Место под солнцем: как геоаналитика сервиса BST Organica помогает бизнесу

В эпоху цифровой трансформации успех бизнеса в конкурентной борьбе определяют новые технологии, и нет смысла не использовать их преимущества. Геоаналитика превращается в стандарт отрасли, который необходим каждому игроку ретейла, франчайзинга и других сфер. Почему — объясняют Иван Иванов и Григорий Кузнецов, основатели компании BST Digital и геоаналитического сервиса BST Organica.

— Сейчас про ИИ говорят практически все, но немногие его используют. Как он влияет на бизнес-процессы в ретейле?
— Мы видим по разным областям рынка, что симбиоз ИИ и человеческого опыта на десятки процентов повышает эффективность бизнес-процессов. Не стоит отказываться от экспертизы человека, но и не нужно препятствовать распространению новых технологий, нужно искать Место под точку синергии. Если вы освоили ChatGPT и с его помощью решаете рабочие задачи, вы уже становитесь нейроноватором, а если используете геоаналитику на базе ИИ для оценки локаций, вы поднимаете бизнес-процесс открытий на новый современный уровень.

— А что происходит на практике, ведь бизнесу нужна прибыль, а не просто слова про нейроноваторство?
— На практике бизнесы ежегодно несут огромные убытки из-за неверно выбранной локации. Если для крупной сети это грозит многомиллионными потерями, то для мелкой это риск банкротства. Например, инвестиции в одну точку могут составлять от 1–5 млн до 100 млн рублей в случае крупных объектов. Неудачная локация приводит к потере этих инвестиций или существенно увеличивает сроки окупаемости. ИИ позволяет выбрать оптимальную локацию с точностью прогноза выручки 80–90%, существенно автоматизировать процесс открытий и снизить риски потерь.

— Вы начали работу с ИИ еще в 2015 году. Как это было?
— BST Organica родилась восемь лет назад и стала решением определенной проблемы клиента, до этого мы более 10 лет занимались консалтингом. Все началось с крупной аптечной сети, которая планировала серьезное расширение — открыть сотни точек в регионах. Акционеры и топы тратили по восемь часов несколько раз в неделю на отсматривание локаций. Тогда было принято решение создать продукт, который спрогнозирует выручку по набору геоданных. Вместе с руководством этой сети мы создали прототип. Сейчас BST Organica — это платформа, которая обработала более 70 000 розничных объектов, большая часть из которых была открыта с учетом ее прогнозов и рекомендаций. Это помогло компаниям заработать около 50 млрд рублей.

— Какая информация нужна компании для эффективного открытия точки?
— Есть три блока факторов. Первый — спрос, это пеший и автомобильный трафик, количество проживающего и работающего населения, его доходы, соцдем, предпочтения и др. Второй — предложение, близость к конкурентам и оценка их доходности. И третий блок — это инфраструктура: народные тропы, близость к метро и остановкам, наличие парковки и т. д. Традиционно существуют генераторы трафика, например, многие стремятся быть поближе к салонам связи или известным сетям фастфуда. Но это не всегда работает. Салоны связи и сами часто интуитивно выбирают место, а рестораны быстрого питания закрываются и несут убытки. Встречаются и неочевидные зависимости — например, мы выяснили, что пиво хорошо продается там, где в радиусе 300 метров есть магазин детских товаров.

— Что можно спрогнозировать на основе этих данных? Как в этом прогнозе помогает ИИ?
— Есть разные подходы к аналитике. Самый простой — мы создаем тепловую карту, а клиент самостоятельно изучает слои геоданных. Но если у вас открыто уже, скажем, 30 заведений, можно подключить математический анализ. Мы собираем у клиента данные по выручке и анализируем, какие именно факторы оказывают на нее влияние. А есть третий подход — нейросеть обучается на уже открытых точках, анализирует выручку за последние несколько лет, выбирает из тысячи геофакторов те, которые оказывают наибольшее влияние на прибыль, и определяет уровень этого влияния. В том числе выявляет каннибализацию — когда какие-то точки фактически отбирают выручку друг у друга.

— Насколько точен такой прогноз? Бывает ли такое, что при анализе было учтено все, но локация просто не выстрелила?
— Все познается в сравнении. В среднем по рынку точность прогноза традиционными методами составляет 40–60%. ИИ позволяет повысить этот показатель до 80–90%. Но иногда невозможно учесть все. Погрешность 10–20% распределяется на факторы, пока неподвластные нейросети: адекватность арендодателя, вежливость персонала или ремонт дороги.

— За счет чего достигается такая точность прогнозов? Какие данные вы используете?
— Точность прогнозов зависит в том числе от широты данных. Поэтому, выбирая геоаналитическую платформу, важно смотреть на количество источников геоданных. Если анализировать только один или два вида данных, например, только трансакции или только трафик, то огромное количество факторов не будет учтено. Мы используем десятки источников: от анализа чеков и мобильных данных до космических снимков и своих собственных замеров трафика. Мало иметь широкий охват данных, их еще нужно уметь анализировать. За счет многолетнего опыта и профессионализма команды мы наработали алгоритмы для каждого сегмента рынка и смогли добиться высокой точности прогнозов.

— В процессе оценки локаций достаточно только инструмента на базе ИИ?
— Здесь нет волшебной кнопки, которая позволит даже такому инструменту, как нейросеть, выбрать оптимальную локацию. Машина делает прогноз, но обучают ее люди. Система поддержки принятия решений как навигатор в машине — смотреть по сторонам и останавливаться на светофоре вы должны сами.

— Этот «навигатор» не ограничивается только данными и их анализом?
— По сути, мы сделали CRM-систему для процесса управления развитием. В ней автоматизированы все этапы, вплоть до проверки помещения, документации и согласования. Эта система впитала в себя опыт лидеров рынка в разных категориях. Геоданные сами по себе никому не нужны, всем нужны ответы на вопросы: как снизить процент неуспешных открытий? сколько я заработаю? как эффективнее управлять процессом? И такие решения помогает принять только агрегированная система, а не отдельные карты с визуализацией даже очень «вкусных» данных.

— Для каких сфер и какого бизнеса это наиболее актуально?
— Во всех сегментах бизнеса можно использовать геоаналитику: супермаркеты и аптеки, банковские отделения и АЗС, кофейни и рестораны, быстрое питание, медицинские лаборатории, ПВЗ и постаматы. Наиболее мощный эффект достигается на масштабе, например, в розничных сетях. Система очень актуальна для франшиз: будь то общепит, торговля или сервис — все это розничные точки, зависящие от качества покупательского трафика. Если франчайзер говорит, что у него есть технология, позволяющая предугадывать выручку локации, то для многих франчайзи это существенный плюс. Также мы помогаем госсектору. Здесь решаются задачи от оценки туристических потоков до оптимизации расположения социальной инфраструктуры — школ, детсадов и поликлиник.

— Данные собираются и приобретаются только в России? Можно ли использовать платформу для бизнеса из других стран?
— Технология хороша тем, что она не замыкается только на России. Мы используем местные данные, но, к счастью, они доступны практически везде. Сети сейчас активно выходят в Казахстан, Узбекистан, Белоруссию и другие страны, мы работаем и с этими территориями. Во времена турбулентности ИИ позволяет обыгрывать на рынке тех, кто все еще не доверяет технологиям, сохранять и зарабатывать миллиарды. Если ваша цель — быть успешнее конкурентов и превратить свои ожидания в реальность, самое время внедрять инструменты ИИ.