Современные тенденции развити� цифровых технологий в ритейле

Женжебир В.�.1, Сурай �.М.1, Скрынченко Б.Л.
1 Ро��ий�кий �кономиче�кий универ�итет им. Г.В. Плеханова, Ро��и�, Мо�ква

Стать� в журнале

Экономика, предприниматель�тво и право (РИ�Ц, В�К)
опубликовать �татью | оформить подпи�ку

Том 12, �омер 2 (Февраль 2022)

Цитировать �ту �татью:

Эта �тать� проиндек�ирована РИ�Ц, �м. https://elibrary.ru/item.asp?id=48122560 [48122560]
Цитирований: 15

�ннотаци�:
Совершен�твование информационных технологий порождает преобразование в�ех �фер жизнеде�тельно�ти человече�тва. В на�то�щее врем� одним из главных направлений цифрового го�удар�тва �вл�ет�� формирование цифровой �кономики. Целью и��ледовани� �вл�ет�� об�ледование опыта внедрени� цифровых технологий в де�тельно�ть отече�твенных компаний �феры ритейла. Проанализированы теоретиче�кие подходы к терминологиче�кому пониманию цифрового предпри�ти�, цифровых технологий в ритейле. Отмечает�� актуально�ть и практика развити� цифровых решений в ритейле. В �татье проведен анализ пер�пектив внедрени� цифровых инновационных технологий в �феру ритейла. Ра�крыта �ущно�ть о�новных цифровых технологий, примен�емых �етевыми торговыми предпри�ти�ми. �овизна и��ледователь�кого подхода заключает�� в определении о�новных направлений тран�формации торгово-технологиче�ких проце��ов в ритейле в у�лови�х цифровой �кономики.

Ключевые �лова: цифрова� тран�формаци�, цифровой ритейл, цифровые технологии, бизне�-проце��, оптимизаци� бизне�-модели, аналитика данных, технологи� Big Data, и�ку��твенный интеллект, виртуальна� реально�ть, дополненна� реально�ть, �март-контракт

JEL-кла��ификаци�: M31, O31, L81



Ââåäåíèå

 íàñòîÿùåå âðåìÿ ðûíîê ðîçíè÷íîé òîðãîâëè ÿâëÿåòñÿ îäíîé èç íàèáîëåå äèíàìè÷íî ðàçâèâàþùèõñÿ îòðàñëåé íàöèîíàëüíîé ýêîíîìèêè [1] (Suray, Neverov, Gorelova, 2017).  ðîññèéñêîì è ìèðîâîì ðèòåéëå, â ÷àñòíîñòè â òàêîì ñåãìåíòå, êàê e-commerce (ýëåêòðîííàÿ òîðãîâëÿ), íàáëþäàåòñÿ óñêîðåíèå öèôðîâîé òðàíñôîðìàöèè è âíåäðåíèå èííîâàöèîííûõ òåõíîëîãèé. Ýòî âûçâàíî òåì, ÷òî çíà÷èòåëüíàÿ ÷àñòü ïîòðåáèòåëåé àêòèâíî ïðèìåíÿþò íîâåéøèå öèôðîâûå òåõíîëîãèè â ïðîöåññå ñîâåðøåíèÿ ïîêóïîê, à òàêæå ýòîìó ñïîñîáñòâîâàëà ïàíäåìèÿ êîðîíàâèðóñà COVID-19. Ïî èòîãàì 2021 ã. êîëè÷åñòâî îíëàéí-ïîêóïàòåëåé â Ðîññèè äîñòèãëî ïî÷òè 65 ìëí ÷åëîâåê, óâåëè÷èâøèñü ïî ñðàâíåíèþ ñ 2020 ãîäîì ïî÷òè íà 8,3% [2]. «Â áëèæàéøåå äåñÿòèëåòèå Ðîññèè ïðåäâèäèòñÿ öèôðîâàÿ òðàíñôîðìàöèÿ è ãëîáàëüíîå âíåäðåíèå òåõíîëîãèè èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà è àíàëèçà áîëüøèõ äàííûõ. Ìû äîëæíû òàê íàëàæèâàòü èñêóññòâåííûì èíòåëëåêòîì îòíîøåíèÿ, ÷òîáû ïðîðûâíûå òåõíîëîãèè ïîìîãëè íàì ðåàëèçîâàòü íàøè íàöèîíàëüíûå öåëè, ïðåîáðàçèòü Ðîññèþ, óêðåïèòü åå ìèðîâûå ïîçèöèè», – îòìåòèë Ïðåçèäåíò Ðîññèéñêîé Ôåäåðàöèè Âëàäèìèð Âëàäèìèðîâè÷ Ïóòèí [3].

Ñåìåíîâà À.À. îòìå÷àåò, ÷òî öèôðîâîé ðèòåéë ïðåäñòàâëÿåò ñîáîé äåÿòåëüíîñòü, ñâÿçàííóþ ñ ðåàëèçàöèåé ïðîäóêöèè èëè óñëóã êîíå÷íûì ïîêóïàòåëÿì, ñîâåðøàåìóþ ñ èñïîëüçîâàíèåì öèôðîâîé êîììåðöèè èëè ïóòåì ïðåäëîæåíèÿ òîâàðîâ èëè óñëóã ñ èñïîëüçîâàíèåì öèôðîâîãî ïðîñòðàíñòâà [4] (Semenova, 2020).

Äëÿ òîãî ÷òîáû ýôôåêòèâíî êîíêóðèðîâàòü íà ðûíêå è ôîðìèðîâàòü ïåðñîíàëèçèðîâàííûå ïðåäëîæåíèÿ äëÿ ïîòðåáèòåëåé, ðèòåéëåðàì íåîáõîäèìî ñèñòåìàòè÷åñêè ïðèìåíÿòü èííîâàöèîííûå öèôðîâûå ðåøåíèÿ. Ïîñêîëüêó öèôðîâèçàöèÿ ïîçâîëÿåò óñèëèòü êîíêóðåíòíîå ïðåèìóùåñòâî, óêðåïèòü ñïîñîáíîñòü îïåðàòèâíî ðåàãèðîâàòü íà âûçîâû ðûíêà è ðàñøèðèòü âîçìîæíîñòè óäîâëåòâîðÿòü îæèäàíèÿ ïîòðåáèòåëåé. Ìàñøòàáíîå ðàçâèòèå öèôðîâîãî ðèòåéëà ïðåäîñòàâëÿåò âîçìîæíîñòü óìåíüøèòü ÷èñëî ïîñðåäíèêîâ äî ìèíèìóìà ìåæäó ïîòðåáèòåëåì è ïðîèçâîäèòåëåì è ïðèâåñòè ê èçìåíåíèÿì â öåïî÷êàõ ñîçäàíèÿ.

Àíàëèç äåÿòåëüíîñòè öèôðîâûõ ïðåäïðèÿòèé â ñôåðå ðèòåéëà ïîêàçàë, ÷òî ñðåäè ñàìûõ ïîïóëÿðíûõ ïðîáëåì â îáëàñòè öèôðîâèçàöèè ìîæíî îòìåòèòü: íåäîñòàòîê îïûòà âíåäðåíèÿ èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé; íåïîäãîòîâëåííîñòü ê ìàññîâîìó èñïîëüçîâàíèþ öèôðîâûõ ñèñòåì; çíà÷èòåëüíûå çàòðàòû íà âíåäðåíèå è ïðèìåíåíèå öèôðîâûõ ðåøåíèé; ñëîæíîñòü ñ îöåíêîé ñðîêîâ è ñòîèìîñòè òåõíîëîãè÷åñêèõ ïðîåêòîâ; äåôèöèò âûñîêîêâàëèôèöèðîâàííûõ IT-ñïåöèàëèñòîâ; íåïðàâèëüíî íàñòðîåííàÿ ðàáîòà ñ áîëüøèìè äàííûìè; íåýôôåêòèâíîå âçàèìîäåéñòâèå ìåæäó ñîòðóäíèêàìè ðàçíûõ ñòðóêòóðíûõ ïîäðàçäåëåíèé; îòñóòñòâèå ÷åòêî ðàçðàáîòàííûõ ñòðàòåãèé, ñâÿçàííûõ ñ öèôðîâèçàöèåé. Âîïðîñû, ñâÿçàííûå ñ õàðàêòåðèñòèêàìè öèôðîâûõ òåõíîëîãèé, ïåðñïåêòèâàìè èõ ðàçâèòèÿ, âûçûâàþò âñåîáùèé èíòåðåñ êàê íà óðîâíå ãîñóäàðñòâà, òàê è íà óðîâíå äåÿòåëåé íàóêè, ïðåäñòàâèòåëåé áèçíåñ-ñòðóêòóð [5, 6] (Dorofeev, Filatov, Zhenzhebir, Palastina, Tarasov, 2010; Filatov, Zhenzhebir, Alekseev, et al., 2017).

 íàñòîÿùåå âðåìÿ ïåðåä òîðãîâëåé ïîñòàâëåíà âàæíàÿ çàäà÷à – ôîðìèðîâàíèå åäèíîãî öèôðîâîãî ýêîíîìè÷åñêîãî ïðîñòðàíñòâà Åâðàçèéñêîãî ñîþçà. Ïîýòîìó âàæíåéøèì èíñòðóìåíòîì ðîñòà ðîññèéñêîãî ýêñïîðòà ÿâëÿåòñÿ öèôðîâèçàöèÿ òîðãîâëè.

Öåëüþ ñòàòüè ÿâëÿåòñÿ èññëåäîâàíèå âíåäðåíèÿ öèôðîâûõ òåõíîëîãèé â äåÿòåëüíîñòü êîìïàíèé ñôåðû ðèòåéëà, à òàêæå ïåðñïåêòèâ èõ èñïîëüçîâàíèÿ.

Íàó÷íàÿ íîâèçíà èññëåäîâàíèÿ çàêëþ÷àåòñÿ â îñìûñëåíèè ðåçóëüòàòîâ âíåäðåíèÿ öèôðîâûõ òåõíîëîãèé â îòå÷åñòâåííûé ðèòåéë, ÷òî ïîçâîëèëî îïðåäåëèòü îñíîâíûå íàïðàâëåíèÿ äàëüíåéøåãî ðàçâèòèÿ îíëàéí-òîðãîâëè, à òàêæå îáîçíà÷èòü êðóã ïðîáëåì, ñâÿçàííûõ ñ èñïîëüçîâàíèåì èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé â æèçíè îáùåñòâà, ÷åëîâåêà è ãîñóäàðñòâà.

Àâòîðñêàÿ ãèïîòåçà – âíåäðåíèå öèôðîâûõ òåõíîëîãèé â ñîâðåìåííûé ðèòåéë – ïîçâîëèò ïîâûñèòü ñîöèàëüíî-ýêîíîìè÷åñêóþ ýôôåêòèâíîñòü òîðãîâëè.

Ðåçóëüòàòû

Àêòóàëüíîñòü ïðèìåíåíèÿ ýëåêòðîííîãî ôîðìàòà òîðãîâëè îáóñëîâëåíà îòñóòñòâèåì ñóùåñòâåííûõ àäìèíèñòðàòèâíûõ ïðåãðàä, ïðåäïîëàãàþùèõ íàëè÷èå ñòðîãîãî ðåãóëèðîâàíèÿ ïî îðãàíèçàöèè è âåäåíèÿ ýëåêòðîííîé òîðãîâëè. Òàê, â 2021 ãîäó äîëÿ e-commerce â îáùåì îáúåìå ïðîäàæ ðîçíè÷íîãî ðûíêà ñîñòàâèëà 11%, ïî ñðàâíåíèþ ñ 2018 ãîäîì îí óâåëè÷èëñÿ â 2,5 ðàçà. Ïî ïðîãíîçàì Data Insight, äîëÿ E-Commerce â îáùåì îáúåìå ðûíêà ðîññèéñêîé ðîçíèöû â 2022 ãîäó ñîñòàâèò 14%, â 2024 ã. – 34%, à îáîðîò ê êîíöó 2022 ã. ïðåâûñèò 5,5 òðëí ðóáëåé (ðèñ. 1).

Ðèñóíîê 1. Äîëÿ e-commerce îò ðûíêà ðèòåéëà çà ïåðèîä 2018–2022 ãã., %

Èñòî÷íèê: [7].

Èññëåäîâàíèå ðûíêà e-commerce, ïðîâåäåííîå àãåíòñòâîì Data Insight, ïîêàçàëî, ÷òî ïî èòîãàì 2020 ãîäà òåìïû ðîñòà ðîññèéñêîãî ðûíêà ïðåâûñèëè ìèðîâûå òåìïû è ñîñòàâèëè 58%. Ìîæíî âûäåëèòü òåõíîëîãèè, óñêîðÿþùèå öèôðîâóþ òðàíñôîðìàöèþ â ñôåðå ðèòåéëà: èñêóññòâåííûé èíòåëëåêò, ðîáîòèçàöèÿ äëÿ àâòîìàòèçàöèè ëîãèñòèêè è öåïî÷åê ïîñòàâîê, òåõíîëîãèè âèðòóàëüíîé è äîïîëíåííîé ðåàëüíîñòè äëÿ ïåðñîíàëèçàöèè è óëó÷øåíèÿ ïîëüçîâàòåëüñêîãî îïûòà.

Öåíòðàëüíûìè ó÷àñòíèêàìè ðûíêà e-commerce ÿâëÿþòñÿ íå ãîñóäàðñòâà, à êðóïíåéøèå öèôðîâûå ýêîñèñòåìû, òàêèå êàê Alibaba è Amazon, êîòîðûå ôîðìèðóþò óñëîâèÿ è ïðèíöèïû èãðû íà ðûíêå.

Ãëàâà Ìèíèñòåðñòâà ïðîìûøëåííîñòè è òîðãîâëè ÐÔ Äåíèñ Ìàíòóðîâ ïîëàãàåò, ÷òî îáúåì îíëàéí-òîðãîâëè â ÐÔ ïî èòîãàì 2021 ãîäà äîñòèãíåò ïîðÿäêà 4 òðëí ðóáëåé. Ïðè ýòîì â 2016 ãîäó îáúåì îíëàéí-òîðãîâëè ñîñòàâëÿë âñåãî ëèøü 920 ìëðä ðóáëåé (ðèñ. 2).

Ðèñóíîê 2. Îáúåì îíëàéí-òîðãîâëè â ÐÔ çà ïåðèîä 2016–2021 ãã., ìëðä ðóá. Èñòî÷íèê: [8].

Èíòåðíåò-òîðãîâëÿ â Ðîññèè â 2020 ãîäó àêòèâíî ðàñïðîñòðàíèëàñü â ñëåäóþùèõ ðåãèîíàõ Ðîññèè (ðèñ. 3).

Ðèñóíîê 3. Ðåãèîíû – ëèäåðû ïî ðàçâèòèþ èíòåðíåò-òîðãîâëè â Ðîññèè ïî èòîãàì 2020 ã., %

Èñòî÷íèê: [9].

Ñëåäîâàòåëüíî, àíàëèçèðóÿ òåíäåíöèè ðàçâèòèÿ îòå÷åñòâåííîãî ðèòåéëà, ìîæíî îòìåòèòü, ÷òî â íàñòîÿùåå âðåìÿ íå òîëüêî âíåäðÿþòñÿ èííîâàöèîííûå öèôðîâûå ðåøåíèÿ, íî è òðàíñôîðìèðóþòñÿ áèçíåñ-ìîäåëè, ôîðìèðóåòñÿ ïðîãðåññèâíûé óðîâåíü âçàèìîäåéñòâèÿ ñ ïàðòíåðàìè è êëèåíòàìè [10] (Filatov, Zhenzhebir, Knyazev, et al, 2015).

Èññëåäîâàíèÿ ïîêàçàëè, ÷òî â ñôåðå öèôðîâèçàöèè îòå÷åñòâåííîãî ðèòåéëà ìîæíî âûäåëèòü ÷åòûðå êëþ÷åâûõ íàïðàâëåíèÿ:

1) ñèñòåìàòè÷åñêîå ñîòðóäíè÷åñòâî ñ ïîòðåáèòåëåì íà ïðîòÿæåíèè âñåãî êëèåíòñêîãî ìàðøðóòà;

2) îáåñïå÷åíèå îïåðàöèîííîé ýôôåêòèâíîñòè îñíîâíûõ áèçíåñ-ïðîöåññîâ;

3) ãëîáàëüíàÿ ëîãèñòèêà, óïðàâëåíèå è êîíòðîëü öåïÿìè ïîñòàâîê;

4) ìîíèòîðèíã ÈÒ-èíôðàñòðóêòóðû è ñèñòåìû áåçîïàñíîñòè.

Ðåçóëüòàòû ïðîâåäåííûõ èññëåäîâàíèé ïîêàçàëè, ÷òî îñíîâîïîëàãàþùèìè òåõíîëîãèÿìè, èçìåíèâøèìè ìèðîâîé è îòå÷åñòâåííûé ðûíîê ðèòåéëà, ÿâëÿþòñÿ áîëüøèå äàííûå (èëè Big Data), èñêóññòâåííûé èíòåëëåêò, âèðòóàëüíàÿ è ñìåøàííàÿ ðåàëüíîñòü, áëîê÷åéí. Ïî èòîãàì ïèëîòíîãî èññëåäîâàíèÿ öèôðîâîé àêòèâíîñòè ðîçíè÷íîé òîðãîâëè, êîòîðîå ïðîâåäåíî Âûñøåé øêîëîé ýêîíîìèêè (äàëåå – ÂØÝ), ìîæíî îòìåòèòü, ÷òî â íàèáîëåå àêòèâíîì öèêëå èñïîëüçîâàíèÿ ðàñïîëàãàþòñÿ öèôðîâûå ïðîäóêòû, ñâÿçàííûå ñ òåõíîëîãèÿìè â ÷àñòè ýëåêòðîííîé êîììåðöèè (21%), ðàçðàáîòêîé ìîáèëüíûõ ïðèëîæåíèé (16%), ìîäåðíèçàöèåé ñåòåâîé èíôðàñòðóêòóðû (13%) (ðèñ. 4).

Ðèñóíîê 4. Öèôðîâûå òåõíîëîãèè, ïðèìåíÿåìûå â ðèòåéëå, %

Èñòî÷íèê: [11].

Ìîáèëüíûå òåõíîëîãèè ÿâëÿþòñÿ äðàéâåðîì áóäóùåé ðèòåéë-òðàíñôîðìàöèè. M-commerce (ìîáèëüíàÿ êîììåðöèÿ) – ýòî ðàçâèâàþùàÿñÿ è òðåíäîâàÿ òåõíîëîãèÿ, â êîòîðîé ëþäè ìîãóò ïîëüçîâàòüñÿ èëè ïðîäàâàòü òîâàðû (óñëóãè) ñ ïîìîùüþ ìîáèëüíûõ óñòðîéñòâ èëè áåñïðîâîäíûõ óñòðîéñòâ ÷åðåç èíòåðíåò [12] (Gavrilov, 2022).

Çà ïîñëåäíåå âðåìÿ àêòèâíî ðàçâèâàþòñÿ íå òîëüêî ìîáèëüíûå ïðèëîæåíèÿ êðóïíåéøèõ òîðãîâûõ ñåòåé (íàïðèìåð, «Ìàãíèò», «Ïÿòåðî÷êà») è ðîññèéñêèõ ìàðêåòïëåéñîâ (íàïðèìåð, OZON, Wildberries), íî è ïîÿâëÿþòñÿ íîâûå ôîðìàòû, òàêèå êàê ïðèëîæåíèÿ «âñå â îäíîì», ñóïåðàïïû ýêîñèñòåìû «Ñáåðà», «Ìåéëà» è «ßíäåêñà», à òàêæå ðàçíîîáðàçíûå ñåðâèñû äîñòàâêè.

Çåðîêîäèíã – ýòî ïîäõîä ê ðàçðàáîòêå ëåíäèíãîâ, ñàéòîâ è ïðèëîæåíèé, ïðåäóñìàòðèâàþùèé èñïîëüçîâàíèå ãîòîâûõ ðåøåíèé áåç íàïèñàíèÿ êîäà. Îäíèì èç ñàìûõ ïîïóëÿðíûõ èíñòðóìåíòîâ ñðåäè ìíîæåñòâà îòå÷åñòâåííûõ çåðîêîäåðîâ ÿâëÿåòñÿ îáëà÷íàÿ ïëàòôîðìà, êîòîðàÿ ïîçâîëÿåò ðàçðàáàòûâàòü âåá-ïðèëîæåíèÿ áåç ïðîãðàììèðîâàíèÿ, – Bubble.

Îäíèì èç ýôôåêòèâíûõ ìåòîäîâ îïòèìèçàöèè ôèëèàëüíûõ ñåòåé ÿâëÿåòñÿ ìîäåðíèçàöèÿ ñòðóêòóðû èíôîðìàöèîííûõ òåõíîëîãèé (äàëåå – ÈÒ).  ñâÿçè ñ òåì, ÷òî òîðãîâûå ñåòè èñïûòûâàþò çàâèñèìîñòü îò ñòàáèëüíîé ðàáîòû âñåé ñåòåâîé èíôðàñòðóêòóðû, èì íåîáõîäèì ïåðåõîä íà ïðîãðàììíî-êîíôèãóðèðóåìûå ñåòè WAN (äàëåå – SD-WAN) – ýòî ïðîãðàììíî-îïðåäåëÿåìàÿ èíôîðìàöèîííàÿ ñåòü, îõâàòûâàþùàÿ áîëüøóþ òåððèòîðèþ [13].  ÷èñëå ñàìûõ âîñòðåáîâàííûõ ïðîäóêòîâ ÿâëÿåòñÿ èííîâàöèîííàÿ àðõèòåêòóðà ýêîñèñòåìû Fortinet Security Fabric, îáåñïå÷èâàþùàÿ áåçîïàñíîñòü è çàùèòó ñåòåâûõ ñðåä, ïðèëîæåíèé, îáëà÷íûõ ñåòåé è ìîáèëüíûõ óñòðîéñòâ.

 îòå÷åñòâåííîì ðèòåéëå îñîáóþ àêòóàëüíîñòü èìååò òåõíîëîãèÿ ñìàðò-êîíòðàêòîâ. Äàííàÿ èííîâàöèîííàÿ òåõíîëîãèÿ áàçèðóåòñÿ íà ýëåêòðîííûõ ïëàòåæàõ è ñîçäàíèè àëãîðèòìà, îïèñûâàþùåãî êîìïëåêò óñëîâèé, èñïîëíåíèå êîòîðûõ âëå÷åò çà ñîáîé íàñòóïëåíèå îïðåäåëåííûõ ñîáûòèé â ôàêòè÷åñêîì ìèðå èëè öèôðîâûõ ñèñòåìàõ.

Ñâîåâðåìåííàÿ ðîáîòèçàöèÿ îòäåëüíûõ òîðãîâî-òåõíîëîãè÷åñêèõ ïðîöåññîâ è îïåðàöèé, îñóùåñòâëÿåìûõ â ðèòåéë-êîìïàíèÿõ, ÿâëÿåòñÿ îäíèì èç ìåòîäîâ ýôôåêòèâíîé àäàïòàöèè ê áûñòðîïðîèñõîäÿùèì èçìåíåíèÿì. Òàê, êîìïàíèÿ Amazon – êðóïíåéøèé èíòåðíåò-ðèòåéëåð â ìèðå, îáðàçîâàëà ñîáñòâåííóþ êàòåãîðèþ ñêëàäñêèõ ðîáîòîâ Amazon Robotics, îáñëóæèâàþùèõ ïîðÿäêà 100 òûñ. êâàäðàòíûõ ìåòðîâ ñòåëëàæåé ðàñïðåäåëèòåëüíûõ öåíòðîâ. Òàê, êîìïàíèÿ «Ïÿòåðî÷êà» âíåäðèëà äëÿ êëèåíòîâ «öèôðîâîé» ìàãàçèí ñ ïîëíîñòüþ àâòîìàòèçèðîâàííûì ðåæèìîì ñîâåðøåíèÿ ïîêóïîê, ñîçäàëà ðîáîòèçèðîâàííóþ ñèñòåìó ñíàáæåíèÿ îáîðóäîâàíèåì äëÿ íîâûõ è ðåêîíñòðóêöèè ôóíêöèîíèðóþùèõ òîðãîâûõ îáúåêòîâ. Òàêæå äàííàÿ êîìïàíèÿ â íàñòîÿùåå âðåìÿ ñîâìåñòíî ñ SWIP âíåäðÿåò òåõíîëîãèþ îïëàòû ñ èñïîëüçîâàíèåì áèîìåòðèè ëèöà è çàïóñêàåò íîâûé èíòåðôåéñ êàññ ñàìîîáñëóæèâàíèÿ, áëàãîäàðÿ ýòîìó ñðåäíåå âðåìÿ ñàìîñòîÿòåëüíîé îïëàòû òîâàðîâ ñîêðàùàåòñÿ â ñðåäíåì íà 21%.

Äëÿ ñôåðû ðèòåéëà ìîæíî âûäåëèòü îñíîâíûå íàïðàâëåíèÿ îòíîñèòåëüíî ðîáîòèçàöèè áèçíåñ-ïðîöåññîâ [14] (Semenova, Voronkova, Ostrovskaya, Panova, 2019):

1) ðîáîòèçàöèÿ íà ñêëàäñêèõ ïîìåùåíèÿõ, çàêëþ÷àþùàÿñÿ â ðàçðàáîòêå è âíåäðåíèè ðîáîòèçèðîâàííûõ ìàøèí è ïðîãðàìì íà âñåõ ñòàäèÿõ ðàáîòû ëîãèñòè÷åñêîãî öåíòðà, êîòîðûå èñêëþ÷àþò ïðèñóòñòâèå òðóäîâîãî ðåñóðñà íà êîìïëåêñå;

2) âíåäðåíèå ðîáîòèçèðîâàííîé àâòîìàòèçàöèè ïðîöåññîâ (äàëåå – RPA) â òî÷êàõ ïðîäàæ èëè âûäà÷è ïðîäóêöèè, êîòîðûå âêëþ÷àþò è ïîñòàìàòû, è êàññû ñàìîîáñëóæèâàíèÿ;

3) ðîáîòèçèðîâàííûå ñèñòåìû, êîòîðûå çàìåíÿþò ðóòèííûé òðóä, îñóùåñòâëÿåìûé îôèñíûìè ñîòðóäíèêàìè â ïðîöåññå âûïîëíåíèÿ àäìèíèñòðàòèâíîé ðàáîòû;

4) ðàçðàáîòêà è âíåäðåíèå áåñïèëîòíûõ ñèñòåì â ÷àñòè òðàíñïîðòíîé ëîãèñòèêè. Äðîíû – áåñïèëîòíûå ëåòàòåëüíûå àïïàðàòû, ñ ïîìîùüþ êîòîðûõ ìîæíî îñóùåñòâëÿòü òðàíñïîðòèðîâêó ìàëîãàáàðèòíûõ ãðóçîâ. Ïðèîðèòåòíûì íàïðàâëåíèåì ïðèìåíåíèÿ äðîíîâ ìîæåò ñòàòü äîñòàâêà òîâàðîâ â òðóäíîäîñòóïíûå ðåãèîíû Ðîññèè. Òàê, Wildberries íà÷àë ïðîâîäèòü òåñòîâûå ïîëåòû áåñïèëîòíîãî ëåòàþùåãî òðàíñïîðòà.

Òåõíîëîãèè îìíèêàëüíîñòè – ýòî èíòåãðèðîâàííûé ïîäõîä ê òîðãîâëå, ïðåäîñòàâëÿþùèé ïîòðåáèòåëÿì óíèôèöèðîâàííûé îïûò ïî âñåì êàíàëàì èëè òî÷êàì ñâÿçè. Òàê, ïî äàííûì æóðíàëà HBR, 73% ðåñïîíäåíòîâ èñïîëüçóþò îäíîâðåìåííî íåñêîëüêî êàíàëîâ âî âðåìÿ ñîâåðøåíèÿ ïîêóïîê.

Èñêóññòâåííûé èíòåëëåêò (äàëåå – ÈÈ) ÿâëÿåòñÿ îäíèì èç ïðèîðèòåòíûõ ñêâîçíûõ èíñòðóìåíòîâ ôåäåðàëüíîãî ïðîåêòà «Öèôðîâûå òåõíîëîãèè» íàöèîíàëüíîé ïðîãðàììû «Öèôðîâàÿ ýêîíîìèêà Ðîññèè». Èñêóññòâåííûé èíòåëëåêò ëåæèò â îñíîâå ïðîöåññà öèôðîâîé òðàíñôîðìàöèè. Ñîãëàñíî îïðåäåëåíèþ Íàöèîíàëüíîé ñòðàòåãèè ðàçâèòèÿ èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà íà ïåðèîä äî 2030 ãîäà, óòâåðæäåííîé Óêàçîì Ïðåçèäåíòà ÐÔ, «òåõíîëîãèè èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà – ýòî òåõíîëîãèè, îñíîâàííûå íà èñïîëüçîâàíèè èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà, âêëþ÷àÿ êîìïüþòåðíîå çðåíèå, îáðàáîòêó åñòåñòâåííîãî ÿçûêà, ðàñïîçíàâàíèå è ñèíòåç ðå÷è, èíòåëëåêòóàëüíóþ ïîääåðæêó ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé è ïåðñïåêòèâíûå ìåòîäû èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà» [15].  ðîçíè÷íîé òîðãîâëå ÈÈ ïðèìåíÿåòñÿ ïðè ðåøåíèè ëîãèñòè÷åñêèõ çàäà÷ è ïðè èçó÷åíèè ïîòðåáèòåëüñêîãî ïîâåäåíèÿ â ïðîöåññå ñîâåðøåíèÿ ïîêóïîê.

Èññëåäîâàíèå, ïðîâåäåííîå ýêñïåðòàìè ÂØÝ, ïîêàçàëî, ÷òî 42% ðîññèéñêèõ ðèòåéëåðîâ â íàñòîÿùåå âðåìÿ èñïîëüçóþò òåõíîëîãèè è ðåøåíèÿ íà îñíîâå èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà. Íàèáîëåå øèðîêî èñïîëüçóåìîé òåõíîëîãèåé ÈÈ â îòå÷åñòâåííîì ðèòåéëå ÿâëÿåòñÿ èíòåëëåêòóàëüíàÿ ïîääåðæêà ïðèíÿòèÿ ðåøåíèé. Íà ïðèìåíåíèå äàííîé òåõíîëîãèè â êîìïàíèè óêàçàëè 21% ðåñïîíäåíòîâ.

Ñàìûì àêòóàëüíûì ðåøåíèåì, ïðèíèìàåìûì íà îñíîâå èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà, ÿâëÿåòñÿ ïåðñîíàëèçàöèÿ. Òàê, 26% ðåñïîíäåíòîâ îòìåòèëè, ÷òî ïåðñîíàëèçàöèÿ ïðèìåíÿåòñÿ â äåÿòåëüíîñòè èõ êîìïàíèé. Âèðòóàëüíûå ïîìîùíèêè è ÷àò-áîòû ÿâëÿþòñÿ òàêæå ïðîãðåññèâíûìè öèôðîâûìè ðåøåíèÿìè, êîòîðûå èñïîëüçóþò 23% ðåñïîíäåíòîâ â ñâîåé äåÿòåëüíîñòè.

Ñ ïîìîùüþ ïðèìåíåíèÿ ÷àò-áîòîâ â ðèòåéëå ðåàëèçóþòñÿ âèðòóàëüíûå ñîáåñåäíèêè.

Îäíîé èç ñàìûõ ïðàêòè÷íûõ è àêòóàëüíûõ èííîâàöèé â ðèòåéëå ÿâëÿåòñÿ âíåäðåíèå òåõíîëîãèè âèäåîíàáëþäåíèÿ, ôóíêöèîíèðóþùåãî ñ ïðèìåíåíèåì íåéðîííûõ ñåòåé è ÈÈ. Òàêàÿ èííîâàöèÿ íàçûâàåòñÿ êîìïüþòåðíûì çðåíèåì. Èññëåäîâàíèå ïîñåòèòåëåé íà îñíîâå òåõíîëîãèè êîìïüþòåðíîãî çðåíèÿ äåëàåò âîçìîæíûì ñôîðìèðîâàòü ïåðñîíàëèçèðîâàííûé ïîðòðåò öåëåâîé àóäèòîðèè è îïðåäåëèòü ñòåïåíü âîâëå÷åííîñòè â áðåíä, óâåëè÷èòü êîíâåðñèþ è ýôôåêòèâíîñòü ðåêëàìû. Òàê, â 2019 ãîäó ñåòü «Ïÿòåðî÷êà» òåñòèðîâàëà ñèñòåìó ðàñïîçíàâàíèÿ ëèö â öåëÿõ ïðåäóïðåæäåíèÿ êðàæ.

Íàïðèìåð, «Ëåíòà» èñïîëüçóåò òåõíîëîãèþ àâòîìàòè÷åñêîãî ñîçäàíèÿ äåòàëèçèðîâàííûõ ïðîìîïëàíîãðàìì äëÿ ñîáñòâåííûõ ìàãàçèíîâ. Ñåòü «Àçáóêà âêóñà» âíåäðèëà ñèñòåìó ýëåêòðîííûõ ÷àåâûõ. Òîðãîâàÿ ñåòü «Àøàí» âíåäðèëà àíàëèòè÷åñêóþ ïëàòôîðìó äëÿ áîëüøèõ äàííûõ â ïóáëè÷íîì îáëàêå.

 îòå÷åñòâåííîì ðèòåéëå àêòóàëüíîé è áûñòðî ðàçâèâàþùåéñÿ òåõíîëîãèåé â îáëàñòè ÈÈ ÿâëÿåòñÿ òåõíîëîãèÿ Big Data, ñóùíîñòü êîòîðîé çàêëþ÷àåòñÿ â õðàíåíèè è ïàðàëëåëüíîì àíàëèçå áîëüøîãî îáúåìà èíôîðìàöèè. Äàííàÿ èííîâàöèÿ â ðèòåéëå ñ âûñîêîé òî÷íîñòüþ ïîçâîëÿåò ñïðîãíîçèðîâàòü ñïðîñ íà òîâàðû ñ ó÷åòîì âðåìåíè ñóòîê, äíÿ íåäåëè, ñåçîííîñòè, ïîãîäû â îïðåäåëåííîì òîðãîâîì îáúåêòå. Òàê, ñåòü «Ìàãíèò» èñïîëüçóåò öèôðîâûå ðåøåíèÿ, îñíîâàííûå íà òåõíîëîãèÿõ Big Data â öåëÿõ îïòèìèçàöèè âíóòðåííèõ áèçíåñ-ïðîöåññîâ, òàê è äëÿ ïîëó÷åíèÿ äîïîëíèòåëüíûõ âíåøíèõ äîõîäîâ.

Ïåðñîíàëèçàöèÿ è ïðîãíîçèðîâàíèå íà îñíîâå ïðèìåíåíèÿ òåõíîëîãèè Big Data íåîáõîäèìû â öåëÿõ ñîçäàíèÿ ñâåðõïåðñîíàëèçèðîâàííîãî îïûòà äëÿ ëîÿëüíûõ êëèåíòîâ è äëÿ íîâûõ ïîëüçîâàòåëåé çà ñ÷åò ïðîãíîñòè÷åñêèõ ñèñòåì.

Òåõíîëîãèè ïåðñîíàëüíîãî ïîìîùíèêà ïîêóïàòåëÿ. Ãîëîñîâîé ïîèñê ïðèáëèæàåò êîììóíèêàöèþ êëèåíòà ñ ðîçíè÷íûìè ñåòÿìè ê åñòåñòâåííîé ôîðìå. Ãîëîñîâûå ïîìîùíèêè (íàïðèìåð, Amazon Echo, «Àëèñà», Google Home) ÿâëÿþòñÿ ïåðñîíàëüíûìè àññèñòåíòàìè â ïðîöåññå ñîâåðøåíèÿ ïîêóïîê – îò íàõîæäåíèÿ ïðîäóêòà â îíëàéí-ìàãàçèíàõ äî åãî ïîêóïêè ïðè ïîìîùè ãîëîñîâîãî óïðàâëåíèÿ. Ñ èõ ïîìîùüþ ïîëüçîâàòåëü ïîëó÷àåò èíôîðìàöèþ î íåçàâåðøåííûõ ïîêóïêàõ èëè åìó ïðåäëàãàþò îñóùåñòâèòü ïîäïèñêè. Òàê, ìàðêåòïëåéñû Ozon è Lamoda îáúåäèíèëè ïðîäóêöèþ â ñåðâèñ, äîñòóïíûé íà «óìíîé» ÒÂ-ïðèñòàâêå SberBox.  ïðîöåññå ïðîñìîòðà ôèëüìà êëèåíò ìîæåò âèçóàëüíî îçíàêîìèòüñÿ ñ êàðòî÷êîé òîâàðà è åãî îñíîâíûìè ñâîéñòâàìè è õàðàêòåðèñòèêàìè. QR-êîä íàïðàâèò êëèåíòà â êàòàëîã ïëîùàäîê â öåëÿõ ñîâåðøåíèÿ äàëüíåéøåé ïîêóïêè.

 ðèòåéëå àêòèâíóþ ïîçèöèþ íàáèðàåò ñëåäóþùàÿ ïåðñïåêòèâíàÿ òåõíîëîãèè âèðòóàëüíîé, äîïîëíåííîé è ñìåøàííîé ðåàëüíîñòè.

Òåõíîëîãèÿ âèðòóàëüíîé ðåàëüíîñòè (äàëåå – VR) ïðåäîñòàâëÿåò êëèåíòàì âîçìîæíîñòü ïîëó÷èòü áîëüøå èíôîðìàöèè, ÷åì óêàçàíî íà öåííèêå, à òàêæå äèñòàíöèîííî ïðèìåðèòü òîâàð, äàòü îöåíêó åãî ïðèìåíÿåìîñòè. Ðàçðàáîòêà ðåàëüíûõ è ñâåðõòî÷íûõ 3D-ìîäåëåé ïîçâîëèò ïîëüçîâàòåëþ ñ ïîìîùüþ ñìàðòôîíà èçó÷èòü õàðàêòåðèñòèêè ïðåäëàãàåìûõ ê ïðîäàæå òîâàðîâ. Òåõíîëîãèè âèðòóàëüíîé è äîïîëíåííîé ðåàëüíîñòè ïîâûøàþò ëîÿëüíîñòü ïîêóïàòåëÿ ê ìàãàçèíó, ñîêðàùàþò ÷èñëî âîçâðàòîâ òîâàðà, ïîìîãàþò ñýêîíîìèòü âðåìÿ íà ïîñåùåíèå ìàãàçèíà äëÿ ñîâåðøåíèÿ ïîêóïêè.

Òàê, â 2020 ãîäó ïîðÿäêà 100 ìëí ïîêóïàòåëåé ñîâåðøèëè ïîêóïêè ñ èñïîëüçîâàíèåì äîïîëíåííîé ðåàëüíîñòè.

Çàêëþ÷åíèå

Ðûíîê e-commerce â Ðîññèè – îäèí èç ãëàâíûõ äâèãàòåëåé òîðãîâëè. Èññëåäîâàíèÿ ïîêàçàëè, ÷òî ëèäåðîì â îáëàñòè öèôðîâîé òðàíñôîðìàöèè ÿâëÿåòñÿ èíòåðíåò-òîðãîâëÿ.

Ê ÷èñëó ãëàâíûõ òåíäåíöèé ðàçâèòèÿ öèôðîâûõ òåõíîëîãèé â Ðîññèè ïðèìåíèòåëüíî ê ñôåðå ðèòåéëà îòíîñÿòñÿ:

· øèðîêîå èñïîëüçîâàíèå òåõíîëîãèé ÈÈ;

· èñïîëüçîâàíèå îáëà÷íûõ ñåðâèñîâ â ïðîãðàììå ëîÿëüíîñòè â öåëÿõ äîñòèæåíèÿ êîíêóðåíòíûõ ïðåèìóùåñòâ [16] (Alekseev, Galitskiy, Zhenzhebir, Dorofeev, Denisov, Mayorina, Polozhentseva, Fadeev, 2016);

· àêòèâíîå ðàçâèòèå «èíòåðíåòà ïîâåäåíèé», êîòîðûé âêëþ÷àåò ðàçëè÷íûå ìåòîäû èçó÷åíèÿ ïîâåäåíèÿ ëþäåé ñ öåëüþ ñáîðà äàííûõ î íèõ, èõ ìåñòîðàñïîëîæåíèè, èíôîðìàöèè î ïîêóïêàõ, ñïîñîáàõ îïëàòû, ïåðñïåêòèâíûõ êîíòàêòàõ;

· äàëüíåéøåå ðàçâèòèå àíàëèòèêè äàííûõ, èçó÷åíèå è èñïîëüçîâàíèå ïîâåäåí÷åñêèõ ôàêòîðîâ (êëèåíòîâ è ñîòðóäíèêîâ) [17] (Ashalyan, Dibrova, Zhenzhebir et al., 2013);

· îðãàíèçàöèÿ áîëåå ìîáèëüíîãî è âèðòóàëüíîãî âçàèìîäåéñòâèÿ ìåæäó êîìïàíèåé è êëèåíòàìè, ïîëüçîâàòåëÿìè è ñîòðóäíèêàìè;

· îöèôðîâêà êëèåíòñêîãî ïîâåäåíèÿ, ÷òîáû ðåøåíèÿ ðóêîâîäèòåëåé «óìíîãî» ïðåäïðèÿòèÿ áàçèðîâàëèñü íà äîñòîâåðíûõ èññëåäîâàííûõ äàííûõ ðåàëüíûõ êëèåíòîâ èëè çàêàç÷èêîâ;

· äàëüíåéøåå âíåäðåíèå òåõíîëîãèé àâòîìàòèçàöèè òîðãîâî-òåõíîëîãè÷åñêèõ ïðîöåññîâ è îðãàíèçàöèîííûõ ïîäõîäîâ ê óïðàâëåíèþ áèçíåñîì äëÿ áûñòðîé àâòîìàòèçàöèè áèçíåñ-ïðîöåññîâ è óñëóã.


И�точники:

1. Сурай �.М., �еверов П.�., Горелова Т.П. Современное �о�то�ние и пер�пективы развити� территориально �группированных торговых форматов в Ро��ии // Инновационные проце��ы в у�лови� глобализации мировой �кономики: проблемы, тенденции, пер�пективы (IPEG-2017): �борник научных трудов по материалам Международной научно-практиче�кой конференции. Прага, 2017. – c. 99-107.
2. В Ро��ии в 2021 году выро�ло чи�ло онлайн-покупателе. Skillbox.ru. [Электронный ре�ур�]. URL: https://skillbox.ru/media/business/v-rossii-v-2021-godu-vyroslo-chislo-onlaynpokupateley (дата обращени�: 09.01.2022).
3. Путин анон�ировал цифровую тран�формацию в Ро��ии. Rline.tv. [Электронный ре�ур�]. URL: https:// www.rline.tv/news/2020-12-04-putin-anonsiroval-tsifrovuyu-transformatsiyu-v-rossii (дата обращени�: 28.10.2021).
4. Семенова �.�. Будущее цифрового ритейла: тренды дл� инноваций // Петербург�кий �кономиче�кий журнал. – 2020. – № 1. – c. 64-69. – doi: 10.25631/PEJ.2020.1.64.69.
5. Дорофеев �.Ю., Филатов В.В., Женжебир В.�., Пала�тина И.П., Тара�ов �.�. �нализ проблем, возникающих при формализации бизне�-проце��ов и автоматизации менеджмента организации // Современные гуманитарные и��ледовани�. – 2010. – № 3(34). – c. 33-35.
6. Филатов В.В., Женжебир В.�., �лек�еев �.Е. и др Менеджмент традиционные и �овременные модели. / Словарь или �правочник. - М.: И�ФР�-М, 2017. – 474 c.
7. Дол� e-commerce в ро��ий�кой рознице �о�тавит 14% в 2022 году. Newretail.ru. [Электронный ре�ур�]. URL: https://newretail.ru/novosti/retail/dolya_e_commerce_v_rossiyskoy_roznitse_sostavit_14_v_2022_godu5675 (дата обращени�: 09.01.2022).
8. ECommerce 2021: о�новные цифры. E-pepper.ru. [Электронный ре�ур�]. URL: https://e-pepper.ru/news/ecommerce-2021-osnovnye-tsifry.html/ (дата обращени�: 11.01.2022).
9. �налитика рынка интернет-торговли за 2020 год. Shopolog.ru. [Электронный ре�ур�]. URL: https://www.shopolog.ru/metodichka/analytics/analitika-rynka-internet-torgovli-za-2020-god (дата обращени�: 11.01.2022).
10. Филатов В.В., Женжебир В.�., Кн�зев В.В. и др Управление хоз�й�твенными �в�з�ми предпри�ти� � по�тавщиками и потребител�ми. / Монографи�. - Мо�ква: Ц�ТБ Пищевой промышленно�ти, 2015. – 570 c.
11. Цифрова� активно�ть организаций розничной торговли. - М.: �ИУ ВШЭ, 2019. – 13 c.
12. Гаврилов Л.П. Информационные технологии в коммерции. / Учебное по�обие - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: И�ФР�-М, 2022. – 369 c.
13. Подводные камни модернизации �труктуры ИТ: как оптимизировать филиальные �ети и обе�печить их безопа�но�ть. New-retail.ru. [Электронный ре�ур�]. URL: https://new-retail.ru/tehnologii/podvodnye_kamni_modernizatsii_struktury_it_kak_optimizirovat_filialnye_seti_i_obespechit_ikh_bezopas8156 (дата обращени�: 03.11.2021).
14. Семенова Ю.Е., Воронкова О.В., О�тров�ка� Е.�., Панова �.Ю. И�пользование омни-каналов в �овременной розничной торговле // �аука и бизне�: пути развити�. – 2019. – № 10(100). – c. 169-172.
15. Указ Президента РФ от 10.10.2019 N 490 «О развитии и�ку��твенного интеллекта в Ро��ий�кой Федерации (вме�те � �ациональной �тратегией развити� и�ку��твенного интеллекта на период до 2030 года)». Кон�ультант Плю�. [Электронный ре�ур�]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184 (дата обращени�: 22.01.2022).
16. �лек�еев �.Е., Галицкий Ю.�., Женжебир В.�., Дорофеев �.Ю., Дени�ов М.�., Маёрина Е.С., Положенцева И.В., Фадеев �.С. Методологи� ценообразовани� инновационных проектов и научно- и��ледователь�ких работ, выполн�емых по го�заказу органов и�полнительной вла�ти. / Коллективна� монографи�. - Мо�ква: Закрытое акционерное обще�тво «Универ�итет�ка� книга», 2016. – 307 c.
17. �шал�н Л.�., Диброва Ж.�., Женжебир В.�. и др. Управление лицензионной де�тельно�тью: вопро�ы теории и практики. / Монографи�. - Мо�ква: Ц�ТБ Пищевой промышленно�ти, 2013. – 417 c.

Страница обновлена: 13.10.2026 в 18:52:59

 

 

Current trends of the digital technologies development in retail

Zhenzhebir V.N., Suray N.M., Skrynchenko B.L.

Journal paper

Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Volume 12, Number 2 (February 2022)

Citation:

Abstract:
The improvement of information technologies generates the transformation of all spheres of human activity. Currently, one of the main directions of the digital state is the formation of a digital economy. The research purpose was to study the experience of implementing digital technologies in Russian retail companies. Theoretical approaches to the terminological understanding of a digital enterprise and digital technologies in retail are analyzed. The relevance and practice of digital solutions in retail is noted. The article analyzes the prospects for the introduction of digital innovative technologies in the retail sector. The particularities of the main digital technologies used by network trading enterprises are revealed. The novelty of the research approach lies in determining the main transformations of trade and technological processes in retail in the digital economy.

Keywords: digital transformation, digital retail, digital technologies, business process, business model optimization, data analytics, Big Data technology, artificial intelligence, virtual reality, augmented reality, smart contract

JEL-classification: M31, O31, L81

References:

Tsifrovaya aktivnost organizatsiy roznichnoy torgovli [Digital activity of retail organizations] (2019). M.: NIU VShE. (in Russian).

Alekseev A.E., Galitskiy Yu.A., Zhenzhebir V.N., Dorofeev A.Yu., Denisov M.A., Mayorina E.S., Polozhentseva I.V., Fadeev A.S. (2016). Metodologiya tsenoobrazovaniya innovatsionnyh proektov i nauchno- issledovatelskikh rabot, vypolnyaemyh po goszakazu organov ispolnitelnoy vlasti [Methodology of pricing of innovative projects and research works carried out by state order of executive authorities] Moscow: Zakrytoe aktsionernoe obshchestvo «Universitetskaya kniga». (in Russian).

Ashalyan L.N., Dibrova Zh.N., Zhenzhebir V.N. i dr. (2013). Upravlenie litsenzionnoy deyatelnostyu: voprosy teorii i praktiki [Management of licensing activities: issues of theory and practice] Moscow: TsNTB Pishchevoy promyshlennosti. (in Russian).

Dorofeev A.Yu., Filatov V.V., Zhenzhebir V.N., Palastina I.P., Tarasov A.A. (2010). Analiz problem, voznikayushchikh pri formalizatsii biznes-protsessov i avtomatizatsii menedzhmenta organizatsii [Analysis of problems arising during the formalization of business processes and automation of the organization's management]. Sovremennye gumanitarnye issledovaniya. (3(34)). 33-35. (in Russian).

Filatov V.V., Zhenzhebir V.N., Alekseev A.E. i dr (2017). Menedzhment traditsionnye i sovremennye modeli [Management traditional and modern models] M.: INFRA-M. (in Russian).

Filatov V.V., Zhenzhebir V.N., Knyazev V.V. i dr (2015). Upravlenie khozyaystvennymi svyazyami predpriyatiya s postavshchikami i potrebitelyami [Management of economic relations of the enterprise with suppliers and consumers] Moscow: TsNTB Pishchevoy promyshlennosti. (in Russian).

Gavrilov L.P. (2022). Informatsionnye tekhnologii v kommertsii [Information technology in commerce] M.: INFRA-M. (in Russian).

Semenova A.A. (2020). Budushchee tsifrovogo riteyla: trendy dlya innovatsiy [The future of digital retail: trends for innovation]. Saint-Petersburg Economic Journal. (1). 64-69. (in Russian). doi: 10.25631/PEJ.2020.1.64.69.

Semenova Yu.E., Voronkova O.V., Ostrovskaya E.N., Panova A.Yu. (2019). Ispolzovanie omni-kanalov v sovremennoy roznichnoy torgovle [Use of omni channels in modern retail]. Science and business: development ways. (10(100)). 169-172. (in Russian).

Suray N.M., Neverov P.A., Gorelova T.P. (2017). Sovremennoe sostoyanie i perspektivy razvitiya territorialno sgruppirovannyh torgovyh formatov v Rossii [The current state and prospects for the development of geographically grouped trade formats in Russia] Innovative processes in the globalized world economy: problems, trends, prospects (IPEG-2017). 99-107. (in Russian).