80-процентная гарантия, что ваш бизнес разорится, или...

Борис Агатов, независимый эксперт по внедрению инноваций в ритейле, автор концепции "Магазин 4.0"

Конец шаманству! Я теперь знаю, как узнать с точностью в 80%, что ваш магазин разорится или будет неуспешен всего за шесть месяцев до его катастрофы, теперь все можно узнать из социальных сетей. Наконец-то все посчитали!

Location, location и еще раз location твердят, как мантру все маркетологи и, ясное дело, они не ошибаются, все правильно говорят. Правильное место это в первую очередь удачный трафик, по количеству людей и по качеству потенциальных покупателей. Иногда трафик очень большой, а он не конвертируется в покупки. Я уверен, что вы в легкую назовете несколько таких торговых центров в Москве и других городах, где трафик большой, а продаж мало. Как бы всем хотелось не ошибаться в процессе выбора помещения под открытие магазина.

Ко мне часто обращаются с вопросом: «Где лучше открывать магазин – на стрите или в торговом комплексе?». Как правило, начинающие ритейлеры склоняются к стриту, потому что в ТЦ их пугает жесткая позиция арендодателей плюс депозиты, сложные договоры, большие суммы аренды и т.п. Когда им намекаешь, что весь фэшн практически покинул стрит, поэтому качественного трафика вы там не словите, в ответ слышишь «Я все же попробую». Попытка, конечно, не пытка. Может, им и повезет.

Но похоже, таким разговорам приходит конец, стали появляться и активно использоваться GIS-сервисы, которые анализируют территорию по различным параметрам (трафик, конкурентное окружение) и рекомендуют, где открывать магазины, чтобы обеспечить запланированную выручку. Крупные сети, такие как «Магнит» и «Пятерочка», активно используют такие технологические решения, и у кого модель лучше, тот быстрее растет.

На этом поле засветилась еще одна «звезда» – Кембридж, да, тот самый Кембриджский университет. Пару дней назад разработчик Krittika D’Silva из Кембриджа выкатил решение. Он создал очень интересный инструмент, который может с 80-процентной точностью предсказать судьбу вашего магазина: закроется ли он в течение 6 месяцев или нет. Сама по себе идея не новая, как я сказал выше, ее уже активно используют у нас, но интересен подход, т.е. на основании чего он делает такие прогнозы. За основу он взял информацию из социальных сетей, в частности, из Foursquare. Для тех, кто не знает, что это за сеть, в двух словах расскажу (хотя я думаю, что большинство знает). Итак, в этой сети люди видят положение друг друга, чекинятся (сheck-in) в разных местах, ставят оценки заведениям, размещают фотографии, зарабатывают очки, короче развлекаются. D’Silva взял за основу расчетов базу этой сети и обработал 74 млн чекинов (сheck-in) в городах Чикаго, Хельсинки, Джакарта, Лондон, Лос-Анджелес, Нью-Йорк, Париж, Сан-Франциско, Сингапур и Токио. К этой базе он добавил ещё 181 млн поездок на такси, правда, только в городах Нью-Йорк и Сингапур.

Используя эти данные, он классифицировал места в зависимости от свойств окрестностей, где эти районы расположены, от того, какова модель посещения этих районов, в какое время суток их посещают и притягивают ли эти районы людей из других районов.

Теперь надо было научить машину, чтобы она, обработав эти данные, выдала судьбу магазина, открытого в том или ином районе. На выборке он обучил машину, скармливая ей данные о закрытии в течение полугода магазинов в исследуемых районах.

Обучив модель, он получил очень хороший результат. Точность прогноза составила 80%. Есть, конечно, контролируемые факторы, например качество товаров в магазине, скидки и т.п., но общий трафик для небольшого магазина невозможно контролировать, поэтому это такая базовая вещь. Конечно, модель еще не совершенна, и явно недостаточно строить прогнозы основываясь только на трафике, но поражает простота получения данных – просто из соцсети! Мы все сами о себе расскажем! Легкость сбора данных позволяет использовать его для практически любого размера бизнеса.

Я как-то писал, что маркетологам скоро уже совсем мало останется места в ритейле, т.к. машина лучше рассчитывает все акции, лучше знает покупателя. Теперь и «развивальщики» тоже могут себя чувствовать не очень спокойно, поскольку даже рутинные процессы заключения договора аренды и осмотр помещения можно уже оцифровать, и в скором будущем открытие или не открытие магазина будет зависеть от решения платформы и финансового директора. Или даже не его, а сразу банка, на деньги которого развивается весь ритейл. Мир станет скучным и предсказуемым! Но зато высвободится много времени.

Давайте представим, что завтра пятница, что всю неделю за нас работал искусственный интеллект, он подобрал все помещения, составил все бизнес-планы, поторговался с арендодателями, пожелал нам хороших, замечу законных выходных и продолжил работать, а мы пошли отдыхать. А в понедельник мы придем, искусственный интеллект нам отчитается за проделанную работу, мы за него порадуемся и уже не будет у нас понедельник – днем тяжелым.