К счастью, в нашем обществе в течение последних нескольких лет ускоренными темпами зреет мысль о том, что покупать надо на сайте, а забирать товар в точке выдачи или заказывать доставку до двери. Поэтому резко набрали обороты компании, которые смогли организовать эффективный быстрый и автоматизированный складской учет. Например, у одного из крупнейших интернет-магазинов «ВсеИнструменты.ру» выручка увеличилась почти на 50 % за первые 9 месяцев 2021 года[13] и дальше по инерции еще практически на 54 % за 2022[14]. Скорее всего, такой взрывной рост был вызван пандемией, которая заставила россиян пользоваться интернет-магазинами. Но развитая сеть точек отгрузки товаров и возможность доставки до двери сделали этого ретейлера одним из лидеров рынка.
Сейчас точку выдачи товаров магазина «ВсеИнструменты.ру» можно найти даже в небольшом городке с населением менее 40 тысяч человек, в котором живет автор этой книги. И горожане в массе своей уже в совершенстве освоили процесс покупки через сайт. Поэтому создание развитой системы складирования и распределения стало крайне прибыльным делом для самой компании. Лидеры рынка сегодня не жалеют денег как на автоматизацию складов, так и на их постройку. Потому что толка от них заметно больше, чем от розничных точек продаж с витринами и демонстрационными залами.
С другой стороны, вместе с развитием систем складирования и распределения товаров, появляется потребность в ведении больших баз данных учета складских остатков. И тут же вырисовывается крайне заманчивая перспектива оптимизировать на основе этих больших данных распределение товаров по складам, чтобы удовлетворить весь имеющийся спрос и в то же время не перегружать склады. А если предприятие имеет дело со скоропортящимися продуктами, то выгоду от создания моделей машинного обучения для прогнозирования спроса трудно переоценить.
По оценкам экспертов[15], только в США компании, связанные с розничной продажей продуктов питания, способны сэкономить до 47 миллиардов долларов, оптимизировав поставки товаров на склады и в точки розничной продажи. Это возможно благодаря тому, что продукты не будут портиться на полках, если магазины будут предлагать покупателям ровно столько товара, сколько те способны приобрести.
Конечно, подобная оптимизация складов при помощи больших данных становится востребована по мере увеличения запасов. Небольшая компания с парой кладовок вряд ли хоть что-то выиграет от прогноза по распределению товаров между этими точками хранения. Но при увеличении размеров помещений и при большей удаленности их друг от друга, растет стоимость их содержания,