Командам, которые раньше не работали с open‑source‑инструментами, может быть непросто подобрать правильную конфигурацию кластера. Многие крупные ритейлеры, с которыми работает Yandex Cloud, используют для этих задач готовые преднастроенные сервисы. В этом случае развёртыванием виртуальных машин, настройкой сети, обновлением и мониторингом системы занимается команда облачного провайдера, а заказчик снижает расходы на администрирование платформы.
Обзор IT‑новостей ритейла и E‑com
Директор по работе с розничными сетями, электронной торговлей и автопроизводителями Yandex Cloud Кирилл Кононов поделился подборкой IT‑трендов и новостей, актуальных для этих индустрий.
31 августа 2023 г.
10 минут чтения
Ритейл, электронная коммерция — отрасли с высокой конкуренцией. Мало предложить хорошую цену на товар: в вовлечении пользователей и повышении продаж всё более значимую роль играют аналитика данных и технологии машинного обучения. Лидеры рынка создают новые сервисы и развивают существующие, тестируют продуктовые гипотезы, используя для этого облачные платформы. В обзоре собраны интересные практики, тренды и новости технологий, актуальные для ритейлеров, e‑com‑компаний и сегмента HoReCa.
Кейсы компаний
Сбор данных о сервисах, которые используют Apache Kafka®: кейс Ozon
В июле прошла первая конференция Yandex Cloud об open‑source‑инструментах для обработки данных и создания корпоративных хранилищ данных. Виктор Корейша, руководитель отдела Message Bus в компании Ozon, рассказал о том, как компания применяет шину данных на основе Kafka для отслеживания передвижения товаров на складе и статусов заказа. Платформа Kafka использует тысячи микросервисов. Обрабатывается несколько терабайтов сообщений, данные распределены между тремя дата‑центрами. Информация обо всех событиях, связанных с заказами, используется в складском учёте, бухгалтерии, для учёта рабочего времени и в других бизнес‑процессах. Эксперт поделился основными подходами, которые можно применять для отслеживания метрик в Kafka при большом объёме сообщений, разобрал ошибки и рассказал о собственной разработке компании на базе Open Source для этой задачи. Посмотреть выступление можно на YouTube.
К примеру, сеть магазинов низких цен Fix Price для аналитики данных использует Yandex Managed Service for ClickHouse®. Так как это управляемый сервис, компания не тратит время сотрудников на обслуживание базы данных и обеспечение масштабируемости решения. Кроме того, платформа Yandex Cloud гарантирует безопасность данных в соответствии с национальными и международными стандартами.
В этой статье мы расскажем:
Управление пятью командами с помощью Yandex Tracker: кейс магазина «Сантехника‑Онлайн»
Крупный интернет‑магазин объединяет множество взаимосвязанных бизнес‑процессов: работу с поставщиками, управление каталогом и ценами, работу со складом, приём и обработку заказов. От того, как быстро разные отделы обмениваются информацией друг с другом, зависит и появление новых товаров на сайте, и скорость обработки заказов. Хороший пример того, как наладить кросс‑функциональное взаимодействие, — магазин «Сантехника‑Онлайн». Компания создала единую систему управления процессами на базе Yandex Tracker. На этой платформе работают отделы разработки, поддержки и развития, заведения контента, товарного маркетинга, 3D‑дизайна и Rich‑контента.
Одно из преимуществ Yandex Tracker — в том, что в нём могут «жить» и работать очень разные команды. Компании часто мигрируют в Yandex Tracker не из одной, а сразу из нескольких систем управления проектами. Настроить импорт и синхронизацию данных относительно просто за счёт богатого API этого инструмента.
В случае с «Сантехникой‑Онлайн» процесс выстроен так, что, когда в 1С появляется новая позиция, в системе автоматически создаётся группа задач: на описание товара, сбор технических характеристик, фото и 3D‑модели. Как только все материалы собраны, поступает запрос на публикацию товара в онлайн‑каталоге.
От сети быстрого питания — к фудтех‑сервису: кейс «Вкусно — и точка»
Сеть предприятий быстрого обслуживания «Вкусно — и точка» и Yandex Cloud договорились о сотрудничестве в использовании облачных технологий. Компания уже перевела на платформу Yandex Cloud корпоративные системы, сайты и мобильное приложение. Благодаря переходу компания «Вкусно — и точка» в три раза снизила расходы на инфраструктуру для мобильного приложения, в несколько раз ускорила разработку сервисов для клиентского обслуживания и улучшила персонализацию предложений для пользователей.
Мы сотрудничаем с «Вкусно — и точка» уже несколько лет. Компания и ранее практиковала Cloud‑first‑подход — то есть отдавала предпочтение облачным сервисам во всех бизнес‑процессах, где это экономически целесообразно, но работала с ними через глобальную корпорацию. Когда возникла потребность в локализации систем и данных, компания хорошо понимала приоритеты: надёжность платформы и провайдера, прозрачность в понимании затрат, ускорение вывода продуктов на рынок. Сейчас компания «Вкусно — и точка» значительно расширила внутреннюю экспертизу в области PaaS, и благодаря этому стал возможен перевод почти всей ИТ‑инфраструктуры на Yandex Cloud.
Yandex Tracker
«Наша стратегия предусматривает, что „Вкусно — и точка“ станет фудтех‑компанией. Это предполагает, что мы будем тестировать все перспективные технологии, которые появляются на рынке, сокращать time‑to‑market и делать больше экспериментов. У нас есть внутренняя цель — тестировать 3–5 технологических историй в год, и здесь не обойтись без надёжных и качественных PaaS‑продуктов».
Как прогнозировать спрос на игрушки: кейс маркетплейса «Детский мир»
Свежий проект «Детского мира» — с предиктивной аналитикой. Алгоритм Smart Placement Ads в реальном времени собирает и анализирует данные о переходах пользователей на сайт и действиях в мобильном приложении: просмотрах страниц и карточек товаров, кликах, переходах, добавлении в корзину и избранное, поисковых запросах, истории покупок. Так, если мама ребёнка вначале изучала категорию детского питания, а потом переключилась на игрушки определённой категории, алгоритм зафиксирует интерес к данным типам товаров и позволит таргетироваться на него рекламодателям. В режиме реального времени ML‑модель поймёт, каким посетителям лучше показать товарную полку с конструкторами или магнитными досками, а каким — с детским питанием.
Мы в Yandex Cloud также видим большой спрос на расширенную аналитику. Ритейл и E‑com — в числе лидеров по потреблению сервисов платформы данных. Причём это не только детальный анализ клиентского поведения, но и обработка данных об остатках товаров на складе и в целом ведение товара от склада до полки.
Например, для таких задач подобные технологии использует «М.Видео‑Эльдорадо». ML‑модель в компании на неделю вперёд прогнозирует, какие группы товаров стоит переместить со складов в регионы.
Дата‑офис «М.Видео‑Эльдорадо» является крупнейшим пользователем сервисов платформы данных Yandex Cloud. У наших хранилищ более 300 пользователей, а пользователей BI‑систем — свыше 2 500. Для повышения скорости поставки данных при сохранении управляемости в компании мы используем паттерн Data Mesh. Мы применяем доменно‑ориентированное владение данными. У каждого домена есть инженерная команда — «Конвейер данных». Данные воспринимаются как динамическая сущность, разделяются на дата‑активы, по которым считается Data Cost (данные о затратах), и на дата‑продукты, по которым считается Data Value (значение данных). Внедрена централизованная self‑serve data platform (платформа данных для самообслуживания). У нас работает дата‑комитет, который состоит из владельцев доменов данных, CDO, представителей информационной безопасности, а также главного корпоративного архитектора. Инвентаризация данных ведётся в каталоге данных M.Data собственной разработки.
Этот подход к применению технологий также практикуют дискаунтеры. Поскольку у таких компаний небольшие торговые площади, им нужно использовать их максимально эффективно и точно понимать, сколько товара разместить на полках. Также аналитику можно применять для выбора места для новых пунктов выдачи заказов. Подобное решение использует, например, маркетплейс KazanExpress.
Новости технологий
Первые проекты с YandexGPT
Результатами применения больших языковых моделей поделились коллеги из Яндекс Маркета. Александра Гуняева, руководитель направления контента в Яндекс Маркете, рассказала, как YandexGPT помогает продавцам на маркетплейсе создавать описание товаров в карточках. Чтобы создать описание, нейросеть на Маркете использует всю информацию, которая есть в карточке товара. Чем больше данных, тем более продающим получится текст. Продавцы могут отредактировать полученный текст или попросить нейросеть полностью переписать его — и она предоставит новый вариант. По данным маркетплейса, 60% сгенерированных нейросетью текстов продавцы сохраняют без изменений.
В июле платформа Yandex Cloud запустила закрытое тестирование YandexGPT для представителей бизнеса, включая ритейл. Мы получили более 5 000 заявок. Розничные сети изучают применение больших языковых моделей для массового подбора персонала: технология может делать короткие выжимки из резюме и отбирать потенциальных кандидатов. Также компаниям интересно использовать сервис для подготовки ответов на отзывы покупателей, написания скриптов для продаж и разработки виртуальных помощников по поиску информации в разных каталогах данных — например, в маркетинговых материалах или базе знаний коммерческого департамента.
Тренды
Новый тематический выпуск подкаста «Безопасно говоря» о ритейле
В июле платформа Yandex Cloud запустила новый подкаст «Безопасно говоря». Ведущие и приглашённые эксперты из разных индустрий обсуждают, как бизнесу, IT и специалистам по информационной безопасности разговаривать на одном языке, чтобы выстроить безопасную работу в облаке. Второй выпуск посвящён ритейлу, гости — Дмитрий Кузеванов, CTO компании «Азбука вкуса», и Павел Куликов, CTO «СДЭК». Подкаст доступен в видео- и аудиоверсии.
В выпуске участники обсудили:
-
какие косты и другие факторы необходимо учитывать компаниям при миграции в облако;
-
что выгоднее ритейлу в перспективе трёх‑пяти лет — облако или on‑premise и что из этого в реальности безопаснее;
-
как снизить влияние человеческого фактора при миграции в облако, нужно ли обучать азам информационной безопасности сотрудников крупных ритейл‑компаний, почему необходимо больше автоматизировать процессы — и многое другое.