Умный розничный бизнес базируется на облачных решениях

Облачные дивиденды

Почему компания предпочла обслуживать магазины с помощью облачных сервисов? Потому что они обеспечивают быстрое подключение новых торговых точек и быстрое закрытие тех, которые не демонстрируют достаточную, по меркам менеджмента, рентабельность. Что очень важно, платится только за реально потребленные ресурсы. Нет необходимости создавать резервные мощности в расчете на периоды пиковых нагрузок магазинов – они предшествуют женским и семейным праздникам (Новый год, День св. Валентина, 8 Марта и пр.), случаются в «киберпонедельники». Теперь не нужно заботиться об обеспечении устойчивой работы инфраструктуры – это проблема тех, кто управляет Azure. Наконец, не приходится ломать голову над тем, как обеспечить достаточно производительную инфраструктуру телекоммуникаций для серверной площадки, поскольку магазины работают, минуя ее, напрямую с Azure. Оптимизировать трафик между собственной площадкой ритейлера и облаками помогает решение StorSimple – оно позволяет более чем в два раза уменьшить объем трафика.

Облачные возможности также пользуются для маркетинговой аналитики. Два раза в месяц маркетологи компании исследуют клиентскую базу, чтобы выявить тенденции спроса в разных сегментах и на основании результатов сделать выводы о том, на какие продукты следует сделать ставку в ближайшем будущем. Для проведения этих исследований не используется инфраструктура компании. Обезличенные клиентские базы загружаются в облако, обрабатываются и получаются результаты. Оплачиваются при этом только те облачные ресурсы и аналитические сервисы, которые были задействованы во время проведения расчетов.

Специально для Azure в «Купи жене фен» созданы и размещены серверные компоненты мобильных систем компании. Компоненты обслуживают непосредственно мобильные приложения, которые устанавливают клиенты и сотрудники. Приложения работают на различных платформах: iOS, Android, Windows Phone, а также Windows и MacOS. Аналогичным образом размещены в облаке интернет-сайт и внутренний портал ритейлера.

В облако Azure находятся и различные маркетинговые документы, в первую очередь описания товаров с их изображениями и перечнями свойств товаров. Эти документы сотрудники могут воспроизводить на устройствах различных типов — просматривать на смартфонах, планшетах, ПК или распечатывать на принтерах. Часть документов, помещенных в облако, готовится совместно специалистами центрального и региональных офисов.

Возможности облачных сервисов, доступных в Azure, используются ритейлером и для резервного копирования данных. Благодаря этому специалистам компании нет необходимости самостоятельно проводить процедуры резервного копирования и держать на своей площадке оборудование для хранения резервных копий – системы автоматически создают их и размещают в облаках.

Большие данные в облаке

С помощью нового облачного сервиса Microsoft Social Listening маркетологи ритейлера анализируют общественное мнение, формирующееся в социальных сетях о компании, о конкурентах и товарах, которые могут заинтересовать покупателей. Недавно в менеджмент стал осваивать еще один интересный облачный сервис Azure – так называемое машинное обучение (Machine Learning), он помогает находить скрытые закономерности в больших объемах данных. Это особенно актуально для анализа данных от всевозможных датчиков и устройств – в магазинах их появляется все больше и больше.

В нескольких магазинах «Купи жене фен» установлены датчики Microsoft Kinect, они собирают информацию о том, как покупатели передвигаются по магазину, какими товарами интересуются, как долго рассматривают, держа в руках, понравившиеся товары. На основе этих данных есть возможность «на лету» генерировать рекомендации продавцам относительно того, что им следует в данный момент предпринять. Например, если человек уже несколько минут вертит в руках какой-то товар, то, вероятно, консультанту следует подойти к нему, поинтересоваться, что он ищет, и помочь ему найти товар с нужными свойствами. Сейчас в компании тестируется функция анализа «траектории движения» покупателя по торговому залу, чтобы лучше понимать, какие товары он ищет и что можно ему предложить. Если результаты впечатлят, практика будет распространена и на другие магазины.

Подобная аналитика требует больших объемов вычислений, следовательно, и ИТ-ресурсов. Но зачем развертывать у себя много ИТ, ведь ритейлер – не ИТ-компания. ИТ-системами пусть занимаются те, кто в них силен.

Санкции и курс на импортозамещение

Принятие закона о хранении данных в РФ

Старт создания национальной системы платежных карт

Выпуск процессоров российской разработки на российском заводе

Старт создания ГИС ЖКХ

Начало всероссийской ШПД-стройки

Принятие законов для развития ИТ-отрасли

Создание госкорпорации по развитию ГЛОНАСС

Формирование группы казанских итэшников

Упрощение электронных госуслуг