Привет!
Здесь ты найдешь материалы для обучения по направлению Product Management.
Если появились вопросы, пиши в Slack в канал #product. Надеемся, ты справишься и станешь частью команды.
Успехов в обучении!
Продакт-менеджер — это тот, кто каждый день ставит задачи людям, которые лучше его выполняют свою работу. Чтобы это делать, нужно хорошо разбираться в разных направлениях и обладать определенными навыками. Мы поделили их на две группы — hard skills и soft skills.
Анализ рынка. Вам нужно уметь оценивать объем и динамику роста рынка. Это необходимо, чтобы разработать реалистичную Go To Market Strategy.
Анализ конкурентов. Вам нужно понимать, какую долю рынка занимают конкуренты, что отличает их продукты, какие есть преимущества и недостатки. Это поможет выстроить позиционирование, которое будет отличать вас от конкурентов.
Анализ целевой аудитории. Вы будете исследовать потребности аудитории: проводить интервью и опросы, анализировать полученную информацию, составлять персоны.
Приоритизация фичей. Вы будете определять, какие фичи разрабатывать в первую очередь, а какие могут подождать. Три проверенных фреймворка: ICE Score, RICE Score и Lean Prioritization Canvas.
Создание Roadmap. Вы будете планировать разработку новых фичей: оценивать даты и сроки релиза. Roadmap сделает процесс разработки более прозрачным.
Разработка стратегии. Вам придется разрабатывать долгосрочную продуктовую стратегию. Вы будете создавать видение, к какой функциональности надо прийти за пять лет.
Постановка OKR. Вы будете ставить амбициозные цели команде. Для этого нужно будет давать конкретные задачи и отслеживать результат.
Выбор модели монетизации продукта. Вы будете определять модель монетизации для продукта. Вам нужно понимать, какая модель подойдет для продукта: One-time Payment, Subscription или может быть In-app purchase + Ads.
Расчет Unit-экономики. Нужно понимать, будет ли продукт приносить прибыль. Вы будете рассчитывать затраты на привлечение одного пользователя (CAC — Customer Acquisition Cost) и доход с этого пользователя (LTV — Lifetime Value).
Работа с дизайнером. Вы будете составлять UX-схему экранов приложения, вместе с дизайнером работать над UI, собирать рабочий прототип и проводить Usability-тестирование.
Составление документации. Вы будете вести документацию по каждой версии продукта, описывать все тестируемые гипотезы. Вы будете составлять User Stories и Acceptance Criteria.
Анализ метрик маркетинга и бизнеса. Вы будете рассчитывать CPU, ARPU и ROMI, чтобы оценить прибыльность продукта. Также вы будете отслеживать эффективность каждого этапа воронки, считать конверсии и искать bottleneck.
Проведение экспериментов. На основании данных вам предстоит делать логические выводы, формулировать гипотезы и проверять их экспериментально. Нужно уметь проводить A/B-тестирование.
Ресурсы для изучения
https://zamesin.ru/ru-wannabe-a-product-manager-2020/ – топ выжимка от Вани Замесина
Создание нового продукта или внедрение новой функциональности начинается с выявления существующих проблем и запросов пользователей. Дальше мы выдвигаем гипотезы: зачем нужно что-то внедрить, убрать поменять. Например, чтобы увеличить какие-то показатели, улучшить выбранные метрики, сделать процесс более удобным.
Для проверки этих гипотез существует куча разных опций. Если мы говорим про какие-то user-facing вещи, то их можно проверять прототипами, выявлять, действительно ли гипотеза сработала. Такие прототипы менеджер может делать вместе с дизайнером. С помощью прототипов можно провалидировать или, наоборот, инвалидировать какую-то гипотезу. И чем раньше удалось проверить гипотезу, тем дешевле это обойдется компании.
Minimum Viable Product — это совокупность ценностей, которые мы доставляем пользователям. Эрик Райс, автор книги Lean Startup, называет MVP такую версию продукта, которая позволяет собрать максимальное количество полезных сведений с минимальными усилиями. MVP должно соответствовать двум основным критериям:
Обычно продакт менеджер или бизнес-аналитик находят и формируют различные гипотезы самостоятельно, а потом эти предположения трансформируются в эксперименты, которые решает команда. Эксперименты могут быть разные: что-то нарисовал дизайнер на бумаге — и мы это проверили. А что-то нужно допрототипировать до более детального уровня, даже с кодом, и зарелизить куда-то для получения данных.
Ресурсы для изучения
Способ проверки гипотез потребителя при помощи последовательности вопросов во время живого общения интервьюера и респондента. Формат глубинного интервью предполагает “погружение” внутрь контекста потребителя, чтобы определить причины его мотивации, почему он принимает те или иные решения, почему он считает что-либо проблемой, почему и в чем именно он видит ценность и т.д.
Сильные стороны:
Ограничения:
Популярный тип глубинного интервью, основанный на концепции найма продукта потребителем для выполнения конкретного вида работ (jobs) при конкретных условиях. Основной фокус jobs-to-be-done исследований состоит на выяснении контекста, в котором потребитель принимает решение использовать продукт, его мотивации и результате, который он хочет достичь с учетом конкурентных решений.
Сильные стороны:
Ограничения:
Способ проверки гипотез потребителя при помощи наблюдения за поведением потребителя в “естественной среде обитания”, как в роли пассивного наблюдателя (невмешательство в процесс), так и выявления причин поведения при помощи уточняющих вопросов. Формат подразумевает, как полноценные, так и частичные “погружения”.
Сильные стороны:
Ограничения:
Способ изучения поведения потребителей за счет ведения ими “дневника”, в котором фиксируются каждое совершенное ими действие, мысль или эмоция в контексте проводимого исследования. Данный метод практически не встречается в продуктовых исследования в силу своей трудоемкости.
Сильные стороны:
Ограничения:
Самый распространенный способ изучения потребителей при помощи заполнения ими опроса, состоящего из конечного числа открытых или закрытых вопросов. Метод опросов фокус-групп является одним из ключевых методов получения статистической информации о потребителях и очень хорошо сочетается с предыдущими вариантами исследованиями.
Сильные стороны:
Ограничения:
Способ проверки гипотез при помощи взаимодействия не с конечными потребителями, а с экспертами рынка, как ключевыми носителями знаний о потребителях. Формат предполагает любую форму общения (интервью, опрос, воркшоп, сторителлинг и т.д.) для решения задач исследования.
Сильные стороны:
Ограничения:
Ресурсы для изучения
Юнит-экономика — это инструмент экономического анализа, позволяющий рассчитать прибыльность бизнеса с помощью агрегирования “юнитов”. Простыми словами, с помощью юнит-экономики можно выяснить, сколько мы зарабатываем на одной единице или теряем с нее.
Зачем нам Unit-экономика?
Анализ юнитов полезен большому кругу стейкхолдеров: инвесторам, топ-менеджерам, владельцам компаний. С помощью юнит-экономики мы можем:
Как определиться в выборе “юнита”?
На самом деле, “юнитом” в бизнесе может быть что угодно: пользователи, клиенты, продажа товара или услуги, сделка. Принято считать, что юнит следует выбирать, исходя из целей компании: что именно мы хотим масштабировать?
Еще одна важная особенность выбора юнита — сфера деятельности компании. Для digital-проектов будет удобно оценить прибыльность каждого пользователя или подписчика, для владельца кафе — стоимость блюда и так далее.
В зависимости от исследуемой единицы будут меняться и метрики, формулы расчетов прибыльности бизнес-юнита. Например, если мы говорим о юните-подписчике, то здесь стоит иметь в виду его LTV (Lifetime Value), то есть прогноз его общей прибыльности, период в течение которого пользователь будет приносить доход; а также CAC —стоимость привлечения клиента. В случае с товарами и услугами мы обращаем внимание на маржинальную прибыль: выручка за вычетом всех издержек по производству товара или предоставлению услуги.
Основные метрики
CAC — customer acquisition cost — как уже упоминалось ранее, в юнит-экономике показатель достаточно важный. Благодаря пониманию затрат на одного покупателя, то есть стоимость его привлечения, можно просчитать прибыль от юнита, целесообразность масштабирования, эффективность маркетинговой стратегии.Рассчитать данный показатель не сложно: требуется разделить затраты маркетинга на количество привлеченных клиентов (в англоязычной среде клиентов могут называть customers или buyers):
CAC = затраты на привлечение/количество привлеченных клиентов
Бывает, что нам от пользователя нужна не покупка, а некое целевое действие: заполнение заявки, оставление контактов или подписка. В таком случае, затраты на привлечение будут рассчитываться по той же формуле, а показатель CAC = CPA (cost per acquisition или стоимость привлечения клиента).
Разница лишь в названии, на выходе мы получаем все ту же суть: определить затраты на привлечение одного человека (просто в данном случае еще не покупателя, а лишь потенциального клиента). Отдельно от других метрик стоимость привлечения клиента рассматривать зачастую нет смысла. Например, если мы говорим о концепции подписки на продукт, то обязательно стоит помнить о Lifetime Value пользователя.
LTV — показатель хорош для расчетов прогнозируемой прибыли, т.е. сколько всего денег клиент нам принесет на протяжении жизни.Зачастую больший доход можно получить от клиента, регулярно совершающего мелкие покупки, чем от покупателя, заплатившего крупную сумму однажды и ушедшего из рядов пользователей.
Так, если затраты на привлечения одного клиента меньше, чем все деньги, которые он потратит, пользуясь нашим сервисом или покупая наши товары (LTV > CAC), то можно считать, что мы работаем в плюс. Если клиент принесет нам меньше прибыли, чем мы потратим на его завлечение (LTV < CAC), то такую ситуацию вряд ли можно назвать успехом. Вариантов расчета LTV существует несколько, однако самый простой способ, который можно адаптировать практически под любой бизнес следующий:
LTV = ARPU * Lifetime
Немного поясним:
Средняя прибыль с клиента за период — это ARPU (Average Revenue per User), с этой метрикой разберемся чуть дальше.
Lifetime — это среднее время, в течение которого человек является клиентом компании.
Шаблоны в таблицах:
Ресурсы для изучения
Метрика — это качественный или количественный показатель, который отражает ту или иную характеристику и уровень успешности продукта.
Метрики помогают ответить на эти и другие вопросы. Главное — знать, какие из них, как и когда использовать. Понять это не всегда просто, потому что на любой вопрос можно найти несколько ответов, а каждый полученный показатель — понять по-разному.
Они помогают понять, как и откуда в продукт приходят пользователи, сколько их всего, какие из них активные.
Примеры метрик:
MAU, monthly active users — количество активных пользователей в месяц.
Active Users — количество активных пользователей продукта.
RR, retention rate — коэффициент удержания пользователей.
CR, churn rate — коэффициент оттока пользователей.
Сюда входят все показатели, которые демонстрируют, как люди пользуются продуктом, какие есть сценарии.
Примеры метрик:
ER, engagement rate — коэффициент вовлечённости.
Sessions per user — количество сессий — как часто клиенты используют продукт.
Key user actions per session — количество ключевых действий за сессию — как часто совершают конкретное действие, которое для вас важно.
Это показатели, которые дают понять, сколько вы зарабатываете на продукте.
Примеры метрик:
CAC, customer acquisition cost — стоимость привлечения клиента — сколько денег в среднем нужно потратить на рекламу и продвижение, чтобы привлечь одного пользователя.
GMV, gross merchandise volume — валовый объём торговых операций — сколько вы заработали на продаже продукта.
LTV, lifetime value — сколько денег приносит пользователь за время, что он пользуется продуктом, или за определённый выбранный срок.
ARPU — средняя прибыль от одного пользователя за определённый срок.
ARPPU — средняя прибыль от одного платящего пользователя за определённый срок.
Любые метрики — это просто числа, которые сами по себе не дают важной информации. Чтобы от них была польза, все показатели нужно смотреть в динамике. То есть надо выбрать определённый период и проанализировать, как изменилась метрика за это время, что происходило с другими показателями и в чём может быть причина.
Метрики должны зависеть от целей бизнеса. Прежде чем выбирать, какие показатели измерять, подумайте, чего хотите достичь.
Ресурсы для изучени
Владение SQL — важный навык для продакт-менеджера
Большинство команд используют коробочные инструменты продуктовой аналитики для работы с данными о том, как люди взаимодействуют с продуктом. При этом ни одна система аналитики (даже такая универсальная, как Amplitude или Mixpanel) не сможет исчерпывающе ответить на все вопросы о продукте.
Более гибкий подход, способный дать больше инсайтов на потраченное время, состоит в том, чтобы обращаться к собираемым данным напрямую, через SQL-запросы. Это позволит в том числе выйти за пределы стандартных кейсов и задач, решаемых через инструменты построения графиков, однако потребует и определенных навыков, и понимания структуры хранящихся данных.
Владение SQL — обязательный навык для продуктового аналитика, но владение им может существенно повысить эффективность работы и продакт-менеджера, и других участников продуктовой команды. Иногда SQL явно включают в требования к соискателю позиции продакта, но чаще — в числе общих требований в области “data analysis skills”.
Ресурсы для изучения
Agile — это итеративный подход к управлению проектами и разработке программного обеспечения, который помогает командам быстрее и с меньшими проблемами поставлять ценность клиентам. Вместо того чтобы выпускать весь продукт целиком, команда, следующая принципам Agile, выполняет работу в рамках небольших, но удобных инкрементов. Требования, планы и результаты оцениваются непрерывно, благодаря чему команды могут быстро реагировать на изменения.
Scrum — это методика, помогающая командам вести совместную работу. Как спортивная команда готовится к решающей игре (к слову, scrum — англ. «схватка», элемент игры в регби), так и команда сотрудников компании должна извлекать уроки из полученного опыта, осваивать принципы самоорганизации, работая над решением проблемы, и анализировать свои успехи и провалы, чтобы постоянно совершенствоваться. Scrum содействует этому.
Kanban — это популярный подход к реализации принципов agile и DevOps при разработке ПО. Методика предполагает обсуждение производительности в режиме реального времени и полную прозрачность рабочих процессов. Рабочие задачи визуально представлены на доске Kanban, что позволяет участникам команды видеть состояние каждой задачи в любой момент времени.
Ресурсы для изучения
Составление ТЗ — этап создания сервиса, который нельзя пропустить. Даже команда с высоким уровнем экспертности не создаст сильный проект по расплывчатому описанию.
Разработчики должны ясно представлять, какой сервис требуется, опираться на объективные характеристики и требования. Работа без понятного ТЗ может обернуться для заказчика дополнительными финансовыми расходами, срывом сроков, необходимостью переделывать готовый сервис.
Чем однозначнее будет прописано техзадание, тем точнее можно будет оценить, сколько времени и средств уйдет на создание веб-сервиса или мобильного приложения. Результат такой работы будет соответствовать ожиданиям заказчика и с большей вероятностью привлечет внимание целевой аудитории.
Ресурсы для изучения
Маркетинг-микс — это некий набор инструментов, параметров, манипулируя которыми маркетологи стараются наилучшим образом удовлетворить клиентов. Иначе, под комплексом маркетинга понимается набор переменных в общей формуле успеха, постоянно находящихся под контролем у маркетинга.
Performance-маркетинг – стратегия продвижения для достижения измеримых финансовых результатов (KPI) за короткий промежуток времени. Это направление необходимо освоить всем, кто растрачивает впустую половину бюджета и не знает, куда именно. В Performance-маркетинге нет абстрактных метрик – он особенно полезен во времена потери прибыли и кризиса. Помимо ориентированности на продажи, Performance-маркетинг отличается тем, что работает при уже сформированном у аудитории спросе.
Бренд-маркетинг — это комплекс методов, направленных на создание имени бренда, разработку дизайна, установление креативных коммуникаций и проведение маркетинговых мероприятий, которые будут выделять продукт среди конкурентов и способствовать его продвижению.
Теория позиционирования гласит, что потребитель не может запомнить характеристики всех товаров на рынке по причине их многочисленности, поэтому он запоминает методом ассоциаций, наделяя каждый товар определенными атрибутами, которые важны ему при покупке товара.
Это маркетинговая модель, согласно которой клиент проходит путь от полной неосведомленности до покупки за шесть шагов. Для каждого шага, или уровня лестницы, есть свои инструменты и принципы работы с клиентом.
Нулевая — отсутствие проблемы: клиент не осознаёт, что она есть, и не стремится её решить. На примере Ville & Company: чиновник не знает о законодательных изменениях, которые повлияют на его работу, или по крайней мере не интересуется ими.
Первая — наличие проблемы: клиент узнал о ней, но пока не понимает, как её решать. Госслужащий знает об изменениях, но не уверен, что с этим что-то нужно делать.
Вторая — поиск решения: клиент ищет варианты, сравнивает их между собой, знакомится с разными продуктами. Какие у госслужащего есть способы подготовиться к изменениям? Поручить этот процесс сотруднику, нанять консультанта, собрать информацию в интернете самому, пройти краткосрочный обучающий курс.
Третья — конкретное решение: клиент знает, что может помочь, однако ему нужно больше информации о преимуществах выбранного варианта. Например, чиновник уже решил привлечь консультанта. Теперь он ищет подходящего.
Четвёртая — клиент знает о преимуществах, но ещё не убеждён: клиент узнал, чем хороши конкретная компания и её предложение. Чиновник полагает, что Ville & Company — это верный выбор. Но окончательное решение ещё не принято.
Пятая — покупка: клиент приобретает продукт или услугу.
Ресурсы для изучения
Маркетинг в стартапе – моя презентация про маркетинг на ранних этапах продукта
Ссылка на статью про теорию позиционирования
1. Критическое мышление
Пожалуй, самый важный навык из всех. Для продакта жизненно важно сомневаться во всем, задавать огромное количество уточняющих вопросов и постоянно думать о том, как сделать продукт еще лучше.
Навык, которым в совершенстве владеют все маленькие дети, но который многие люди теряют с возрастом. Хорошая новость состоит в том, критическое мышление можно тренировать. Просто заведите привычку задавать ряд вопросов, прежде чем начинать что-то делать. Вот некоторые из них:
2. Самостоятельность
К этим навыкам soft skills относится умение брать на себя ответственность и решения задач без привлечения других специалистов. Эти компетенции прокачиваются путем получения практического опыта. Их развитие во многом зависит от прошлого руководителя, который определял степень профессиональной свободы своих подчиненных. Для развития самостоятельности можно реализовать собственный pet-проект. К примеру, это может быть информационный сайт или сообщество в социальных сетях.
3. Коммуникации со стейкхолдерами
Какие soft skills обязательны для успешного продакт-менеджера? Это умение продуктивно общаться с другими заинтересованными участниками проекта. Вы должны уметь одновременно отстаивать свою позицию и находить общий язык со всеми стейкхолдерами. Для этого нужны не только коммуникативные навыки, но и умение построить прозрачную и понятную работу. Эти умения совершенствуются только на практике.
4. Лидерские качества
Развитие soft skills продакт-менеджера всегда предусматривает совершенствование навыков лидера. Профессионал должен уметь вести за собой команду и мотивировать каждого участника. Для этого прежде всего нужно научиться смотреть даже на самые сложные задачи не как на проблемы, а как на интересный вызов.
5. Эффективная коммуникация
Умение построить эффективное общение с командой, руководством и клиентами — это важнейшая компетенция soft skills. Продакт-менеджер должен оперативно, понятно и логично отвечать на любые вопросы. Ему необходимо уметь добиваться своих ключевых целей в процессе коммуникации. Развитию этого навыка способствуют публичные дебаты.
Ресурсы для изучения
https://www.youtube.com/watch?v=24TUuftIniI – отличное видео с разбором soft skills
Стейкхолдеры — все, кто имеют интерес или отношение к проекту. То есть речь идет не только об учредителях и акционерах: ими могут быть и люди с менее значимым статусом, но все же влияющие на существование проекта. Они обеспечивают разный вклад в проект или продукт: кто-то финансирует и выступает в роли традиционного инвестора, кто-то оказывает экспертную поддержку, кто-то предоставляет оборудование.
Во-первых, еще на старте проекта необходимо определить и распространить четкое видение задач и целей на стейкхолдеров — это улучшит взаимоотношения и согласованность между командой и стейкхолдерами на протяжении всего пути.
Будьте готовы к тому, что формирование четкого видения, с которым согласятся ключевые заинтересованные стороны, может потребовать трудных переговоров. Особенно со сторонами, которые не обязательно настроены положительно к проекту и его намеченным конечным результатам.
Во-вторых, еще до формирования команды проекта следует идентифицировать заинтересованные стороны.
Это обязательная непрерывная деятельность на протяжении всего проекта. При этом одни заинтересованные стороны легко идентифицируются — например, заказчик, спонсор, основная команда, конечные пользователи, а другие, не связанные с проектом напрямую, — трудно.
Поэтому заложите на этот анализ больше времени. Обязательно следует классифицировать стейкхолдеров по значимости, вовлеченности и заинтересованности проектом, определить, как они могут влиять на него, и задокументировать эту информацию.
Ресурсы для изучения
Что такое продуктовая стратегия?
Стратегии продукта — это планы, которые определяют цель и задачи продукта, а затем объясняют видение достижения этих целей. Это помогает связать видение проекта с фактическими методами, используемыми для его реализации. Стратегии продукта определяют основные ориентиры для создания, маркетинга и распространения любой концепции, которую вы планируете продавать. Они также предоставляют центральный план, на который могут ссылаться сотрудники компании, чтобы направлять свои усилия и совершенствовать свои общие бизнес-стратегии.
Это единый достоверный источник информации, который описывает концепцию, направление развития, приоритеты и прогресс работы над продуктом с течением времени. Это план действий, который помогает организовать движение к краткосрочным и долгосрочным целям по продукту или проекту и согласовать способы достижения этих целей.
Зачем создавать дорожную карту продукта?
Самым большим преимуществом дорожной карты продукта является стратегическое видение, которое она дает всем заинтересованным сторонам. Дорожная карта соотносит более крупные цели продукта и компании с трудозатратами на разработку и тем самым объединяет команды вокруг общих целей по созданию великолепных продуктов.
Ресурсы для изучения
Product Manager as a Function
Любая роль в компании – это целевая функция внутри “механизма” бизнеса, которая призвана решать задачу оптимизации, т.е. максимизировать или минимизировать некоторый результат. Например, функция системного аналитика заключается в минимизации разницы между тем, что хочет заказчик, и тем, что получится на выходе проекта. Функция менеджера продаж – в максимизации прибыли от клиентов за период времени. Функция продуктового маркетолога – в максимизации ROI для когорт потребителей, привлеченных в продукт. И так далее.
Менеджер продукта – не исключение. Его целевая функция заключается в максимизации ценности, которую продукт приносит потребителям, с минимизацией time-to-market. Такая трактовка функции менеджера продукта очень хорошо отделяет “зёрна от плевел”, т.к. помогает ответить на вопрос, что НЕ является целью его работы и сфокусировать на главном.
Так, увеличение прибыли компании не является целью работы менеджера продукта. Как и проведение исследований. Как и рост метрик продукта. Как и управление командой разработчиков. В той же степени, как целью работы системного аналитика не является написание технических заданий, а целью работы менеджера проекта – организация Scrum’а в команде.
Здесь очень важно не путать причину со следствием, цель и способ её достижения. Целью менеджера продукта не является прибыль, но увеличивая ценность продукта (выраженную в конкретных измеримых показателях), он увеличивает возможности по её монетизации. Целью менеджера продукта не являются исследования, но организуя их, он может снизить риски того, что решения окажутся никому не нужны, тем самым снижая time-to-market. Целью менеджера продукта не является рост метрик, т.к. метрики – это показатели результата изменений объема приносимой ценности, а не сама ценность.
Такая логика приводит к другому важному умозаключению – что менеджер продукта это человек, который определяет условия внешней и внутренней среды и свойства продукта, при которых продукт способен достичь целей бизнеса, будь то прибыль компании, показатель retention rate или конверсия в использование определенной фичи. Другими словами – какую именно ценность и как нужно принести потребителям, чтобы компания достигла своих целей.
Словосочетания “управление продуктами” и “высокая неопределенность” фактически стали синонимами, поэтому, чтобы справиться с любой ситуацией, арсенал менеджера продукта за последние 10 лет разросся до внушительных размеров. Однако, не весь он нужен. Продукты проживают свои жизненные циклы, на каждом этапе которых одни навыки важнее других. В разных компаниях разные организационные структуры и бизнес-процессы – в некоторых есть четкое разделение по зонам ответственности, в некоторых приходится объединять сразу несколько ролей. По этим причинам и набор навыков конкретного менеджера продукта различается в зависимости от вводных условий. И это совершенно нормально. Главное здесь – это правильным образом определить этот набор навыков, собрав их “конфигурацию”, которая будет максимально соответствовать контексту компании, при этом сохраняя “квинтэссенцию” работы менеджера продукта – максимизацию ценности.
Ресурсы для изучения
Никакого спама, только анонсы новых статей
ИИ уже умеет предсказывать спрос, оптимизировать запасы и повышать прибыль интернет-магазина — если внедрить его правильно. Ошибка в подходе может обернуться замороженными деньгами на складе и провалом в продажах. Как сделать так, чтобы искусственный интеллект работал на вас, ускорял оборачиваемость товаров и приносил максимум прибыли? Разбираем ключевые стратегии как оптимизировать оборачиваемость склада с ИИ в статье.
Как ИИ помогает навести порядок в магазине
Большие данные и прогнозирование спроса
Когда, где и как внедрять ИИ в интернет-магазин
Пошаговый план внедрения ИИ, чтобы оптимизировать оборачиваемость склада
Перечень «горячих» тем, которые всегда в повестке любого интернет-магазина независимо от рынка и масштаба.
Общий признак и главная причина «болезней» в каждом случае — отсутствие автоматизации и централизованного контроля. Если эти процессы запускаются вынужденно — «по ситуации», а учет ведется в общей тетради, компания всегда будет работать в режиме цейтнота.
Искусственный интеллект и его производные позволяют раз и навсегда избавиться от глупых ошибок, делегировать рутину роботам и начать, наконец получать от продаж удовольствие вместе с прибылью.
Сценариев использования нейросетей в ритейле и e-commerce множество.
Возьмем кейс WMS-платформы (системы управления складом) с интеграцией ML-модуля, использующей принцип learn from experience (обучение на опыте). Это уже существующая альтернатива скучному учетному ПО, которое по умолчанию предлагают ecomm-площадки. Ключевое различие между ними — объем полезной функциональности:
Процессы | Учет | AI/ML |
Автоматический диспетчер | – | + |
Оперативный учет | – | + |
Учет за период | + | + |
Адресное хранение | + | + |
Контроль ресурсов: персонал, оборудование | – | + |
Партионный учет | + | + |
Кросс-докинг | – | + |
Операционный биллинг | – | + |
Источник: TAdviser
Такая система самостоятельно, точнее и быстрее человека обнаруживает закономерности в процессах и предлагает решения для оптимизации складской логистики: заранее предугадывает спрос, находит самые короткие маршруты между точками и лучшие схемы размещения товарных запасов.
Точное прогнозирование спроса гарантирует, что магазин сможет удовлетворять потребности клиентов без избытка или недостатка товаров, поддерживая баланс, необходимый для эффективной оборачиваемости.
Рост показателей на фоне внедрения ИИ:
Используя алгоритмы машинного обучения для анализа Big Data, включая исторические данные о продажах, рыночные тенденции, поведение потребителей и более широкие экономические показатели, искусственный интеллект способен выявлять взаимосвязи, прогнозируя спрос с поразительной точностью.
ИИ одинаково эффективно учитывает индивидуальные параметры цепочки продаж и поставок на любом рынке, помогая оптимизировать запасы, сокращать расходы, заблаговременно реагируя на запросы самых разных клиентов.
Лучшее время задуматься о внедрении ИИ — этап планирования. Хотя интеграция интеллектуальных технологий в уже существующие, отлаженные коммерческие и технические процессы возможна, по опыту, она всегда сопряжена с бОльшими расходами и длительностью адаптационного периода.
Традиционно выбор онлайн-ритейла происходит между инструментами low-code/no-code и созданием сайта c нуля. Не видим смысла повторять многочисленные сравнения и обзоры. Если оставить за бортом набившие оскому, очевидные технические детали и споры о достоинствах и недостатках той или иной платформы, совет относительно подхода к разработке, будет следующим:
В настоящее время создание онлайн-магазина при помощи классического программирования — это удел больших брендов, опирающихся в работе на сложные алгоритмы высоконагруженных систем, либо компаний из премиум-сегмента, которые стремятся отстроиться от конкурентов за счет уникального функционала. Средний и тем более малый бизнес полностью закрывает потребность в эффективности и комфорте, решениями на основе low-code/no-code.
Теперь о специфике, которая сопровождает внедрение технологий ИИ. В первую очередь стоит оценить стоимость внедрения. Вот общий перечень расходов, которые придется учитывать предпринимателю:
Причем, и это важно, расходы на ИИ не заканчиваются вместе с подписанием акта о приеме проекта. Такие этапы, как тестирование, поиск лучших моделей, бесшовная интеграция при обновлении ПО или доработка функциональности c изменением бизнес-архитектуры компании, по сути, никогда не прекращаются, но стоят денег.
Тем не менее снизить стоимость внедрения искусственного интеллекта до «земного» уровня вполне возможно, достаточно подойти к этому вопросу про оборачиваемость склада рационально.
Дороже всего в разработке обходится кастом: чем больше ручного кода требует продукт, тем «тяжелее» итоговая смета. Отсюда вывод: дешевле собирать онлайн-магазин, параллельно (или последовательно) внедряя ИИ, используя готовые решения — low-code/no-code.
Именно поэтому компании всё чаще отдают предпочтение готовым e-commerce платформам: они позволяют минимизировать затраты на кастомную разработку, быстрее запускать интернет-магазины и внедрять ИИ без сложного программирования.
Вот основные причины, по которым бизнес выбирает e-comm платформы:
Функциональные возможности | Важность |
Интеграция стороннего софта | 90% |
Масштабируемость | 90% |
Стоимость | 85% |
Доступность кастомизации | 81% |
Мониторинг процессов в реальном времени | 80% |
Скорость внедрения | 73% |
Мониторинг нескольких складов | 70% |
Скорость обучения персонала | 69% |
Потенциал ML и AI | 63% |
Мобильное ПО | 49% |
Арсенал дополнительных решений | 44% |
Использование по принципу SAAS | 42% |
Источник: «Сколково»
Безусловно, зерокодинг и шаблонная сборка не избавят вас от необходимости платить программистам за настройку беспроблемной работы приложений и сервисов, однако стоить это будет на порядок меньше, чем создание и автоматизация магазина с нуля, по индивидуальному проекту.
Зачем вашей компании искусственный интеллект?
Чем точнее сформулированы цели, тем короче (и дешевле) путь к ним. В этом отношении компании с опытом на рынке находится в более выигрышном положении, чем новички, так как уже знакомы с реалиями и могут оперировать настоящими, а не предполагаемыми данными о трафике, покупательском спросе, хронических «болячках» своего бизнеса, требующих вмешательства ИИ.
Чтобы не тратить лишние ресурсы и сразу задать верное направление, и вам было проще разобраться, мы подготовили практическое руководство по внедрению ИИ — с его помощью вы сможете избежать ошибок, оценить необходимые ресурсы и сэкономить бюджет.
Прежде чем передавать управление ИИ, разберите, какие задачи в бизнесе можно автоматизировать.
Четкое понимание задач поможет выбрать подходящие инструменты. Например:
Снижение товарных излишков на 15%
Повышение точности прогнозирования спроса до 90%
Оптимизация времени обработки заказов на 20%
Автоматическое пополнение запасов без ручного вмешательства
ИИ — это не волшебная кнопка, а инструмент, который требует координации работы специалистов:
ИИ должен работать в связке с вашими ERP, CRM, TMS. Проверьте:
Может ли система получать и обрабатывать данные без задержек?
Есть ли совместимость с текущим ПО, или потребуется кастомизация?
Как защищены данные? Исключите риски утечек.
Не внедряйте ИИ во все процессы сразу — начните с теста на небольшом участке:
ИИ — не статичное решение, а самообучающаяся система. Контролируйте:
Точность прогнозов — если снижается, пересмотрите алгоритмы.
Оборачиваемость склада — растёт ли скорость продаж?
Экономию на закупках и логистике — действительно ли AI сокращает затраты?
Вывод: Правильное внедрение AI/ML не просто снижает затраты, но и делает бизнес предсказуемым. Чем раньше компания научится использовать ИИ, тем быстрее выйдет на новый уровень эффективности.
В современном бизнесе оптимизация запасов и эффективная оборачиваемость склада с помощью ИИ меняет правила игры для компаний, которые стремятся быть первыми. Благодаря способности улучшать прогнозирование спроса, минимизировать проблемы с запасами и принимать решения на основе данных, искусственный интеллект меняет подход к работе с цепочками поставок. Применяя возможности ИИ, компании любого масштаба уже сейчас могут выйти на новый уровень эффективности, удовлетворенности клиентов и адаптивности.
Готовы вывести бизнес на новый уровень с помощью искусственного интеллекта? Оставьте заявку — наши эксперты помогут вам на любом этапе внедрения, от стратегии до готового решения!
Структурированная и глубокая база знаний (БЗ) — серьезный актив организации. Это ваша локальная «Википедия», где в любое время можно найти ответ на вопрос, связанный с компанией, продуктом, рабочими процессами.
Как собрать полезную библиотеку готовых решений и превратить ее в автомат самообслуживания для сотрудников и клиентов вы узнаете из этого руководства.
Навигация по статье:
Преимущества внедрения корпоративной базы знаний
Шаг 3: Формируем контент и структуру
Как оценивать эффективность внедрения
Корпоративная база знаний — это централизованное хранилище полезных практик, документов и ответов на часто задаваемые вопросы. Его задача — упростить коммуникацию клиентов и персонала в среде компании, обеспечив оперативный доступ к нужной информации.
Работать с документами удобно, когда они систематизированы. Индексация и номенклатура помогают в организации налогового и управленческого учета на 50-90% ускоряют процессы принятия решения и обратную связь. Кроме того, централизованное хранение упрощает архивацию и защиту конфиденциальной информации.
Единые сценарии событий и утвержденная классификация объектов избавляют от хаоса и оптимизируют коммуникацию между людьми и подразделениями. Администрация, отдел маркетинга, IТ и HR-специалисты действуют в рамках общих протоколов: это помогает увеличивать продажи на 29%.
Доступное и понятное руководство сокращает время поиска решений, сохраняя фокус на рабочих процессах и мотивацию сотрудников: трудно оставаться сфокусированным, постоянно отвлекаясь на поиск и проверку данных. База знаний служит платформой, на которой формируется культура обмена опытом. В целом, бизнес с высокой вовлеченностью персонала на 21% прибыльнее.
Метрики показывают: почти 50% посетителей покидают ресурс, если не получают отклика в первые 10 секунд. В то же время интерактивная БЗ с подготовленными инструкциями и шаблонами ответов позволяет сократить период ожидания: 45% компаний отмечают рост конверсий с ее внедрением. Возможность самостоятельно найти решение, повышает уровень доверия клиентов.
Базы знаний играют важную роль в подготовке новых и обучении действующих сотрудников. Предоставляя ресурсы для изучения внутренних процессов и, позволяя в удобной форме повышать компетенции, они почти вдвое сокращают стадию онбординга. Наличие доступного источника служебной информации облегчает акклиматизацию.
Принцип самообслуживания, положенный в основу БЗ, снижает нагрузку на ответственный менеджмент и сокращает число визитов в службу поддержки: сегодня локальные Вики встречаются у 68% организаций. Обращение пользователей к открытому источнику знаний и опыта минимизирует занятость текущего персонала и снимает потребность в найме дополнительного.
Прежде чем приступить к созданию базы знаний, определите задачи и аудиторию. Поддержка клиентов, адаптация новых сотрудников и централизация документации требуют разного контента и должны учитывать потребности целевой группы.
Где размещать корпоративную базу, зависит от целей и масштабов проекта, требования к платформе неизменны в любом случае:
Далее несколько популярных практик размещения.
Общедоступный, бесплатный инструмент, который позволяет структурировать информацию, добавлять изображения, таблицы, ссылки. Автоматически сохраняет изменения в документах, допускает онлайн и офлайн-режимы редактирования. Возможна совместная работа с разграничением прав доступа.
Google Docs способны закрыть потребность в БЗ для компании уровня малого и среднего бизнеса или стать решением для локальных проектов в рамках отдельных подразделений.
Формат PDF (Portable Document Format) — более совершенный аналог Google Docs. Платформа предлагает разнообразие решений для верстки и визуализации контента, однако полноценная работа требует установки дополнительных сервисов для редактуры и совместного доступа (PDF Commander, PDFelement, Xodo и т. д.), а также доплаты за расширенную функциональность.
Популярный выбор для оцифровки бумажных архивов, документооборота и, особенно, при организации интерактивного обучения. В PDF-формате создается большинство брошюр, отраслевых справочников, брендбуков.
Специфический подход, не для всех, так как далеко не каждый продукт или процесс нуждаются в целом ролике с пояснением, а сценарий, съемка и монтаж стоят дороже самого качественного текста. К тому же формат видео платформ часто ограничивает интерактив: получить ответ на дополнительный вопрос можно, только задав его в комментариях, и то, если они открыты.
В рамках базы знаний серия обучающих видео может добавить наглядности технически сложным, многоэтапным инструкциям к продукту (для клиентов) или внутренним протоколам взаимодействия (для сотрудников).
Если у компании уже есть сайт, логично создать на нем дополнительный раздел, разъясняющий нюансы работы организации. Преимущество подхода: вам не придется ломать голову над стилистикой, достаточно просто повторить дизайн веб-ресурса, а если сайт создан на основе CMS (WordPress, 1C-Битрикс, Joomla!), задача и вовсе решается простой установкой плагина. Останется лишь настроить версию FAQ для клиентов и персонала.
Решение для компаний у которых есть собственный портал в сети и собственная айдентика.
Однотипные обращения от персонала и клиентов возможно закрыть чат-ботами. Схема включает три компонента:
Способности искусственного интеллекта к обучению, качество ответов, объем базы и количество метрик для анализа конверсии зависят от конструктора и настроек чат-бота. Стоимость простейшего линейного робота составляет несколько тысяч рублей, но необходимо учитывать, что дополнительные функции (интеграции в поисковики или CRM, прием оплаты и модерация) придется докупать отдельно.
Потенциал этого инструмента следует изучить организациям, имеющим собственную службу поддержки и многочисленную аудиторию посетителей — онлайн-магазинам, сервисам услуг. Камерным проектам с небольшим количеством сотрудников или штучным трафиком чат-боты не нужны.
Эффективное решение для бизнеса с объемным штатом и постоянно мощным трафиком клиентов — корпоративная база знаний на основе специально разработанной для этого платформы.
Вот такие возможности, например, предлагает сразу «из коробки» профильное приложение Confluence от Atlassian. Это стандартный набор требований, без которых функциональность корпоративной базы знаний не будет полной. Сохраните его в качестве ориентира для будущего технического задания на разработку.
Все платформы (за редким исключением) предлагают бесплатные тарифы с некоторыми ограничениями. Как правило, их достаточно, чтобы понять потенциал сервиса и сделать выводы о его пользе для компании.
Подобные программы — это уже не «костыли» вроде базы знаний в Google Docs, которые хороши для обеспечения местных процессов. Это функциональные комплексы, которые не только решают большинство административных задач, но и служат витриной бизнеса, демонстрируя уровень автоматизации и клиентского сервиса.
База знаний может быть внутренней, внешней и объединенной.
Определив цели и аудиторию, можно приступать к созданию контента и структуры.
У компаний, которые обращаются к нам за консультацией по внедрению БЗ, как правило, уже есть некоторый операционный опыт. Это значит, что есть и темы для контента.
Чтобы их увидеть, достаточно заглянуть в поведенческие метрики маркетологов, попросить пул запросов у службы поддержки и собрать популярный фидбэк у менеджеров. Еще помогут логи CRM и ВРМ-систем, изучение карточек в планировщиках задач (Trello, Todoist, Asana), анкетирование сотрудников. Этого точно хватит чтобы понять, на каком этапе взаимодействия с компанией (продуктом) пользователи «спотыкаются».
Формат передачи информации может быть любым: текст, графика, видео, аудио. Главное, чтобы контент закрывал интент пользователя, отвечая на вопрос, показывая путь к решению проблемы, рассказывая о ценностях компании.
Отвечайте ясно и лаконично. Разговаривайте с читателем дружелюбно, пошагово проводя через практику решений. В инструкциях избегайте отраслевого жаргона и сложных технических терминов. Цель базы в том, чтобы упростить понимание процессов, демонстрировать совершенное знание предмета здесь необязательно.
Единственно правильной структуры БЗ не существует. Каждая компания индивидуальна и должна отталкиваться от собственного опыта и специфики.
В организации хранилища возможны три схемы:
Иерархическая модель станет оптимальным решением для организации с похожей системой управления. В такой структуре каждый уровень имеет свои задачи и обязанности, это обеспечивает точный контроль над нами.
Если же компания состоит из небольших, иерархически равных отделов, ориентируйтесь на сетевую или смешанную структуру. Пользователям будет проще переходить между связанными материалами и проектами, а взаимодействие между подразделениями в рамках базы будет более гибким.
В любом случае выбор должен быть основан на анализе потребностей компании, ее клиентов и сотрудников, а также на оценке эффективности каждого типа структуры в конкретных условиях.
Создавая структуру с нуля, избегайте перфекционизма. Начните с общего: разделите контент по подразделениям, продумайте теги, классифицируйте основную документацию и процессы. С течением времени пользовательский опыт покажет тонкие места.
Схемы, иллюстрации, инфографика помогают разложить информацию по полочкам и облегчают восприятие.
Не забудьте оптимизировать визуальные элементы для быстрой загрузки, убедитесь, что они четко обозначены и соответствуют сопровождающему тексту.
Четкий редакционный процесс имеет решающее значение для качества и согласованности базы знаний на всех этапах: создание, проверка, обновление, архивирование, удаление.
Крайне важно, особенно на первых этапах, заручиться поддержкой лояльных сотрудников. Период интеграции пройдет быстрее и легче, если на ключевые позиции назначить сотрудников, которые поддерживают идею базы, готовы ее тестировать и улучшать.
Запускайте проект в тестовом режиме для узкой группы пользователей, используя фидбэк для оптимизации. Если сотрудники отмечают, что поиск недостаточно эффективен, доработайте систему, добавив теги, ключевые слова, фильтры. Получив удовлетворительные отзывы от тестовой группы, масштабируйте интеграцию, поэтапно подключая подразделения и проекты.
Для этого есть метрики:
Сложности, которые возникают при внедрении БЗ, типичны, но в этом есть и положительная сторона: для них существуют проверенные решения.
Решение: терпение и продуманная стратегия по донесению эффективности базы с активной демонстрацией ее преимуществ.
Решение: регулярный анализ метрик, тестирование интерфейсов, работа с обратной связью.
Решение: полноценное администрирование базы знаний с регулярной проверкой качества контента и назначением ответственных за его актуальность.
Поддержание актуальности контента в корпоративной базе знаний — естественный процесс, и задумываться о решении данной задачи нужно уже на старте.
Рекомендации по обновлению и поддержке актуальности базы знаний:
Актуальность, понятная структура и доступность — три принципа, о которых следует помнить, создавая корпоративную базу знаний, если вам нужна живая и функциональная система, а не пыльный архив для галочки.
Информация в базе знаний должна быть точной. Устаревшие или неверные данные приведут к разочарованию пользователей и подорвут доверие к ресурсу. Установите регулярный аудит содержимого, включая проверку наличия любых изменений в продуктах, услугах или политике компании, которые могут повлиять на качество контента.
Поощряйте сотрудников сообщать о любых несоответствиях или обновлениях, с которыми они сталкиваются. Рассмотрите возможность создания системы, в которой пользователи смогут отмечать устаревший или некорректный контент, что позволит им участвовать в поддержании качества вашей базы знаний.
Ищите способ организовать корпоративные коммуникации, собрав собственный опыт и знания в единую автоматизированную базу? Мы готовы помочь вам с выбором оптимального решения, внедрением или миграцией базы знаний. Подробнее здесь
Численность персонала и ресурсоемкость — факторы, влияющие на доходность вертикальной фермы. В этой статье мы поделимся мнением о сокращении расходов в интеллектуальном земледелии за счет внедрения автоматизации и качества данных. А также ответим на главный вопрос: Как повысить рентабельность фермы в 2025 году.
Население планеты растет — по оценкам ООН, его численность к 2050 году достигнет 9,8 миллиарда человек, а уже в 2100 году нас будет 11,2 миллиарда: традиционные источники продовольствия перестанут удовлетворять потребности всех.
Решением может стать вертикальное земледелие, первые успехи которого мы сейчас наблюдаем. По всему миру люди ежедневно употребляют продукты, массово выращенные в старых транспортных контейнерах и на переоборудованных складах.
Внешняя сторона вертикальных ферм очень привлекательна: они позволяют круглый год возделывать зелень, фрукты и овощи без пестицидов, экономя пространство, ресурсы и время. Вместе с тем, несмотря на потребительский спрос и активные инвестиции, на рынке по-прежнему мало продукции, произведенной по новой технологии.
Навигация по статье
Проблема отрасли — операционные расходы
Как автоматизация может увеличить рентабельность вертикальной фермы
Основа экономии — точные данные
Реальная информация для принятия решений
Удобное распределение ролей и коммуникация
Круглосуточное наблюдение и сигнализация
Причина становится понятна, если заглянуть в индустрию чуть дальше рекламы: в настоящее время вертикальное фермерство не является гарантированно рентабельным бизнесом.
Основной вызов, с которым сталкиваются компании — при высокой затратности производства их продукт не решает актуальных проблем. Если вы напрямую не связаны с продовольственной безопасностью и земельным вопросом, то в вертикальном земледелии нет острой необходимости. Это стартап с вроде бы очевидным потенциалом, но опередивший свое время.
Исследования показывают — внедрение интеллектуальных ферм оправдано в двух случаях:
Проще говоря: классические технологии доступнее и дешевле, а «новые фермеры» тратят больше, чем зарабатывают. При традиционно низкой цене на с/х продукцию, операционные расходы на этом рынке довольно высоки и составляют 80-90% от общего объема:
В результате, по разным оценкам, себестоимость «салата» на выходе оказывается в десятки раз выше, чем закупочная цена конечных потребителей — ресторанов и продуктовых сетей.
Как с этими данными коррелирует цифровая трансформация? Ниже представлена таблица, демонстрирующая уровни автоматизации на существующих вертикальных фермах. Ее удобно использовать для понимания текущего положения и потенциала вашей компании.
Согласно исследованиям большинство коммерческих вертикальных ферм находятся на 2-м уровне (базовый рост и автоматизация). Небольшому числу хозяйств удалось выйти на 3-й уровень (конвейерная автоматизация). Лишь единицы из числа наиболее капиталоемких предприятий смогли перейти с 3-го на 4-й (адаптивная автоматизация).
Вывод: чем выше уровень автоматизации, тем меньше персонала требуется для обслуживания фермы и тем проще оптимизировать потребление ресурсов (воды, людей, энергии, денег).
В процессе работы с заказчиками мы проанализировали множество различных решений и пришли к выводу: автоматизация действительно способна изменить рентабельность вертикальной фермы. Однако для этого необходимо повысить качество и точность данных, полученных в результате отслеживания процессов производства и продаж.
По мере роста компаний (масштабирование инженерных сетей, увеличения каналов сбыта) систематизация разрозненной информации становится все более сложной задачей. Тем не менее именно консолидация и очистка данных, которыми оперируют системы управления и анализа, должны стать приоритетом, если мы надеемся оптимизировать урожайность.
Это утверждение справедливо независимо от того, о чем идет речь: о новой CRM-системе, которая отвечает за клиентский сервис, или о централизованной ERP-платформе, управляющей ресурсами, остатками на складах, логистикой и персоналом.
Оперируя точными данными, вертикальные фермы получают сразу несколько важных преимуществ.
Планируете поднимать продажи, для расчетов нужны точные данные о заказчиках. Хотите понять целесообразность внедрения нового питательного раствора, понадобится информация об эффективности текущего. Нуждаетесь в дополнительных помещениях для склада, не обойтись без отчета о запасах и логистике. Качественная информация увеличивает вероятность правильных решений, и наоборот.
Благодаря сенсорам IoT, контролирующим условия на ярусах с рассадой и позиционирование персонала, автоматическая платформа умеет находить слабые места и помогать в их оптимизации. Например:
Для эффективности анализа программное обеспечение предоставляет многоуровневый доступ к данным и совместному редактированию в рамках популярных форматов — MS, DOC, JPEG, PNG, XLS, SCV, PDF и т. д.
Каждый юнит в системе имеет собственный кабинет с уникальным набором функций и правами доступа.
Внедрение ERP-платформы упрощает взаимодействие и координацию между подразделениями как внутри предприятия, так и во внешнем мире — с поставщиками, заказчиками, подрядчиками.
Напоминания и срочные уведомления генерируются автоматически. Система непрерывно контролирует жизненную среду растений и моментально сообщает ответственному сотруднику об изменении условий.
При необходимости платформе можно делегировать права активации дополнительных устройств и периферии, для самостоятельного управления параметрами — температурой, влажностью, освещением. Это уже пятый уровень автоматизации (самодостаточность системы).
Используя данные истории и отраслевые стандарты для моделирования процессов, платформа прогнозирует сроки и объем урожая, сопоставляя их с затраченными ресурсами. Сравнивая текущие показатели с целевыми, персонал получает точное представление об эффективности производства.
Опция позволяет заранее корректировать стратегию производства, не дожидаясь наступления критической ситуации, например, образования излишков продукции на складе.
Далее мы рассмотрим один из наших недавних кейсов по созданию ERP-платформы для российской компании, занимающейся выращиванием салатной зелени по вертикальной технологии.
Ключевая задача, озвученная заказчиком, — разработка и внедрение в структуру предприятия централизованной системы управления ресурсами. Цель проекта — сокращение расходов на производство, средство — перевод технологических и бизнес-процессов компании в автоматический режим.
Одним из базовых требований к новой системе была максимальная простота в настройке и масштабировании, чтобы персонал, не владеющий навыками программирования, мог самостоятельно создавать инструменты для решения внутренних задач. Именно поэтому для реализации проекта был выбран low code-подход (визуальное моделирование).
ERP с low code предлагает тот же арсенал решений, что и обычная разработка, но снижает требования к профессиональному уровню пользователей, благодаря чему большую часть тактических изменений системы могут выполнять обычные сотрудники компании.
Технический потенциал визуального моделирования не уступает возможностям классического программирования, а созданная при помощи low code платформа имеет ту же функциональность.
При этом объективными преимуществами «низкого кода» являются скорость, гибкость и относительно невысокая стоимость разработки.
Важно! Как правило, количество требований со стороны заказчика увеличивается пропорционально включения в процесс различных отделов компании. Это приводит к задержкам в работе, так как вынуждает каждый раз заново проходить этап согласования.
Имея опыт разработки IT-продуктов и понимая особенности взаимодействия сторон, мы рекомендовали стейкхолдеру заранее подумать о введении в проект ответственного специалиста со стороны заказчика, в обязанности которого будет входить обработка и систематизация запросов.
Задача первого этапа — создание пользовательских сценариев (user-flow) и прототипа системы. Благодаря этому мы можем демонстрировать клиенту процесс разработки, получая актуальные рекомендации относительно функциональности и дизайна платформы.
Также на этом этапе оцениваются ресурсы, составляются смета и дорожная карта проекта.
Предпринятые шаги по реализации плана:
По результатам анализа текущей системы формируется архитектура новой платформы, можно приступать к визуализации.
Формирование интерактивного макета будущей платформы, который позволяет получить верхнеуровневое представление о функциональности и жизнеспособности платформы.
Процесс включает:
По результатам этапа заказчик получил возможность протестировать удобство взаимодействия с платформой. Ниже примеры модулей, сценарии которых отработаны на этапе прототипирования.
Инструмент открывает доступ к статистическим срезам системы. С его помощью менеджеры и технический персонал могут отслеживать любые измеряемые процессы: нагрузку на оборудование, расход электроэнергии, условия физической среды на гектарах, фактические и планируемые объемы производства и продаж, складские остатки
Информация отображается в виде настраиваемых виджетов, с возможностью фильтрации параметров, изменений размеров и положения блоков на экране и конфигурации их содержимого.
Чек-лист — список заданий для персонала, которые необходимо выполнить в заданный период: от проращивания семян до упаковки. Таким образом, ответственные за производство могут контролировать статус абсолютно любых процессов и при отставании от графика, менять приоритеты отслеживания.
После проверки и согласования гипотез начались работы по внедрению и тестированию MVP (ранней версии продукта) платформы в реальных условиях. Такой подход позволил за относительно небольшой бюджет получить рабочую модель системы с возможностью поэтапного масштабирования отдельных функциональных блоков.
Заказчик доволен сотрудничеством, и в данный момент мы переходим к следующей фазе, в рамках которой планируем сделать выводы по масштабированию развитию системы с акцентом на интеграцию модулей складского учета, транспортной логистики и внутреннего месседжинга.
Внедрение ERP-платформы на базе low code позволяет решить проблему ресурсоемкости вертикальной фермы быстро и без глобальных финансовых вложений. За короткое время заказчик получает жизнеспособные версии приложений для управления вегетацией, оборудованием, ресурсами, персоналом, логистикой и продажами.
Обновленные интерфейсы позволяют персоналу принимать более взвешенные решения, поставляя актуальную и точную информацию о работе из различных источников, помогая выявлять области, требующие улучшения, сокращать расходы и увеличивать прибыль. Автоматизированная система упрощает отслеживание ключевых показателей эффективности (KPI) и мониторинг прогресса в достижении целей, что приводит к повышению производительности.
Получить предложение по разработке такого же решения и рекомендации по оптимизации процессов вертикального земледелия при помощи цифровой трансформации, можно здесь.
ИП Гришанин Кирилл Олегович
ИНН 774313842609
Б. Новодмитровская ул., 36, стр. 12, вход 6,
Москва, Россия, 127015
Ahad Ha'am 54,Tel Aviv-Yafo,Израиль