Мозг компании

– Текстов и баннеров надо много, иначе не будет толку. Поэтому сделаем автоматические товарные баннеры и тексты, заполняемые товарами автоматически. Как в рекламе Яндекса. Особо художественных текстов клиентам не нужно, маркетинговые тексты только раздражают.

– Так маркетологи совсем без работы останутся.

– И не забудь об этом доложить руководству, что система работает сама. Без них. Как мы обещали. А маркетологам передай: «на биржу труда, детка».

Это был любимый слоган Макса с некоторого времени, когда он сам поверил в дееспособность своих алгоритмов. У него была цель, которая была предметом договоренности с руководством – снижение издержек за счет уменьшения ручных операций. Если мы автоматизируем создание писем и баннеров, это будет первый крупный успех проекта.

Поиск с рекомендациями

– Надо еще поменять систему поиска, – написал как-то утром Макс.

– Зачем, мы только прикрутили Elastic, со всеми фичами, хорошо ищет.

– Он хорошо ищет, пока у тебя сотня тысяч товаров, а скоро потребуется поиск среди полумиллиона. Учитывая, как коммерсанты заносят характеристики и названия, будет полный бардак. Я посмотрел статистику, очень много клиентов уходят, не кликнув ни один товар.

– Но как ты сделаешь его точнее? Будем править характеристики.

– Это долго и не нужно. Люди сами знают, что им лучше подходит по поисковым запросам. Будем делать так, как делают поисковики – собирать запросы и клики. И добавим туда коэффициенты по марже и частоте покупок. Клиентам иногда пофиг, какой бренд, а нам прибыль нужна. Запилим на том же движке клиентского анализа, будет к тому же персонализированный поиск.

– Ну класс, это повысит конверсию на сайте. У нас немало статистики, чтобы это получилось?

– Достаточно, 200 тысяч запросов в день. Но это не все, чтобы сделать конверсию. Надо различать клиентов по готовности к покупке и дожимать близких к ней онлайн-консультантом. Обучим моего Раптора определять из клиентского анализа паттерны посетителей сайта, которые близки к покупкам. И разворачивать им онлайн-консультанта с предложением помочь выбрать то, что он смотрит сейчас на сайте. Поговори с контакт-центром, им это должно понравиться. Повысим число покупающих клиентов.

Этим Макс свернул мне мозги. Я не могу так мыслить. Так просто соединять разные технологии и задачи, о которых я даже подумать вместе не мог. Это была фантастика, команда обожала его именно за такие решения. А Раптором он называл свой core-алгоритм с reinforcement learning. Он действительно самообучался на данных решать любую задачу, даже сам подбирал и отсеивал лишние фичи в данных. Раптор был универсален. И казалось, что на нем мы можем сделать любую задачу. Мы уже обложили клиентов компании рекомендациями так, что они могут сами не думать, что им еще в комплекте надо купить. Система сама знает. И это только начало нашего проекта.

Мир уже изменился, трансформация уже запущена. Мы сами, по собственной воле становимся устройствами для чтения инструкций с компьютера и смартфона. Мы думаем, что знаем, как делать правильно, но все чаще обращаемся к поиску ответа в интернет. И делаем так, как написал кто-то с другой стороны экрана, слепо доверяя ему, если он отгадал.

Человек не мыслит критически, если его желание удовлетворяется. Критическое мышление сползает в ноль. Мы готовы погрузиться с головой в то, что нам внушает доверие и раскрывает наши даже потаенные желания. Но там, по ту сторону экрана, уже не человек, а программа. Вот в чем фокус. Корпоративная программа отгадывает желания потребителей и заполучает их лояльность. Я догадывался, что остается один шаг до создания желаний. И человек будет полностью ведом машиной. Догадывался, но пока не придавал этому большого значения. Пока был результат, который нам нравился.

И я начал понимать, почему крупные корпорации съедают мелкие. Не только потому, что могут аккумулировать большие средства для их покупки. Они имеют большие данные о поведении своих клиентов, которые нигде не купить. И поэтому они имеют возможность манипулировать мнением покупателей. Просто выявляя на большой статистике фичи, которые влияют на выбор.

Автоматизация закупок и цен

Когда еще через месяц мы прикрутили скоринг на сайте, рекомендательный поиск и создание баннеров на сайте, я устроил презентацию с показом эффективности совету директоров. Сколько операций мы упразднили, сколько дополнительных продаж рассылками и баннерами сделали. Генеральный был заметно доволен. Но лаконично сказал только, чтобы мы продолжали в том же духе. Позже ко мне прибежали из персонала подписать новую сумму в моем контракте. Она была в полтора раза выше. А в маркетинге очень оживленно обсуждали, кто чем теперь будет заниматься.

Мы решили отметить командой и свалили все вместе в бар. Макс поздравил нас и себя по скайпу. Он не любил такие тусовки. Вечером он написал: «Пора браться за закупки. Самая клоака. Будь готов».

– С чего начнем, – написал я утром Максу.

– С товарных запасов. Я уже посмотрел статистику и переслал тебе. Коммерсанты совершенно не угадывают запасы, используют примитивную функцию аппроксимации. Ошибка такая, что перезатаривают склад на 15%, потом приходится продавать в ноль. А востребованного товара часто не хватает, образуются нули по остатку. Даже не буду считать, сколько вылетает так маржи, чтобы не расстраиваться.

– Как будешь считать?

– Статистика есть за пару лет, хоть это догадались сохранить. Запущу Раптора, скормлю ему все фичи, что ты сможешь собрать. И будем проверять на текущих данных продаж.

– Какие данные надо собрать?

– Да любые, что могут влиять или просто коррелировать с продажами. Прогноз погоды, курсы валют, повышение цен поставщиками, срывы поставки, все что сможешь найти в статистике. Покупай шоколад аналитикам и тащи от них все что есть.

– Какие прогнозы?

– Если все сделаем правильно, то ошибка в формировании товарного запаса на период не превысит в среднем 2-3 штук.

– Звучит фантастически.

– Ты так же говорил, когда начинали делать маркетинг. Кстати, клиентский анализ тут как раз понадобится, одной из фич будет обобщенная корзина клиентов.

– Что это значит?

– Зависимость закупки от совместной продажи товаров. Нельзя купить 10 штук товара А, не покупая 4 штуки товара В, если в 40% случаев они продаются вместе. Так понятно?

– Круть.

– Запилим за неделю и неделю на настройку. А тебе надо обрадовать директора по продажам, что теперь не его бойцы будут рулить скоро закупками.

Это казалось просто после такой феерической презентации итогов внедрения модуля маркетинга. Но после первого же разговора с директором по закупкам я понял, что будет сложно. Коммерсанты просто так не отдадут закупки машине. Всегда и везде что и сколько купить решал менеджер. Это была его уникальная компетенция. А мы предлагали вместо этого просто выполнять задания системы на закупку. Проводить переговоры и заключать договоры. У директора по закупкам был один аргумент: «Если система ошибется, кто будет отвечать? С кого мне спрашивать? С вашей системы? Так я хотя бы Иванова или Сидорова могу от… ругать». Контраргумент, что проверка дала ошибку, намного меньше, чем делают коммерсанты, не убеждала. «На игрушечных данных все работает, а в бою может случиться все что угодно», – парировал мой аргумент директор. Я вышел расстроенным, но не стал пока ничего говорить Максу. Надо было обдумать.

– Есть проблема в системе, – получил сообщение от Макса в шесть утра.

– Что случилось?

– Мы анализировали продажи по закупкам, которые делали люди. Они кривые, и продажи тоже кривые. Система плохо угадывает продажи.

– И что делать? Откуда нам взять данные, что надо закупать? У нас нет ничего кроме продаж, на которые и смотрят коммерсанты.

– Почему менеджеры решают, что надо клиентам? Пусть сами клиенты решают, что им надо. Мы просто проанализируем их запросы у нас на сайте.

– Это неожиданно, но верно! А как мы сопоставим то, что они искали, с тем, что надо купить? Запросы не всегда понятны.

– Это просто, они не находят у нас, но находят в поисковиках. И мы будем искать за результат то, что есть в интернет-магазинах. Будут ошибки, но на больших данных сгладится.

– Гениально.

– Спасибо, я знаю. Будем ставить как поправочную функцию к дообучению модели закупок. Ждать, когда коммерсанты купят, продадут и это попадет в модель, долго.

Слухи о том, что мы делаем систему закупок, стали быстро распространяться. Некоторые коммерсанты даже перестали здороваться, но некоторые подходили и интересовались, что она будет уметь и как мы собираемся ее внедрять. Я чувствовал, что тучи сгущаются, и был готов уже идти к генеральному, прежде чем переключать управление товарными запасами на нашу обученную модель. Но Макс предложил сначала доработать систему.

– Нам нужна автоматическая система установки и изменения цен. Без системного и единообразного ценообразования модель закупок дурит и сбивается. Цены надо оперативно менять под конкурента, чтобы не терять маржу. Коммерсанты и тут лажают.

– Согласен, но это будет сложно…

– Нужно написать парсинг цен на сайтах конкурентов. Только как сопоставлять с нашими позициями? Не хочется включать тут руки.

– У нас позиции с артикулами производителей, они есть на сайтах конкурентов.

– Точно. Тогда сделать легко, позаботься о списке конкурентов по каждой категории. А я подумаю еще над админкой, в которые будем заводить правилами изменения цен. Насколько менять при разном спросе и наценки от закупки товара. Надо будет натравить Раптора.

– Ну, цены пока меняют сами менеджеры, когда успевают посмотреть цены конкурентов, или когда их меняет поставщик. Я не уверен, что мне удастся уговорить отдать это системе.

– Да ничего они не меняют, я посмотрел, только повышают, и то редко. Никто оперативно ничего не меняет. Смотреть коммерсантам на цены, похоже, некогда. И нереально уследить за матрицей в тысячи товаров, помноженную на десяток конкурентов. Нужна система.

– А готовые такие системы существуют?

– Найдем что-нибудь подходящее. Ты готовь доклад о переводе ценообразования в автомат, я тебе дам статистику и аппроксимацию того, что получится в результате автоматизации оперативного изменения цен под конкурентов.

– Это будет сложнее сделать, чем с маркетингом, я уже говорил с директором по закупкам. Он пока против, только как подсказка.

– В системе 20% цен, которые никто не менял 2-3 года. И по ним продают, скорее всего, уже в минус. Этого недостаточно?

– Боюсь, что нет. Это люди, ты же понимаешь. Мы лишаем их власти над закупками, они будут искать аргументы, чтобы свалить нашу систему прогнозирования. Просто назло не купят то, что она предлагала.

– Хорошо, сделаем проще. Она будет рекомендовать, а через квартал посчитаем разницу, сколько рекомендовала система и сколько купил коммерсант. И увидим, сколько потеряла на этом компания. Только не говори о подсчетах директорам, пусть будет убедительным сюрпризом. А пока займемся следующей системой.

Это был компромисс. Я договорился с директором по закупкам, что система будет рекомендовать коммерсантам, но решать будут они сами. Мы вместе провели совещание с генеральным, где представили план внедрения. Я настоял только на том, чтобы мы провели оценку эффективности через квартал. Прошел месяц.

– Пока они там решают с закупками, я сделаю полностью автоматические закупки – запросы на закупку будут идти по API сразу поставщикам. Нечего тут делать коммерсантам.

– Подожди, но не все же можно автоматизировать, ту же работу с поставщиком, это же торг, человеческие качества нужны, умение общаться, вести переговоры.

– Мифы это все, придуманные людьми для самих себя. И люди своими переговорами, симпатиями и прочими несистемными фичами только все портят, вносят шум в систему. Есть цены на рынке, надо взять с наименьшей ценой у проверенного поставщика. Все остальное – фантазии. Сделаем закрытую биржу закупок для аккредитованных поставщиков. Система будет выставлять лоты, поставщики соревноваться, кто дешевле, система будет контролировать окончательную цену, выгоняя с биржи жуликов. Все. Коммерсантам останется только аккредитация. Хотя я еще подумаю.

– Ну есть же и прочие факторы, там, история отношений, бонусы от поставщика.

– История – только для истории, есть рынок и цена на момент закупки. И никакой больше истории. Это все оправдание для повышения цены. А бонусы надо учитывать, размазывать на цену закупаемой штуки. Это все маркетинговые штучки для людей, но не для системы. Система все равно учтет бонус в цене торгов.

– Ты хочешь отнять у коммерсантов последнее.

– Мы все отняли у маркетологов, почему что-то должны оставлять коммерсантам?

Прошло три месяца, Макс закончил делать парсинг и систему закупок. Я снял статистику по наценке по закупкам коммерсантов и высчитал наценку, если бы закупки делались по рекомендации нашей системы. Даже без ценообразования потери оказались в сотни миллионов. Я направил доклад генеральному. В офисе произошло небольшое землетрясение. Директор по закупкам и его замы ходили по коридору красные и злые, как игроки проигравшей футбольной команды. Коммерсантов отлучили от закупок с первого числа следующего месяца. Они могли делать закупки только под конкретные проекты, а также находить поставщиков выявленного нами нового товара, который не нашли на сайте клиенты. Я опять собрал команду в баре, было что отметить.

Сидя в баре, обменивался по скайпу шутками с Максом. Он тоже выпил и охотно шутил в ответ.

– Как ты успеваешь написать столько кода? У других уходят месяцы на это. Ты пишешь максимум за один. Скажи честно, ты на проценты держишь целую шайку кодеров?

– Никто из продвинутых уже не пишет код сам, детка. Так делают только юниоры. Я придумываю только архитектуру. А самого халявного кода полно на гитхабе и в других местах. Его написано столько, что хватит на много лет. Зачем писать, надо уметь читать код и подправлять, чтобы он заработал, несмотря на криворукость его несчастного создателя, в отчаянии выложившего его в сеть. И присоединить по API к общей системе как микросервис. Дописываю иногда интерфейс между микросервисами. И никакой шайки.

Машоб в поиске персонала

По нашим планам настала очередь персонала. Это была самая некомпьютеризированная служба в компании. А персонал надо было укрепить, перед тем как браться за менеджеров по продажам. Таков был наш план.

– Ну что, с чего начнем автоматизировать кадры? – начал я в понедельник утром скайп с Максом перед спринтом.

– Начнем с подбора персонала. Они до сих пор ищут резюме сами, через поиск по ключевым словам на хантере?

– Да, а как иначе? Ищут долго, но находят.

– Есть же API. Будем делать админку – перечислил через запятую параметры искомого кандидата и жди резюме. Причем можно поставить на постоянный поиск – как только появится новое резюме с такими качествами, оно сразу поступит менеджеру по персоналу. Скорость, все решает скорость. Первый позвонил – первый пригласил.

– Это верно. Я еще слышал, что ищут по тестам тех, кто склонен к такой работе и задержится. Актуально для менеджеров по продажам.

– Не надо тестов, Раптора обучить на резюме и данных из соцсетей тех, кто задерживается и не задерживается, простая модель, будем пропускать полученные с хантера резюме через нее с дополнительным подтягиванием данных кандидатов из соцсети.

– Давай еще искать по психотипу, у нас же есть алгоритм определения психотипа по соцсетям.

– Зачем?

– У нас есть психотип ЛПРов. Будем прикреплять по совместимости. Вероятность сделки повысится.

– Ну вот видишь, и у тебя бывают классные идеи, а ты жаловался, – неожиданно, но необидно съязвил Макс.

– Еще сделаем им систему первого дозвона и приглашения как-нибудь, – добавил я для окончательного подтверждения своей классности.

В отличие от истории с закупками в отделе персонала нашу систему приняли на ура. У них работы все равно осталось много, первое собеседование и прием на работу с проверкой документов и подписанием контрактов ни одна система пока не могла у них отнять. Это работа людей с людьми. Систему сделали быстро, так как у хантера было хорошее API. Мы были готовы, чтобы приступить к самому сложному – продажам. Но Макс неожиданно передумал.

Глаза на складе

– Прежде чем автоматизировать продажников, надо чтобы все остальное работало как часы. Надо делать логистику. Они тоже лажают по срокам и точности сборки заказов. Их пока не заменишь автоматической сборкой, мы поможем им другим.

– Чем мы можем помочь? Пока не представляю, там сплошной физический труд, не автоматизируется программами. Роботов начнем делать?

– У тебя сегодня, вижу, хорошее настроение. Нет, не роботов, а глаза. Сделаем две системы. Первая – мобильное приложение для определения по фото кода товара, пришедшего от поставщика. Будет сразу показывать место хранения на складе. Ускорит прием товаров. Вторая – система распознания движения кладовщика при сборке заказа. Трекер с распознанием собранного в корзину товара. Им это вряд ли понравится, но они перестанут зависать «за углом».

– У нас нет спецов по машинному зрению.

– Не надо, заказывай на стороне, с предобученными системами распознавания товаров. Есть такие, читал где-то, найдешь. А я пока займусь системой мониторинга.

– Мониторинга чего? Ты не рассказывал.

– Надо контролировать все процессы, а не только логистов.

– Для чего такой тотальный контроль?

– В клиентский анализ добавим цепочку с опросом по удовлетворенности тех, кто получил заказ. Будем сразу выявлять, когда у клиентов возникают проблемы.

– Это хорошая идея, в контакт-центре много заявок с жалобами. Но зачем мониторинг?

– Чтобы соединить информацию о проблемах клиентов с информацией о сбоях в процессах. Это позволит сразу выявлять, где причина сбоя в работе с клиентами. И оперативно устранять. Меньше клиентов успеет пострадать, больше продаж и прибыли.

– Кто будет устранять эти сбои?

– Оперативный менеджмент, а для чего они еще нужны? Задача людей – воздействовать на людей. Сбои в 99% случаев связаны с работой людей. Заболели и не вышли пара складских на работу – клиенты не получили заказы. Менеджер должен быстро перебросить людей на другой участок. Или поставить в системе больший срок обработки, чтобы не обманывать клиентов. Вот и все.

В первый же месяц внедрение складской программы повысило скорость сборки заказов на четверть. Оказывается, все знали, но не могли поймать складских на том, что они халтурят. Но не все были рады системе мониторинга процессов. Стала прозрачна статистика, кто сколько выполняет операций. Разница между отдельными менеджерами оказалась в разы. Просто кто-то работал, а кто-то иногда работал. Я сам не ожидал такого и сначала даже не поверил. После предоставления сравнительной статистики по офису прокатилось несколько волн землетрясений. Некоторые руководители на планерке смотрели на меня как на лютого врага. Но уже никто не пытался открыто выступать против проекта.

Продажи без продавцов

Наконец мы были готовы к автоматизации самого важного звена – менеджеров по продажам. Это была самая неприкасаемая каста. Можно было тормошить маркетинг и критиковать закупки, но продажи стояли всегда отдельно – они приносили выручку. Автоматизации в продажах не было никакой. Был задачник, в котором записывали поручения менеджерам по клиентам. Это был дневник активности менеджера, который они формально заполняли по пятницам за всю неделю. Невозможно было проверить, был ли менеджер у клиента в офисе или только отметил, что был на встрече. Не фиксировалась ни почта, ни звонки. Как рассказали добродушные руководители некоторых офисов продаж, менеджер ездит на встречи раз 10-15 в месяц. Остальное время они сидит на телефоне в офисе. И обрабатывает поступившие заказы, хотя для этого есть контакт-центр. Все было как в классическом кризисе – все знают, что ничего уже не работает так, как должно по идее, но никто не решается что-то поменять. Верхи не могут, низы не хотят. И вот в эту консервативную систему должны были вломиться мы со своей системой автоматического управления продажами. Директор по продажам был куда суровее директора по закупкам. И я даже боялся с ним разговаривать без генерального. Но надо было браться на ключевое звено в цепочке продаж. Но сначала надо было обсудить с Максом.

– С чего начнем расформировывать продажи? – начал я утро понедельника.

– С учета и контроля. Продажники единственные, кто остался неподвластен системе.

– Звучит сурово, но что именно будем делать? Я пока не представляю, как контролировать в полях менеджеров по продажам.

– Сделаем мобильное приложение, которое они будут обязаны включать в рабочее время. С геолокацией и отслеживанием адресов клиентов из запланированных встреч.

– Если встреча была и геолокация показала встречу, задача на встречу будет автоматом засчитана?

– Нет, еще будет работать микрофон и в облаке расшифровываться переговоры. Если прозвучали все ключевики из задачи и в беседе распознаны собеседники, то задача будет распознана. Также с камеры будут распознаваться офисные помещения и вывески. Менеджер будет обязан сфотографировать место встречи.

– Круть, но это тотальный контроль, не все согласятся и могут запротестовать

– И пусть, лучше если уйдут, мы готовы к массовому набору персонала. Новые придут и примут как данность такую систему.

– Но подслушивать – это как-то, ну, в общем, я бы сам не включил.

– Ты просто не дослушал. Менеджеру приложение будет подсказывать правильный скрипт продаж, рекомендации по товару, ответы на возражения, справки сразу по вопросам клиента, все это в приложении и автоматически из распознанного текста во время беседы. Для этого включат. Они не умеют продавать, поэтому не идут к клиенту. А с приложением уверенности прибавится.

– Как ты себе это представляешь?

– Телефон перед собой положить и подсматривать в него во время разговора. Да хоть вместе с клиентом. На телефоне будут появляться такие виджеты, как «Не забудьте включить в заказ». Или «91% наших клиентов получают заказы вовремя» в ответ на возражение, или «Клиенту может быть интересна услуга Х». Все зависит от того, как это подать менеджеру, чем оно ему полезно. Многие же не встречаются, потому что не умеют говорить с клиентом, такой помощник им поможет. Система за них всю продажу сделает. А процент им. Страхи надо преодолевать просвещением. Не я сказал.

– Не знаю, давай попробуем. Я так боюсь директора по продажам, а ты еще такую штуку предлагаешь.

– Это еще не все, задачи в приложение, как мы планировали, будут идти из клиентского анализа. Что допродать, как уговорить. Но и приложение будет передавать данные о встрече обратно. И система будет смотреть на итог в продажах. Если он есть – зачет, если нет – записываем. И система будет сама предлагать сменить менеджера, уволить или поменять ему клиентов.

– Ты хочешь моей смерти. Как я это директору по продажам продам?

– Иди к генеральному, пусть он с ним разговаривает. Он тебе верит после сделанного нами, а директор по продажам – генеральному. Это тот случай, когда надо так.

– Хорошо, попробую. Когда, думаешь, сможем сделать?

– Это стандартное приложение, месяц и будет готово со всеми интеграциями.

Через месяц мы презентовали приложение на веб-конференции продаж. Я делал презентацию специально из офиса продаж, где собрал местных менеджеров. Стояло гробовое молчание, и ни одного вопроса. С понедельника после презентации они должны были начать включать приложения в рабочее время. Мы мониторили включения. Это сделали только треть менеджеров. Мы дали сигнал руководителям продаж. И снова стали ждать. Ничего не изменилось, но еще через неделю стали приходить сигналы с мест, что все менеджеры увольняются. По факту уволилось процентов 20. Это был провал. Против меня восстали все продажники. Их поддержали злопамятные закупки. Я впервые не знал, что делать. Нельзя было слушать Макса и внедрять жестко полную систему контроля. Надо было постепенно и с долгим периодом тестирования. Привыкания.

– Зря я послушал тебя, с продажами все-таки надо было как-то иначе. Проект под срывом, треть менеджеров уволилась. Меня могут уволить.

– Подожди, а кто поднял шумиху?

– Продажи, конечно, они остались без менеджеров, персонал столько не найдет быстро, клиентов за это время потеряем. Это демарш, треть менеджеров ушла разом во всех регионах.

– А кто тебе сказал, что потеряем клиентов? Ты уверен?

– Ну не может так быть, чтобы люди ушли, а продажи остались.

– Я не вижу потерь по продажам. Прошло уже две недели. Клиенты продолжают покупать. Через сайт, через контакт-центр, через офис. Ушли менеджеры, но не клиенты.