Лишние люди: как математик из МИФИ автоматизировал труд продавцов

Евгений Визгалов (Фото: Олег Яковлев / РБК)

Идея разработать решение, позволяющее ретейлу экономить на выплатах сотрудникам, пришла Евгению Визгалову, когда он стоял в очереди в супермаркете в Батуми. Летом 2015 года директор по консалтингу московской ИТ-компании «Летограф» Визгалов прилетел в Грузию отдохнуть, а местный ретейл к наплыву туристов явно не был готов: «В очереди в магазин я от скуки подсчитывал, какую долю дневной выручки сегодня потеряет ретейлер из-за просчетов в рабочем графике кассиров, а заодно раздумывал, как этого избежать».

Когда он вернулся в Москву, то первым делом стал изучать мировой рынок систем Workforce Management (WFM) — так называется класс автоматизированных решений для планирования рабочего времени персонала в торговых сетях. Они позволяют бизнесу повышать продажи и экономить на фонде оплаты труда. Общий принцип таков: программа собирает множество данных, от динамики и структуры продаж до рабочих графиков сотрудников, и анализирует их. Затем рассчитывает индивидуальные рабочие графики в зависимости от динамики покупательского потока, особенностей спроса, расположения магазинов, времени суток и пожеланий персонала. Такой подход позволяет, с одной стороны, не привлекать лишний персонал, а с другой — сокращать очереди на кассах.

«Оказалось, что российский рынок систем Workforce Management фактически свободен, и я решил попробовать сделать что-то свое», — рассказывает Визгалов.

Провал «телефонного маркетинга»

До работы в ИТ-компании Визгалов преподавал математическую статистику в МИФИ и заведовал там же лабораторией. «С работы сразу решил не уходить, трудился по ночам и без выходных. У меня была спортивная задача — быстро завершить разработку», — вспоминает математик-предприниматель. Но быстро не получилось. С разработкой портала и веб-интерфейса особых проблем не возникло. А вот на самый сложный функционал, алгоритмы планирования, ушло более полугода. В его основе — симбиоз технологий из нейронных сетей и методов математического прогнозирования. Когда не удалось добиться результата самостоятельно, Визгалов привлек через HeadHunter двух программистов из Новосибирска, а затем еще одного. Позже не хватило и их.

В разработку Визгалов вложил собственные средства. Говорит, что на первом этапе «деньги были приемлемые, несколько сотен тысяч рублей». На разработку всего решения ушло порядка 10 млн руб. — в основном это средства, привлеченные у друзей. Компанию Verme Визгалов зарегистрировал в апреле 2016 года, а спустя месяц ушел из «Летографа». Первым делом снял небольшой офис в технопарке «Строгино» — аренда обходится там всего в 30 тыс. руб. в месяц. Работают здесь всего несколько человек во главе с Визгаловым, большая часть команды из 20 сотрудников трудятся удаленно, в провинции. Также потребовались серверы, на аренду которых сейчас уходит 300 тыс. руб. в месяц. Дороговизна объясняется просто: Verme использует специальные серверы с видеокартами, такие же как для майнинга криптовалют.

«У нас было решение, офис и команда — мы были отлично упакованы! Не хватало малости — клиентов», — улыбается предприниматель. Визгалов целыми днями сидел на телефоне, но безрезультатно. Бизнес был не готов платить за неизвестный софт. «Если компания имеет иностранный капитал, как правило, в ней уже или использовали, или хотя бы слышали о таких системах, как наша, — объясняет Визгалов. — Но у подавляющего большинства российских сетей мы вызывали удивление и недоверие, хотя сама возможность экономии фонда оплаты труда в размере от 5 до 12% их интересовала». Но дальше интереса дело долго не шло.

Рецепт «Оливье»

«Текучка от 50 до 100% в год — знакомая ситуация? Как не лишиться ценных сотрудников и сократить лишних? Почему утром и вечером в зале должно быть 10–12 сотрудников, а днем можно обойтись четырьмя и что с этим делать…» — в июле 2016 года Евгений Визгалов стоял возле экрана, на котором шли слайды презентации, а вокруг него сидели топ-менеджеры сети супермаркетов «Оливье». Именно эта компания стала первым заказчиком. В какой-то момент Визгалов бросил «телефонный маркетинг» и задействовал собственные профессиональные связи — стал обращаться к знакомым.

«Мы больше трех месяцев окучивали потенциального клиента: рассказывали, объясняли, убеждали, но ради такого крупняка были готовы тратить время и дальше, — вспоминает Визгалов. — Нам повезло в главном: до нас в «Оливье» не пользовались подобными системами, им попросту не с чем было сравнивать». А после тестирования они могли сравнить ручное планирование персонала и отчетность в разрозненных документах Excel и автоматическое, при помощи Verme.

По словам HR-директора «Оливье» Юлии Забродовой, «до Verme было так: распечатывался график, на нем делались пометки, и к концу месяца разобрать, кто и где работает, было невозможно. Сейчас нажимаешь кнопку «перепланировать», и нагрузка распределяется оптимальным образом, все понятно и прозрачно».

Проект начинался с трех пилотных магазинов в Москве — в Одинцово, у станций метро «Щукинская» и «Проспект Вернадского». Результат оказался для ретейлера неожиданным. По итогам четвертого квартала 2016 года ФОТ в этих магазинах снизился на 15,19%, а в остальных магазинах сети лишь на 1,96%, говорит Забродова. С 1 января 2017 года все магазины сети «Оливье» работают на Verme.

Конверсия выручки

Как работает Verme? Для начала весь линейный персонал делится по зонам: технологи, мерчендайзеры, кассиры, грузчики и т.д. О каждом сотруднике вводится информация, учитывающая возможности и ограничения рабочего графика. Дальше система автоматически рассчитывает доступность сотрудников, распределяя их время в зале и на кассе.

«Сколько времени нужно кассиру, чтобы пробить чек? А на пике спроса? А сколько мерчендайзеру, чтобы поставить товар на полки и выкинуть мусор? Значение имеет много параметров магазина — от площади до наличия или отсутствия лифта и возможностей ночной выкладки», — объясняет Визгалов. Изучив все эти параметры, Verme рассчитывает нормирование работ по определенному стандарту. Если, например, в ноябре магазину нужно 18 кассиров, то в декабре уже 20, а в январе 15.

Евгений Визгалов

(Фото: Олег Яковлев / РБК)

Дальше презентацию продукта показывают клиенту по Skype, в случае положительного решения разработка настраивается под каждого заказчика индивидуально, а само внедрение занимает несколько недель. Обучение персонала также происходит по Skype. Основные пользователи — управляющие магазинами, старший продавец или старший кассир; как правило, это зависит от размера магазина.

Существенную часть доходов Verme приносит процент от экономии ФОТ и повышения продаж — на 10–15%. Также клиенты оплачивают интеграцию Verme со своими системами, разовый платеж обходится им от нескольких сотен тысяч до нескольких миллионов рублей.

Видимо, по этой причине ставка делается на крупные федеральные сети. «К тому же они более восприимчивы к инновациям, чем небольшие региональные», — говорит Визгалов. Например, пилотный проект сегодня идет в обувной сети «Эконика». Сначала к системе подключили семь салонов. «Нам было важно понять, как решаются задачи прогнозирования трафика по часам, происходит расчет потребности персонала, исходя из пиков трафика, гигиенических норм, регламентных работ и других вводных», — рассказала заместитель коммерческого директора по рознице «Эконики» Марина Дегтерева.

Что в итоге? Прирост конверсии (в данном случае — соотношение числа посетителей и покупателей) за четыре​ месяца составил 40%, выручки — 19%, а доля ФОТ снизилась на 2%. С июня «Эконика» подключила к эксперименту еще 33 салона. В пилотном формате реализуется проект и с Zenden, другой обувной сетью.

Главными конкурентами в Verme считают не российских игроков, а более зрелых западных, поэтому ключевая задача — создавать софт под нужды именно российского ретейла. «Текучка сотрудников в магазинах в России в 2,5 раза выше, чем в США, поэтому система должна быть простой — включил, прочитал краткую инструкцию и сразу работаешь», — объясняет Визгалов.

«У российских решений действительно легкий и понятный интерфейс, объективно наши технологии более современные, — согласен директор по маркетингу ИТ-компании Naumen Михаил Черешнев. — Имеет значение и соответствие требованиям российского законодательства в части кадрового учета, в то время как в случае с западными системами здесь требуются доработки. В силу рублевой себестоимости у нас более выгодное ценообразование».

Например, у «М.Видео» был опыт использования «пакетного» решения от крупного международного вендора. «Оно оказалось недостаточно гибким и результативным, мы стали искать альтернативу — проанализировали и сравнили шесть-семь доступных на рынке вариантов. Решение Verme нам показалось перспективным, и в конце прошлого года мы запустили «пилот» в 20 магазинах, — говорит руководитель департамента по связям с общественностью «М.Видео» Валерия Андреева. — Главное — убедиться, что разработка Verme устойчива, корректно работает с другими системами и понятна для конечных пользователей — менеджеров и директоров магазинов».

В 2016 году, пока разворачивались пилотные проекты, выручка ООО «Верме» составила всего 513 тыс. руб., убыток — 518 тыс. руб., по данным СПАРК «Интерфакса». В 2017 году проект вышел на операционную прибыль, утверждает Визгалов, выручка по итогам года достигла 10 млн руб. «Теперь я уже точно могу сказать, как именно можно было решить проблему магазина в Батуми!» — уверяет предприниматель.