Владимир Андросов, «Гипер Лента»: Автоматизация факторного анализа как путь к оперативному управлению в ритейле

Коллеги, сегодня я хочу поделиться нашим опытом автоматизации факторного анализа в «Гипер Ленте» – путем, который мы прошли, ошибками, которые совершили, и уроками, которые извлекли.

Что такое группа «Лента» сегодня?

Это крупный мультиформатный холдинг, наша цель по выручке в 2025 году – один триллион рублей. «Гипер Лента» всё еще ключевой формат группы, но наш портфель пополняется новыми активами. Недавно в состав группы вошли «Монетка» и «Улыбка Радуги». Мы также развиваем экспериментальные форматы, такие как «Лента Зоомаркет», «Точка табака» и «Эконом». И я могу с гордостью сказать, что на сегодняшний день мы – один из самых эффективных продуктовых ритейлеров.

Зачем нам автоматизация факторного анализа?

Классическая картина: люди погрязли в операционке. Им предлагают что-то улучшить, но они отвечают: «Нет, спасибо, мы слишком заняты». Мы хотим изменить это мышление.

Наша ключевая цель – повышение качества, скорости и точности управленческих решений. Без этого невозможно повышение эффективности, на которое завязана вся стратегия «Гипер Ленты». Боли, с которыми мы столкнулись при автоматизации, знакомы многим: огромные трудозатраты, медленное получение аналитики, не интерактивные и не всегда понятные для бизнеса отчеты.

Куда мы движемся? К автоматизированному сбору и обработке данных. Мы долго использовали Power BI, но у него много ограничений: он не справляется с большими объемами данных и не всегда оперативно обновляется. Сейчас мы рассматриваем несколько BI-систем, в том числе китайский FineBI и Apache Superset, но обе имеют свои преимущества и недостатки.

Следующий шаг – упрощение работы с данными. Мы хотим, чтобы бизнес был максимально автономен и быстро получал наглядную информацию.

Наш путь к цели

Он состоит из четырех шагов: сбор и выявление значимых факторов, влияющих на итоговый результат, генерация гипотез, построение моделей и интерпретация результатов. В будущем мы хотим подключить ИИ ко всему циклу.

Но с ИИ не все так просто. Как отметил один мой коллега: «Мусор на входе – мусор на выходе». Если вводим некачественные данные, то и результат будет соответствующим. Другие сложности – интерпретация результатов, этичность, предвзятость и ключевое – безопасность данных. Наши массивы – это миллиарды строк, и выводить их во внешний контур небезопасно.

Наш путь: от Excel к системе, которая работает на бизнес

Если оглянуться на нашу историю автоматизации, то до 2010 года мы, как и многие, жили в Excel. Потом был переход на SAP BW и QlikView – эти системы дали нам доступ к оперативным данным: средний чек, трафик, маржа, списания. Но нам стало не хватать их скорости и возможностей.

Началась эра Power BI – период бурной, но не всегда продуманной автоматизации. Мы создали больше сотни отчетов, и в этом оказалась главная ловушка. Когда у тебя восемь отчетов по списаниям, и никто не знает, какой из них правильный, – это уже не автоматизация, а легкий хаос. Мы автоматизировали всё, что «неровно лежало», и в итоге получили проблему, а не решение.

Этот опыт заставил нас остановиться и переосмыслить подход. Вместо того чтобы создавать ещё больше отчётов, мы начали структурировать то, что есть. Мы свели все проверенные отчёты в единый дашборд. Теперь даже директор магазина, не будучи финансовым гуру, знает, куда посмотреть, чтобы получить точный ответ. Уже это – огромный шаг вперёд.

Куда мы движемся сейчас и какие уроки извлекли

Сейчас мы находимся на самом интересном этапе – создании драйверной модели, которая не просто показывает цифры, а автоматически подсвечивает проблемные зоны. Представьте: директор видит падение продаж, а система сразу показывает ему цепочку – низкая доступность во фреш-категории привела к отсутствию товара на полке,  снижению трафика, а значит, и выручки.

Параллельно мы наводим порядок в коммуникациях. Сейчас комментарии от бизнеса приходят хаотично, дублируются. Мы создаём единое информационное поле, где директор может оставить пояснение по проблемному показателю, а все смежные службы – мгновенно его увидеть и начать работать над решением.

Главный вывод, который мы для себя сделали: в ритейле скорость – это не просто преимущество, это условие выживания. Кто бежит недостаточно быстро, тот неизбежно отстанет.

Второй урок – автоматизация должна быть разумной. Наша история с Power BI – яркое тому подтверждение. Больше – не значит лучше. Лучше – значит точнее, понятнее и доступнее для тех, кто принимает решения.

И наконец, мы твёрдо усвоили принцип: «Бизнес – цель, аналитика – инструмент». Всё, что мы делаем в финансах, – не для нас самих и не для красивых отчётов, а для общего успеха компании. Что касается ИИ, мы считаем, что настало время его разумного пилотирования и изучения, а не бездумных инвестиций в сотни миллионов ради хайпа. Всем успехов в автоматизации!

Владимир Андросов, финансовый директор, ТС «Гипер Лента»