Мы используем ИИ в формате эксперимента
Дмитрий Марыкин — директор по клиентскому сервису и цифровому опыту розничной Группы М.Видео-Эльдорадо — рассказал про e-commerce, ретейл и цифровые технологии для крупного и среднего бизнеса в рамках подкаста «Практика Days». Делимся наиболее интересными тезисами разговора.
— Дмитрий, привет. Спасибо, что заглянул. Как дела у компании сегодня? Есть какие-либо актуальные цифры? Я нашел в интернете информацию за прошлый год и не стал вдаваться в подробности последних кварталов. Чем ты можешь поделиться?
— Привет. Мы открытая компания, мы публикуем наши отчеты, поэтому цифры можно посмотреть в открытых источниках.
Практически каждый житель России знает М.Видео. У нас по всей стране 54 региональных склада, 8 центральных распределительных пунктов, больше 1240 магазинов ー то есть мы масштабная федеральная сеть с крупной инфраструктурой. Для понимания масштаба, выручка Группы М.Видео-Эльдорадо за 2023 год составила более 434 млрд. рублей, а общие онлайн-продажи составили 71% GMV, увеличившись на 18% до 386 миллиардов рублей.
На нашем маркетплейсе уже почти тысяча мерчантов, средний чек растет, чувствуем себя хорошо, уверенно.
Источник
Из интересного, у нас по-прежнему каждый розничный магазин является DarkStore для быстрой доставки товаров в течение 1–3 часов — к слову, мы — главные в стране эксперты по доставке крупногабаритной техники. Мы продолжаем развивать OneRetail, нашу гибридную бизнес-модель.
В крупных городах — Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске и Екатеринбурге, в рамках развития нашего сервиса запустили фирменную зону М.Мастер по ремонту бытового оборудования и электроники в магазинах. Продолжаем расширять бренды и технику, которую ремонтируем: Apple, Samsung, Huawei, Realme, Xiaomi, и другие.
— Твоя должность звучит как директор по клиентскому сервису и цифровому опыту розничной сети. Можешь подробнее рассказать, чем ты вообще занимаешься с такой замысловатой должностью?
— В целом мою позицию можно разделить на крупные блоки по подразделениям:
Контактный центр с блоком клиентского сервиса внутри него. Так часто случается в компаниях, что клиентский сервис как команда возглавляется командой контактного центра.
Управление клиентским опытом, который включает в себя исследования, развитие платформы обратной связи, совместная работа с функциями, как раз в том числе с коллегами, которые придумали и внедряют М.Мастер.
Развитие опыта сотрудника розничной сети и в принципе каждого сотрудника, который взаимодействует с нашим клиентом, как ответная часть стратегии OneRetail.
Я продвигаю понимание внутри компании, что за клиентский опыт отвечает вообще каждый сотрудник, без исключения. Все это начинается с культуры ценностей; продолжается тем, кого и как мы нанимаем; как мы дальше обучаем и развиваем сотрудника; с какими инструментами он работает; какие акции у нас запускаются; как
выглядят наши магазины. Нет ни одной функции в компании, которая бы не отвечала за клиентский опыт и не влияла бы на него.
— Скажи, пожалуйста, что с твоей точки зрения является самым важным для клиентского сервиса? Какие пункты ты бы выделил?
— Во-первых, это так называемый оптимальный клиентский путь с бесшовным переходом. Это когда клиент делает покупку так, как ему удобно и тогда, когда это ему нужно, а не когда компания принуждает клиента «доделать шопинг».
Во-вторых — для клиента важно быть уверенным, что тот товар, который он видит на онлайн-/офлайн-витринах — экспертно отобран, есть в наличии и качественный. А если вдруг что-то пойдет не так, то ритейлер решит любой вопрос, который возникнет у клиента максимально быстро, оперативно и в удобном формате.
В-третьих — это исполнение обещаний. И здесь у нас по всей компании внедрена метрика perfect order — т.е. идеальный заказ, где мы абсолютно каждый доставленный заказ проверяем на соответствие обещаний, которые дали клиенту.
В-четвертых — это обратная связь. Сейчас мы проводим как крупные исследования, типа большого customer journey map, так и тактические и операционные опросы, по которым мы используем информацию каждый день в работе. Это оценки NPS, CSI, мониторинг обращений: все это попадает в платформу обратной связи, разбирается, мы видим на каком этапе customer journey что-то поменялось, что нам нужно улучшить. Затем незамедлительно вступаем во взаимодействие с функциями, которые могли быть проводниками этих изменений. И дальше наблюдаем за динамикой.
— Скажи, пожалуйста, на основе всего этого, какие параметры, какие цифры являются для тебя ключевыми?
— На самом деле я не выделяю какие-то отдельные цифры. Потому что для меня цифры взаимодополняют друг друга. Поэтому мы смотрим на комплексность, которая в себе содержит и NPS, и CSI, и долю обращений от чеков.
Пример CSI
— Скажи, пожалуйста, вы оцениваете результаты каждого проекта с точки зрения прибыли? Есть ли такая метрика в ваших дашбордах? Если так, то какой из реализованных проектов принес компании наибольший доход? Понимаю, что клиент важнее, но если рассматривать результат именно с точки зрения прибыли для компании.
— Мы, как и любая компания, полностью осознаем важность клиентского сервиса, но не всегда можем точно измерить его ценность в денежном эквиваленте. Деньги — это следствие хорошего клиентского опыта и сервиса. Мы оцениваем эффективность наших проектов в первую очередь по их влиянию на ключевые метрики. Почему так? Потому что мы нашли корреляцию, математическое доказательство, подтвержденное полуторагодовым исследованием. Эта метрика для нас аксиома, поэтому мы работаем над ее улучшением.
— Каким проектом ты гордишься больше всего?
— Всеми нашими проектами, как родитель гордится всеми своими детьми. За прошлый год мы реализовали 147 инициатив. Возможно, это много, но они были разного масштаба и размера. Из этих 147 инициатив на данный момент полностью завершены 97. В этом подкасте я рассказал вам о трех из этих 97. Выделить какой-то один проект сложно.
— Ваша команда работает с искусственным интеллектом? Какие перспективы у подобных проектов? Я уверен, что через 5−7 лет это станет стандартом. На какой стадии вы сейчас находитесь?
— Мы используем ИИ в формате эксперимента. Мы хотели узнать, может ли GPT и другие большие языковые модели помочь нам в консультации клиентов и можно ли им доверить данные о наших товарах. Смогут ли они, например, подобрать клиенту нужную мультиварку? Например, у каждого сотрудника есть мобильное приложение продавца, которым мы гордимся, и оно признано успешной практикой на рынке. У нас более 200 тысяч SKU, что делает работу с ними сложной. Чтобы помочь нашим сотрудникам быстро предоставлять точные и экспертные консультации, мы начали эксперимент с ИИ.
— Какими инструментами аналитики вы пользуетесь? Это готовые решения или что-то на собственной базе данных?
— В нашей системе сбора и управления обратной связью мы активно используем ML-модели, которые, насколько мне известно, являются самописными. Мы уделяем много внимания их точности. Уровень распознавания обратной связи от клиентов сейчас более 93−94%. Это позволяет нам строить процесс на основе аналитики обратной связи и ML-моделей.
— Если обобщить всё, что ты сказал, то основная твоя работа в М.Видео — это контроль сбора обратной связи, кластеризация по запросам, ранжирование и сегментирование, контроль инициатив и взаимодействие с разными отделами. Правильно?
— Ты описал лишь 30% моей работы. Стратегия управления клиентским опытом и сервисом — это системные планы действий. Мы не только координируем все функции, связанные с клиентским опытом, но и являемся проектным и продуктовым офисом,
который генерирует и внедряет новые решения. Остальные 70% работы связаны с контактным центром. Мы также активно сотрудничаем с Data Office и достигли высокого уровня автоматизации с показателем CSI около 95%. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на клиенте и продукте, упрощая процессы.
— Какие советы ты мог бы дать среднему бизнесу, занимающемуся ритейлом?
— Всё начинается с культуры, миссии и ценностей. Среднему бизнесу нужно убедиться, что клиент — важная часть уравнения. Работа с клиентским опытом усиливает позиции бизнеса, увеличивает продажи и долю рынка. Это не спринт, а марафон без финишной ленты — постоянный процесс с отсроченными результатами. Второе — избегайте аналитического паралича, переходите к практическому использованию данных как можно быстрее. Третье — умейте договариваться и завершать процессы.
