НОЯБРЬ 2019

Что на самом деле означает персонализация в банкинге?

Будущее банковской сферы за phygital

Умная платформа

Что такое успешная цифровая экосистема?

Новый уровень персонализации розницы

48

BCG — международная компания, специализирующаяся на управленческом консалтинге, ведущий консультант по вопросам стратегии бизнеса. Нашими партнерами являются частные, государственные и некоммерческие организации во всех отраслях и регионах мира. Вместе мы работаем над тем, чтобы выявить наилучшие возможности создания стоимости, найти оптимальные решения важнейших задач и преобразовать бизнес. Наш подход индивидуален: глубокий анализ динамики развития компаний и рынков сочетается с тесным сотрудничеством на всех уровнях управления компании клиента. Такой подход обеспечивает нашим клиентам устойчивое конкурентное преимущество, эффективность организации и долгосрочные результаты. Созданная в 1963 году, сегодня компания BCG имеет глобальную сеть из более чем 90 офисов в 50 странах.

В России BCG работает с 1990 года, офис в Москве был открыт в 1994 году. Компания BCG в России сотрудничает с крупнейшими организациями во всех отраслях экономики страны. Дополнительную информацию можно найти на нашем сайте bcg.com.

Ноябрь 2019

АНТОН АРИСТОВ

РОБ АРЧАКИ

СОНЯ БРОДСКИ

ВЛАДИМИР ВЕРХОШИНСКИЙ

ЙОЗЕП ЭСТЕВ ГОНЗАЛЕС

ЛОРАН ДЕМАНГЛЬ

МАЙКЛ ДЖ. ДЖЕКОБАЙДС

ЛЕОНИД ЖУКОВ

ЖАН ФРАНСУА ВАН КЕРКОВ

НИКОЛАУС ЛАНГ

НЭН ЛУВ

ДАНИС МАГАНОВ

СИЛЬВИО ПАЛУМБО

ВЛАДИМИР РОГОВ

МАКСИМИЛИАНО САНТИНЕЛЛИ

АНДРЕЙ СКОБЕЕВ

СТЕФАНО ФАНФАРИЛЛО

ШЕРВИН ХОДАБАНДЕ

КОНРАД ФОН ЩЕПЭНСКИ

МАРК ЭБРАХАМ

| 5

СОДЕРЖАНИЕ

08 Что на самом деле означает персонализация в банкинге?

18 Будущее банковской сферы за phygital

26 Умная платформа

36 Что такое успешная цифровая экосистема?

44 Новый уровень персонализации розницы

6 | REVIEW № 48

ОБРАЩЕНИЕ К ЧИТАТЕЛЮ

Уважаемые друзья!

Очередной выпуск BCG Review посвящен важному и очень актуальному предмету — становлению цифровой экономики. Цифровизация — это совер-шенно новый этап в развитии человече-ства, он предполагает радикальное пере-осмысление многих привычных вещей и требует пересмотра устоявшихся моделей ведения бизнеса. Новые техно-логии открывают новые возможности для самых разных отраслей, однако вместе с ними появляются и новые вызовы. Как с ними справляются российские и зарубежные компании? Как адаптировать свой бизнес к реалиям цифровой экономики? Об этом мы расскажем в предлагаемых вашему вниманию материалах.

Новые возможности анализа больших данных создают предпосылки для масштабирования персонализирован-ного подхода в банковском секторе. Так, раньше формирование индивиду-альных предложений было доступно только крупным частным клиентам и корпорациям, однако сейчас ситуация изменилась. Статья «Что на самом деле означает персонализация в банкинге?» рассказывает о проблеме персонали-зации банковских сервисов на примере опыта применения индивидуализирован-ного подхода в секторах, традиционно ориентированных на массового потре-бителя. Авторы анализируют потен-циал таких сервисов, рассказывают о возможностях, связанных с развитием комплексных предложений в партнер-стве с небанковскими организациями,

а также объясняют, почему такие банков-ские продукты способствуют повы-шению лояльности клиента и, как след-ствие, максимизации прибыли.

Эта тема весьма актуальна для россий-ских банков, многие из которых уже активно внедряют цифровые техно-логии и персонализируют свое клиент-ское предложение. Имеющимся опытом с BCG Review поделился Владимир Верхошинский, главный управля-ющий директор Альфа-Банка. По его словам, Альфа-Банк уже сейчас можно считать продвинутой финтех-корпора-цией, в том числе и по мировым стан-дартам. При этом для клиентов банка по-прежнему важен статус самой орга-низации. В связи с чем цифровизация для Альфа-Банка не предполагает пози-ционирования в качестве специализи-рованной платформы, поскольку оно не является привлекательным для потре-бителя. Одновременно сам банк транс-формируется, чтобы удовлетворить новые запросы со стороны клиентов, в том числе и связанные с передовыми технологиями и сервисами. Владимир Верхошинский отмечает, что возглав-ляемый им банк не замыкается в рамках своего сектора и активно налаживает партнерство с десятками компаний из смежных отраслей, в том числе и в сфере цифровых технологий.

О новых подходах на основе цифровых решений в нефтяной отрасли расска-зывается в статье «Умная платформа», посвященной оптимизации нефте-добычи с помощью машинного обучения в компании ЛУКОЙЛ. Здесь подробно

| 7

анализируется конкретный кейс — разра-ботка и внедрение системы DIGITAL Astra на морских нефтяных плат-формах. Эта система на основе искус-ственного интеллекта разрабатыва-лась с участием консультантов BCG. Она позволяет значительно сократить технические простои, оптимизировать добычу и в конечном итоге сэкономить миллионы долларов.

Цифровизация во многих случаях предполагает не только и не столько создание новых продуктов и услуг, сколько их интеграцию, формирование комплексных экосистем. Пять факторов успешности таких систем, способных стремительно менять облик целых отраслей, сформулированы в статье «Что такое успешная цифровая экоси-стема?». Авторы статьи провели анализ большого объема данных, а также пого-ворили с ведущими отраслевыми экспер-тами. Мы надеемся, что их выводы будут интересны читателям и помогут им принимать правильные бизнес-решения.

В статье «Новый уровень персонали-зации розницы» представлены резуль-таты исследования, выполненного нашими экспертами совместно с Google. Участники проекта выявили наиболее актуальные для ретейлеров направ-ления персонализации клиентского опыта. В статье также сформулиро-ваны наиболее значимые с точки зрения операционных показателей меры, которые рекомендуется предпринять компаниям с разной степенью продви-нутости в этой области. Полученные результаты, как мы полагаем, пред-ставляют особый интерес для россий-ских компаний розничного сектора, которым приходится бороться за поку-пателей на фоне довольно вялой дина-мики потребительского спроса в России в последние годы.

Желаем вам приятного чтения!

Макс ХаузерУправляющий директор и партнер Москва

| 9

ЧТО НА САМОМ ДЕЛЕ ОЗНАЧАЕТ ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ В БАНКИНГЕ?Соня Бродски, партнер офиса BCG в Нью-ЙоркеЛоран Демангль, управляющий директор и старший партнер в офисе BCG в Нью-ЙоркеСтефано Фанфарилло, партнер-эксперт, BCG Нью-ЙоркШервин Ходабанде, управляющий директор и старший партнер, BCG ВашингтонСильвио Палумбо, управляющий директор и старший партнер, BCG Нью-ЙоркМаксимилиано Сантинелли, партнер в офисе BCG в Бостоне

перехода на банковское обслужи-вание в какую-нибудь технологиче-скую компанию типа Amazon, Facebook или Google, если бы такая возмож-ность у них была. И это неудивительно, поскольку такие компании пробудили желание более индивидуализирован-ного взаимодействия и готовность пожертвовать данными ради лучшего клиентского опыта.

Правда, однако, заключается в том, что банки тоже могли бы обеспечить полноценный и яркий персонализиро-ванный клиентский опыт, используя существующие данные и точки повсед-невного взаимодействия с клиен-тами. В этом, на наш взгляд, состоит истинный потенциал персонализации в розничном банкинге: нужно суметь выйти за рамки наилучших альтерна-тивных предложений и таргетирован-ного маркетинга и обеспечить клиентам более индивидуализированный и реле-вантный непрерывный опыт на всех стадиях взаимодействия.

Вот уже многие десятилетия банки нацеленно работают с клиентскими

микросегментами, разрабатывая для них адаптированные предложения, учитывающие их индивидуальные особенности. До недавнего времени таких компетенций было достаточно для того, чтобы банки могли выделять-ся среди других кредитно-финансовых институтов, выстраивать работу с кли-ентами и получать конкурентное преимущество. Однако теперь это преимущество постепенно сходит на нет. Банки уступают свои позиции ретейлерам и технологически подкован-ным компаниям, которые делают персонализацию центральным элемен-том своих бизнес- моделей и успешно масштабируют ее, добиваясь значитель-ного повышения эффективности.

И в самом деле, согласно недавним исследованиям, большинство людей, которые либо не против поменять банк, либо активно размышляют над этой идеей, рассмотрели бы возможность

10 | REVIEW № 48

банки, как правило, фокусируются именно на продажах.

Хотя большая часть дискуссий на тему персонализации в банкинге фокуси-руется на маркетинге и наилучших альтернативных предложениях, ее истинный потенциал заключается в том, чтобы трансформировать все виды взаимодействия кредитно-финан-совой организации со своими клиен-тами, используя данные и аналитику, чтобы заранее просчитать индивиду-альные потребности клиентов, наце-ленно работать с сегментами, состоя-щими из одного клиента, и выстроить глубокие отношения, которые могли бы выдержать испытание временем. Вне всяких сомнений, персонализация

Однако для начала банкам нужно разра-ботать новый подход к персонали-зации и сформировать новую страте-гическую программу действий по ее масштабированию. Один из ключевых первых шагов — хорошо разобраться в том, что такое персонализация и чем она не является. Только в этом случае банки смогут предпринять те действия, которые необходимы, чтобы успешно конкурировать с высокотехнологич-ными компаниями-новаторами и одер-жать победу в этой борьбе.

Необходимость персонали-зации Персонализация в банкинге не связана с продажами, и тем не менее многие

Статья «Что на самом деле означает персонализация в банкинге?» посвящена проблемам выстраивания отношений между банком и клиентом с учетом инди-видуальных запросов последнего, с применением анализа больших данных и других современных цифровых технологий. Авторы статьи сопоставляют персонализацию банковских услуг с аналогичными подходами, применяемыми в других секторах экономики, и анализируют потенциал масштабиро-вания персонифицированного подхода, который банки до недавнего времени предлагали в основном только крупным частным клиентам и корпорациям.

В статье рассказывается, чем персонализация в банковском бизнесе отличается от таргетиро-ванных предложений в других отраслях и почему для кредитных организаций персонифицированный подход к клиентам розничного сегмента является основой для налаживаний взаимовыгодных отношений с клиентом и наращивания прибыли.

Большое внимание уделено потенциальным направ-лениям развития персонализированных комплексных предложений в партнерстве с небанковскими орга-низациями. Авторы рассказывают, как такие предло-жения способствуют укреплению клиентской лояль-ности и, как следствие, максимизации доходов для партнеров в экосистеме.

На наш взгляд, эта тема весьма актуальна для россий-ского банковского рынка, участники которого не пона-слышке знакомы с перспективами персонализации — некоторые уже тестируют соответствующие концепции на прототипах. Впрочем, признанного отраслевого лидера в этой области пока нет.

Команда BCG уже прорабатывала тему комплексных предложений с одним из крупнейших российских универсальных банков. В рамках этого проекта наша компания совместно с банком прорабатывала перспективы сочетания финансовых и нефинансовых

КРАТКО О СТАТЬЕ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ В РОССИЙСКОМ БАНКИНГЕ

Дмитрий Ангаров, управляющий директор и партнер, Москва

| 11

в банкинге не связана в первую очередь с продажами. Речь идет о предостав-лении услуг, информации и консуль-таций, причем зачастую ежедневно или даже несколько раз в день. Такое взаимодействие (в отличие от редких коммуникаций, относящихся к продажам) формирует основу банков-ского опыта клиента. И тем не менее многие банки по-прежнему склонны сосредотачивать усилия в сфере персо-нализации именно на продажах.

Персонализация с масштабированием требует рекурсивного обучения, единой оценки клиента и персонализирован-ного учебного плана (последователь-ности мероприятий, направленных на изменение поведения клиента).

Это должно распространяться на все каналы, продукты и услуги.

Некоторые потребительские бренды продемонстрировали, какими могут быть дальнейшие шаги. К примеру, Starbucks использует «цифровой маховик» вознаграждений, партнерств и технологий для развития отношений с миллионами клиентов во всех своих 7000 кофейнях в Соединенных Штатах. Netflix использует методы персона-лизации, рекомендуя своим пользо-вателям фильмы и сериалы. Но, хотя в принципе многие кредитно-финан-совые институты поддерживают эту идею и вкладывают большие сред-ства, в банкинге ничего подобного Netflix пока нет. Основная причина

продуктов с привлечением в экосистему значимых игроков из медиасектора, интернет-торговли и теле-коммуникационной отрасли. Комплексные продукты создавались на основе объединения клиентских баз, единого идентификатора и задействования всех возможных каналов продвижения.

В рамках этого проекта было выявлено две ключевые проблемы: выработка взаимо выгодных условий сотрудничества и формирование модели обмена клиентскими данными, которая позволяла бы не нарушать нормы закона о персональной информации.

Российским банкам предстоит освоить целый ряд новых компетенций. Во-первых, научиться формиро-вать адекватный профиль клиента, консолидируя данные, накоп ленные в информационных системах банков, обогащая их информацией из внешних источников (например, из социальных сетей) и применяя алгоритмы машинного обучения. Во-вторых, освоить анализ данных в режиме реального времени — это позволит делать адек-ватное и привлекательное предложение клиенту

в нужный момент и в нужном месте. В-третьих, требуется усовершенствовать навыки партнерского взаимодействия в рамках одной экосистемы, чтобы формировать комплексные клиентские предложения из финансовых и нефинансовых продуктов на российском рынке.

В российском банковском секторе есть большой потенциал для применения персонализированного подхода к клиенту. Помимо комплексных продуктов, объединяющих финансовые и нефинансовые продукты (например, кредит на велотур по Европе с медицинской страховкой, учитывающий конкретные запросы и возможности клиента), возможны предложения, связанные с повседнев-ными потребительскими запросами (к примеру, клиенту можно предложить заправиться по дороге домой со скидкой, оплатив бензин кредиткой конкретного банка). Персонифицированные пред-ложения такого рода могут весьма впечатлить потребителя, укрепляя его лояльность, повышая его готовность пользоваться продуктами банка и реко-мендовать их знакомым, что позитивно влияет на долгосрочную доходность клиента.

12 | REVIEW № 48

заключается в том, что для подлинной персонализации полного цикла требу-ются новые компетенции (например, в таких сферах, как подготовка эффек-тивных кросс-канальных предло-жений, кросс-корпоративное взаи-модействие, единая оценка клиента, а также новая технологическая экосистема), каждую из которых развить нелегко.

Действительно, фрагментированные базы данных банков осложняют орга-низацию информации и создание всесторонних клиентских профилей. В результате клиентам с разными потребностями и пристрастиями порой предлагают одни и те же продукты. Маркетинговые стратегии тоже, как правило, отстают от жизни, придерживаясь календарных рамок или уделяя особое внимание конку-рирующим продуктовым линейкам, вынужденным бороться за место на виртуальной полке. Более того, унаследованные ИТ-системы зачастую не в состоянии дать количественную оценку реакции клиента или рекомен-довать наилучшие альтернативные действия, в то время как высокая степень сложности организационных структур и обособленность подразде-лений сильно мешают согласованной и целенаправленной работе. Это ведет к тому, что, хотя многие банки разви-вают компетенции в области персо-нализированного маркетинга, они, вероятно, упускают возможность подлинной дифференциации.

Тем временем регулирование стиму-лирует конкуренцию и усиливает угрозу оттока денежных ресурсов из кредитно-финансовых институтов. Такие новые правила, как Открытая банковская инициатива в Велико-британии (Open Banking Initiative)

и Вторая директива Европейского союза о платежных услугах (Payment Services Directive 2), расширяют доступ к клиентским данным и дают возмож-ность третьим сторонам подобраться поближе к консолидированной инфор-мации о клиентских счетах.

В конечном итоге, при правильной организации дела, персонализация с масштабированием может открыть прямой путь к снижению темпов оттока клиентов и к увеличению продаж. По самым скромным подсчетам, ежегодные доходы банков могут увели-читься на 10%. Во многих отноше-ниях персонализация с масштабиро-ванием — характерный для ХХI века способ обеспечить то, что банковская индустрия потеряла много лет назад, — возможность по-настоящему знать своих клиентов, уметь заранее просчи-тать их потребности, участвовать в полноценном диалоге об их финан-совой жизни и, как следствие, способ-ствовать лояльности клиентов, которая может продлиться всю жизнь.

Чем не является персона-лизацияХотя персонализация постепенно набирает обороты, ее определение пока еще не стало общепризнанным. Ошибочные описания персонали-зации, которые мы видели, включают сегментирование продуктовых пред-ложений, индивидуализацию сооб-щений на домашней странице и цифро-визацию клиентского пути. Все эти вещи крайне важны для запуска персо-нализации, однако они не являются ее эквивалентом. Более того, пере-ломным моментом может стать реали-зация уникального клиентского опыта в нецифровых каналах (таких как филиалы и кол-центры).

| 13

В основе подлинной персонали-зации лежат углубленное понимание уникальных потребностей каждого клиента и реализация совокупности индивидуализированного клиентского опыта, охватывающего цифровые и человеческие каналы. Аналогичный подход может применяться искусным сомелье, меняющим рекомендации в отношении вина в зависимости от вкусов, настроения и возможно-стей заказчика. Потенциально персо-нализация создает беспроигрышный сценарий для банков и клиентов, которых они обслуживают.

Как персонализация ускоряет рост доходовПо оценкам BCG, благодаря персонали-зации своего взаимодействия с клиен-тами на каждые $100 млрд активов, имеющихся у банка, он может полу-чить до $300 миллионов в виде роста доходов. Мы также ожидаем, что персо-нализированный банкинг будет обеспе-чивать существенное конкурентное преимущество первопроходцев, которые возьмут на вооружение персо-нализацию в течение ближайших пяти лет.

Мы ожидаем, что персонализиро-ванный банкинг будет обеспечивать конкурентное преимущество первопро-ходцев в течение ближайших пяти лет.

С практической точки зрения персо-нализированный банкинг означает обеспечение подходящего индиви-дуального клиентского опыта через правильный канал и в нужное время. Банки-победители могут восстановить доверие и создать условия для более глубоких и более выгодных финан-совых взаимоотношений, используя простое уравнение:

частота взаимодействия × вау-фактор = доверие

(Вау-фактор отражает эффект каждого взаимодействия.) Хотя банковские продукты приобретают относительно редко, многие на самом деле часто взаимодействуют со своими банками, ежедневно пользуясь мобильным прило-жением. Такая динамика дает банкам возможность поддерживать контексту-ально уместное, актуальное и ценное персонализированное взаимодействие с клиентом. К тому же клиенты, безус-ловно, стремятся к более личному взаимо действию. По данным Aite Group, примерно три четверти респон-дентов в возрасте от 22 до 49 лет сказали, что они хотели бы, чтобы у них был собственный виртуальный коуч по финансовым вопросам. Другие клиенты выразили желание, чтобы банки были больше похожи на постав-щиков услуг других типов (см. рис. 1). Другими словами, банки, которые предлагают соответствующие экви-валенты через управляемые услуги финансовой помощи, одновременно с этим в фоновом режиме эффек-тивно анализируя данные и коорди-нируя работу по обеспечению необхо-димого клиентского опыта, находятся на ведущих позициях, позволяющих им взять на себя новые и полезные функции. Мы видели, как банки исполь-зуют такие подходы к персонализации, чтобы удержать клиентов и завое-вать их лояльность, результатом чего стала готовность клиентов рекомендо-вать свои банки или консолидировать финансовые активы в этих кредитно-финансовых институтах, причем и то, и другое заметно сказывается на прибылях банков.

Персонализация также будет обуславли-вать коммуникации по продажам, хотя

14 | REVIEW № 48

это и не самая частая форма взаимо-действия между банком и клиентом. Каждый банковский клиент уникален, поэтому индивидуальное обслужи-вание, естественно, подойдет лучше, чем стандартные варианты. Одному банку с помощью персонализации удалось повысить эффективность продаж на уровне филиалов более чем на 30%. Другой кредитно-финансовый институт за три года увеличил свои доходы на 20%.

Необходим новый подходБанкам нужно кардинально изме-ниться, чтобы масштабировать персо-нализацию, проведя ее через этапы поиска, обслуживания и удержания клиентов. В первую очередь персона-лизация с масштабированием диктует необходимость покончить с канальной и продуктовой изоляцией и сосредо-точить все свое внимание на клиенте. Кроме того, необходимо внедрять принципиально новые методы работы,

требующие обновления ориентиро-ванных на клиента целей, стимули-рования клиентов, переподготовки персонала, найма новых перспек-тивных специалистов и построения нового аналитического и технологиче-ского стека. Масштабирование персо-нализации — чрезвычайно сложная задача, и многие компании довольству-ются подтверждением работоспособ-ности концепции и технологическими пилотами, не решаясь идти дальше. Компании, которые пытаются приме-нить подход к персонализации с масшта-бированием по принципу единовре-менных скачкообразных изменений, как правило, не добиваются успеха.

Для достижения персонализации с масштабированием первостепенное значение имеет координация работы — от маршалинга данных до управления каналами и реализации. Банкам следует сосредоточиться на организации стека инструментов и ресурсов для целей персонализации (см. рис. 2).

КАКОЙ ДОЛЖНА БЫТЬ РОЛЬ БАНКА В МОЕЙ ЖИЗНИ…

AMAZONЯ знаю, что мне нужно, но не против получать от системы автоматические рекомендации.

ЛИЧНЫЙ ШОПИНГ-АССИСТЕНТЯ знаю, что мне что-то нужно, но не знаю, с чего начать.

СУПЕРМАРКЕТЯ знаю, что мне нужно, и знаю, что смогу это там приобрести.

МОЙ ВРАЧ/СТОМАТОЛОГХотя я и не получаю от этого удовольствия, я знаю, что важно посещать его регулярно.

МОЙ СПОРТИВНЫЙ КЛУБЯ хочу, чтобы он стал важной частью моей повседневной жизни.

29%

6%

37%11%

16%

Примечание: n = 1026. В результате округления сумма процентов не равна 100%.Данные: опрос Retail Banking Advisory BCG; анализ BCG.

Рис. 1 | Желаемые способы взаимодействия с банком

| 15

Этот стек должен включать три основных элемента, формирующих основу для персонализации с масшта-бированием в банкинге:

• Клиентская ДНК. Системы банков должны формировать единую, общекорпоративную оценку каждого клиента — оценку, обеспечивающую динамическое отражение каждого клиента в любой отдельно взятый момент времени.

• Персонализированный учебный план. Клиентские предложения адаптируются на уровне сегмента, состоящего из одного клиента. Они определяют предпочтитель-

ные модели поведения клиентов и стратегию их стимулирования.

• Аналитическая система и рекурсив-ное обучение. С помощью машин-ного обучения и систематического экспериментирования банки обеспе-чивают гибкость и создают индиви-дуализированные предложения и коммуникации, которые со време-нем эволюционируют. Способность к рекурсивному обучению, необходи-мая для персонализации, — в не мень-шей степени, чем способность постоянно узнавать что-то новое о каждом клиенте и со временем углублять эти знания, — даст допол-нительное преимущество тем, кто первым ею воспользуется.

Комплексный технологический маркетинговый стек и платформа оказания услуг позволяют управлять информацией, аудиторией, кампаниями, рабочими процессами, показателями, каналами

Необходимо обеспечить сквозную координацию процессов, от получения и интеграции клиентских данных до оказания услуги, охватывающую предпринимаемые шаги, каналы, сроки, временные интервалы и последовательность.

ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЙ ПЛАН• Какова желаемая модель поведения для данного

клиента в данном канале?• Какие предложения подходят данному клиенту?• В каком порядке делать предложения и когда?

ДНК КЛИЕНТА• Модели поведения и предпочтений• Клиентские пути по каналам• Транзакции• Кредит• Профили в социальных сетях• Склонность к покупке• Конфиденциальность

АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА И РЕКУРСИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ

• В режиме реального времени, постоянный цикл обратной связи• Что мы узнали об этом клиенте и других похожих клиентах?

Примечание: персонализированный план — заранее определенная многоэтапная последовательность мероприятий, направленных на изменение поведения клиента.Данные: анализ BCG.

Рис. 2 | Координация — основа масштабирования персонализации

16 | REVIEW № 48

Разумеется, для успеха потребуется нечто большее, чем аналитика, техно-логии и алгоритмы наилучших альтер-нативных действий. Интеграция персонализации обычно требует создания бизнес-инкубатора за преде-лами бизнеса в привычном виде с вливанием новых талантов. Для этого потребуется разрешить бизнес-инкубатору внедрить собственную корпоративную культуру, отличную от корпоративной культуры всей орга-низации, а также поощрять такие модели поведения персонала, которые являются типичными для цифровой организации: основанное на фактах принятие решений, скрупулезное измерение, адаптивность и взаимо-действие. Учитывая масштабы и скорость изменений в отрасли, традиционные подходы к управлению изменениями, как правило, не дают необходимых результатов.

Ведущие банки подходят к персонали-зации как к процессу, разрабатывая стратегическую концепцию и волно-образно внедряя реалистичные вари-анты использования и клиентский опыт. Это требует итеративного построения стека на основе вариантов использования и обучения новым координационным компетенциям. Со временем уровень сложности, как правило, повышается. Более того, некоторые банки в действительности учатся и меняют свою корпоративную культуру, одновременно с этим ведя строительство новой инфраструк-туры. Такой поэтапный подход помо-гает управлять рисками внедрения и добиваться ощутимого эффекта в процессе работы.

Чтобы приступить к масштабиро-ванию персонализации, мы рекомен-дуем следующие шесть шагов:

• Определите несколько основных сфер клиентского опыта, которые помогут банку достичь дифферен-циации.

• Оцените имеющиеся компетенции в области персонализации. У бан-ков, вкладывающих средства в технологии, как правило, имеются активы и ресурсы, которые они могут использовать.

• Назначьте одного из руководителей высшего звена ответственным за персонализацию с масштаби-рованием.

• Не сидите сложа руки. У многих банков, по всей видимости, доста-точно данных и технологий, чтобы приступить к работе и учиться. Ожидание полной реализации стека персонализации — плохая альтерна-тива строительству и обучению без отрыва от производства.

• Осуществляйте итеративное масштабирование шестимесячными волнами. Каждая волна должна обеспечивать более полную версию целевого опыта при построении ключевых элементов стека.

• Убедитесь в том, что ваша стратегия предусматривает развилки между краткосрочными доходами и более долгосрочными выгодами и обеспечивает подходя-щее сочетание.

Сейчас самое времяПерсонализированный банкинг стано-вится реальностью: ведущие банки стремятся изменить способы взаи-модействия с клиентами. Банки, достигающие персонализации

| 17

с масштабированием, сумеют значи-тельно повысить эффективность и создать мощный барьер на пути оттока денежных ресурсов из кредитно-финансовых институтов. Те инсти-туты, которые быстрее других ответят на этот вызов и реализуют подлинную

персонализацию полного цикла, получат значительное преимущество перед конкурентами.

Однако ключевое значение имеет время. Для тех, кто еще не вступил на этот путь, сейчас самое время действовать.

| 19

БУДУЩЕЕ БАНКОВСКОЙ СФЕРЫ ЗА PHYGITALИнтервью Владимира Верхошинского, главного управляющего директора Альфа-Банка

BCG Review: Вы работаете в финансовой отрасли уже более десяти лет. За это время и банки, и их клиенты сильно изменились. А как в Альфа-Банке видят своего клиента?

Владимир Верхошинский: За последние десять, и особенно пять лет, российский банковский рынок шагнул далеко вперед, опередив европейские рынки и США. Это были годы digital-трансформации, создания концепции mobile-only и различных сценариев экосистем. Опережающее развитие нашего рынка продолжится, но доктрина, определяющая этот рост, будет другой.

Будущее — за оптимальным сочетанием цифрового и физиче-ского опыта. Это новый рhygital-мир (производное от physical + digital. — Прим. ред.), в котором границы между офлайн-инфра-структурой (магазинами, отделениями) и цифровыми кана-лами (сайтом, приложениями) все больше растворяются. Не только банки, но и операторы такси, магазины, доставка еды и т. д. — все движутся в сторону phygital.

Технологии дали клиенту больше возможностей выби-рать. Выбирать банк, продукт, место и время. Независимому и свободному клиенту сложно навязать один канал обслу-живания, будь то физическая сеть или цифровые каналы. В России есть примеры банков, которые начинались как digital, однако они стали упираться в потолок своего цифро-вого роста и вынуждены строить физическую инфраструктуру, растить штаты агентов и телефонных центров. Качественную аудиторию нельзя лишить возможности живого человеческого общения, особенно когда речь идет о серьезных или нестан-дартных финансовых решениях.

Phygital — это то, каким будет лучший банк следующего поко-ления. И сегодня в России Альфа — самый phygital-банк. Вот факты: у нашего приложения самая высокая оценка среди банков в мире, как в App Store, так и в Google Play. Карту Альфа-Банка можно оформить за несколько секунд в приложении

20 | REVIEW № 48

и начать пользоваться ею сразу. Физическую карту курьер доставляет в течение 24 часов. Около 15 лет назад мы первыми в стране запустили интернет- и мобильный банк, а сегодня первыми строим физическую сеть нового поколения. Соче-тание лучшего цифрового и лучшего физического опыта — это конкурентное преимущество Альфа-Банка.

BCG Review: Как это выглядит на практике?

Владимир Верхошинский: Мы находимся рядом с клиентом там, где ему это удобно. Например, он может подать заявку на кредит на нашем сайте, получить одобрение на телефон, прийти в отделение, в личном разговоре с сотрудником банка решить беспокоящие его конкретные вопросы (условия стра-хования, график платежей и др.) и завершить оформление кредита, поставив цифровую подпись через мобильное прило-жение. Далее клиент может оценить нашу работу в мобильном приложении (как, например, в современном такси).

BCG Review: Чего ждут от банка ваши требовательные клиенты? И как вы на это отвечаете?

Владимир Верхошинский: В первую очередь клиенты оцени-вают банк по удобству каждодневных операций. Для них важна возможность решать максимум рутинных вопросов удаленно. Поэтому мы уделяем огромное внимание сервисам, доступным без посещения отделений, — в Альфа-Мобайл можно легко открыть счет или депозит, выпустить карту и сразу начать ею

ВЛАДИМИР ВЕРХОШИНСКИЙБИОГРАФИЯ

ОбразОвание

• Окончил с красным дипломом Финансовую академию при Правительстве РФ по специальности «финансы и кредит», стипендиат Президента РФ.

• Имеет степени Master of Business Administration и Public Management Program Стэнфордского университета (США).

Этапы карьеры

• 2009–2011 гг. вице-президент, начальник управления корпоративного развития и стратегии, Банк ВТБ.

• 2012–2016 гг. заместитель президента — председателя правления АКБ «Банк Москвы».

• 2016–2018 гг. член правления, Банк ВТБ.• 2018 — настоящее время — главный управляющий директор Альфа-Банка,

член совета директоров Альфа-Банка.

| 21

пользоваться, совершить бесплатный перевод через систему быстрых платежей, оформить онлайн-кредит или страховку.

При этом для решения более сложных финансовых вопросов две трети клиентов предпочитают консультации в отделениях. Продолжая концепцию phygital, мы будем первым в России банком, который уйдет от «бумаги» в сети везде, где это не нужно клиенту или не требуется по закону. Так, мы уже начали повсе-местное внедрение цифровой подписи. Этот проект подразу-мевает в том числе переосмысление возможностей биометрии: идентификации по голосу и по лицу, а в перспективе — и внедрение более сложных технологий, например скоринга по эмоциям. Наша цель — максимально простой и комфортный клиентский путь, минимум бюрократии.

BCG Review: Можете приоткрыть, как будет выглядеть ваша сеть нового поколения?

Владимир Верхошинский: Это будет совершенно новый клиентский phygital-опыт. Мы называем этот проект phygital-branch. Клиент может заранее в мобильном приложении выбрать, что именно ему нужно, и его встретит сотрудник с планшетом, в котором будет вся необходимая инфор-мация для оказания услуги. Клиенту не нужно получать талон на электронную очередь. При входе банк поздоровается с ним по имени. Невидимо для клиента, «под капотом», будут рабо-тать непростые и недешевые технологии искусственного интел-лекта. И они дадут нужный результат — упрощение обслужи-вания, удобство, позитивные впечатления клиента.

Технологии позволят нам разместить сотрудников там, где удобно клиентам, — часть из них будет на рабочих местах, часть будет перемещаться по офису с планшетами, помогая клиентам. Подтверждать операции можно будет при помощи биометрии, не предъявляя документы. Также мы сократим количество касс: вместо них будут установлены умные банко-маты, которые по скорости и удобству операций опережают не только обычные банкоматы, но и живых кассиров.

Сейчас у Альфа-Банка порядка 420 отделений, что не так много на клиентскую базу в 5,5 млн активных клиентов-физиков и 0,5 млн компаний. Так что значительно сокра-щать их в ближайшие годы мы не планируем, но будем пере-водить на новый формат. При этом потребность клиентов в посещении офиса постепенно будет снижаться, в основном туда будут приходить те, кому нужны совет, консультация по сложным продуктам или решение возникшей проблемы.

22 | REVIEW № 48

BCG Review: Вы часто упоминаете клиентские пути1, ориентацию на клиентский опыт2. Как это работает?

Владимир Верхошинский: Мы создаем самые простые и короткие пути решения клиентских задач. Для этого нужно поставить себя на место клиента и пройти весь процесс от начала до конца. Именно так рождаются многие инновационные продукты. Один из примеров — цифровая доставка карт (digital delivery), которую первым в России предложил Альфа-Банк. Представьте, клиент приехал на заправку и встал в очередь. За это время он оформ-ляет в смартфоне карту CashBack, расплачивается ею, и ему сразу начисляется кешбэк 10%. Все реквизиты карты видны в мобильном приложении. Теперь вспомним процедуру в других банках: клиент подает заявление в офис, в лучшем случае на сайте, ждет несколько дней, затем едет в отделение для получения карты.

Еще несколько примеров оптимизации клиентского пути: решение по ипотечному кредиту на квартиру в ново-стройке клиент может получить в Альфа-Банке всего за 1 час, а получение предодобренного потребительского кредита в мобильном приложении займёт пару минут.

О клиентских путях в той или иной форме много кто говорит, мало у кого на практике получается. У нас получилось. Логику клиентских путей Альфа-Банк начал применять несколько лет назад в малом и среднем бизнесе, что позволило запустить ряд инновационных расчетных и кредитных сервисов для предпри-нимателей. Нашу работу высоко оценили не только клиенты, но и эксперты британского журнала Euromoney, признав Альфа-Банк лучшим банком для малого и среднего бизнеса в Европе. В прошлом году мы перенесли этот подход и в розничный сегмент. Сегодня разработка всех продуктов и сервисов банка ведется в соответствии с концепцией клиентских путей.

BCG Review: Вы пропагандируете подход smart simplicity3. Что он означает для вас?

Владимир Верхошинский: Smart simplicity, или умная простота, для меня это в первую очередь четкая приорити-зация, фокус на главном и честный ответ себе о том, во что

1 Клиентский путь (customer journey) — управленческая концепция взаимо-действия между организацией и клиентом.2 Клиентский опыт (customer experience) — продукт взаимодействия между организацией и клиентом.3 Smart simplicity — «умная простота», управленческий подход, предпо-лагающий устранение избыточной сложности организационных структур и процессов.

| 23

банк не готов вкладываться сегодня. Также это подход к орга-низации работы команды — концентрация на стратегических задачах и проектах, совместная ответственность и сотрудниче-ство. Это значит «делать то, что надо делать, и не делать того, чего не надо».

BCG Review: Ранее вы говорили, что в банке более трехсот IT-проектов и их число нужно сократить в десять раз. Насколько вам это удалось?

Владимир Верхошинский: Удалось успешно. В данном случае я сам выступал в роли арбитра. При решении таких проблем участие CEO имеет большое значение — оно позво-ляет избежать затянутых и неэффективных внутренних обсуж-дений. Сейчас в банке реализуется всего несколько десятков проектов. С одной стороны, часть проектов мы укрупнили, потому что не имеет смысла тратить время и силы на согласо-вания, внутренний аудит проектов с бюджетом $10–100 тыс. С другой стороны, отказались от неприоритетных проектов. Это позволило нам сфокусироваться на стратегии и перерас-пределить ресурсы на наиболее значимые направления.

BCG Review: Но ведь в рамках мелких проектов осуществляется много важных экспериментов. Нет ли здесь конфликта с идеей клиентских путей?

Владимир Верхошинский: Напротив, каждый клиентский путь получил свои довольно существенные ресурсы. У руководителя есть свобода без бюрократических барьеров распоряжаться бюджетом, творить, пробовать, реализовывать мелкие пилоты, которые не нужно оформлять отдельно и проходить какую-либо процедуру согласования. Всего в банке около 20–30 таких крупных проектов, из них около 10 инфраструктурных и регу-ляторных. Остальные реализуются в рамках трех стратегиче-ских инициатив: лучшее мобильное приложение, без бумажный банк и сеть отделений нового поколения.

BCG Review: Сейчас многие говорят об экосистемах и маркетплей-сах. Не боитесь ли вы конкуренции с ними?

Владимир Верхошинский: Международный опыт показы-вает, что финансово успешных экосистем и маркетплейсов мало — их доля составляет лишь 1–2% мировой экономики, а их построение требует значительных финансовых и временных ресурсов. Вспомните Alibaba, Tencent, Amazon — им пона-добилось 20–25 лет для развития и миллиардные инве-стиции. В России экосистемы — это зачастую искусственные

24 | REVIEW № 48

образования, которые формируются не от потребностей клиента, а вокруг задач головной, холдинговой компании. Давайте отталкиваться от реальности: нам пока не встречались клиенты, которые хотели бы, чтобы банк доставлял им еду или предоставлял услуги такси. Наши взыскательные клиенты, напротив, стараются разнообразить свое информационное поле, выбирая лучшего в каждой области поставщика услуг.

Вместо того чтобы строить экосистему, мы делаем ставку на взаимовыгодные партнерства с нефинансовыми игро-ками. Один из примеров — сотрудничество Альфа-Банка с круп-ными сетями сотовой связи. Этот канал дистрибуции приводит в Альфу десятки тысяч новых карточных клиентов в месяц, что позволяет нам не раздувать собственную сеть, а мобильным операторам — монетизировать свою клиентскую базу.

Ну и не нужно забывать, что фундаментальное требование клиентов к организациям, где хранятся их сбережения, — это надежность. Именно с надежностью ассоциируются банки. Неоспоримое конкурентное преимущество банков — экспер-тиза по управлению рисками. Пока ни одна ИТ-компания, даже международная, не может реорганизоваться так, чтобы зани-маться кредитным бизнесом эффективнее банка, соблюдая при этом все требования и нормативы регулятора. На этом поле у банков нет конкурентов, а вот банки на поле финтеха вполне готовы конкурировать со многими технологиче-скими компаниями.

BCG Review: Ждете ли вы каких-то тектонических сдвигов, инноваций, способных подорвать основы банковской отрасли в ее нынешнем виде?

Владимир Верхошинский: В краткосрочной перспективе дизрапшена мы не ждем. Лучшие российские банки сейчас абсо-лютно сравнимы по технологичности с финтехами и конкури-руют с ними. Без преувеличения можно сказать, что сегодня девять из десяти западных финтех- или ИТ-компаний не смогут составить реальную конкуренцию Альфа-Банку с точки зрения цифровизации, инновационности и технологий.

Тем не менее через пять, а тем более десять лет рынок, конечно, изменится до неузнаваемости. Это будет абсолютно phygital-мир. Но я убежден: чтобы не отстать в этой гонке, не нужно пытаться угадать, предсказать, каким будет этот мир будущего. Скорее всего, ошибешься. Вместо этого надо стре-миться к тому, чтобы каждый день, день за днем использовать самые передовые из доступных технологий, лучшие в моменте

| 25

идеи и решения. Так шаг за шагом мы придем во всеоружии в то самое будущее и обеспечим себе в нем успех.

BCG Review: Цифровые вызовы требуют новых типов сотрудников, способных работать более гибко, в постоянно меняющихся рабочих группах. Как вы привлекаете лучшие таланты?

Владимир Верхошинский: Основная конкуренция на финан-совом рынке сегодня идет не за технологии, а за людей. Есть человек — есть инновация. Есть человек — есть лучший клиент-ский опыт. Я верю в технологии, но еще больше верю в людей.

Мы конкурируем за талантливые кадры не только с банками, но и с Яндексом, Mail.ru, Сибуром и даже «Цифровым Ярос-лавлем». И нам есть чем привлечь людей, которые стре-мятся к развитию и успеху. Такие кандидаты всегда тянутся туда, где есть достойные задачи и условия для реализации. Важнейшее конкурентное преимущество Альфа-Банка — неве-роятная корпоративная культура, заложенная акционерами. Ее ощущаешь буквально физически. Это культура инноваци-онности, небезразличия и ответственности, культура «экстра мили», мы называем ее «Альфа-ДНК».

У нас сильная команда, с большим количеством «цифровых талантов», мы способны работать гибко, что позволяет Альфа-Банку заранее отрабатывать будущие вызовы. И чем более динамичной, цифровой становится среда, тем больше поле для нашей победы, тем интереснее задачи, с которыми нам предстоит работать. В конце концов, лучший ты или нет — определяет «счет на табло». Этот вызов «драйвит» меня и мою команду на построение лучшего банка в стране.

| 27

УМНАЯ ПЛАТФОРМАКОМПАНИЯ ЛУКОЙЛ ОПТИМИЗИРУЕТ НЕФТЕДОБЫЧУ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Андрей Скобеев, заместитель генерального директора ЛУКОЙЛ-НижневолжскнефтьДанис Маганов, генеральный директор ALMA Services CompanyВладимир Рогов, партнер и управляющий директор BCGАнтон Аристов, директор BCGЛеонид Жуков, директор BCG Gamma

В управлении производственным процессом программы машинного

обучения пока редки, хотя именно такие системы сулят наибольшую выгоду. Искусственный интеллект уменьшает влияние человеческого фактора и на-грузку на операторов, позволяя аккуму-лировать, стандартизировать и распро-странять накопленный опыт управления комплексом оборудования. В нефте-добывающей компании ЛУКОЙЛ установили программу, которая позво-ляет уменьшить простои и оптимизиро-вать режим техобслуживания и работы дорогостоящего оборудования на нефтя-ной платформе.

Сейчас мало кого надо убеждать в том, что искусственный интеллект (ИИ) способен выводить компании на новый уровень эффективности. В опросе, проведенном в конце 2017 года Школой бизнеса Слоуна и BCG в 112 странах и охватившем более 3 тыс. руководителей компаний из 21 отрасли, три четверти респондентов признавали, что ИИ — мощный инструмент создания конку-рентного преимущества. Однако при всей поддержке и понимании руковод-ства собственная система ИИ, пусть даже совсем скромная, была лишь у каждой пятой компании. А если взять отдельно

крупнейшие бизнесы (с численностью сотрудников более 100 тыс.), то на этот момент исследования стратегия развития ИИ была у половины, но опыт внедрения — лишь у каждой четвертой.1

Сейчас, спустя полтора года, ситу-ация изменилась мало: если у крупных компаний и есть проекты с ИИ, то чаще всего они обслуживают какой-либо модуль в одной из вспомогательных функций. К управлению основным произ-водственным процессом ИИ подклю-чают гораздо реже, хотя именно здесь внедрение сулит наибольшую выгоду. Основных причин отставания в «интел-лектуализации» операционной деятель-ности три. Во-первых, выбирая сферы для внедрения ИИ, компании предпочи-тают относительно малорисковые: инве-стируют в проекты не слишком боль-шого масштаба, которые в случае неудачи не лягут тяжким бременем на бюджет. Во-вторых, для непроизводственных функций, таких как HR, существуют готовые «коробочные» ИИ-решения, а для производственной системы все приходится делать заново «под себя»,

* Статья впервые опубликована в выпуске «Harvard Business Review Россия» («Гарвард Бизнес Ревью Россия») за июнь-июль 2019 г.

28 | REVIEW № 48

на шельфе занимает оборудование, которое закупают у разных производи-телей. Строительство и запуск любой платформы требует крупных инве-стиций, и чтобы их оправдать, нужно обеспечить соответствующий объем добычи. Как правило, он сопоставим с общей производительностью сотен традиционных континентальных скважин, таких, например, как известные месторождения Западной Сибири.

Размещенное на морской платформе дорогостоящее оборудование должно бесперебойно работать днем и ночью в самых разных погодных условиях: летний зной, высокая влажность, зимнее оледенение, шторм — и выдер-живать большие перепады темпера-туры воды и воздуха. Мониторинг состо-яния агрегатов ведется постоянно: каждый узел оборудован множеством датчиков. Производители прописывают условия периодической профилактики своего оборудования (а разных произ-водителей на платформе несколько

привлекая сторонние компании. Дело усугубляется еще и тем, что разра-ботанные и уже внедренные произ-водственные ИИ-решения требуют регулярной калибровки, а нередко и дообучения моделей. Чтобы спра-виться с этой задачей, приходится созда-вать внутренние подразделения анали-тики больших данных (отделы data science). Не все компании хотят и могут это осуществить.

В статье мы расскажем о том, как круп-нейшая частная нефтяная компания России ЛУКОЙЛ решила встроить искусственный интеллект в управ-ление нефтяной платформой, какие ресурсы для этого понадобились и какие результаты были достигнуты за первые полтора года работы.

Каспийский проектСовременная морская нефтяная плат-форма — очень дорогое предприятие. Большую часть рукотворного острова

ПРОБЛЕМАК управлению основным производ-ственным процессом ИИ подключают гораздо реже, хотя именно здесь внедрение сулит наибольшую выгоду. Однако эти проекты кажутся компаниям слишком дорогими и сложными.

ПРИЧИНЫДля производственных систем ИИ невоз-можно приобрести «коробочное» решение: все приходится делать «под заказ». Кроме того, готовые системы требуют регулярной калибровки, но далеко не каждая компания может создать у себя отдел аналитики больших данных.

РЕШЕНИЕКомпания ЛУКОЙЛ поручила разра-ботку системы ИИ для нефтяной плат-формы сводной команде, состоящей из отраслевых экспертов, системного интегратора, поставщика решения в сфере машинного обучения и консультантов. Работая в тесном контакте с подразделениями ЛУКОЙЛ на Каспии, команда выполнила проект, позволяющий оптимизировать режим работы и техобслуживания оборудо-вания, отслеживая общее состояние всех агрегатов платформы.

ИДЕЯ КОРОТКО

| 29

определяла бы реальную необходимость в ремонтно-профилактических работах. Тогда, возможно, простои удалось бы сократить. В разных отраслях — от энер-гетики до автомобилестроения — говорят о «техобслуживании обору-дования на основе ИИ», стремясь предотвратить как выход узлов из строя, так и необоснованные простои. Для дорогостоящей «нефтянки» такие решения особенно привлекательны.

Другая задача, которую хотелось бы поручить ИИ, — в режиме реального времени выдавать комплексную сводку о состоянии платформы в целом — своего рода «индекс здоровья». Чтобы уровень добычи в каждый промежуток времени был оптимальным, операторам важно знать не только «самочувствие» комплекса в настоящий момент, но и то, как он может повести себя в ближайшие полчаса или час, в частности, чтобы решить, допустим ли вывод на более интенсивный режим работы. Простая аналогия: так спортивные врачи смотрят на кардиограмму спортсмена, чтобы определить, можно ли его нагру-жать больше.

«Индекс здоровья» агрегирует данные с помощью инструментов преди-ктивной аналитики. Нет аномалий — индекс высокий, а при их появлении он сразу понижается. Это интегральная метрика, описывающая общее состо-яние платформы, помогающая избегать как перегрузок, так и недогрузок. Она должна быть понятной и инженерам, и топ-менеджерам компаний.

Идея применения искусственного интеллекта и больших данных для опти-мизации работы платформы, казалось бы, лежит на поверхности. Тем не менее в мире насчитываются лишь единичные случаи внедрения цифровой аналитики

сотен) — чистку, замену деталей и проч. На время планового профилактического техобслуживания (ТО) работу прихо-дится при останавливать, что всякий раз означает потерю определенного объема добычи. Если же произойдет поломка и потребуется внеплановый ремонт, платформа остановится на неопреде-ленный срок. Каждый час простоя чреват недобором нескольких сотен тонн нефти, а совокупные денежные потери на ТО и последствия сбоев могут исчисляться десятками миллионов долларов в год.

Каждый час простоя чреват недобором нескольких сотен тонн нефти, а совокупные денежные потери на техобслуживание и последствия сбоев могут исчисляться десятками миллионов долларов в год.

Владельцы и операторы морских платформ крайне заинтересованы в минимизации потерь. Можно ли оптимизировать режим так, чтобы на техобслуживание агрегатов в сово-купности уходило меньше времени? Какую роль играют условия эксплуа-тации? Зачастую нормативы ТО произ-водитель задает для усредненных условий эксплуатации, а на конкретной платформе они могут быть совер-шенно иными. В идеале нужна система, которая в текущем режиме агрегиро-вала бы данные о состоянии оборудо-вания и с учетом этой информации

30 | REVIEW № 48

специальными компетенциями в нефте-газовой сфере, но и такой, которому компания полностью бы доверяла. Таким партнером оказалась ALMA Services Company — стартап, осно-ванный выходцами из нефтегазовой отрасли, у которого уже был опыт сотрудничества с крупными компа-ниями. В сфере цифровой аналитики большие проекты часто выполняются силами стартапов типа spinoff (отде-лившиеся от материнской компании подразделения, специализированные в какой-либо актуальной сфере). ALMA Services Company была задумана как интеграционная площадка для сложных ИT-проектов в нефтегазовой отрасли.

В реализации проекта партнерами ALMA Services стала консалтинговая компания BCG, причем особая роль отводилась специалистам BCG Gamma (подразделение, специально созданное для ведения ИИ-проектов). Дополни-тельно к проекту привлекли специали-стов Инжинирингового центра МФТИ по трудноизвлекаемым полезным иско-паемым, а также нескольких отрас-левых экспертов — людей, профессио-нально разбирающихся в динамическом оборудовании и разработке нефтега-зовых месторождений. Всего в команде собрались 15 специалистов с самыми разными компетенциями. Разрабатыва-емая система получила название Digital ASTRA. Первое слово не нуждается в пояснениях, а второе несет сразу два смысла. Оно, с одной стороны, привя-зано к географии (центр управления нефтяными платформами ЛУКОЙЛ находится в Астрахани), а с другой — отражает энтузиазм авторов проекта (латинское astra означает «звезды»).

Главная задача специалистов по данным (data science) — создать модели, способные по информации,

в нефтегазовой отрасли. (Норвежская нефтяная компания Equinor в 2018 году сообщила о создании Интегрирован-ного операционного центра (IOC) для централизации сбора данных, улуч-шения процесса принятия решений и увеличения добычи; до 2020-го в него будет инвестировано более $200 млн).

В создании подобной системы была заинтересована и компания ЛУКОЙЛ — для своих морских платформ, добыва-ющих нефть на Каспийском шельфе. Но, прежде чем приступать к работе, нужно было понять, как собрать команду, способную поднять такой проект. На рынке существуют стар-тапы, обладающие знаниями и навы-ками в области машинного обучения, но, во-первых, для построения моделей необходимо разбираться в производ-ственном процессе. Во-вторых, при разработке нельзя обойтись без тести-рования и интегрирования системы с «живым оборудованием», что требует допуска на действующие промысловые объекты. Ни одна крупная компания не пойдет на риск и не доверит вчерашним победителям олимпиад реальное оборудование и ответствен-ность за результат, который может принести как миллионы прибылей, так и огромные убытки. Поэтому боль-шинству стартапов в сфере аналитики попросту негде набраться опыта, специ-фического для нефтяной отрасли. И кроме того, даже для лаборатор-ного тестирования разработчикам требуются большие объемы данных с реально работающих предприятий, а компании делятся такими данными очень неохотно — информация слишком значима. Ее анализ может быть исполь-зован в целях коммерческого шпио-нажа. Чтобы вести проект ИИ на своей нефтяной платформе, ЛУКОЙЛ нужен был партнер, не только обладающий

| 31

поступающей с оборудования в режиме реального времени, определять его техническое состояние и пред-сказать возможные поломки узлов и отказы в ближайшем будущем. Для обучения модели (установления причинно-следственных связей) необ-ходимы массивы данных, снятых с датчиков за длительные периоды работы в прошлом, а также сведения о поломках и проведенных ремонтах и техническом обслуживании. Поэтому на практике любой аналити-ческий проект начинается с запроса у клиента так называемых историче-ских данных. Их приходится собирать с систем разных производителей, а это значит, что данные хранятся в разных форматах и передаются по разным протоколам. Перед моделированием они требуют очистки и консолидации.

Программисты применяют подходы эджайл, то есть ведут разработку циклически. Вначале создают продукт с минимальным необходимым функ-ционалом (MVP), а потом его посте-пенно наращивают. После отладки систему запускают на сервере компании-заказчика, и в даль-нейшем ее поддержкой занимаются ИТ-подразделения заказчика.

В подобных проектах нельзя недооце-нивать роль отраслевых экспертов, обладающих уникальными знаниями и компетенциями. Обычно они довольно консервативны, то есть склонны отдавать предпочтение уже известным техническим реше-ниям. Свойственное им недо-верие к новым концепциям и реше-ниям — важная часть атмосферы разработки. Если удастся убедить их, то и позиция разработчиков в разго-ворах с заказчиком получает дополни-тельное подкрепление.

КоммуникацияВ мультидисциплинарной команде собрались люди с совершенно разными подходами к работе и стилем мышления. Поэтому было особенно важно проду-мать порядок и основные принципы их взаимодействия друг с другом.

В Digital ASTRA было принято прин-ципиальное решение: все эти люди со всеми своими профессиональ-ными деформациями и разными подхо-дами должны работать в одном поме-щении. Это помогало им чувствовать себя членами одной команды, сформи-ровало общий контекст — в ходе работы они могли слышать, какие вопросы и проблемы обсуждаются внутри отдельных групп специалистов, лучше понимали специфику составляющих проекта, могли на месте проконсульти-роваться друг с другом. На ежедневных утренних совещаниях — «стендапах» — каждый член команды кратко расска-зывал, что сделал накануне и что запланировал на сегодня. Это помо-гало не задерживаться на какой-либо проблеме слишком долго — ежедневное упоминание о ней во время стендапа психологически мотивировало всех к поиску решения.

В соответствии с принципами эджайл команда поддерживала постоянный контакт с клиентом. В Москве работу вели в одном из офисов ЛУКОЙЛ, и это также мотивировало исполнителей. Кроме того, команда регулярно выез-жала в Астрахань и постоянно контакти-ровала с операторами платформы.

По словам одного из участников, на проекте все стороны стремились «построить отношения на человеческом уровне». Члены команды понимали, что они в определенном смысле вторгаются на территорию нефтяников как некий

32 | REVIEW № 48

В итоге получение больших данных заняло полтора месяца с момента официального запроса, хотя заказчик максимально содействовал их предоставлению.

В качестве «опытного полигона» для предварительного обоснования бизнес-кейса ЛУКОЙЛ предложил использовать данные с морской ледо-стойкой стационарной платформы, которая ведет добычу на месторождении имени Юрия Корчагина. Она функцио-нирует с 2010 года, и за время ее эксплу-атации были накоплены терабайты информации, полученной с датчиков оборудования и зафиксировавшей, в частности, ряд технологических слож-ностей. Эти данные были использованы для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта, для выра-ботки основных гипотез по оптими-зации техобслуживания и предотвра-щению внеплановых остановок.

Чем больше агрегатов подключено к системе, тем больше мы получим данных для обучения искусственного интел-лекта, расширения функ-ционала и стабилизации работы программного обеспечения.

Данные с платформы на месторож-дении имени Юрия Корчагина были получены весной 2018 года, и команда сразу приступила к их анализу. В июле первые результаты показали заказчику. В ЛУКОЙЛ оценили объемы недобора

чужеродный элемент, «белые ворот-нички». Они отдавали себе отчет в том, что им предстоит доказать на деле, что им можно доверять.

«Мы старались детально разобраться в процессах сепарации нефти и компри-мирования газа. Учитывали график работы операторов, звонки старались планировать как можно позже, ночью, поскольку днем на платформе много дел, связанных с обслуживанием обору-дования», — говорит один из членов команды. В целом, по его словам, «контакт был налажен быстро, можно сказать, что взаимопонимание шло без затруднений».

Резюмируя, скажем, что участники проекта делали все, чтобы отдельные группы специалистов не замыка-лись, не зацикливались на своей узкой проблематике и активно взаимодейство-вали со всеми.

На стороне заказчикаВ основе проекта лежат большие данные. Но, если в рамках традицион-ного консалтингового проекта клиент обычно просто передает необходимую информацию в готовом виде на съемном носителе, то получить большие данные со сложного оборудования не так просто. Для начала нужно понять, какие данные есть в принципе, какие из них значимы для проекта, какие технологии нужны для их анализа и что мы рассчи-тываем из них узнать. В Digital ASTRA, в частности, выяснилось, что далеко не все показатели датчиков на обору-довании нефтяной платформы вообще можно экспортировать — многие архи-вируются уже спустя неделю после их регистрации и хранятся в закодиро-ванном виде, а для раскодирования требуется ключ от производителя.

| 33

нефти из-за технических неполадок и неоптимального режима. Появилось понимание того, что их можно снизить с помощью «подсказок» от ИИ.

Ознакомившись с итогами первой фазы проекта, заказчик предложил внедрять систему на другой, сравнительно молодой платформе, которая ведет добычу на месторождении имени Влади-мира Филановского. Эта платформа была введена в эксплуатацию в октябре 2016 года, а на проектную мощность

вышла непосредственно перед презен-тацией бизнес-кейса — во втором квартале 2018-го. Клиент решил, что ИИ позволит превентивно отрабо-тать «детские болезни» оборудования и принять необходимые профилактиче-ские меры.

С сентября 2018 года команда присту-пила к работе на платформе месторож-дения имени Владимира Филановского. Через три месяца команда разрабо-тала пробную версию и поставила ее

ALMA Services Company взяла на себя формулирование задачи в целом, обоснование ее актуальности в компании ЛУКОЙЛ и взаимодействие с производственными подразделениями нефтяной компании.

BCG Gamma занималась сбором, обра-боткой и анализом больших данных и разработкой и обучением моделей предсказания поломок оборудования на основе алгоритмов машинного обучения.

Cпециалисты из Инжинирингового центра МФТИ разрабатывали софт и ИТ-архитектуру. Они же занимались интеграцией интеллектуального софта Digital ASTRA c сервером заказчика, на который поступают данные с платформы.

Дизайном пользовательского интерфейса, вопросами доступности и удобства системы для пользователя озаботились соответствующие специалисты —

UI/UX дизайнеры из BCG. Чтобы взаимо действие с системой было максимально комфортным, они проду-мывали интерфейс Digital ASTRA в мель-чайших деталях, проводили множество интервью с будущими пользователями.

Консультанты BCG взяли на себя проработку общего подхода, проанали-зировали технологические процессы и провели серию интервью, чтобы выявить самые насущные потребности операторов платформы. Консультанты занимались общей координацией процессов в команде, направляя ее деятельность в общее русло и обеспе-чивая непрерывное взаимодействие с заказчиком.

Отраслевые эксперты — люди, профессионально разбирающиеся в вопросах нефтедобычи, геологии нефтяных месторождений, в тонкостях эксплуатации и обслуживания нефтега-зового оборудования, консультировали прочих членов команды.

КОМАНДА РАЗРАБОТЧИКОВ

Распределение ролей и функционала среди участников проекта

Digital ASTRA

34 | REVIEW № 48

Теперь, после успешной демонстрации прототипа в формате MVP, предстоит полноценное тестирование и штатное внедрение системы. Предполагается ее масштабирование с охватом других плат-форм. Чем больше агрегатов подклю-чено к системе, тем больше мы получим данных для обучения искусственного интеллекта, расширения функцио-нала и стабилизации работы программ-ного обеспечения.

Внедрение ИИ в производ-ственные системы: главные уроки1. Cбор данных на подобных проек-

тах — это трудоемкий и плохо автома-тизируемый этап. На Digital ASTRA с момента официального запроса до начала получения самих данных прошло полтора месяца. Историче-ские данные о работе оборудования были архивированы на платформе, и, чтобы не нагружать каналы связи, жесткий диск с сотнями гигабайт данных был доставлен вертолетом. Для его разархивирования и расшиф-ровки пришлось задействовать значительные вычислительные ресурсы.

2. Команда ставит перед собой задачу преобразовать управление платфор-мой с помощью инструментов предиктивной аналитики. Такой команды в готовом виде на рынке не существовало, и ее пришлось формировать как коллаборацию весьма разнородных организаций.

При таком многообразии довольно сложно бывает наладить единый процесс. Роль связующего звена, направляющего усилия всей команды к цели, взяли на себя консультанты BCG. В подобных проектах жизненно

на сервер заказчика. А перед Новым годом для клиента провели офици-альную презентацию. Это был рабочий прототип, который позволяет анали-зировать поступающие данные и в тестовом режиме за 15–45 минут предупреждать оператора о возможных отклонениях — ситуациях, когда пока-затели могут выйти за пределы норма-тивных. В принципе, этого времени достаточно, чтобы оператор успел скор-ректировать режим работы оборудо-вания. Интерфейс системы помогает оператору платформы и менеджменту следить за ситуацией в режиме реального времени на экране любого устройства (компьютера, смартфона или планшета), подключенного к корпоративной сети.

Участникам официальной презен-тации запомнился один момент. Было решено продемонстрировать руковод-ству работу прототипа в режиме реаль-ного времени с подключением к корпо-ративному серверу, который получает данные с платформы. Интерфейс Digital ASTRA был выведен на экран планшета одного из представителей заказчика. Неожиданно все увидели, что индекс здоровья одного из компрессоров резко пошел вниз — признак того, что в работе данного агрегата произошел какой-то сбой. Разработчики занервничали, испу-гавшись, что прототип работает некор-ректно. Представитель компании тут же позвонил на платформу и попросил доложить, что происходит. Выяснилось, что там началась плановая разгрузка именно этого компрессора, чем и обусловлено изменение показателей. Таким образом, система абсолютно правильно отреагировала на изме-нения и своевременно проинформиро-вала о них оператора. Это был момент истины: заказчику наглядно продемон-стрировали, что инструмент работает.

| 35

необходим отлаженный рабочий контакт с коллегами на стороне клиен-та. Для того чтобы досконально изучить все особенности производ-ства и собрать данные, учитывая все тонкости, команда приезжала не толь-ко в офис клиента в Астрахани, но инепосредственно на платформу, работая бок о бок с нефтяниками.

3. Интеграция в бизнес зачастую является слабым звеном проектов ИИ. Необходим исполнитель, который понимает бизнес, обладает техническими навыками и может говорить и на языке инженеров, и на языке управленцев. Такой исполнитель способен не только строить модели, создающие цен-ность для бизнеса, но и прототипи-ровать, внедрять и масштабировать найденные решения. У BCG Gamma накоплен большой опыт разработки специализированных ИИ-решений для амбициозных масштабных задач. Подразделение действует глобально, и, по его оценкам в сфере ИИ, собственно расширенная аналитика дает 10% добавленной ценности, 20% приходится на технологии, а остальные 70% связаны с управле-нием изменениями. Решение должно стать продуктом, которым пользуют-ся на всех уровнях компании, от ру-ководства до машиниста, ведь настоящая ценность создается, когда с ИИ сверяются и по нему ведут планирование. В данном проекте нужно добиться того, чтобы профи-лактика оборудования исходила не из старых графиков ТО, а из «Ин-декса здоровья».

4. Дизайнеры делают систему понят-ной и удобной для пользователей. В современном мире любая разработ-ка должна начинаться с работы

дизайнера, который стремится наглядно представить разработчикам опыт разных групп пользователей. В этом проекте работа дизайнеров была особенно интересной, потому что в промышленности не очень-то принято думать о том, насколько наглядны и удобны интерфейсы, если речь идет не о покупателях, а об операторах оборудования.

Привнести в жесткий мир машини-стов, обслуживающих платформу, правильный дизайн и эргономику, тем самым увеличив эффективность и безопасность их работы, — новая и достойная задача, ведь прежде об этой категории пользователей мало кто думал.

Машинное обучение не только снижает потери из-за простоев.

Оно уменьшает влияние человеческого фактора и нагрузку на операторов. Зависимость работы нефтяной плат-формы от их профессионализма очень велика — зачастую только огромный опыт помогает оператору выбрать нужный режим работы оборудования, ориентируясь не только по показаниям приборов, но и по звуку. В недавней публикации газеты Telegraph директор по технологиям BP Дэвид Эйтон при-знался, что на месторождении Azeri-Chirag-Deepwater Gunashli (тоже на Каспийском шельфе) есть всего один эксперт, способный решать проблему высоких примесей песка в добываемой на месторождении нефти. Внедрение систем искусственного интеллекта — шаг к тому, чтобы передать компьютеру подобные сокровенные знания, умень-шить число людей, которые в тяжелей-ших условиях трудятся на нефтяных платформах, и создать условия для появ-ления полностью безлюдных автомати-ческих нефтяных платформ.

36 | REVIEW № 48

| 37

ЧТО ТАКОЕ УСПЕШНАЯ ЦИФРОВАЯ ЭКОСИСТЕМА?Майкл Дж. Джекобайдс, научный советник BCG и соавтор доклада Всемирного экономического форума «Платформы и экосистемы: подготовиться к цифровой экономике»Николаус Ланг — старший партнер, управляющий директор мюнхенского офиса BCG и руководитель экспертной практики BCG по глобальному преимуществуНэн Лув — директор в лондонском офисе BCG и член экспертной практики BCG по глобальному преимуществуКонрад фон Щепэнски — партнер и управляющий директор лондонского офиса BCG и ключевой член экспертной практики BCG по тяжелой промышленности

Оценить степень успеха экосистемы оказалось на удивление сложно. Их участники не ведут специаль-ного учета и не применяют надежных методов анализа эффективности. Мы решили сосредоточиться на трех аспектах: финансовые показатели, т. е. выручка и рост координатора эко системы, по возможности с детали-зацией до уровня бизнес-единиц, инно-вации, т. е. связанные с экосистемой патентные данные, нормализованные относительно выручки и численности персонала координатора экосистемы, а также общее количество пользова-телей и рост на базе отчетов компании и прессы. На основе этих цифр, а также качественных данных, собранных в ходе интервью, мы исследовали 44 цифровые экосистемы в 12 секторах, чтобы понять, что определяет их успех с точки зрения координатора.

Пять факторов успеха цифровой экосистемыИтак, какие шаги стоит предпри-нять координаторам и как выбрать правильную экосистему тем, кто хочет к ним присоединиться? Наше исследование позволило выявить

Цифровизация и интернет вещей делают дома, телефоны и автомоби-

ли все «умнее». На этом фоне участники рынка начинают совместными усилиями разрабатывать интегрированные предложения, которые обладают большей ценностью, чем отдельные продукты или услуги. Эти цифровые экосистемы, часто находящиеся под управлением компаний с самой большой долей рынка, быстро меняют облик целых отраслей, например товаров массового потребления, здравоохране-ния или автомобилестроения.

Виртуальные помощники Alexa и Siri, подразделение цифрового здравоох-ранения Philips Digital Healthcare, экосистемы подключенного автомо-биля BMW и Volkswagen — все они стре-мятся удовлетворить новые потреб-ности клиентов с помощью партнерств в цифровой сфере. Хотя цифровые экосистемы вызывают все больший интерес, топ-менеджеры компаний пока не вполне понимают, какие именно факторы способствуют их успеху. Чтобы разобраться в этом вопросе, BCG собрала и проанализировала име ющиеся рыночные данные и проин-тервьюировала отраслевых экспертов.

38 | REVIEW № 48

позиций в долгосрочной перспек-тиве. Во-первых, предлагаемые экоси-стемой продукты или услуги могут просто не соответствовать потреб-ностям клиентов. Во-вторых, техно-логии развиваются, а потреб-ности клиентов меняются, поэтому компании, вступившие в игру позже, вполне могут перехватить преиму-щество. В-третьих, стремясь быть первыми, некоторые игроки непра-вильно строят экосистему или выби-рают неправильный путь развития. Достаточно вспомнить о Symbian — одной из первых мобильных операци-онных систем, которая из-за неверных решений растеряла 70-процентную долю рынка, обанкротилась и лишилась доверия партнеров.

пять факторов, общих для успешных цифровых экосистем.

Быстрого старта недостаточноПоскольку многие цифровые системы также представляют собой плат-формы, компании часто делают упор на то, чтобы выйти на рынок первыми или хотя бы одними из первых. Как гласит расхожая мудрость, «масштаб привлекает интерес, а интерес обеспе-чивает масштаб», и так возникают рынки, на которых победителю доста-ется все.

Однако наше исследование показы-вает, что выход на рынок в числе первых сам по себе еще не гаран-тирует успеха или доминирующих

Бизнес самых дорогих глобальных корпораций, таких как Google, Amazon, Apple, сейчас в основном строится в рамках экосистем, в которых интегриру-ются и кастомизируются самые разные продукты и услуги.

Это направление активно развивается и на россий-ском рынке, где традиционно доминируют группы крупных отраслевых игроков или диверсифициро-ванных холдингов. В частности, c экосистемами активно экспериментируют банки из «большой пятерки», лидеры интернет-сектора и крупнейшие межотраслевые холдинги.

Цифровые экосистемы привлекают все больший интерес со стороны топ-менеджеров по всему миру, однако последние не всегда понимают, что именно обеспечивает успех таким проектам.

Авторы статьи обобщили и проанализировали имеющуюся рыночную статистику, а также проинтер-вьюировали ведущих отраслевых экспертов, получив данные по 44 цифровым системам в 12 секторах. На основе этих данных они определили основные факторы успеха для развития экосистем.

Все это делает предлагаемую статью весьма акту-альной для российских компаний и топ-менеджеров, которым уже сейчас приходится принимать решение о путях встраивания своего бизнеса в новую реаль-ность на основе экосистем. Многие из них, в частности, стоят перед стратегическим выбором: продолжать свою деятельность вне экосистем, создать свою собственную или присоединиться к одной из уже существующих.

Мы надеемся, что предлагаемая статья поможет российским менеджерам всесторонне изучить вопрос и принять взвешенное и рациональное решение.

КРАТКО О СТАТЬЕ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ В РОССИЙСКОЙ РОЗНИЦЕ

Макс Хаузер, управляющий директор и партнер, Москва

| 39

Другими словами, чтобы добиться долго-срочного успеха, выйти на рынок первым не так важно, как выработать правильную стратегию и ценностное предложение и привлечь правильных партнеров. Многие экосистемы из числа наиболее успешных вышли на рынок вторыми или даже третьими, однако недостатка в желающих присоединиться партнерах они не испытывали. Например, в секторе умного здравоохранения поздно вышедшая на рынок IBM Watson присту-пила к строительству собственной эко системы лишь в 2014 году, однако уже к 2017 году она насчитывала 53 партнера. Взрывному росту способствовал автома-тизированный и отлаженный процесс подключения: присоединиться к быстро набирающей масштаб экосистеме было относительно просто.

Прочная клиентская База Выйти на рынок в числе первых — еще не залог успеха, а вот надежная и устой-чивая база пользователей ему точно способствует. Мы обнаружили, что координаторы с самой большой долей рынка обычно создают более успешные экосистемы. Лидирующие позиции позволили им привлечь партнеров с правильными навыками и получить необходимое финансирование.

Это полезно знать как тем, кто хочет присоединиться к успешной цифровой экосистеме, так и отраслевым лидерам. Некоторым крупным, давно работа-ющим на рынке игрокам идея построить цифровую систему может показаться чем-то оторванным от реальной жизни. К тому же многие из них привыкли все делать сами — обычно они или сами разрабатывают что-то новое, или просто покупают инновационных игроков. Однако формировать новый цифровой ландшафт в целом лучше самим, особенно если учесть, что они

обладают преимуществами, которых лишены их конкуренты, в первую очередь — сильной клиентской базой.

оБширный Пул Партнеров Многим экосистемам нужны экспертные знания и опыт других отраслей. Как показывает наше исследование, 83% цифровых экосистем включают партнеров более чем из трех отраслей, а 53% — более чем из пяти. Например, чтобы вывести на рынок продвинутую модель робота-пылесоса, может потре-боваться создать партнерства с произ-водителями датчиков и видеокамер, с разработчиком ПО на базе искусствен-ного интеллекта, а также с технологиче-скими исследовательскими центрами.

Более того, как свидетельствует наше исследование, чем больше партнеров из большего числа отраслей вклю-чает экосистема, тем выше ее шансы на успех. Хотя средняя экосистема вклю-чает 27 партнеров, самые успешные цифровые экосистемы насчиты-вают около 40 партнеров (см. рис. 1). Например, по данным нашего анализа, Amazon работает с 67 основными партнерами из сектора логистики, финансов, медиа и телекоммуни-каций — это примерно вдвое больше, чем у сопоставимых онлайн-ретейлеров. Столь разнообразный состав неиз-бежно приводит к несбывшимся ожида-ниям и столкновениям разных корпора-тивных культур. Однако координаторы экосистем не могут себе позволить укло-няться от подобных вызовов. Успех очевидным образом зависит от масшта-бируемости и гибкости, а чтобы их обеспечить, необходимо привлечь партнеров из разных отраслей.

глоБальный охватЕще одно слагаемое успеха — географи-ческий охват. Для создания успешного

40 | REVIEW № 48

Оценка успеха экосистемы1

Количество партнеров

Лидирующаяпозиция

Среднийуровень

Отставание

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70

ПроизводствоБанковский секторДомТелефонПодключенный а/мЭнергосетьОнлайн-розница Медицина

Источники: Factiva; анализ BCG.1 Экосистемы проранжированы по трем параметрам успеха (финансовые показатели, инновации, общее количество пользователей и рост) и получают общую оценку «лидирующая позиция», «средний уровень», «отставание» относительно сопоставимых экосистем.

Рис. 1 | Самые успешные цифровые экосистемы включают около 40 партнеров

объединяет основных партнеров из 13 стран в Северной и Южной Америке, Европе, Азии, а также из Австралии. Эти международные партнерства помогли Ant удов-летворить потребности основной базы китайских клиентов, которые хотят пользоваться приложениями для оплаты в зарубежных поездках.

Однако это не означает, что в этом ландшафте нет места для игроков, фоку-сирующихся на отдельных регионах. По нашим данным, на текущий момент несколько доминирующих, глобальных экосистем сосуществуют с локализо-ванными экосистемами, которые наби-рают масштаб медленнее. Впрочем, глобальный охват все же сильно корре-лирует с успехом экосистемы.

партнерства в цифровую эпоху необ-ходимо преодолеть географические, языковые и культурные барьеры. Как показывает наш анализ, 90% экоси-стем объединяют участников более чем из пяти стран, а 77% экосистем охваты-вают одновременно развитые и разви-вающиеся рынки.

Здесь, похоже, работает тот же принцип, что и с количеством партнеров, — чем шире географиче-ский охват, тем лучше (см. рис. 2). Успешные цифровые экосистемы вклю-чают партнеров в среднем из десяти или более стран, тогда как обычные экосистемы — лишь из пяти. Например, Ant Financial — платформа, демон-стрирующая самые высокие показа-тели в секторе финансовых услуг,

| 41

развитые навыки сотрудничества Координатору успешной экосистемы приходится работать с десятками партнеров из разных отраслей и стран, строя с ними разные типы взаимоот-ношений (например, контрактные соглашения, партнерские платформы, миноритарные доли в венчурных капи-тальных инвестициях). И, конечно, выбор правильных моделей сотруд-ничества и управление ими играют огромную роль.

Возьмем, к примеру, сектор медицин-ских технологий. В прошлом постав-щики решений в секторе здравоохра-нения и производители медицинского оборудования обычно формировали двухсторонние альянсы. Сегодня мы видим, как цифровые сети контактов

объединяют 25 и более партнеров из разных отраслей и стран. Их взаи-моотношения могут принимать самые разные формы — от контрактов и совместных предприятий до мино-ритарных инвестиций и полноценных слияний и поглощений.

Подобные изменения происходят и в автомобильном секторе, где иссле-дуются возможности «подключенных» и беспилотных автомобилей. Чтобы предоставить интегрированные решения на базе цифровых технологий, автопро-изводителям приходится уже не просто контролировать цепочку поставок, а становиться координаторами экоси-стем. Они управляют развитием экоси-стемы, вырабатывают стратегию, находят потенциальных участников.

Оценка успеха экосистемы1

Количество стран

Лидирующаяпозиция

Среднийуровень

Отставание

0 5 10 15

ПроизводствоБанковский секторДомТелефонПодключенный а/мЭнергосетьОнлайн-розницаМедицина

Источники: Factiva; анализ BCG.1 Экосистемы проранжированы по трем параметрам успеха (финансовые показатели, инновации, общее количество пользователей и рост) и получают общую оценку «лидирующая позиция», «средний уровень», «отставание» относительно сопоставимых экосистем.

Рис. 2 | Самые успешные цифровые экосистемы охватывают десять и более стран

42 | REVIEW № 48

В быстроразвивающихся потреби-тельских секторах, например «умных» домах и «умном» здравоохранении, сотрудничество обычно строится на более слабых связях. Такие экоси-стемы нуждаются в большом разно-образии участников и навыков, также там важна возможность эксперимен-тировать с различными партнерами, не делая крупных капиталовложений. B2B-компании, напротив, стремятся получить больше контроля с помощью более «жестких» типов сделок.

Оптимальное соотношение разных типов партнерств зависит еще и от стратегии конкретной компании. Например, Apple известна тем, что жестко контролирует информацию и качество, чтобы ограни-чить риски для бренда. В дальнейшем мы подробнее изучим, когда и какие типы соглашений работают или не работают

Это делает ее более гибкой и остав-ляет пространство для экспериментов, позволяя реагировать на меняющиеся предпочтения потребителей, изме-нения в нормативно-правовой базе и появление новых технологий и конку-рентных угроз. По нашим данным, 90% цифровых экосистем базиру-ются на трех и более типах сделок. Однако гибкие типы сделок требуют и иного процесса согласования, отлич-ного от согласования традиционных договоров и M&A, — этот процесс должен быть более быстрым, простым и близким к бизнесу.

Как показывает наше исследование, соотношение типов партнерств индивидуально для каждой отрасли, поэтому координаторам стоит понять, какое сочетание сработает именно в их секторе (см. рис. 3).

Общее количество партнеров

Дом Меди-цина

Мобиль-ность

Финансы Добы-вающий сектор

Энерго-сети

Теле-фон

Мобильные медиа

Произ-водство

Количество исследованных экосистем

Стратегический альянс

Многостороннийальянс

Совместное предприятие

Инвестиции

M&A

Внутреннее партнерство

Нет данных

76 73

50 49 47 41 34 3016

1

43 2

1 3

3

17 25

28

7713 13

5

12

11

21 22

2011

1

4

57

14

6

14

1 1 2 1 3147

19 13

47

21

57

3 3 6 4 3 3 4 4 1

72

100%

110 160 111 75 54 116 130 31

Источники: Factiva; анализ BCG.

Рис. 3 | Типы партнерств в цифровых экосистемах варьируются по отраслям

| 43

в необычайно притягательном предло-жении, которое позволяет привлечь дополняющих друг друга партнеров из самых разных сегментов рынка и множества стран. Однако подобные Alexa ведущие координаторы экосистем в нашей выборке не сразу стали лиде-рами — именно их стратегия сделала их победителями. Хотя о конкретных причинах успеха любой экосистемы можно спорить, совершенно очевидно, что цифровые системы быстро форми-руют отрасли и преображают их облик по всему миру, меняя саму природу сотрудничества и создания стоимости.

До сих пор дискуссии на рынке в основном касались структуры и прин-ципов работы экосистем, но этого недо-статочно. Координаторам необходимо понять, как обеспечить успех цифровых экосистем, в то время как потенци-альным партнерам стоит знать, что нужно учитывать при выборе наиболее подходящей экосистемы. Мы полагаем, что пять описанных выше характери-стик помогут руководителям принимать такие решения и строить прибыльные партнерства в быстро меняющейся бизнес-среде.

и какая конфигурация партнерств оказы-вается наиболее эффективной.

Достичь успеха в мире цифровых экосистемПрекрасный пример сочетания всех пяти факторов успеха — Alexa от Amazon. Компания вышла в этот сегмент третьей, а не первой. Alexa принадлежит Amazon, крупнейшему онлайн-ретейлеру, который, по данным eMarketer, занимает 49% на рынке электронной коммерции США. Как показывает наш анализ, Alexa объеди-няет более 38 основных партнеров, что на 10 больше среднего количе-ства партнеров-участников экоси-стем в сегменте «умного» дома. Эти партнерства охватывают четыре конти-нента и одиннадцать стран, что также намного больше среднего значения. И наконец, Alexa в основном базируется на «нежестких» альянсах, что придает ей гибкости и расширяет возможности создания стоимости.

Разумеется, наличие корреляции еще не означает наличия причинно-следственной связи. Возможно, дело

44 | REVIEW № 48

| 45

НОВЫЙ УРОВЕНЬ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ РОЗНИЦЫМарк Эбрахам — старший партнер и управляющий директор офиса BCG в СиэтлеЖан Франсуа Ван Керков — партнер и управляющий директор офиса BCG в Сан-ФранцискоРоб Арчаки — партнер-эксперт офиса BCG в ДалласеЙозеп Эстев Гонзалес — директор офиса BCG в Сан-ФранцискоСтефано Фанфарилло — партнер-эксперт офиса BCG в Нью-Йорке

Чтобы опередить конкурентов, ретейлерам потребуется обеспечить тот простой, быстрый и интуитивно понятный клиентский опыт, которого уже ожидают потребители. Как показывает исследование BCG, охватывающее пять сегментов розницы (массовая универсальная розница, специализированная розница, онлайн-розница, бытовая элек-троника и телекоммуникации), компаниям, способным обеспечить лучший персонализи-рованный клиентский опыт, инициативы в сфере персонализации приносят в четыре раза больший прирост выручки.

Лидеры прОкЛадывают путь

Ретейлеры все больше инвестируют в развитие ресурсов персонализации. В частности, они создают технологическую инфраструктуру для обработки огромных массивов данных, которая критически важна для того, чтобы обеспечить персонализированный покупательский опыт. Однако лучших ретейлеров отличает то, что они инвестируют намного больше конкурентов. Они также задействуют больше каналов, используют более разно образные тактики персонализации и строят инфраструктуру, способную обеспечить высокоавтоматизированный таргетированный маркетинг на основе данных.

СамОе время пригОтОвитьСя к будущему

Развивать ресурсы персонализации стоит всем. Однако конкретные меры зависят от теку-щего уровня персонализации ретейлера. Сейчас, когда ведущие игроки продолжают наращивать свое преимущество, всем прочим придется приложить намного больше усилий.

РЕЗЮМЕ

46 | REVIEW № 48

развивать, чтобы обеспечить по-настоящему персонализированный опыт. Некоторые компании вырвались вперед в этом забеге, но в целом гонка пока далека от завершения.

Чтобы помочь ретейлерам в этих усилиях, BCG разработала инноваци-онный подход к оценке уровня персо-нализации компании и его повы-шению. Под уровнем персонализации

Ретейлеры пока неспособны обе-спечить клиентский опыт того

уровня персонализации, которого ожидают от них потребители. Более того, многие из них пока не сделали даже главного первого шага — они еще не выяснили, что, собственно, означа-ет персонализация конкретно для их клиентов и направлений бизнеса. Многим ретейлерам неясно, какие навыки и ресурсы им необходимо

В статье «Новый уровень персонализации розницы» мы представляем результаты исследования, выпол-ненного нашими экспертами в сотрудничестве с Google. В исследовании подробно анализируются данные, полученные по итогам опросов 3144 потре-бителей и более 300 менеджеров из 26 ведущих розничных компаний. Участники проекта выявили наиболее актуальные для ретейлеров направления персонализации клиентского опыта и сформулиро-вали наиболее значимые с точки зрения операци-онных показателей меры, которые рекомендуется принять компаниям с разной степенью продвину-тости в этой области.

Наше исследование в первую очередь представляет интерес для российских компаний розничного сектора – проблема таргетированного подхода к клиенту в России не менее актуальна, чем для зару-бежных коллег, особенно в условиях вялой динамики потребительского спроса в стране в последние годы. При этом в большинстве случаев российские ретейлеры отнюдь не могут похвастаться эффектив-ностью моделей анализа больших данных и продви-нутостью своих бизнес-моделей с точки зрения персонализации клиентского опыта.

Внедрение наиболее передовых практик персонали-зированной работы с потребителем требует

системного подхода и поэтапных всеобъемлющих изменений, в том числе в организационной структуре бизнеса. Развитие полноценного и эффективного таргетированного клиентского опыта предполагает переосмысление системы обработки больших данных и перестройку имеющейся инфраструктуры, а также привлечение новых специалистов. Большое значение также имеет интеграция бизнес-процессов и организационных вертикалей, которые в рамках прежней модели были более автономны. Эта проблема особенно остро стоит для крупных универ-сальных розничных сетей.

Между тем многие российские ретейлеры зачастую склонны рассматривать персонализацию не как системное преобразование бизнес-модели, а как уникальный разовый инструмент – как «волшебную палочку», позволяющую без масштабных изменений добиться радикального улучшения бизнес-показа-телей. Мы надеемся, что наше исследование и полу-ченные результаты помогут нашим компаниям более системно подойти к решению этой проблемы, которая становится все более и более актуальной, – в условиях, когда наиболее передовые участники рынка все более активно инвестируют в персонали-зацию клиентского опыта, это вопрос конкуренто-способности и выживания.

КРАТКО О СТАТЬЕ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ В РОССИЙСКОЙ РОЗНИЦЕ

Иван Котов, управляющий директор и партнер, Москва

| 47

Лучшие в классе ретейлеры исполь-зуют персонализацию для того, чтобы сделать клиентский опыт макси-мально простым, быстрым, интуитивно понятным и интегрированным во всех ключевых точках клиентского пути. В большинстве случаев для успеха требу-ется развитие ресурсов персонали-зации — это ключевое условие для того, чтобы извлечь максимальную ценность из доступных ретейлеру обширных данных об индивидуальных предпочте-ниях потребителей. Однако это не озна-чает, что обязательно надо обеспе-чить уникальный опыт каждому клиенту на каждом этапе, — попытка добиться этого оказалась бы крайне дорогосто-ящей. Компаниям, которые стремятся стать лидерами, следует сосредото-читься на использовании технологий для персонализации опыта в ключевых точках клиентского пути, чтобы обеспе-чить максимальную ценность для потре-бителя и ретейлера.

Потенциал персонализации зависит от уже достигнутого ретейлером уровня. Однако значительные возмож-ности совершенствования в этой сфере могут открываться и перед ретейлерами, уже обладающими доста-точно развитыми ресурсами. Все ретейлеры — даже лидеры — должны включить развитие персонали-зации в перечень своих стратегиче-ских приоритетов.

Клиенты положительно реагируют на персонализациюСогласно исследованию, выполненному BCG по заказу Google, для клиентов все большее значение приобретает простой и быстрый опыт покупки, а также реко-мендации, помогающие им принять решение о покупке. Потребители мало задумываются о том, что такое

подразумевается способность обеспе-чить таковую в разных каналах комму-никации с помощью передовой тактики и инвестиций в ресурсы персонали-зации. А возможностей развивать эти ресурсы открывается очень много. Повысить уровень персонализации можно, например, с помощью более эффективных партнерств, развития таргетированной рекламы и более продуктивного использования данных для предоставления рекомендаций потребителям в реальном времени.

Все ретейлеры — даже лидеры — должны включить персонализацию в перечень своих стратегических приоритетов.

Наш подход также позволит оценить эффект, который окажет на бизнес выход на следующий уровень персона-лизации. Исследование BCG демонстри-рует, что уровень персонализации суще-ственно варьируется между компаниями и сегментами розницы. Также исследо-вание показало, что компании, которые эффективно реализуют инициативы в сфере персонализации и становятся лучшими в классе1 в этом отношении, могут в четыре раза повысить выручку от таких инициатив.

1 Под «лучшими в классе» подразумевают-ся ретейлеры, оказавшиеся на втором уровне в Personalization Maturity Index (индексе развития персонализации), составленном BCG. Ни один из ретейлеров не соответствовал критериям первого, самого высокого уровня. См. вкладку «Об исследовании»

48 | REVIEW № 48

Чтобы более точно оценить возможности, которые персонализация открывает перед ретейлерами, компания Google поручила BCG выполнить анализ мнений и поведения потребителей, а также изучить стратегию директоров по марке-тингу в пяти сегментах розницы: массовая универсальная розница, специализиро-ванная розница, онлайн-розница, бытовая электроника и телекоммуникации.

Исследование BCG включало три состав-ляющие: общий опрос 3144 розничных потребителей, специализированный опрос 302 профессионалов в сфере маркетинга и подробные интервью с 38 топ-менеджерами из отделов марке-тинга и технологий 26 ведущих розничных компаний. В рамках исследования BCG попросила специалистов по маркетингу в деталях оценить уровень персонали-зации их компаний, в том числе такие аспекты, как применение персонализации в разных каналах коммуникации, исполь-зуемая тактика персонализации,

инвестиции в соответствующие ресурсы. На основе этой комплексной оценки BCG подготовила обобщенное описание четырех ступеней персонализации. Подробные ответы специалистов по маркетингу затем были использованы для распределения ретейлеров по этим четырем ступеням персонализации:

• Ступень 1. Компании, обеспечива-ющие высокую степень интеграции клиентского опыта (самый продви-нутый уровень).

• Ступень 2. Компании, масштабиру-ющие передовые ресурсы персонализации.

• Ступень 3. Компании, развивающие базовые ресурсы персонализации.

• Ступень 4. Компании, пока дела-ющие лишь первые шаги в сфере персонализации (самый низкий уровень развития).

ОБ ИССЛЕДОВАНИИ

Хотя они и не склонны считать персо-нализацию самоцелью, наш опрос потребителей свидетельствует о том, что «правильная» персонализация способна принести ретейлеру значи-тельные выгоды. Например, при высоком уровне персонализации потребители были на 110% больше склонны положить в «корзину» допол-нительные товары и на 40% больше склонны потратить больше, чем плани-ровали. Когда их попросили оценить конкретные компании, потребители, получившие услуги с высоким уровнем персонализации, оценивали ретей-лера на 20% выше по показателю NPS, чем потребители, получившие

персонализация, — их больше инте-ресуют преимущества, которые она может им обеспечить.

В отличие от них, ретейлеры как раз все больше фокусируются на сути персонализации. Мы опре-деляем персонализацию как «посто-янную адаптацию покупательского опыта для индивидуальных потреби-телей на основе собственных данных компании о потребителях (которые она собирает у потребителей или ауди-тории) и сторонних данных о потре-бителях (собранных внешними сторо-нами, не являющимися оригинальными источниками данных)».

| 49

одного из ведущих ретейлеров бытовой электроники: «Мы решили исполь-зовать персонализацию только в тех случаях, когда она помогает действи-тельно оптимизировать клиентский опыт или когда потребители сами явно проявляют интерес, а не для того, чтобы навязывать им продукты и предложения. Мы с большой осто-рожностью используем клиент-ские данные из уважения к частной жизни клиентов».

Ретейлеры сознают, что значимость персонализации будет возрастать, и соответствующим образом коррек-тируют планы инвестиций. Сейчас

низкоперсонализированный опыт (см. рис. 1).

Защита персональных данных оста-ется для потребителей главным поводом для беспокойства. «Защита данных о платеже» занимает первое место по важности для опрошенных потребителей, на втором месте лишь с небольшим отставанием следует «защита персональных данных». Однако потребители все чаще готовы делиться личной информацией с брен-дами, которым они доверяют, в обмен на ощутимые преимущества, например более простой и быстрый процесс покупки. Как рассказал топ-менеджер

Затем, чтобы определить уровень развития персонализации каждой компании, BCG разработала Personalization Maturity Index (Индекс развития персонализации). На основе двух наборов данных — оценки уровня персонализации ретейлера и показателей роста выручки, достигнутого благодаря инициативам в области персонализации (согласно отчетности компаний), — этот инструмент позволяет отнести компанию к одному из четырех уровней:

• Уровень 1. Ретейлеры, обеспечива-ющие интегрированный опыт и дости-гающие увеличения выручки на 40% и более. Исследование не выявило ретейлеров, соответствующих этим критериям.

• Уровень 2. Ретейлеры, масштабиру-ющие передовые ресурсы персонали-зации и достигающие увеличения выручки на 25% и более. Ретейлеры этого уровня считаются лучшими

в классе. К этому уровню относится 19% участвовавших в исследовании компаний.

• Уровень 3. Ретейлеры, развивающие базовые ресурсы персонализации и достигающие увеличения выручки на 10% и более. К этому уровню относится 40% компаний, принявших участие в исследовании.

• Уровень 4. Ретейлеры, делающие первые шаги для развития персона-лизации. В этот уровень был включен 41% участвовавших в опросе компаний.

Кроме того, BCG создала калькулятор для расчета ценности персонализации. Этот инструмент помогает определить ключевые шаги, которые компании из пяти сегментов розницы могут пред-принять, чтобы выйти на следующий уровень, а также рассчитать их эффект на будущие продажи.

50 | REVIEW № 48

Пока персонализация находится на раннем этапеПерсонализация — ключ к достижению целей, которые опрошенные ретей-леры назвали главными для бизнеса: повышение показателей конверсии посетителей в покупателей и увели-чение общей ценности клиента на всем протяжении цикла контакта3. Однако пока большинству ретей-леров не удалось получить от иници-атив в сфере персонализации того эффекта, какого они могли бы достичь. Наше исследование показывает, что на результаты этих усилий может отри-цательно повлиять низкий уровень развития персонализации компаний розничного сектора.

3 BCG-Google, Business Impact of Personalization in Retail Study—Marketer Survey (n = 302), US, 2019.

они инвестируют в персонализацию в среднем 0,7% выручки. Однако лучшие в классе ретейлеры в среднем инвестируют 0,9%, то есть в 1,3 раза больше2. Ретейлеры предполагают, что в ближайшие три года инвестиции в персонализацию вырастут в среднем на 18%. Но лучшие в классе ретей-леры планируют увеличить инве-стиции в среднем на 30%, что позволит им значительно развить инвестици-онное преимущество и существенно опередить конкурентов по показателям эффективности (см. рис. 2).

2 Под «лучшими в классе ретейлерами» подра-зумеваются ретейлеры, получившие самую высо-кую оценку согласно индексу персонализации BCG (Personalization Maturity Index). «Лучшие в классе» компании, находящиеся на втором уровне развития, соответствуют двум критериям: уровень развития персонализации и рост выручки от персонализации. Ни одна из исследованных компаний не продемон-стрировала результатов, которые позволили бы отнести ее к первому уровню развития.

0

50Респонденты (%)

0

50Респонденты (%)

10

0

8

9

Уровень NPS

110%

Обеспеченный ретейлером уровень персонализации клиентского опыта

Я купил(а) больше товаров,

чем плани-ровал(а).

Я порекомен-довал(а) бы этот бренд

другим.

20%

КОЛИЧЕСТВО ПРИОБРЕТЕННЫХТОВАРОВ1

ЛОЯЛЬНОСТЬ (NET PROMOTER SCORE)3Я потратил(а)

больше денег, чем плани-ровал(а).

40%

СРЕДНЯЯ СУММА ЗАКАЗА2

Низ. Средн. Выс. Низ. Средн. Выс. Низ. Средн. Выс.

Источник: BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос потребителей (n = 3144), США, 2019 г.1. Вопрос: Отличались ли ваши реальные покупки от запланированных? 2. Вопрос: Потратили ли вы иную сумму, чем планировали изначально? 3. Уровень NPS респондентов оценивался только на основе их последнего посещения ретейлера.

Рис. 1 | Более высокий уровень персонализации побуждает покупателей больше тратить и повышает уровень удовлетворенности брендом

| 51

чем маркетологи из других сегментов розницы. Маркетологи из массовой розницы (компаний, продающих широкий ассортимент товаров онлайн и в физических магазинах) ниже всего оценивали уровень развития компании (см. рис. 3).

Специализированные ретейлеры (компании, фокусирующиеся на продажах товаров преимущественно одной категории по всем доступным каналам) оказались примерно в середине спектра. Их маркетологи оценивали уровень развития своих компаний выше, чем маркетологи из массового ретейла, но ниже, чем маркетологи онлайн-ретейлеров. Маркетологи из сегмента потребительской электроники поста-вили своим компаниям более высокие оценки, чем маркетологи из массового

Оценка уровня персонализации. В рамках исследования мы попро-сили специалистов по маркетингу из компаний розничного сектора оценить уровень персонализации в их компаниях по следующим пара-метрам: использование различных каналов для персонализации клиент-ского опыта, тактика персонализации опыта, инвестиции в инфраструк-туру персонализации. Респонденты в основном низко оценивали свои компании по всем этим параметрам, в особенности в области тактики персонализации. Эта оценка была низкой во всех сегментах розницы. Однако маркетологи онлайн-ретей-леров (компаний, продающих товары исключительно через интернет) выше оценивали общий уровень развития персонализации своих компаний,

Рост

инв

ести

ций

в пе

рсон

ализ

ацию

(с

редн

ий у

рове

нь, %

)2

18%

30%~1,7x

Все ретейлеры Все ретейлеры

Инв

ести

ции

в пе

рсон

ализ

ацию

от

носи

тель

но в

ыру

чки

(сре

дний

уро

вень

, %)1

Лучшие в классеретейлеры

Лучшие в классе ретейлеры

0,7%

0,9%~1,3x

ТЕКУЩИЙ УРОВЕНЬ БУДУЩИЙ УРОВЕНЬ

Лучшие в классе компании инвестируют на 30% больше Лучшие в классе компании в ближайшие три года планируют наращивать объем инвестиций на 70% быстрее

Источник: BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос маркетологов (n = 302), США, 2019 г.Примечание: под «лучшими в классе» подразумеваются ретейлеры, которые в рамках исследования соответствовали второму уровню. Ни один из исследованных ретейлеров не соответствовал требованиям первого уровня.1. Вопрос: Какова примерно годовая выручка вашей компании (в $ млн)? Каков текущий уровень инвестиций вашей компании в персонализа-цию (в $ млн)? 2. Вопрос: Планируете ли вы в ближайшие три года увеличивать объем инвестиций в персонализацию, снижать его или поддерживать на теку-щем уровне?

Рис. 2 | Лучшие в классе ретейлеры быстро наращивают инвестиции в персонализацию

52 | REVIEW № 48

онлайн-ретейлеры обычно начи-нали свою траекторию роста с приме-нения технологий и персонализации для решения конкретных проблем клиентов и разрушения традиционных моделей розницы.

Массовые универсальные ретейлеры пришли на рынок раньше небольших онлайн-ретейлеров, они крупнее и имеют сложную организационную структуру. Как правило, им необходимы технологи-ческая модернизация и персонализация клиентского опыта на уровне физических магазинов. Также им придется разрушить

и специализированного ретейла, однако более низкие, чем маркетологи из онлайн-ретейла.

В этих оценках нет ничего удивитель-ного. К сегменту онлайн-розницы в целом относятся более молодые, быстрорастущие компании, с самого начала опиравшиеся на цифровые технологии. Персонализация укоре-нена в самой их бизнес-модели. Многие из этих компаний меньше по размеру, хотя, конечно, среди них есть и такие гиганты, как eBay. Но какого бы размера они ни были,

КАНАЛЫ1

«Где?» Например, электронная почта и сайт компании

ТАКТИКА2

«Что?» Например, предложения и промоакции

ИНФРАСТРУКТУРА3

«Как?» Например, развитие автоматизированного маркетинга

Развитие базовых ресурсов персонализации

УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ

2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 6,01,0

Масштабирование передовых ресурсов

персонализации

Предоставление глубоко интегри-рованного опыта

Массовые универсальные �ретейлеры

Телекоммуникации Специализированные ретейлеры

Бытовая электроника Онлайн-ретейлеры

1,0

1,0

2,0

2,0

2,5

2,5

3,0

3,0

3,5

3,5

4,0

4,0

6,0

6,0

Первые шаги на пути

к персонализации

Источник: BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос маркетологов (n = 302, из них массовые универсальные ретейлеры — 47, специализированные ретейлеры — 144, онлайн-ретейлеры — 57, бытовая электроника — 39, телекоммуникации — 15), США, 2019 г.1. Вопрос: Пожалуйста, выберите вариант ответа, лучше всего отражающий уровень персонализации каждого из этих каналов (если применимо) в вашей организации.2. Вопрос: Пожалуйста, выберите вариант ответа, лучше всего отражающий степень персонализации каждого перечисленного вида деятельности/тактики в вашей организации.3. Вопрос: Пожалуйста, выберите вариант ответа, лучше всего отражающий уровень персонализации инфраструктуры (если применимо) в вашей организации.

Рис. 3 | Онлайн-ретейлеры лидируют в сфере персонализации

| 53

самой большой проблемой часто становится плохо налаженная кросс-функциональная координация5.

Кроме того, большинство ретейлеров уделяет недостаточно внимания рискам, связанным с плохим управлением клиентскими данными. Утечка клиент-ских данных может навсегда разрушить репутацию бренда в глазах потребителей и лишить его их доверия, и в резуль-тате потребители не захотят делиться с брендом информацией о себе. Из-за беспокойства потребителей и новых законов (например, действующего в ЕС General Data Protection Regulation) многие ретейлеры все больше фокуси-руются на защите клиентских данных. Соблюдать положения GDPR (Общего регламента по защите данных) крайне важно, однако это может потребо-вать от компаний интенсивных усилий, на которые им придется перенаправить ключевые ресурсы, в настоящее время выделенные на другие важные иници-ативы. «Соблюдение GDPR потребо-вало значительных ресурсов — 20 сотруд-ников работали над этим весь год. Для нашей компании это является приори-тетом, но приходится перераспределять ресурсы, занятые другими инициати-вами, включая персонализацию», — рассказал нам операционный директор онлайн-ретейлера.

Лидирующие ретейлеры прокладывают путьКак уже было отмечено выше, чтобы оценить эффективность ретейлеров, мы использовали разработанный BCG Personalization Maturity Index (индекс уровня персонализации), который

5 BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос маркетологов (n = 302), США, 2019 г.

барьер между обычно изолированными друг от друга цифровыми и «аналого-выми» организационными вертика-лями. Часто для этого нужны изменения в корпоративной культуре и новые квали-фицированные кадры.

Оценка ключевых вызовов. К какому бы сегменту они ни относились, все ретейлеры сталкиваются с определен-ными технологическими вызовами. Среди трудностей, чаще всего упоми-наемых маркетологами из компаний розничного сектора, — низкий уровень централизации данных и неспособ-ность технологий, применяемых компа-нией в настоящее время, обеспечить личную коммуникацию с потребите-лями. (Каждый из этих барьеров упомя-нули 14% респондентов.) Около 12% респондентов отметили недостаточный уровень интеграции технологий, используемых в их компаниях4.

Организационные проблемы могут стать не менее серьезным препятствием. Опрошенные нами директора по марке-тингу чаще всего включали в число трудностей ограниченные ресурсы и недостаточный бюджет (18 и 17% соответственно). Особенно часто на эти проблемы жаловались маркето-логи из сегмента небольших онлайн-ретейлеров. По их мнению, именно эти препятствия часто не позволяют их компаниям осуществить длинный список инициатив в полном масштабе. Кроме того, в силу их небольшого размера у мелких онлайн-ретейлеров часто недо-статочно данных для того, чтобы запу-стить алгоритмы, необходимые для авто-матизации процесса рекомендации продуктов. Для крупных ретейлеров

4 BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос маркетологов (n = 302), США, 2019 г.

54 | REVIEW № 48

внедрять прогнозные алгоритмы и обеспечивает доступ к интегриро-ванным клиентским данным в реальном времени. Прогнозные алгоритмы, в свою очередь, помогают составлять персонализированные рекомендации и делать персонализированные пред-ложения, а доступ к данным позволяет подробно изучить поведение потреби-телей и быстро реагировать.

Примером такой «лучшей в классе» компании может служить онлайн-ретейлер, который задействовал персонализацию для создания подрывной бизнес-модели, позволя-ющей увеличить ценность для клиента и повысить выручку. Чтобы привлечь «правильных» потребителей, компания, среди прочего, использовала look-alike-моделирование, которое дало ей возможность определить лучших потенциальных клиентов для платных показов рекламы. Затем компания применила таргетированный марке-тинг, чтобы превратить потенциальных клиентов в реальных покупателей. Для удержания клиентов она использо-вала алгоритм, составляющий рекомен-дации на основе индивидуальных пред-почтений потребителей. С течением времени компания смогла повысить уровень автоматизации и усовершен-ствовать алгоритм. Эти шаги помогли более эффективно масштабировать усилия и предоставлять более точные рекомендации в реальном времени без участия человека. С помощью A/В-тестирования ретейлер определил, что отказ от применения алгоритма привел бы к риску снижения общей выручки более чем на 10%.

Еще один специализированный ретейлер использовал цифровые техно-логии в магазине для вовлечения потре-бителей во время их взаимодействия

позволяет распределить компании по четырем уровням в зависимости от степени развития персонализации и прироста выручки, достигнутого благодаря инициативам в этой области. Как оказалось, критериям второго уровня соответствует небольшая группа ретейлеров, которых мы называем «лучшими в классе». Компании этого уровня совершенствовались с течением времени, сфокусировавшись на масшта-бировании передовых ресурсов персо-нализации, чтобы сделать опыт покупки более легким, быстрым и интуитивно понятным для потребителей. Неко-торые из участников исследования достигли второго уровня, однако ни одна из компаний не соответство-вала критериям первого, самого высо-кого уровня.

Лучшие в классе ретейлеры превос-ходят конкурентов в разных обла-стях. В частности, они исполь-зуют мобильные платные показы контекстной рекламы и платный поиск, чтобы задействовать больше каналов и чаще их активизировать. В отличие от них, ретейлеры четвер-того уровня обычно используют меньше каналов, в основном ограничи-ваясь сайтом компании, электронной почтой и другими принадлежащими компании каналами.

Лучшие в классе ретейлеры также применяют более разнообразную тактику персонализации, в том числе персонализированный мерчандайзинг, а также программы лояльности и возна-граждения. Кроме того, эти ретей-леры задействуют более продвинутые ресурсы персонализации, создавая инфраструктуру, позволяющую реали-зовать предлагаемый персонализацией потенциал. Например, такая инфра-структура дает компаниям возможность

| 55

а дополнительный рост выручки равен 10% и более6.

Наше исследование позволило полу-чить дополнительные свидетельства того, что инвестиции в повышение уровня персонализации действи-тельно окупаются. Согласно индексу уровня персонализации BCG, ретей-лерам второго уровня (то есть компа-ниям, масштабирующим передовые ресурсы персонализации) инициа-тивы в этой сфере приносят в четыре раза больший прирост выручки, чем компаниям, обладающим лишь базо-выми навыками персонализации. Лучшие в классе ретейлеры не только находятся на продвинутом уровне персонализации, но и демонстрируют устойчивый рост выручки от усилий в этом направлении на 25% или более (см. рис. 4).

Это подтверждают и расчеты, выпол-няемые с помощью созданного BCG для расчета ценности персонализации калькулятора (Personalization Value Calculator). Этот инструмент позволяет не только определить, какие ключевые шаги нужно предпринять для выхода на следующий уровень, но и рассчи-тать, какую ценность они позволят создать. В сочетании с индексом уровня персонализации BCG (Personalization Maturity Index) калькулятор ценности персонализации (Personalization Value Calculator) демонстрирует связь между уровнем персонализации и высокими значениями бизнес-показателей.

6 По результатам выполненного BCG внутрен-него анализа эффекта персонализации на базе более 20 проектов с 2013 по 2018 г.

с продуктами. В ходе этого взаимо-действия компания собирала данные о личных предпочтениях потреби-теля, чтобы определить, что его инте-ресует, и создать высокоточные тарге-тированные предложения. Ретейлер использовал онлайн-видео, чтобы воссоздать увлекательную и легкую атмосферу магазина в мобильном канале. В рекламе и по электронной почте потребители получали таргети-рованные предложения с прямыми ссылками на сайт, чтобы узнать о дополнительных продуктах и в итоге их приобрести. На сайте потребители также могли записаться на консуль-тации и учебные занятия в магазинах ретейлера. Средний размер чека и частота покупок выросли на 10–20%. Ретейлер считает это результатом цифрового вовлечения в магазине и таргетированного маркетинга.

Компании, исполь-зующие передовые методы персонали-зации, достигают роста NPS на 20% и более.

Персонализация может обеспечить значительные выгодыКак уже отмечалось выше, эффект от правильно реализованной персо-нализации может быть огромным. Как показывает наш опыт, компании, использующие передовые методы персонализации, достигают роста NPS (коэффициента потребительской лояльности) на 20% и более. Кроме того, прирост производительности у таких ретейлеров составляет 6–10%,

56 | REVIEW № 48

обеспечить единый, последова-тельный опыт на мобильных устрой-ствах и компьютерах. Не менее важно внедрить основы платного поиска (paid search), программы вознаграж-дения и признания лояльных потре-бителей, динамический мерчандай-зинг и осуществить крупномасштабный ретаргетинг — и все это параллельно с созданием необходимой базы данных (см. рис. 5).

Обеспечив эти основы, ретейлеры могут перейти с третьего уровня на второй и начать масштабировать

Дальнейшие шаги к повышению уровня персонализацииДля развития ресурсов и повы-шения уровня персонализации ретей-леры могут предпринять ряд шагов. Например, чтобы подняться с четвер-того уровня на третий, компания должна создать базовые ресурсы персонализации. Для этого потре-буется выйти за пределы взаимодей-ствия с потребителями по электронной почте и уделить больше внимания их опыту на сайте. Необходимо

Уровни персонализации

При

рост

вы

ручк

и, с

вязы

ваем

ый

с ин

ициа

тива

ми

по п

ерсо

нали

заци

и (%

) Уровень 2: ведущие�

(лучшие в классе в настоящее время)

Уровень 1: превосходные�(будущие лучшие

в классе компании)

Уровень 4: отстающие

Уровень 3: совершенствующиеся

0

20

40

60

80

100

120

ИНДЕКС ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ BCG1

Первые шаги на пути к персонализации

Развитие базовых ресурсов персонализации

Масштабирование передовых ресурсов

персонализации

Обеспечение глубоко интегри-

рованного опыта

Средний прирост выручки: 15%, т. е. в 1,5 раза выше, чем у отстающих ретейлеров

Средний прирост выручки: 10% Средний прирост выручки: 40%, т. е. в 4 раза выше, чем

у отстающих ретейлеров

Ретейлеры уровня 2 масштабируют передовые компетенции и достигают 25%+ прироста выручки

Ретейлеров этого уровня не выявлено

РЕГРЕССИЯСильная позитивная корреляция между уровнем персонализации и приростом выручки

1,60 6,02,5 4,0 5,0

Источник: BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос маркетологов (n = 302) и интервью маркетологов (n = 26), США, 2019 г.1. Индекс персонализации BCG использован для определения уровня развития ретейлера на основе уровня персонализации и прироста выручки. Уровень персонализации оценивается на базе оценок директоров по маркетингу и прироста выручки, связываемого с инициативами по персонализации.

Рис. 4 | Выявлена корреляция между более высоким уровнем персонализации и более значительным приростом выручки

| 57

тактику в работе с платными медиа: разместив правильную рекламу в правильных каналах в правильное время, они смогут охватить правильных клиентов для получения желаемой реакции. Тактика применения платных медиа может быть разной. Например, компании могут использовать дина-мические поисковые объявления, которые автоматически создают рекламу в момент просмотра на основе собираемых в реальном времени

передовые ресурсы персонализации. Для этого необходимо приобрести технологии и создать партнерства, позволяющие интегрировать и исполь-зовать собственные и сторонние данные, чтобы предоставлять более персонализированные предложения и рекомендации. Компаниям также следует обеспечить более динамичный персонализированный опыт на сайте компании. Кроме того, они должны использовать более продвинутую

Масштабирование передовых ресурсов

персонализации

Обеспечение глубоко интегрированного опыта

Развитие базовых ресурсов персонализации

Уровень1

• Расширение персонализации — включение в охват сайта и мобильных каналов в дополнение к электронной почте; тестирование возможностей социальных сетей и платного поиска

• Разработка программ лояльности для вознагражде-ния и признания клиентов

• Внедрение динамического мерчандайзинга и системати-ческого ретаргетинга на основе поведения клиентов на сайте

• Повышение уровня централи-зации клиентских данных и более подробная сегмента-ция клиентов

• Внедрение базовой атрибуции и подходов для тестирования и извлечения выводов

• Более активное использова-ние платных цифровых каналов, включая персонали-зированные показы, видео- маркетинг, платные показы в социальных сетях

• Более динамичный и персонализированный опыт в мобильной и веб-версиях сайта и приложениях

• Запуск автоматизации персонализированных предложений и рекомендаций

• Передовые углубленные исследования потребителей с интеграцией собственных и сторонних данных

• Запуск использования идентификаторов клиента для отслеживания клиентского опыта в ключевые моменты

• Использование алгоритмиче-ского подхода к размещению для активизации аудитории и рассылки сообщений

• Интеграция платных, собственных и заработанных каналов для создания бесшовного клиентского опыта

• Масштабное применение искусственного интеллекта и машинного обучения для передового таргетинга в реальном времени и персонализации сообщений

• Передовой маркетинг в режиме реального времени на основе моделей поведения онлайн и потребления контента

• Создание единого централизо-ванного источника данных для получения полного представ-ления о клиенте

• Внедрение передового подхода к измерению показателей на основе ROMI с использованием моделирова-ния рекламного комплекса (MMM), мультиканальной атрибуции (MTA) и передовых методов тестирования и извлечения выводов

Уровень4

Источники: индекс персонализации BCG и калькулятор ценности персонализации BCG; BCG-Google, исследование «Бизнес-эффект персонализации в розничном секторе», опрос маркетологов (n = 302) и интервью маркетологов (n = 26), США, 2019 г.Примечание: ROMI = доход на инвестиции в маркетинг.

Рис. 5 | Как ретейлеры могут повысить уровень персонализации

58 | REVIEW № 48

и персонализированный опыт и пред-ложения наиболее релевантных для них товаров и акций. Затем ретейлер отсле-живал поведение потребителей после их первых покупок и использовал авто-матизированные алгоритмы для выяв-ления покупателей, чье поведение отличалось от типичного и свидетель-ствовало о высоком риске оттока. Компания направляла клиентам из этой «группы высокого риска» специ-альные сообщения и предложения, чтобы мотивировать их на дополни-тельные покупки.

Чтобы опередить конкурентов, ретей-лерам придется уделять все больше внимания персонализации поку-пательского опыта.

Чтобы перейти на первый уровень (чего еще пока не удалось ни одной компании, хотя Amazon, Sephora, Stitch Fix и Wayfair уже близки к этому), ретейлер должен обеспечить потре-бителям высокую степень интеграции опыта в разных каналах и на разных этапах клиентского пути. Для этого необходимо координировать комму-никации в сторонних платных медиа и в собственных каналах, а опыт в мобильных каналах должен быть полностью интегрирован с опытом на компьютере и в физических мага-зинах. Компании также должны уметь использовать искусственный интел-лект и алгоритмы машинного обучения для анализа данных в реальном времени и реагирования на них,

веб-данных. Существуют возможности внедрить автоматизированный ремар-кетинг показов рекламы, что позволяет направлять таргетированные пред-ложения потенциальным клиентам с учетом их сетевого поведения. Также ретейлеры могут задействовать инфлю-енсеров, чтобы продвигать видеоре-кламу потребителям.

Пример ведущего онлайн-ретейлера одежды, стремящегося подняться с третьего уровня на второй, пока-зывает, как использовать передовую тактику управления платными медиа, чтобы завоевать больше клиентов и привлечь потребителей на свои сайты. Компания использовала платные показы рекламы, тщательно выбирая оптимальные форматы и оптимальные каналы, чтобы привлечь потребителей. Чтобы обеспе-чить более таргетированный охват, ретейлер в дополнение к собственным и сторонним данным использовал look-alike-моделирование. Машинное обучение оказалось полезным для того, чтобы протестировать, какие вари-анты одной и той же рекламы лучше работают. Применение различных форматов платных показов рекламы, включая рекламу в результатах поиска, показы на релевантных сайтах и онлайн-видео, помогло охватить потребителей рекламой в предпочти-тельном для них формате, побудив их зайти на сайт.

На сайте потенциальные клиенты полу-чали привлекательные предложения, привязанные к программе лояль-ности, например скидки для потенци-альных клиентов «VIP-уровня», баллы за покупки или за регистрацию и вход в свою учетную запись. Зарегистри-ровавшимся покупателям ретейлер предоставлял очень динамичный

| 59

мантру «главное для нас — наши клиенты». Однако работа большин-ства ретейлеров структурирована по вертикалям продуктов и каналов, которые навязывают клиентам предложения, не задумываясь о том, чего те на самом деле хотят. Самых ценных и лояльных клиентов забра-сывают рекламными сообщениями, а новых покупателей практически игнорируют. Однако по-настоящему клиентоориентированные ретейле-ры используют персонализацию для того, чтобы адаптировать покупа-тельский опыт к потребностям каждого конкретного клиента и обеспечить бесшовную интегра-цию на всем протяжении клиентско-го пути. Директор по маркетингу ведущего специализированного ретейлера дал такое определение персонализации: «Наша компания хорошо понимает, что такое персо-нализация. Персонализация — это способ обеспечить отлаженный клиентский опыт и беспроблемный переход от одной ключевой точки к другой без потери темпа».

• Сознаем ли мы стратегическую значимость персонализации и разработали ли мы пошаговый план ее достижения? Хотя боль-шинство ретейлеров сознает страте-гическую значимость персонализа-ции, у них часто нет ни четкого видения того, что именно персона-лизация означает именно для них, ни плана поддержки инициатив. Также обычно у них нет бизнес-кей-са на три-пять лет, в котором были бы четко прописаны выгоды персо-нализации, а также инвестиции в технологии и кадровые ресурсы, необходимые для их реализации. Чтобы обеспечить как ценность для клиентов, так и создание стоимости

при этом систематически оценивая результаты по всей маркетинговой воронке для выявления ключевых драй-веров продаж.

Подготовиться к более персонализированному будущемуЕсли ретейлер стремится опередить конкурентов, ему неизбежно придется уделять все больше внимания персона-лизации покупательского опыта. Чтобы перейти на первый уровень, ретейлеры должны будут обеспечить подлинно персонализированный и полностью интегрированный опыт на всей протя-женности клиентского пути. Это позволит достичь целей основного бизнеса, включая развитие брендов, вовлечение потребителей, увеличение числа потребителей, реагирующих на рекламные сообщения, и макси-мизацию ценности клиента на протя-жении жизненного цикла. Как заметил один директор по маркетингу: «Когда вам уже удалось привлечь клиента, главная задача — удержать его, уделяя особое внимание ценности клиента на протяжении жизненного цикла».

План по выходу на первый уровень должен учитывать особенности конкретного вертикального рынка, бизнес-модели ретейлера, пове-дения потребителей, а также уровень развития персонализации. Но, как показывает наше исследование, ретей-леры всех сегментов должны помнить о нескольких принципах. Хотя они и не новы, участникам рынка стоит спросить себя, действительно ли они им следуют на практике.

• Привлекаем ли мы клиентов на каждом этапе маркетинговой воронки? Все компании твердят

60 | REVIEW № 48

• Делаем ли мы обдуманные инве-стиции в основные элементы персонализации? Развитие техноло-гий создает все больше возможно-стей для персонализации клиентско-го опыта. Ретейлеры должны обладать высококачественными интегрированными клиентскими данными, компетенциями в сфере углубленной аналитики и технологи-ями автоматизации, чтобы обеспе-чить персонализированный опыт на различных этапах клиентского пути. Системы персонализации часто используются для рекоменда-ции продуктов, но они также помо-гают разрабатывать кастомизиро-ванные сообщения и креативный контент, выбирать лучшие каналы для их доставки, персонализировать цены и акции для конкретного клиента. «Наш ключевой ресурс — алгоритм для подбора товаров в соответствии с предпочтениями потребителя. Мы обнаружили, что алгоритм обычно не ошибается, и поэтому призываем людей больше на него полагаться», — рассказал нам директор по маркетингу онлайн- ретейлера одежды.

Строительство технологического стека для персонализации клиент-ского опыта включает несколько ключевых шагов. Как отмечается в недавней статье BCG, компания должна извлечь максимум из уже имеющихся у нее технологий и инте-грировать массив данных, минималь-но достаточный для решения нового спектра задач в области персонали-зации, вместо того чтобы делать огромные инвестиции в создание идеального озера данных. Также компания должна инвестировать в развитие аналитического слоя системы достаточно для того, чтобы

для компании, необходимо опреде-лить оптимальную глубину персона-лизации — от более низкого уровня персонализации («один вариант для многих») к более высокому («один вариант для одного») — для различных клиентских сегментов и точек цикла.

• Эффективно ли мы взаимодей-ствуем со стратегическими партне-рами? Ретейлеры должны решить, какие ресурсы и навыки развивать самим, а какие — совместно с пар-тнерами. Попытка все делать собственными ресурсами с большой вероятностью обречена на неудачу, особенно если для компании крити-чески важна скорость. Так, 34% наших респондентов считают крайне важным партнерство с круп-ными маркетинговыми платформа-ми, 31% включил в число важных партнеров большие облачные платформы. Эти вендоры помогают ретейлерам быстрее анализировать данные, делать более точные про-гнозы с помощью искусственного интеллекта и обеспечивать более динамичный клиентский опыт7. «Мы делимся данными с нашими партнерами и, в свою очередь, получаем доступ к огромному массиву сторонних данных о поведе-нии и намерениях потребителей, что помогает нам оценить их реак-цию на сообщения. Это критически важно для того, чтобы наша страте-гия персонализации приносила результаты», — отметил один из опрошенных нами топ-менеджеров.

7 BCG-Google, Business Impact of Personalization in Retail Study—Marketer Survey (n = 302), US, 2019.

| 61

ними. Ретейлерам предстоит объ-единить организационные вертика-ли, в том числе традиционный и цифровой маркетинг, физические и онлайн-магазины, разработку продуктов и маркетинг, чтобы они вместе работали над предоставлени-ем более персонализированного и интегрированного клиентского опыта. Есть разные способы стиму-лировать сотрудничество между командами. Например, компания может устранить границы между ранее изолированными функциями, создать специализированные кросс-функциональные команды по персонализации, объединить членов команды в одном офисе, а также поощрять пилотные проек-ты и эксперименты, чтобы быстро выявлять работающие на практи-ке решения.

Однако командам предстоит не только освоить новые методы работы, но и забыть старые, что часто бывает столь же сложно.

Однако командам предстоит не только освоить новые методы работы, но и забыть старые, что часто бывает столь же сложно, но необходимо. Нам приходилось сталкиваться с тем, что ретейлеры, которые научились блестяще состав-лять списки целевых потенциальных клиентов, вручную разрабатывать предложения и моделировать вероятность покупки, с трудом

он мог поддерживать систему персо-нализации. При этом следует исполь-зовать лучшие в классе внешние решения (часто это платформы, работающие по принципу «ПО как решение») вместо создания техноло-гических разработок внутренними ресурсами и быстро масштабировать аналитику на базе облачных реше-ний. Кроме того, система персонали-зации должна отслеживать поведе-ние потребителей, чтобы регулярно замерять значения правильно выбранных показателей.

Ретейлеры должны обладать высококаче-ственными интегриро-ванными клиентскими данными, компетен-циями в сфере углу-бленной аналитики и технологиями авто-матизации, чтобы обеспечить персона-лизированный опыт на различных этапах клиентского пути.

• Готовы ли мы разрушить органи-зационные вертикали, чтобы создать новые методы работы? Эффективную персонализацию невозможно обеспечить без новых методов работы, которые, в свою очередь, требуют от организации способности координировать действия внутренних команд и поощрять сотрудничество между

62 | REVIEW № 48

уверенными в том, что их усилия в сфере персонализации приносят результаты, и оптимизировать инвестиции в медиа.

• Подключили ли мы правильных топ-менеджеров к внедрению персонализации? Создание надеж-ных ресурсов в сфере персонализа-ции — очень сложная задача. Ее ре-шение требует сильных лидеров, обладающих глубоким знанием цифровых технологий и персонали-зации, готовых делать необходимые инвестиции и способных обеспе-чить внедрение преобразований на уровне всей организации. Если руководство не будет считать персонализацию приоритетом, ее просто не случится.

Нельзя в одночасье создать ресур-сы, обеспечивающие высокий

уровень персонализации и интеграции покупательского опыта. Это огромный проект из множества составляющих, поэтому ретейлерам лучше действовать поэтапно. Каждый этап повышения уровня персонализации обеспечивает создание стоимости.

А главное, действовать надо прямо сейчас, иначе ретейлеры рискуют навсегда отстать от лучших в классе компаний, которые быстро вырыва-ются вперед, и потерпеть поражение во все более ожесточенной борьбе за лояльность все более требова-тельных покупателей. Уже не за горами тот день, когда передовые навыки персонализации превратятся из сред-ства одержать победу в битве за клиента в необходимое условие для того, чтобы вообще оставаться в игре.

приспосабливаются к миру, в кото-ром большую часть выполняемых человеком задач взяли на себя автоматизация и технологии искус-ственного интеллекта.

• Способны ли мы отслеживать клиентский опыт в реальном време-ни и быстро реагировать? Ретейле-рам важно определить, какие показате-ли использовать для оценки эффекта от инициатив персонализации, получения быстрой обратной связи и постоянной корректировки предпри-нимаемых шагов. Вместо нерегулярно-го тестирования результативности рекламы и оценки качества клиентско-го опыта следует выработать систем-ный подход к тестированию эффектив-ности разных каналов и использовать быстрый контур обратной связи для принятия решений и дальнейшего тестирования. Скорость критически важна: ретейлеры, которые одну-две недели дожидаются результатов каждого теста эффективности кампа-нии, останутся позади.

Кроме того, компании должны регулярно оценивать показатели знания бренда и склонности к покуп-ке товаров бренда вверху маркетин-говой воронки, а внизу воронки — объем и качество генерируемых лидов, в идеале — в режиме реально-го времени. Необходимо отслежи-вать объем трафика на сайте, уровень конверсии посетителей в покупателей, среднюю сумму чека, частоту покупок и уровень удержа-ния клиентов. А главное, ретейлеры должны оценивать возврат на инве-стиции в маркетинг по кампаниям, каналам и типам медиа, чтобы быть

© , Inc. 2019. Все права защищены.

По вопросам перепечатки обращайтесь в BCG по электронной почте: MOSMarketingTeam@bcg.com

BCG125047, Россия, Москва,

Дукат Плейс III, ул. Гашека, д. 6www.bcg.com

48