивидуализированному подходу к покупателям, в чем помогают новые технологии [Будущее наступило: как "умные" технологии влияют на ритейл, 2018]. В целом рынок инноваций в розничной торговле можно поделить на пять больших групп:

1) технологии больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (AI), системы видеоаналитики и компьютерного зрения (OSA, OOS) [Котик.,.2016];

2) инновационные форматы магазинов;

3) технологии виртуальной и дополненной реальности (VR, AR);

4) технологии автоматизации бизнес-процессов;

5) электронная коммерция.

Исследование проведено на основе анализа научных работ и публикаций в сфере инновационных технологий в сфере ритейла с использованием метода дедукции, сравнения. С применением метода дисконтирования денежных потоков проведена оценка внедрения инноваций на стоимость компании.

Результаты и их обсуждение

Проведенный анализ позволил выявить эффекты от внедрения инноваций в сфере ритейла, а также на примере инновационного проекта показать влияние внедрения одной из инновационных технологий на стоимость компании.

Характеристика представленных групп инноваций с указанием сферы их применения, а также эффект от внедрения той или иной инновации представлены в таблице 1.

Участниками рынка больших данных являются: поставщики инфраструктуры, предоставляющие программное обеспечение для хранения и обработки данных (SAP, Oracle, IBM), компании, специализирующиеся на создании алгоритмов для управления данными, системные интеграторы - компании, занимающиеся внедрением системы анализа данных (КРОК, Техносерв, Softline), потребители, разработчики готовых сервисов [Соколова, 2015]. Данные технологии требуют очень больших инвестиций, в связи с чем позволить себе их могут только крупные компании.

Таблица 1 Table 1 Группы инноваций в сфере ритейла

Innovation groups in the retail companies

Искусственный интеллект (AI) позволяет совершенствовать существующие продукты, делая их интеллектуальными, проводить глубокий и эффективный анализ информации, автоматизировать и оптимизировать процессы. Согласно публикации KPMG к 2020 году, примерно 85 % сделок будет происходить с применением искусственного интеллекта [Кру, 2018].

В розничной торговле существуют такие понятия как OSA (On-Shelf Availability), что означает доступность товаров на полке и OOS (Out-Of-Stock) - термин, обозначающий отсутствие товара на полке [Котик, 2016]. Компания "X5 Retail Group" внедряет системы видеоаналитики и компьютерного зрения для контроля выкладки товаров в магазинах. Технология работает следующим образом: система обрабатывает фотографии стеллажей в течение нескольких секунд, после чего пользователь получает отчеты, в которых отображается информация о состоянии полок с товарами, к примеру, соответствие выкладки продуктов планограмме.

В условиях быстрого развития технического прогресса под влиянием инноваций меняются не только основные процессы в работе ритейлеров, но и появляются новые форматы магазинов. Автономные магазины - один из современных форматов в ритейле, суть которых заключается в отсутствии продавцов и касс. Примером такого формата являются магазины Amazon Go. Посетителю автоматизированного магазина Amazon Go для совершения покупки необходимо установить на свой смартфон приложение и отсканировать на входе в магазин индивидуальный штрих-код из данного приложения. Чтобы определить, какие товары покупатель взял или, если передумал, обратно поставил на полку, используются специальные датчики, сенсоры и камеры. Взятые посетителем продукты автоматически попадают в виртуальную корзину, при выходе из магазина стоимость покупки автоматически списывается с привязанной к приложению банковской карты покупателя. Подобные магазины позволяют снизить затраты на персонал и являются привлекательными для покупателя с точки зрения потребительского опыта, так как процесс покупки упрощается и ускоряется. Согласно подсчетам RBC Capital Markets, магазины Amazon Go приносят на 50 % больше прибыли, чем традиционные магазины [Иванов, 2019].

Современные технологии имеют сильное влияние на развитие отрасли розничной торговли и в настоящее время меняют ее привычный облик. Ритейлерам приходится довольно сложно, так как конкуренция обостряется, и для того, чтобы существовать на рынке, им необходимо своевременно вводить инновации в своей деятельности. Главные изменения в розничной торговле - это ее цифровая трансформация, изменение портрета потребителя, увеличение затрат ритейлеров на инновации.

Яркой тенденцией в отрасли розничной торговли является применение технологий виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности. Проблемы внедрения технологий VR И AR заключаются в высокой стоимости внедрения данных технологий, отсутствии четкой гарантии эффективности технологий, недостатке квалифицированных кадров [Мокеева, 2018].

VR-технологии начинают активно применяться в области обучения сотрудников. Подобное обучение имеет ряд преимуществ, с помощью данной технологии можно смоделировать возникающие при рабочем процессе ситуации, и таким образом позволяет сотрудникам тренироваться и отрабатывать навыки в безопасной обстановке, которая соответствует реальной. Также внедрение обучения с помощью технологии виртуальной реальности позволяет сократить расходы на обучение работников, повышается эффективность обучения [Мазлоев, 2018].

Рассмотрим пример автоматизации целевого маркетинга в магазине "Перекресток". В ноябре 2017 компания "X5 Retail Group" автоматизировала целевой маркетинг в сети магазинов "Перекресток" при помощи внедрении технологии машинного обучения. Использование новых технологий позволяет проводить сегментацию клиентов, участвующих в программе лояльности "Клуб Перекресток", по их предпочтениям и далее создавать для них персонализированные предложения. Система учитывает такие факторы, как частота покупок, предпочитаемые товары, демографические факторы, оптимальный для покупателя уровень цен, а также выбирает наиболее эффективный способ связи с клиентом. Согласно итогам использования автоматизации целевого маркетинга, в 2018 году компания получила более 5 млрд рублей дополнительного оборота. Сумма покупок клиентов, получавших персонализированные предложения, составила 42 млрд рублей, что соответствует 16,3 % от выручки сети магазинов. Также применение новой технологии способствует увеличению среднего роста чека, по результатам некоторых маркетинговых кампаний, образованным с помощью системы, рост среднего чека достигал 50 % [Андреева, 2017].

К сфере цифровизации торговли относится активное развитие интернет-торговли, даже компании сферы продуктового ритейла начинают открывать свои интернет-магазины. Согласно данным АКИТ, объем рынка интернет-торговли в 2017 году составил 1,04 трлн рублей, это на 13 % больше, чем в прошлом году. На рис. 1 можно наблюдать рост рынка интернет-торговли в России и прогноз АКИТ на 2018 год. Невысокий рост в 2015 году объясняется снижением покупательной способности в связи с экономической ситуацией в стране в этот период. Торговля с помощью интернета в России составляет всего 3 %, когда Великобритании эта цифра составляет 18 % [Оборот российского рынка интернет-ритейла, 2018].

Рис. 1. Объем рынка интернет-торговли в России

Fig. 1. The volume of the online trading market in Russia

В России покупки преимущественно совершаются с помощью персональных компьютеров, однако покупки через мобильные телефоны растут, в 2017 году доля покупок через компьютеры составила 52,5 %, а через мобильные телефоны - 47,5 % [Мазлоев, 2018]. Также наблюдается такая тенденция как омниканальность - это интеграция онлайн и офлайн продаж, предоставление одинакового набора товаров и акций в обоих каналах.

Растут расходы компаний отрасли ритейла на инновации, инвестиции в новые технологии. На поиски инноваций и создание оптимальных бизнес-моделей уделяется много внимания. Так, компания "Х 5 Retail Group" активно инвестирует в новые технологии, в первом квартале 2018 года инвестиции составили 11 % от капитальных затрат [Годовой отчёт Х 5 Retail Group, 2017]. В 2017 году компания стала сотрудничать с Фондом развития интернет- инициатив, ФРИИ создаст ритейл-трэк в акселераторе. Наиболее успешные стартапы "Х 5 Retail Group" будет тестировать в своих бизнес-процессах, данное сотрудничество поможет компании найти новые инновационные решения [ФРИИ и X5 Retail Group, 2017]. Также компания сотрудничает с фондом "Сколково" в области инноваций в ритейле. Компании помимо инвестирования в инновации для привлечения клиентов и увеличения продаж, активно вкладывают в автоматизацию бизнес-процессов. Компания "М.Видео" внедрила систему управления лояльностью на базе SAP CRM, программа позволила сократить время на обработку промоакций в пять раз ["М.Видео" в пять раз сократила время, 2016]. Ритейлер "Х 5 Retail Group" также использует современные технологии по автоматизации, так, в отчете компания указала, что обеспечивает постоянный рост системы SAP ERP до 2020 года.

Развиваются стартап-акселераторы в сфере розничной торговли. В сентябре 2018 года прошел стартап-акселератор, направленный на разработку сервисов в области машинного обучения и больших данных Фонда развития интернет-инициатив и компании "Леруа Мерлен". Инвестиции ФРИИ в прошедшие отбор стартапы составят от 2,5 до 25 млн руб. "Яндекс. Маркет" в партнерстве с GoTech также организовали конкурс стартапов в сфере ритейла.

Использование каждой технологии приносит свои эффекты, среди которых повышение объема продаж, повышение уровня лояльности потребителей, увеличение товарооборота, снижение затрат, увеличение производительности.

Инновационная деятельность является необходимой составляющей для компании, желающей увеличить свою стоимость, так как в рамках сложившейся действительности инновации являются важнейшим конкурентным преимуществом.

В силу того, что главной целью компании является увеличение ее стоимости, проанализируем, как повлияет внедрение тех или иных инноваций на стоимость компании. В основе одного из самых распространенных подходов оценки стоимости компании - доходного подхода - лежит модель дисконтированного денежного потока (DCF).

Проекты на основе Big Data и ИИ влияют на лояльность потребителей, что с точки зрения факторов стоимости влияет на рост нематериальных активов, а именно на рыночный капитал, так как идет улучшение репутации компании. Наблюдается влияние на снижение коммерческих издержек за счет автоматизации процессов маркетинга, также технология позволяет увеличить средний чек покупателей и побуждать их делать повторные покупки, что влияет на объем продаж. Повышается эффективность управления запасами магазинов, что ведет к росту продаж и снижению потерь и издержек.

Использование технологий виртуальной и дополненной реальности в розничной торговле позволяет увеличить объем продаж, товарооборот, так как данные технологии позволяют визуализировать товар или добавить развлекательную составляющую, что привлекает потребителей. Снижаются операционные расходы на проектирование помещений. Растет производительность труда, влияющая на объем продаж и сокращение себестоимости. Уменьшаются издержки на обучение персонала и увеличивается эффективность обучения, в связи с безопасностью и удобством применения технологии.

Инновационные форматы магазинов, относительно факторов стоимости, увеличивают объем продаж, повышают лояльность потребителя, создают привлекательность с точки зрения потребительского опыта, увеличивая рыночную привлекательность, отражающуюся на росте нематериальных активов, позволяют выбрать наиболее результативные решения. Формат dark store с автоматизацией работы склада и процесса сбора интернет-заказа, увеличивает производительность работы магазина, что сказывается на издержках и увеличении объема продаж. В полностью автоматизированных магазинах, в которых нет продавцов, снижаются издержки на персонал, повышается эффективность управления запасами, благодаря умным полкам.

Инновации, направленные на автоматизацию логистических процессов, позволяют уменьшить объем запасов и товарных потерь, сокращают затраты на логистику, уменьшая затраты на такой фактор как коммерческие затраты, сокращают время доставки продукции, что влияет на объем продаж. Применение автоматизированного процесса ценообразования влияет на рост товарооборота, что влияет на объем продаж и запасы, в связи с отсутствием изготовления бумажных ценников снижаются общехозяйственные и административные затраты и затраты на персонал. Использование RFID технологии влияет на фактор объема продаж, а снижение товарных потерь влияет на запасы. Автоматизация сканирования и оплаты товаров улучшает потребительский опыт, что приводит к росту продаж и имиджа компании. Использование маячков для автоматизации маркетинга позволяет увеличить объем продаж при помощи привлечения новых клиентов и роста частоты посещаемости магазина.

Относительно влияния инновационных процессов на факторы стоимости в интернет-торговле, то использование омникальности сокращает сроки доставки товаров, делает покупку товаров более комфортным, что повышает объем продаж, сокращает складские расходы, уменьшая коммерческие затраты, увеличивает пропускную способность склада, что уменьшает товарные запасы. Применение социальных сетей для продаж позволяет увеличить объем продаж в связи с охватом большей аудитории и снизить общехозяйственные и административные затраты в связи с отсутствием необходимости создания сайта, однако данный канал больше применим для небольших магазинов. Внедрение чат-ботов в деятельность компании оптимизирует взаимодействие с клиентами и снижает издержки на персонал. Система Click&Collect увеличивает объем продаж в связи с удобством использования для потребителя, а также снижает затраты на персонал, расходы на логистику, влияя на фактор коммерческих затрат.

Больше всего эффектов, влияющих на стоимость, выражено в операционном денежном потоке. Ниже, на рис. 2, представлена схема, которая отражает, какими конкретно группами инноваций и какие изменения вызывают рост стоимости компании.

Таким образом, внедрение инновационного процесса может оказать комплексный эффект на факторы стоимости компании.

Рис. 2. Схема влияния различных групп инноваций на операционный денежный поток Fig. 2. Diagram of the impact of various innovation groups on operating cash flow

Рассмотрим разработку инновационного проекта по внедрению технологии больших данных в компании "X5 Retail Group". Проект заключается в применении технологий больших данных и машинного обучения для создания персонализированного подхода к клиентам, а именно, это разработка решений, позволяющих создавать автоматизированные персональные предложения для покупателей, обладающих картами программы лояльности сети "Пятёрочка". Компания начала выпуск карт постоянного покупателя в 2017 году. На 2018 год владельцами данных карт стали более 28 000 000 человек [Гортинская, 2018]. Такое количество потенциальных данных о клиентах делает целесообразным внедрение технологии больших данных. В настоящий момент увеличение выручки и рост компании за счёт расширения торговых площадей и инфляции становится все менее эффективным [Ищенко, 2018]. Также наблюдается падение темпов роста сопоставимых продаж, в третьем квартале 2017 года рост LFL составил 4,6 %, когда в 3 квартале 2018 года всего 0,5 % [Карасева, 2018]. В рамках жесткой конкуренции в отрасли розничной торговли нужны новые способы роста эффективности деятельности компании, поэтому компания пересматривает свою стратегию в пользу развития инноваций.

Для осуществления проекта требуется внедрение комплекса технологий для клиентской аналитики и осуществления персонализированного маркетинга. Необходимый комплекс инструментов позволяет получать информацию о клиентах, обрабатывать обезличенные данные, делить клиентов на сегменты, выявлять наиболее выгодные акции магазина, реализовывать индивидуализированные предложения для покупателей, также включены предсказательные аналитические модели. Происходит переход от массовых предложений к точечным коммуникациям с клиентами [Гортинская, 2018].

Результатом проекта должен стать рост выручки компании, увеличение конкурентоспособности, повышение эффективности акционных предложений, увеличение ценности для потребителей. Также существует возможность дальнейшего развития технологии больших данных и её использования в новых проектах.

Таким образом, всего сумма инвестиций на проект составляет 753,157 млн рублей.

После расчета необходимой суммы инвестиций проведем расчет денежных потоков компании с учетом эффекта от внедрения инновационного проекта. В связи со спецификой инновационных проектов, связанных с внедрением инноваций в сфере IT, составим прогноз денежных потоков относительно роста выручки, который произойдет вследствие внедрения проекта.

Учитывая влияние вышеперечисленных факторов на рост различных показателей эффективности, в среднем получается от 2,5-3,5 % [Искусственный интеллект для ритейла, 2018], ["Инфосистемы Джет" разработала систему предсказания, 2018], ["Инфосистемы Джет" и Intelligence Retail, 2018]. Это дает основание предположить, что осуществление проекта приведет к увеличению выручки в первый год на 1,5 %, второй год на 3 %, третий год на 3,5 %, а на четвертом и пятом году после внедрения эффективность будет постепенно падать в связи с устареванием проекта.

Так как компания является очень крупной и занимает лидирующее положение в своей отрасли, проект будет финансироваться за счет собственных средств, поэтому компании как собственнику средств целесообразно при оценке инвестиционного проекта использовать денежные потоки на собственный капитал, потому что результат проекта важен для акционеров компании.

Формула расчета денежного потока на собственный капитал:

Таким образом, относительно показателей эффективности, проект является высокоэффективным. В данном случае это связано с тем, что в связи с отсутствием финансовой отчетности сети "Пятёрочка", увеличение выручки от проекта показано не относительно одной сети компании, а отражается на всей компании в целом. Однако данные результаты также отражают суть инновации технологии больших данных и автоматизации производства, так как при грамотном применении этих инструментов они являются очень высоко маржинальными.

Таблица 2

Table 2

Таблица 3

Table 3

Заключение