Adidas Russia (и сеть фирменных магазинов Adidas) (MicroStrategy BI)

Создание корпоративного DWH и внедрение системы аналитической обработки данных

S&T International объявила о завершении проекта создания корпоративного хранилища данных и аналитической системы в компании Adidas – российском представительстве Adidas Group, мирового лидера индустрии спортивных товаров.

Масштаб проекта охватывает все филиалы и торговые площадки Adidas в России, что составляет более 700 объектов. Решение, внедренное российским подразделением S&T AG, представляет собой BI-платформу, автоматизирующую информационно-аналитическую деятельность компании и используемую для исследования бизнес-показателей и формирования операционной отчетности. Система позволяет осуществлять работу с консолидированной информацией в масштабе организации, и использовать ее для оптимизации принятия управленческих решений, бизнес-планирования, контроля. Основой решения является хранилище данных, работающее под управлением MS SQL SERVER 2008. Доступ к хранилищу осуществляется посредством системы корпоративной отчетности.

S&T International имеет многолетний проверенный опыт на рынке BI-решений и услуг, специализируясь на выполнении проектов по созданию полномасштабных информационно-аналитических систем корпоративного уровня и на решении частных задач. Деятельность центров экспертизы Business Intelligence в области Retail направлена на повышение эффективности торговых операций заказчиков, совершенствование управления товарами и цепочками поставок, поддержку и оптимизацию процессов принятия решений. Собственная методология внедрения и наличие команды высококвалифицированных специалистов обеспечивают эффективную поддержку бизнес-процессов заказчиков и качественное решение поставленных задач.

Использование аналитических инструментов становится для компаний насущной необходимостью. Ведь без отлаженной BI-системы невозможно эффективно выстроить процессы, особенно в крупном и территориально распределенном бизнесе. О том, каким образом аналитическая система MicroStrategy помогает решать целый пул вопросов, журналу Intelligent Enterprise рассказал старший специалист по системам бизнес-анализа компании adidas Сергей Комаричев.

Intelligent Enterprise: Какие основные функции выполняет аналитическая система MicroStrategy в adidas?

Сергей Комаричев: Так как у компании adidas функционирует огромная ритейловая сеть собственных магазинов по всей территории СНГ, перед нами стояла задача найти удобный инструмент для анализа продаж, пригодный для разных категорий пользователей — разумеется, для топ-менеджмента сети, но также и для директоров магазинов, для различных специалистов отделов бэк-офиса (в частности, прогнозирования продаж и закупок) и даже для подразделений, формально не входящих в структуру нашей компании.

Система позволяет всем этим сотрудникам генерировать необходимые отчеты, прослеживать взаимосвязь (зачастую не столь уж и очевидную) между продажами различных товаров и делать соответствующие выводы, итогом которых является принятие управленческих решений. Кроме того, основываясь на данных по продажам в сочетании с информацией о предпочтениях покупателей (выяснение которых также входит в функцию бизнес-аналитики), можно, например, делать выводы и о необходимости выработки какой-то особой политики для продвижения нового типа товаров. Для розничной сети, торгующей спортивными товарами, эта задача может быть особенно нетривиальной. Здесь и продукция зачастую весьма технологична, и мотивация разных покупателей, даже в случае приобретения одного и того же товара, может существенно различаться.

Какова в вашем случае архитектура доступа к информационным ресурсам аналитической системы со стороны различных сотрудников?

MicroStrategy обладает весьма мощным и удобным Web-интерфейсом, позволяющим конструировать различные схемы доступа к данным для персонала. Благодаря тому же Web-интерфейсу все магазины могут оперативно выкладывать отчеты в сеть. А те сотрудники, которые должны писать отчеты, благодаря мощному, удобному и интуитивно понятному инструментарию конструирования могут настроить необходимые фильтры и в короткие сроки составить HTML-отчет для текущей задачи. Аналогично сотрудники различных отделов офиса, занимающиеся прогнозированием, оценкой эффективности, могут получать информацию в различных разрезах для изучения и оптимизации работы внутри курируемых ими направлений. Словом, отчеты в системе по сути представляются классическими объектами коллективной работы.

При этом Web-инструментарий позволяет переделывать (даже радикально) отчеты «под себя», что открывает очень богатые перспективы совершенствования управленческой деятельности. У нас есть возможность вычислять множество разных интересных KPI и анализировать их, выявляя в том числе и неявные закономерности в продажах, на основе которых возможна разработка, например, новых потенциально более эффективных маркетинговых акций.

Разумеется, все это обычному сотруднику магазина вряд ли будет необходимо, однако функ­ционал системы позволяет проследить, вследствие чего в данной торговой точке в конкретный день «просели» продажи. Связано ли это с отсутствием товаров в зале, с тем, что магазин стало посещать меньше потенциальных покупателей (данные об этом тоже есть в системе) или уменьшилось количество людей, делающих покупки, — за ситуацию ответственен персонал, который плохо осуществляет продажи. Благодаря этому руководство (например, директор магазина) сможет принимать более оперативные и качественные управленческие решения. То есть, условно говоря, он всегда в состоянии ответить на вопрос, стоит ли трансформировать схему выкладки, поменять ассортимент или, скажем, предпринимать те или иные действия в отношении персонала магазина.

Вообще аналитический ин­­струмент оказался очень востребован руководителями разного уровня. По словам наших сотрудников, теперь день многих директоров магазина начинается с изучения отчетов в BI-системе и решения о том, как следует поступить с товаром на полках.

Существуют, как известно, мобильные версии для используемой вами системы, и при этом они очень активно развиваются. Насколько они востребованы именно в вашем бизнесе?

Действительно, о мобильных решениях говорят уже все и повсюду — и многие компании делают упор именно на развитие приложений этого класса. В MicroStrategy также существует удобная мобильная версия, функ­ции которой оптимизированы под особенности того или иного гаджета, что дает возможность быстро работать с информацией фактически в любом месте и принимать решения более оперативно. Пока мы эти функции широко не используем, но они представляются нам перспективными.

Широкое использование Web-интерфейса, равно как и мобильного доступа, в значительной степени подталкивает бизнес к активным действиям в области централизации инфраструктуры. Как обстоят дела в вашей компании?

Что касается инфраструктуры, то все серверы, выполняющие все связанные с эксплуатацией нашей аналитической системы вычисления, находятся в одном огромном дата-центре в Германии. Клиенты, разбросанные по всему миру, через прокси-серверы и шлюзы получают данные оттуда. Им представляются уже сформированные отчеты. По сути от них требуется лишь наличие браузера для загрузки этих данных. Подобная архитектура является, на наш взгляд, на нынешнем этапе оптимальной.

В некоторых случаях решения ответственных за процесс сотрудников могут вступать в противоречие с предложениями аналитической системы, что, как известно, является довольно распространенной проблемой, связанной с эксплуатацией BI-систем на практике. Как, по-вашему, следует ее решать?

Отчеты BI-системы, разумеется, не следует воспринимать как истину в последней инстанции и прямое руководство к действию — это скорее рекомендации (своего рода best practice) для магазина, то есть по сути система выступает в роли одного из экспертов. Качество её рекомендаций можно тестировать на довольно простых примерах, характеризующих, скажем, влияние сезонности на спрос. Хотя рекомендации могут касаться и таких вещей, как мотивация покупателей по всей гамме товаров, приобретаемых ими за один визит в магазин. Но еще раз подчеркну, что конечное решение относительно изменения ассортимента товара и его раскладки в любом случае принимает ответственный за эти задачи сотрудник. MicroStrategy лишь предлагает ему различные варианты развития событий, к которым он может прислушиваться, а может и игнорировать их.

Есть ли в вашей компании подразделение, занимающееся прогнозированием, и каким образом его работа связана с MicroStrategy?

В нашей компании есть бизнес-подразделение, задачей которого является оценка эффективности работы магазинов и прогнозирование продаж и заказов для них. Безусловно, аналитики этого отдела пользуются данными из нашего хранилища аналитических отчетов и включают их в свои вычисления. Однако в настоящее время их деятельность, непосредственно касающаяся составления и реализации логики прогнозирования, все-таки в значительной степени автономна и не связана с алгоритмами обработки информации, которые реализует система MicroStrategy в нашем бизнесе.

Для принятия тех или иных решений необходимо учитывать огромное количество факторов, которые, казалось бы, не имеют прямого отношения к поведению покупателей, однако косвенно весьма существенно могут влиять на него. Например, дождливая погода может привести к повышению продаж непромокаемой одежды. Принимаются ли во внимание при прогнозировании подобные факторы?

Безусловно, для высококачественного прогнозирования необходимо использовать максимальное количество информации, которая может быть получена не только из специализированных баз, но и из открытых источников, к примеру, из того же прогноза погоды. Мы принимаем во внимание погоду, численность населения городов, взаимное расположение магазинов и т.д. Разумеется, на продажах отражается и сезонность.

В принципе использование внутренней и внешней аналитики взаимно коррелирует. Если мы хотим более детально анализировать и составлять более качест­венные прогнозы, нам может потребоваться, скажем, информация о погодных условиях в том или ином регионе, о дорожной обстановке, о социально-демографической ситуации, об уровне доходов жителей, о возрастном распределении и ещё многое, многое другое. Собирая данные такого рода, приходится, как правило, более глубоко использовать функционал внутренней аналитической системы, а это в свою очередь может обуславливать потребность в более детальной и разнообразной внешней информации; в результате цикл совершенствования сбора и обработки данных по сути непрерывен. Вся совокупность получаемой внутренней и внешней информации вполне способна помочь (и действительно помогает) нам максимально четко выяснять предпочтения клиентов и выделять группы потребителей, на основе чего становится проще предлагать товары как по отдельности, так и совместно.

Данные любой BI-системы востребованы в первую очередь руководством и аналитиками. Оказывает ли система каким-либо косвенным путем влияние на работу линейного персонала (например, работников торгового зала)?

Да, на работу линейного персонала система влияние оказывает, так как помимо анализа эффективности продаж с помощью MicroStrategy мы можем оценивать эффективность сотрудников, например, в течение рабочего дня. Эта оценка основана на истории продаж, профиле посещения магазина покупателями и некоторых других параметрах. Исходя из этого выстраивается прогноз, в соответствии с которым в первой половине дня в торговом зале, скажем, требуется четыре человека, в обеденное время — семь, а вечером — три. Таким образом нам удается создать сбалансированный график работы для всех сотрудников, при котором каждый из них сможет выполнить план по продажам, и при этом все покупатели также получат соответствующее обслуживание.

MicroStrategy, как известно, является корпоративным стандартом adidas. В этом смысле интересно, насколько методы использования системы универсальны по всему миру. Функционирует ли система в интеграции с глобально применяемыми продуктами для ИТ-подержки бизнеса, с локально используемыми системами или вовсе автономно? Могут ли результаты ее использования в одном регионе отражаться на работе другого функционального подразделения в другом?

Безусловно, существует пул общих ключевых показателей эффективности, которые актуальны для любой страны. Это число продаж в месяц, среднее число посетителей в магазине в течение часа, количество продаж на посетителя и т.д. Такие KPI интересны для сотрудников во всех странах, и они единообразно анализируются во всех регионах мира. Соответственно этому некие общие свойства имеет и сама отчетность, формируемая при помощи системы, и методы ее использования.

В то же время, несмотря на глобализацию и стандартизацию, нельзя отрицать огромные структурные различия, характерные для рынков в разных регионах. Так что мы не отказываемся и от уникальных для каждого региона типов отчетов: они будут особенные для Европы, для России и стран СНГ и так далее. Эти отчеты являются своеобразным входным параметром для формирования плана закупок следующей коллекции, и в некоторой степени они как раз являются показателем, по которому, скажем, директор фабрики в Китае вполне может строить по крайней мере тактические планы собственной деятельности, исходя в том числе и из тех данных, которые получены по результатам продаж в российских городах.

Относительно интеграции аналитической системы с другими продуктами прежде всего можно сказать, что для каждой аналитической системы необходим источник данных, в качестве которого выступает ERP-система (на нынешнем этапе в adidas — Microsoft Dynamix NV). Без него, естественно, BI функционировать не сможет. В аналитическую систему поступают также данные из системы управления заказами, которая была реализована сторонними разработчиками. Кроме того, ясно, что многие аналитические функции будут использоваться тем эффективнее, чем большим арсеналом качественных исходных данных располагает компания. Для розничной торговли это вполне могут быть данные о посетителях, которые, как известно, собираются с помощью специализированных систем.

Используется ли BI-ин­струментарий для управления взаимоотношениями с клиентами? Конкретно в ритейле это могут быть задачи планирования маркетинговых акций и управления ими, что для торговой сети adidas представляется особенно актуальным…

Разумеется, мы применяем BI-систему для маркетинга, хотя для стопроцентного анализа эффективности маркетинговых акций и кампаний MicroStrategy не используется. Конкретная эффективность подобных акций оценивается вне MicroStrategy — в сторонней фирме, выполняющей эту работу для нас.

В принципе функционал аналитической системы предоставляет нам выборку по группам товаров, которые хорошо продаются вместе, после чего эти группы анализируются. То есть, допустим, у нас есть информация о том, что в определенный сезон сланцы хорошо продаются вместе с купальниками, а кроссовки — вместе с футбольными мячами. Из этого, в свою очередь, мы можем сделать какие-то выводы.

BI-инструментарий используется, к примеру, для того, чтобы выяснить предпочтения покупателя и делать ему целенаправленные и, как теперь говорят, таргетированные предложения. Во многом это связано с деятельностью по программам лояльности и соответственно персональному анкетированию наших покупателей. Все это, естественно, отражается на подходе к информационной поддержке бизнеса. Если в анкете человек указал, что он любит играть в теннис, то мы включим его в рассылку о том, какие у нас есть акции по теннисной одежде и обуви. Надо сказать, что определенные сведения о клиентских предпочтениях вполне может дать и аналитическая система — важно лишь как минимум уметь воспользоваться гибкой отчетностью, предоставляемой ею. Скажем, продается ли спортивная обувь сама по себе или всплески ее продаж коррелируют с соответствующими пиками, относящимися к некоторым предметам спортивного инвентаря, — такая картина может дать ценную информацию о целях приобретения обуви.

В то же время для задач ИТ-поддержки взаимодействия с клиентами сейчас в компании используется самостоятельный индивидуальный продукт. В будущем ситуация вполне может измениться, и сейчас, насколько мне известно, ведутся работы по переходу к единой платформе и единой системе в мировом масштабе.