«Люсенька, родная, зараза, сдались тебе эти макароны» (@Кин-Дза-Дза)

Онлайн растёт, офлайн падает

Раньше приходилось бегать в магазин за макаронами:)?

В Москве за 15 минут привезут заказ из Яндекс.Лавки или Самоката, маркетплейсы и крупные интернет-магазины научились делать экспресс-доставку в течение часа (используя свои собственные или партнерские курьерские или транспортно-логистические службы). Доставка в день заказа в заданный часовой интервал и подавно стала новой нормой онлайн ритейла.

Мы привыкли к такой роскоши и хотим «здесь и сейчас», без списков покупок и долгих раздумий, и не сильно задумываемся о том, какие затейливые маршруты проходят заказы перед тем, как добраться до нашей двери.

За кликом «подтвердить заказ» – мощная логистическая инфраструктура

Конечно, чудеса онлайн-шоппинга были бы невозможны без современных цифровых платформ, интегрирующих данные о клиентах и поставщиках, точках продаж и складах, транспортных компаниях, запасах и заказах, расписаниях и маршрутах. Не зря AMAZON гордо входит в пятерку именно технологических гигантов GAFAM  (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft).

При этом хранить и перемещать посылки пока еще всё равно приходится в физическом, а не в цифровом мире (хотя не удивлюсь, если скоро именно AMAZON будет первым, кто научится телепортировать свои посылки​).

Поэтому для организации быстрой доставки приходится иметь дело с:

• дорогами, фурами, расписанием лайнхолов, паллетами и стеллажами, и разного формата дарксторами и складами «последней мили», распределительными и фулфилмент-центрами, а также

• организацией работы невиданной ранее численности курьеров и сборщиков заказов (как работников на обычных или оригинальных транспортных средствах​, так и роботов, дронов и т.д.).

Если рост онлайн продаж продолжится и после завершения пандемии (а отраслевые аналитики в этом убеждены), то развитие логистической инфраструктуры для онлайн ритейла окажется надёжной долгосрочной стратегией для всех участников рынка ритейла и коммерческой недвижимости, включая даже консервативные магазины и сети, у которых пока совсем нет продаж онлайн.

Одна из ключевых компонент этой инфраструктуры – удачно расположенные дарксторы, о которых и пойдет речь в этой статье.

Даркстор - «магазин без покупателей»

Словосочетание «Магазин без покупателей» напоминает оксюморон​, при этом именно такие магазины стали ключевой составляющей оперативного выполнения онлайн-заказов. Покупатель не приходит в магазин, а заказывает товары в интернете, после чего сотрудники магазина (или компании-партнёра) собирают заказ и доставляют его до двери или пункта выдачи.

Первыми в погоне за скоростью доставки активно стали развивать сети дарксторов крупные игроки: «Самокат», «Яндекс.Лавка», «ВкусВилл», X5 GROUP («Перекресток Впрок», «Доставка Пятёрочка»), «OZON» и другие.

Новый формат недвижимости для быстрой сборки и доставки

То, что мы стали меньше ходить по магазинам и больше заказывать, уже изменило и продолжает трансформировать рынок коммерческой и складской недвижимости.

Традиционные оффлайн-магазины становятся меньше (а некоторые и вовсе закрываются), открытие новых гипермаркетов и супермаркетов ритейлеры приостанавливают.

При этом развивается рынок недвижимости определенного формата, составляющей логистическую инфраструктуру online продаж:

1. для сборки и упаковки заказов используются огромные технологически оснащенные центры fulfillment с автоматизированным складированием, выгрузкой и упаковкой;

2. для организации быстрой доставки «последней мили» разворачиваются

• склады «последней мили»,

• пункты выдачи заказов (и постаматы),

• «дарксторы».

Требования к характеристикам и месторасположению этих зданий и помещений отличаются от привычных требований к торговой или складской недвижимости.

Например,

• в отличие от классического склада, дарксторы и склады «последней мили» размещаются рядом с клиентом (а не за чертой города, в промышленных зонах и так далее),

• а в отличие от магазина, может находиться не в красивом здании с большими витринами, также пешеходный трафик может быть небольшим и так далее. Стоимость аренды таких помещений ниже, чем аренды обычных магазинов.

Аналитики описывают следующие тенденции развития оффлайн-торговли:

1. перепрофилирование обычных магазинов в дарксторы или в склады «последней мили». Во время пандемии некоторые ритейлеры закрыли магазины для покупателей и перепрофилировали их в дарксторы, например, «Пятерочка» X5 Group. Идеальными кандидатами для организации в их помещениях дарксторов могут оказаться также магазины, в которых упали оффлайн-продажи;

2. создание гибридных торговых и складских пространств в помещениях традиционных магазинов (когда на одной площадке размещаются и торговый зал, и помещения для сборки и упаковки заказов онлайн или даркстор, и пункт выдачи заказов).

Где оперативно хранится, там и пригодится

Локация даркстора – основной вопрос, влияющий на стоимость и сроки доставки. Привезти заказ за 15 минут можно, только находясь рядом с покупателем.

Поэтому для обеспечения быстрой доставки в городе логистическая сеть онлайн магазина может состоять из большого количества распределенных в районе дарксторов.

Интуитивно понятные требования к месторасположению дарксторов такие:

• расположены в населенных районах;

• время доставки пешком или на велосипеде/самокате/другом транспорте до большинства клиентов должно соответствовать заявленной длительности доставки;

• к помещению должно быть удобно подъехать и организовать разгрузку, возможность свободного проезда пожарной техники на случай пожара тоже никто не отменял;

• в помещении должна быть возможность удобно организовать хранение именно тех товаров, которые чаще и больше всего заказывают в заданном районе (с учетом их габаритов, количества и т.д.)

• в помещении должна быть возможность организовать административно-бытовые помещения, место для отдыха/ожидания заказов курьеров, а рядом – место для парковки их велосипедов/самокатов. Лирическое отступление на тему эмоциональной реакции жителей Хамовников на даркстор Яндекс.Лавки на Кооперативной улице, где это требование не соблюдается, можно легко найти в Интернете.

Для определения оптимального размещения магазинов и дарктосторов сети в дополнение к здравому смыслу и интуиции используются данные о продажах и клиентах в контексте физического месторасположения, а также возможности современных Location Intelligence платформ.

Один из примеров приведен ниже. Анализ относится к сети из более 25-ти оффлайн-магазинов, у которых есть и интернет-магазин. Есть задача определить целесообразность трансформации офф-лайн магазинов в дарксторы для увеличения скорости и территории охвата доставки онлайн заказов.

Конечно, при внедрении подобной методики анализа потребуется уточнения многих деталей и требований к данным из CRM и учетных систем, нужно будет учесть ограничения, накладываемый организационной структурой, состоянием рынка аренды коммерческой недвижимости и так далее. Но ориентироваться на него, как на канву для организации сети может оказаться полезно. Пример разместила в открытом доступе Esri.

Не пора ли перепрофилировать магазин в даркстор?

Планирование сети (как оффлайн, так и онлайн) – задача непростая. Как определить, не наступило ли хорошее время для трансформации привычных магазинов в дарксторы?

Те ритейлеры, кто знает, где физически находятся покупатели, могут понять, в каких локациях целесообразно оставить оффлайн магазины (или даже открыть новые), или разместить на их месте дарксторы, или совсем закрыть.

Шаг 1. Определить области, где больше покупают онлайн, а где - оффлайн

Проанализировать данные о продажах сети магазинов в заданных районах и определить численность тех покупателей, кто предпочитает покупать в цифровых каналах.

Выделить на карте те области, где заказов онлайн регистрируется больше, чем оффлайн, и наоборот, те области, где покупатели предпочитают ходить за покупками в физический магазин.

Может оказаться, что в определенных районах и онлайн, и оффлайн продажи низкие. Магазины, размещенные в этих районах, проанализировать отдельно (может быть, и рассмотреть целесообразность их закрытия).

Шаг 2. Определить области, где находятся постоянные ключевые клиенты

Выделить на карте те области, в которых находятся постоянные ключевые покупатели (рейтинг покупателей определить в соответствии с внутренней методологией на основании данных CRM, там же - его адреса доставки).

Определить в этих областях, те зоны, где живут большее количество ключевых покупателей, которые предпочитают покупки оффлайн. В эти области попадут те магазины, которые целесообразно оставить в формате оффлайн.

Те магазины, которые находятся в зоне предпочтений онлайн – покупок, являются кандидатами на перепрофилирование офф-лайн магазина в даркстор.

Шаг 3. Детально изучить месторасположение каждого выявленного кандидатов на перепрофилирование в дарксторы

Эти выделенные локации анализируются далее по другим параметрам, например,

• какие-то дарксторы могут быть размещены в местах, обеспечивающих минимальное время доставки по большинству адресов в районе (например, в густонаселенных районах), а какие-то, наоборот,

• в пригороде, где адреса доставки более территориально «рассеяны» и расстояние между даркстором и клиентом больше, но покупатели делают в онлайн-магазине большие заказы. В таких районах дарксторы с доступностью часто заказываемых товаров и с быстрой доставкой могут дать преимущество перед конкурентами в части скорости доставки.

3.1. Оценить зоны времени в пути в заданные дни недели и временные промежутки, чтобы проанализировать область, которую будет обслуживать потенциальный даркстор.

• Анализ времени в пути позволит выявить те магазины, доставка из которых до двери покупателя будет самой быстрой с учетом пробок, используемых транспортных средств, доступа к дорогам, расписания курьеров.

• Проанализировать статистику заказов в области обслуживания дарксторов. Определить численность рядом размещенных адресов и частоту заказов рассчитать время доставки нескольких заказов в рамках одного рейса курьера.

• Определить оптимальную локацию для даркстора на основании расстояний между даркстором и ключевыми покупателями.

3.2. Дополнительно есть смысл проанализировать также исторические данные о продажах в районе с учетом сезонности и других факторов, и спрогнозировать модели продаж в определенных областях в заданные периоды. Например, определить, где временно организовать дополнительные дарксторы на период распродаж, или с цветами и подарками накануне Нового года, праздников 8-го марта и т.д., в районах, где живут или работают целевые покупатели.