Каждый раз, когда мы с восторгом и замиранием сердца смотрим видео об очередной инновации Amazon в ритейле и сокрушаемся на тему того «когда же такое появится в Украине», мы забываем об одной простой вещи – украинская розница устроена иначе. У нас большую роль играют маленькие магазины у дома или ларьки с ассортиментом «все на всякий случай». Их наполняют торговые представители брендов производителей, которые даже не всегда используют технологии для работы. В процессе участвует много людей и небольших бизнесов, и он слабо подвержен контролю. О том, как можно повернуть технологии во благо этой сферы, некогда задумался Дмитрий Горлин, основатель и CEO стартапа ddapp.

Этой осенью Дмитрий и его команда разработали платформу ddapp SFA, которая, по словам автора идеи, максимально автоматизирует работу торговых представителей, в реальном времени дает информацию для принятия решения коммерческим руководителям компании и использует искусственный интеллект для того, чтобы находить новые возможности оптимизировать процессы.

Компания ddapp – первый собственный проект Дмитрия Горлина. До этого он проработал 10 лет в IT-департаменте крупного алкогольного холдинга в Украине, занимаясь внедрением новых технологий в дистрибуции. За время работы Дмитрий достиг уровня IT-директора, стал лучшим IT-директором в Украине и задумался о том, что дальнейший рост может быть только в своей компании. Над выбором направления деятельности долго размышлять не пришлось – Дмитрий понимал проблемы дистрибуции, видел возможности улучшить отрасль, используя накопленный опыт и инновационные технологии.

По словам Дмитрия Горлина, личный опыт показал, что тот софт, которым пользовались торговые представители, был далек от их потребностей. Программное обеспечение выполняло роль скорее автоматизированной записной книжки, где хранилась информация о точках, продукции и задачах. Но она не была помощником, требовала от пользователей лишних усилий и не исключала телефонные звонки и человеческий фактор. При этом позволить себе разработать софт для автоматизации могли только топовые дистрибуторы, так как для этого требуется большой бюджет.

«Наша программа простая. В ней есть лента событий, как в Facebook. В ленте отображается именно та информация, которая нужна торговому агенту в данный момент. Когда торговый представитель приходит в точку, программа показывает, что он должен там сделать: забрать деньги, завести новый продукт, переподписать договор. Коммерческий директор и супервайзеры в своем интерфейсе получают информацию о передвижении агентов, задачах, которые они выполнили».

Данные отображаются в реальном времени, сервис работает в облаке. То, какие задачи и проблемы нужно показать агенту, супервайзеру или коммерческому директору в ленте, определяет искусственный интеллект. Он самообучается. Например, если видит, что человек обращает прежде всего внимание на этого агента, эти вещи, то они ему и будут выдаваться в ленте с большим приоритетом. В продукте ddapp используется готовый фреймворк, доступный в Azure. Это позволяет не тратиться на инфраструктуру, на разработку собственной нейросети и значительно экономит время на развертывании.

С момента появления идеи платформы до MVP продукта прошло около трех месяцев. В сентябре команда взялась за работу, в декабре – нашла первых клиентов, которые внедрили ее решение. По словам Дмитрия Горлина, в нынешнем виде платформа обладает базовыми возможностями. Ближе к лету они будут расширяться, в частности, за счет новых функций нейросетей. В перспективе Горлин планирует накопить больше данных о работе дистрибуции и «дать» их искусственному интеллекту для анализа и нахождения недоступных человеку закономерностей и возможностей.

В летнем релизе ddapp SFA нейросеть получит возможность ставить задачи агентам. Сейчас это делает супервайзер. По опыту Дмитрия Горлина, люди склонны делать это через платформу волнами. Руководитель напомнил – задачи ставятся, через месяц все опять сходит на нет до тех пор, пока руководитель снова не напомнит. Искусственному интеллекту напоминать не надо, и его участие поможет разгрузить супервайзеров. В компании убеждены, что в торговле побеждают дистрибуторы с железной дисциплиной, когда торговый агент независимо от погоды и других обстоятельств, всегда попадает в точку вовремя и четко выполняет задачи. И нейросети, по мнению ddapp, сыграют на руку дисциплине. Платформа собирает статистику выполнения задач агентами в реальном времени и показывает руководителям, кто работает с самоотдачей, а с кем лучше попрощаться.

Еще одна вещь, с которой искусственный интеллект в теории должен справляться лучше – это формирование рекомендованного заказа. Как мы уже рассказывали, ИИ – отличный инструмент для автоматизации и поиска скрытых закономерностей. Если сейчас в торговых точках заказ формируется в основном таким образом, что торговый представитель вносит в программу остатки, и, используя данные о продажах, приложение высчитывает рекомендованный заказ, что отнимает до 40 минут, то с помощью нейросетей то же самое можно будет делать за секунды без ручного внесения остатков.

Нейросети могут учитывать спрос на товар в конкретной точке, продажи в других местах вокруг, погодные условия, мероприятия поблизости и прочие вещи, вплоть до данных из соцсетей о днях рождения жителей окрестных домов – и на основании такой информации предоставлять более точный прогноз спроса на определенные продукты. В планах Дмитрия Горлина – дать возможность клиентам заключать договора о предоставлении своих данных друг другу. Так нейросеть сможет вычислять взаимосвязь даже, например, между спросом на печенье и сладкую воду. Чем больше данных будет в платформе, тем более точным получится прогноз.

По мнению Дмитрия, участие искусственного интеллекта в дистрибуции приведет к тому, что значительно сократится количество задач, которые ставят и контролируют люди. В планах компании – оцифровать процесс дистрибуции полностью. В 2017 ddapp хотят развить платформу в универсального помощника торговому представителю и коммерческому директору и по итогам года выйти на то, чтобы 30% задач агентам генерировалось искусственным интеллектом. Еще через год – запустить маркетплейс, где торговые точки смогут самостоятельно оформлять заказы у дистрибуторов, а искусственному интеллекту отдать контроль за 60% задач торговых агентов. Например, научить его автоматически распределять задачи из электронной почты и вносить их в систему.

Наконец, к 2019 году, по мнению Дмитрия Горлина, 90% задач торговым агентам будет ставить нейросеть, две трети заказов будут приходить через маркетплейс, а десятая часть торговых точек отдаст управление своей полкой искусственному интеллекту, который будет предугадывать спрос на товары и сам формировать заказ. Это позволит компаниям увеличить продажи и эффективность, предоставлять более качественный, цифровой, сервис, а торговым представителям – обслуживать больше торговых точек и сосредоточиться на более креативной работе с ними.