Организационные аспекты развития Интернет- торговли на российском и международных рынках

В соответствии с Программой основной целью направления по формированию новой регуляторной среды, обеспечивающей благоприятный правовой режим для возникновения и развития современных технологий, а также для осуществления экономической деятельности, связанной с их использованием (цифровой экономики). По этому направлению предполагается: создание постоянно действующего механизма управления изменениями и компетенциями (знаниями) в области регулирования цифровой экономики; снятие ключевых правовых ограничений и создание отдельных правовых институтов, направленных на решение первоочередных задач формирования цифровой экономики; формирование комплексного законодательного регулирования отношений, возникающих в связи с развитием цифровой экономики; принятие мер, направленных на стимулирование экономической деятельности, связанной с использованием современных технологий, сбором и использованием данных; создание методической основы для развития компетенций в области регулирования цифровой экономики.
В России значительное число вопросов, касающихся использования информационно-телекоммуникационных технологий в различных сферах деятельности имеет правовую основу. В этой связи нормативное регулирование – одно из важнейших направлений развития Цифровой экономики. Оценка уровня готовности РФ к реализации задач, определенных Программой «Цифровая экономика РФ», требует анализа правовой ситуации в следующих сферах:
Международное право ЦЭ и практика его применения в Российской Федерации;
Национальное право и практика его применения;
Программно-аппаратные решения ЦЭ;
Цифровые платформы бизнеса, общества и граждан ЦЭ;
Технические, правовые и управленческие образовательные системы для ЦЭ, предлагаемыетакими центрами, как Национальный центр компетенций в области цифровой экономики МГУ им. М.В. Ломоносова, Финансовый университет при Правительстве РФ, МГИМО МИД РФ, НИУ ВШЭ, РАНХиГС, Санкт-Петербургский государственный экономический университет и др.
Правоотношения всегда складываются по поводу каких-либо объектов, которыми в цифровой экономике выступают данные, элементы инфраструктуры, деятельность в данных сферах. Говорить о сложившейся системе правоотношений в условиях цифровизации экономики еще преждевременно и следует остановиться именно на существующих в настоящее время проблемах. В настоящее время определены восемь основных направлений внедрения новых технологий в экономику до 2025 года, в число которых входит направление Государственное регулирование.Данное направление включает в себя решения комплекса задач, основными из которых можно назвать следующие:
Снятие правовых ограничений для развития цифровой экономики.
Обеспечение условий для сбора, хранения и обработки данных. Защита прав и интересов субъектов и владельцев данных.
Правовое обеспечение условий формирования единой среды цифрового доверия:
Внедрение системы управления изменениями законодательства в цифровой экономике:
Проведение правового эксперимента по созданию условий для развития информационных технологий в экономике страны:
Обеспечение стимулирования развития цифровой экономики:
Подготовка решений по совершенствованию норм технического регулирования.
Оптимизация системы подготовки проектов нормативных правовых актов.
Разработка системы подготовки юридических кадров для нужд цифровой экономики.
Внедрение модели «квалифицированного заказчика» при распределении бюджетных средств.
С позиции развития Интернет-торговли важным является Обеспечение условий для сбора, хранения и обработки данных. В настоящее время термин «BigData» («Большие данные») является едва ли не самым употребляемым словом в научных публикациях. При этом законодательно данный термин не закреплён и имеет многозначность трактовки. В зависимости от контекста он может рассматриваться как технология анализа или как набор существенного объема данных. Актуальность данных, их реальный объем, качество данных принципиально меняют принципы их отнесения к той или иной категории – коммерческая тайна, государственная тайна, персональные данные и др. и правовые аспекты использования больших данных играют большое значение. Некорректные сбор, хранение, анализ больших данных могут формально нарушить использование данных ограниченного доступа. С другой стороны, непродуманное регулирование в вопросах применения больших данных может стать серьезным ограничивающим фактором развития цифровой экономики вообще и Интернет-торговля в частности.
Интернет-торговля и адаптивное управление в компаниях данной основывается на использовании больших данных. Анализ больших данных и распространение результатов анализа могут привести к проблемам в области прав интеллектуальной собственности, этическим проблемам, проблемам нарушения прав и интересов субъектов анализа и владельцев данных, при этом условия взаимодействия субъектов хозяйственной деятельности бизнеса требуют определенной открытости информации.
Современные технологии ранения и обработки больших данных основываются на облачных технологиях (вычислениях). Являясь инструментом агрегации вычислительных мощностей, облачные технологии привели к возникновению новых рисков в сфере информационной безопасности. Совместное использование данных, безопасность распределенной инфраструктуры, распределение ответственности между участниками сбора, обработки, хранения Больших данных ‒ задачи, решение которых встает перед всем международным сообществом. Ее решение усложняется спецификой и требованиями национального законодательства к участникам международных сделок.
Важным аспектом развития Интернет-торговли является уровень развития бизнес-среды, и конкуренция на рынке товаров и услуг. Э этом отношении Россия находится в крайне трудном положении, поскольку действуют экономических санкции, установленные США и другими странами ЕС.
О состоянии бизнес-среды можно судить по рейтингу конкурентоспособности стран (GlobalCompetitivenessIndex, GCI),,в котором анализируются общедоступные статистические данные и результаты анкетного опроса руководителей 14 тыс. 375 компаний из 148 стран мира о бизнес-климате в их государствах. В рейтинге 2017-2018 годов Россия заняла 38-е место (4,6 балла). По данным доклада «Глобальная конкурентоспособность наиболее проблемными факторами для ведения бизнеса в России стали:коррупция,ставки налогов, доступ компаний к финансированию, инфляция. Несмотря на то, что улучшению позиции России в рейтинге способствовал рост макроэкономических показателей, экономика страны остается очень зависимой от сырьевого экспорта. По мнению авторов доклада, в РФ по-прежнему слабо развит финансовый рынок (107-е место из 137). Кроме того, на низких позициях находятся оценка независимости деятельности судов (90) и обеспечение права собственности (106), «Конкурентоспособность компаний» (71-е место), «Эффективность рынка товаров и услуг» (80-е место), «Общественные институты» (83-е место).
Присутствие России в верхней половине рейтингов отмечается для таких индексов как «Размер рынка» (6-е место), «Инфраструктура» (35-е место), «Эффективность рынка труда» (60-е место), «Здоровье и начальное образование» (54-е место), «Макроэкономическая среда» (53-е место), «Высшее образование и профессиональная подготовка» (32-е место), «Технологический уровень» (57-е место), «Инновационный потенциал» (49-е место). С учетом исследований Института развития информационного общества можно отметить негативное влияние таких факторов в области развития бизнес-среды как «Независимость судебной системы», «Эффективность правовых механизмов в оспаривании действий государства и изменений регулирования».
Таким образом вопросы правового характера существенно влияют на реализацию бизнеса, включая Интернет-торговлю, что несомненно тормозит увеличение несырьевого сегмента в экспортных операциях России.
Развитие логистической системы
Крупнейшие мировые компании, реализующие бизнес с использованием сети Интернет, огромное внимание уделяют развитию логистики. Так, Amazonцеленаправленно повышает качество предоставляемых услуг и переходит на самовывоз для сокращение сроков доставки товаров. В этой связи в 2016 году компания приобрела 20 «Боингов» для обеспечения бесперебойных поставок. Сокращая затраты времени на доставку в зоне «последняя миля» Amazonиспользует дроны для доставки товаров непосредственно клиентам, причем пытается выйти в этом вопросе за пределы США. В настоящее время такой вид доставки с разрешения правительства апробируется в Англии На высочайшем уровне в компании находится складская логистика. В тех складских помещения, где отсутствует роботизация внедрен жесткий алгоритм складирования. Система работает по штрих-кодам, которые хранятся в базе данных склада. Каждый новый товар получает свой код и отправляется в ближайшую свободную ячейку. При выполнении заказа товар забирает ближайший свободный работник (на дисплее его сканера-«пистолета» показывается номер ряда и полки). Когда сотрудник прибывает на место, остается еще раз считать штрих-код, чтобы подтвердить, что не возникло ошибки. И тут же сразу на сканере загорается следующая цель – с адресом ячейки и ожидаемым временем, за которое надо успеть взять товар. Иногда это «целевое время» составляет 5-10 секунд. Алгоритм минимизации затрат времени настраивается на всех этапах доставки заказа клиенту, и, не смотря на довольно тяжелые условия труда, такая система приносит очень высокие результаты.
Однако, совершенствуя складскую логистику, в Amazonв 2012 г. купила компанию -производителя роботов (KivaSystems). Сейчас на складах магазина работает около 40 тысяч их машин и их число будет увеличиваться.Соответственно численность персонала, задействованного в складских операциях, будет сокращаться.
Данный подход при развитии Интернет-торговли может быть широко использован, однако государство должно обеспечить выполнение своей социальной функции и обеспечить население работой.
Формирование кадровой и образовательной политики
Развитие цифровой экономики и, в том числе, Интернет-торговли, требует наличие принципиально новых компетенций от сотрудников. Образование и подготовка кадров для цифровой экономики является площадкой конкурентной борьбы государств за экономическую мощь и политическое доминирование.
Изменения, происходящие в последнее десятилетие в системе вузовского образования в России можно называть, используя различные термины: модернизация, реформирование, структуризация. Драйверами изменений является новая типология «рабочих мест» (ее отметили 44% респондентов FutureofJobsSurvey), роль среднего класса на развивающихся рынках (23%), геополитические трансформации (21%), экономика потребления (16%), рост продолжительности жизни (14%). К технологическим факторам изменений выступают большие данные (Bigdata – 26%), новые источники энергии и связанные с ними технологии (14%), роботизация (9%), искусственный интеллект (6%) 3D печать и биотехнологии (по 6%). Перечисленные драйверы глобальны и действуют по всему миру, а финансово-экономические, институциональные и организационные механизмы соответствующих трансформаций создаются внутри каждой страны. Ключевыми факторами успешного развития национальной системы высшего образования в целом и конкретных вузов являются гибкость и вариативность, скорость реагирования на изменения, проактивность по отношению к прогнозируемым тенденциям в сфере образования и рынке труда . Вызовы, стоящие перед российской системой высшего образования, связаны с необходимостью обеспечить конкурентоспособность этой системы на международном рынке, создать центры инновационного развития внутри России.
Бизнес-модели развития Интернет-торговли
Внедрение алгоритмов адаптивного управления
Реализация алгоритмов адаптивного управления Интернет-магазином, представленная на Рисунке 3.2

. Основные элементами системы управления являются ERP-система – система управления ресурсами компании, и аналитическая информационная система, обеспечивающая поддержку принятия управленческих решений. Функции ERP-системы заключаются в оперативном управления товарно-материальными запасами, персоналом, финансами. Заказы от покупателей через защищенный Web-интерфейс поступают в ERP-систему, где формируется пакет документов, необходимые для оплаты и доставки заказа. При этом осуществляет контроль наличия товара на складах региона или ближайшем к покупателю складе. Отгрузка заказа осуществляется после поступления информации об оплате счета. Формирование маршрута выполняется в соответствии с минимизацией затрат времени на доставку заказа, а также с учетом затрат на транспортные расходы.
Управление персоналом осуществляется для персонала главного и регионального офиса, а также для сотрудников складов в случае, если склады принадлежат компании или взяты в аренду на длительный период. При краткосрочной аренде складских помещений управление осуществляется компании, предоставившей помещения в аренду на договорной основе.
Источник: разработано автором
Облачная инфраструктура представляет модель доступа к сети в режиме «по требованию», который пользователь оперативно задействует под свои задачи и высвобождает при сведении к минимуму числа взаимодействий с поставщиком услуги либо собственных управленческих усилий.
Информация о покупках поступает в аналитическую информационную систему, где осуществляется многоаспектный анализ, результатом которого являются рекомендации по формированию запасов товаров на складах, особенности потребительских сегментов, отклонение затрат на складскую и транспортную логистику от запланированных, производительность труда персонала, результаты маркетинговых исследований.
Маркетинговые исследования, а также уникальные аналитические задачи могут выполняться виртуальными компаниями или региональными офисами, обладающими необходимыми компетенциями на основе договоров и соответствующей проектной документацией. Отличительной особенностью предложенной структуры является наличие платформенного решения, средствами которого осуществляется взаимодействие сотрудников головного офиса и региональных подразделений, поставщиков и потребителей продукции. Кроме того, все задачи, которые соответствуют признакам проекта (ограниченность во времени и ресурсах) осуществляются через проектный офис.
В случае, когда Интернет-магазин реализует товары собственного производства или выполняет операции на последнем переделе (упаковка, маркировка), а также предоставляет услуги (ИТ-услуги, услуги по хранению товаров, образовательные услуги) доступ участников бизнес-процессов по каждому виду деятельности также осуществляется средствами единой платформы.
При выполнении аналитических функций ИТ-платформа позволяет осуществить подключение к специализированным аналитическим решениям (например, BI-системы SAP, Oracle, SAS, IBM, Microsoft, Loginom). Такой подход в большинстве случаев является наиболее эффективным, поскольку обеспечивает доступ не только к инструментам анализа, но и к средствам поддержки пользователей аналитических решений. В случае необходимости алгоритмы могут быть доработаны или адаптированы под решение конкретной задачи.
Примером использования готового аналитического решения является применение аналитической платформы Loginom(https://loginom.ru/). Разработчиками подготовлены сценарии и инструменты, обеспечивающие решение таки задач как:
Анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование. Простота использования и интуитивно понятная модель данных позволяет проводить анализ по принципу «что-если», соотносить гипотезы со сведениями, хранящимися в базе данных, находить аномальные значения, оценивать последствия принятия бизнес решений.
Прогнозирование. Построив модель на исторических примерах, ее можно использовать для прогнозирования ситуации в будущем. По мере изменения ситуации нет необходимости перестраивать все, необходимо всего лишь дообучить модель.
Управление рисками. Реализованные в системе алгоритмы позволят достаточно точно определиться с тем, какие характеристики объектов и как влияют на риски, благодаря чему можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий. Loginom (ранняя версия Deductor) уже используется в Российских банках для создания скоринговых систем.
Анализ данных маркетинговых и социологических исследований. Например, анализируя сведения о потребителях, можно определить, кто является вашим клиентом и почему. Как изменяются их пристрастия в зависимости от возраста, образования, социального положения, материального состояния и множества других показателей. Понимание этого будет способствовать правильному позиционированию ваших продуктов и стимулированию продаж.
Диагностика. Механизмы анализа, имеющиеся в системе Loginom, с успехом применяются в медицинской диагностике и диагностике сложного оборудования. Например, можно построить модель на основе сведений об отказах. При ее помощи быстро локализовать проблемы и находить причины сбоев.
Обнаружение объектов на основе нечетких критериев. Часто встречается ситуация, когда необходимо обнаружить объект, основываясь не на четких критериях, таких, как стоимость, технические характеристики продукта, а на размытых формулировках, например, найти похожие продукты с точки зрения потребителя.
Рассмотрим пример применения ассоциативных правил для подбора товаров на складах. Ассоциативные правила – это закономерности между связанными событиями. Примером такого правила служит утверждение, что покупатель, приобретающий Товар 1, купит и Товар 2 с вероятностью 75%. Впервые эта задача была предложена для поиска ассоциативных правил для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины. При анализе чеков покупок фиксируется множество событий, произошедших одновременно. Располагая базой данных, состоящей из покупательских транзакций (набор товаров, приобретенных покупателем по одному чекунайдем закономерность между этими событиями.
Пусть I = {i1, i2, ... , in} – множество элементов, входящих в транзакции. D – множество транзакций.Ассоциативным правилом называется импликация X=Y, где X принадлежит I, Y принадлежит I и пересечение X и Y – пустое множество.Правило X=Y имеет поддержку s (support), если s% транзакций из D содержат X и Y, supp(X =Y) = supp(XИY).Достоверность правила показывает, какова вероятность того, что из X следует Y.
При анализе тестовой базы данных был получен список наиболее популярных наборов (Рисунок 3.3)
Результаты анализа показывают, что при приобретении футболки с вероятность 80% покупатель приобретет сандалии (Рисунок 3.4).
Источник: разработано автором
Онлайн - бизнес является доступным на протяжении 24 часов, так как процесс совершения сделок автоматизирован, соответственно клиентами таких торговых сетей могут быть люди и компании, расположенные в разных часовых поясах, что существенно снижает расходы, ввиду того, что нет необходимости организовывать торговые залы и офисы, так как сделки совершаются дистанционно, то существенно упрощаются бизнес процессы, снижаются расходы. Слишком часто ритейлеры считают, что потребительские покупки рандомизированы. Они одинаково относятся к маркетингу продуктов и услуг, основываясь на методе проб и ошибок. Как только проблема обнаружена, начинается процесс поиска клиента. Ретаргетинг или простые напоминания по электронной почте, говорящие о необходимости рассматриваемого продукта, могут обеспечить принятие решения о покупке
Поставщики ERP, с другой стороны, либо внедряют в свои системы расширенные функции управления цепочками поставок, либо создают автономные ERP для распределительных решений.
Обобщённый алгоритм анализа при адаптивном управлении представлена на Рисунке 3.5.
Системы покупок клиентов интегрируются с внутренними системами ERP, чтобы обеспечить доступность транзакций для дальнейшей обработки в системе ERP. Выполнение анализа сценариев клиента помогает определить потребности клиента и определить ключевые преимущества услуги или товаров который продает интернет-магазин, сформировать правильное управленческое решение. Анализ выполняется путем рассмотрения отдельных типов клиентов с заданной характеристикой качества и определения соответствующего сценария, которые описывает определенную ситуацию. На основе различных статистических и математических принципов процесс анализа сценариев оценивает отклонение стоимости товара или услуги на основе возникновения различных внутренних и внешних ситуаций.
Таблица 3.2
Рекомендации по совершенствованию и развитию бизнес-модели
Ключевые партнеры Ключевые виды деятельности Ценностное предложение Взаимоотношения с клиентами Целевые сегменты
Логистический партнер
Исполнение заказов Online-магазинИнформационные ресурсы Ориентация на клиента Страны Ближнего зарубежья
Страны Восточной Европы
Оптовые покупатели РФ
Производство продукции
Качество реализуемой продукции
Возврат товара ненадлежащего качества
Собственная транспортная логистика Сервисы online-платформы
Автоматизированные склады Образовательные услуги в сфере Интернет-коммерции
Бизнес-партнеры Ключевые ресурсы Большой ассортимент продукции
Канал продаж
Техническая инфраструктура
Online-магазин
Глобальная инфраструктура Дополнительные программы для зарубежных покупателей Подписка на ПО
Структура затрат Потоки доходов
Затраты на маркетинг
Затраты на аренду ИТ-инфраструктуры
Затраты на складскую и транспортную логистику
Продажа рекламы
Продажа подписки и условно-бесплатные услуги
Плата / комиссия за сервис
Продажа информации
Маржа от реализации продукции
Прибыль от продажи собственной продукции
Логистическая стратегия при применении данной модели ведения бизнеса направлена на снижение затрат, сокращение сроков доставки и обеспечение доступности широкого ассортимента товаров. Также логистическая стратегия направлена на то, чтобы сделать логистику компании способной на: поддержку уникального CVP (costs-volume-profit), на возможность максимально быстро реагировать на изменения в прогнозе спроса. Направлена на предоставление возможности для достижения целевой доли рынка, расширяя количество операций и сокращая при этом долю затрат. Разрешается форматам управлять своими операциями в цепочке поставок параллельно с поиском и реализацией возможностей добиться синергии.
Система внутрифирменного управления направлена на достижение критериев качества продаваемой продукции, которая позволяет установить порядок, при котором ответственность персонала распределена и задокументирована. Объектами управления являются факторы и производственные условия. К функциям по управлению качеством относится: планирование качества, организация работ по качеству, контроль и оценка качества продукции, разработка и внедрение мероприятий по управлению качеством продукции.
Деятельность направлена на формирование долгосрочной лояльности потребителей, большая часть продаж компании приходится на постоянных клиентов, в связи с чем, при планировании оптовых и розничных продаж фокусируются на потребностях основных групп клиентов