Аналитики и HR-показателей у нас всегда было в избытке, однако важно не их количество, а то, как с ними работают. Бизнес-процессы ритейла завязаны на скорость, поэтому аналитика должна быть сквозной, чтобы и HR, и бизнес видели единую картину. При этом мы идем дальше и ждем от данных не просто фиксации прошлого, а прогноза.
Предиктивная аналитика уже не про констатацию, а про корреляцию: как один показатель цепляется за другой, где скрыты неочевидные связи. И здесь на сцену выходит искусственный интеллект, он хорошо умеет делать такой анализ на больших массивах данных. Система не выдает готовый ответ, но предлагает карту возможных маршрутов в будущем.
При этом мы не ограничиваемся внутренними метриками, а активно подключаем внешние источники и партнерские платформы. В частности, анализируем перетоки кадров: кто выступает для нас компанией-донором, а кто — акцептором, куда уходят люди и откуда приходят к нам, а также сопоставляем корпоративные культуры этих игроков. Именно так аналитика перестает быть сухой цифрой и становится навигатором бизнеса.
Что касается технологий в магазине и на складе, то здесь движемся в сторону безлюдных устройств — кассы самообслуживания, умные камеры, умные полки, в будущем, возможно, роботы для сборки заказов. На первый взгляд кажется, что работники исчезнут вовсе, но это не так. Потребуются аналитики, которые будут разбирать аномалии, и люди, способные к живому диалогу с покупателем, — ведь человек идет в физический магазин не только чтобы потрогать товар, но часто и за консультацией. Впрочем, переход произойдет не завтра: это все пока большие инвестиции для бизнеса, большие риски.