По мнению к.ф-м.н., доцента кафедры математики и анализа данных Финансового университета Савиной Светланы Владимировны, современная цифровизированная логистика представляет собой подход к организации каналов распределения, при котором клиент взаимодействует со всеми физическими и цифровыми каналами для исследования ассортимента, оформления заказа, либо же приобретения и возврата товаров. Вся сопутствующая информация аккумулируется в единой системе, благодаря этому получается обеспечить плавные переходы между каналами. Подобная модель выходит за рамки простого сосуществования каналов и фактически предлагает их полную интеграцию в единую экосистему, в которой синхронизированы данные о запасах с логистическими процессами и клиентскими взаимодействиями.
К основным характеристикам оптимальной логистики можно отнести сквозное управление цепочками поставок и ориентацию на индивидуальные потребности потребителя. Достигается это за счет унифицированной информационной базы и автоматизированных процессов обмена данными между подразделениями компании. Также чертой оптимальной логистики является её омниканальность, и в сравнении с мультиканальной моделью омниканальность принципиально меняет принципы функционирования каналов. Так, в мультиканальном подходе каналы продаж и поставок действуют изолированно, каждый со своим уровнем сервиса и независимыми запасами, тем самым это приводит к фрагментации клиентского опыта и дублированию усилий. Омниканальная логистика же устраняет такие разграничения между коммерческими каналами и информационными и логистическими, так как объединяет их в целостный механизм с гомогенным обслуживанием потребителей.
Кросс-канальная логистика в данном случае занимает промежуточную позицию, так как под ней предполагается ограниченная интеграция вроде оформления заказа онлайн с последующим получением в офлайн-точке. Но также не гарантируется полная синхронизация всех процессов в единой системе, так как остаются пробелы в управлении запасами и персонализации. Фактически интеграция каналов в оптимальной логистике - необходимое условие конкурентоспособности торговых компаний на сегодняшний день, так как благодаря ей можно оптимизировать логистические потоки и повышать лояльность клиентов за счет единого опыта взаимодействия.
Развитие логистики в розничной торговле прошло несколько последовательных этапов, на основе этого можно говорить об эволюции моделей взаимодействия с клиентом. На начальной стадии преобладала традиционная одноканальная оффлайн-логистика, которая ориентирована на физические точки продаж с изолированными процессами. Из-за этого ограничивалась гибкость и не учитывалось разнообразие потребительских предпочтений.
Благодаря цифровизации процессов становится возможным минимизировать риски дефицита, оптимизировав размещение товаров по локациям. Каждый компонент оптимальной логистики ведёт к единому клиентскому опыту и централизованному управлению запасами. Взаимосвязи элементов проявляются в синергетическом эффекте, поскольку интеграция каналов без IT-поддержки приводит к разрывам данных. Клиентские же данные без реального времени видимости запасов не реализуют потенциал персонализации.
Можно отметить, что на российском рынке существует проблема интеграции логистических информационных систем, что ведет к ограничению конкурентоспособности ритейлеров. По этой причине полезно приоритетное инвестирование в единую цифровую платформу для обмена данными, благодаря которому можно преодолевать фрагментацию и реализовать полный потенциал модели. В омниканальной среде процессы ориентированы на полную интеграцию, поэтому благодаря этому можно обеспечить сквозную координацию от приема заказа до его исполнения и постпродажного обслуживания, и тем самым минимизировав разрывы в клиентском пути. Основным процессом выступает управление заказами, которое предполагает бесперебойный прием из всех каналов с использованием оркестраторов, таких как OMS для унифицированной обработки заказов без потери данных.
Омниканальное обслуживание акцентирует персонализацию и ускорение обработки, доводя время исполнения до уровня оффлайн-покупки, с синхронизацией возвратной логистики и прямой цепи поставок. Возвраты товаров здесь расширяют спектр услуг по замене и интегрируются в основной процесс через интегрированные цифровые платформы обмена данными. Как раз поэтому можно учитывать их в планировании закупок и минимизировать накопление неликвидов.
В оптимальных логистических системах применение количественных методов предполагает под собой адаптацию стандартных KPI под специфику бесшовной интеграции каналов. Качественные методы оценки эффективности омниканальных логистических систем дополняют количественные KPI, так как они фокусируются на структурных характеристиках процессов и их взаимосвязях (не на измеримых величинах). С их помощью отслеживают несоответствия в интеграции каналов распределения и изучают координацию потоков с учетом адаптивности сети независимо от числовых данных в омниканальных моделях.
Так, одним из фундаментальных инструментов выступает модель SCOR (Supply Chain Operations Reference), которая представляет цепь поставок как последовательность взаимосвязанных процессов: Plan (планирование), Source (приобретение), Make (производство), Deliver (доставка) и Return (возврат). Данная модель процессно-ориентированная, поэтому она структурирует материальные и информационные потоки, определяет роли логистических посредников, зоны их ответственности. В омниканальном контексте SCOR применяется для оценки бесшовности переходов между каналами и унификации данных о запасах и оптимизации возвратов (это нужно для теоретического моделирования сквозных бизнес-процессов). Также используются матричные методы вроде матрицы Кралича, которая является своего рода инструментом стратегической классификации элементов логистической системы по осям business impact (влияние на бизнес) и supply complexity (сложность поставок). Здесь выделяется четыре квадранта: стратегические, рычаговые, дефицитные позиции и некритические позиции. Каждому квадранту соответствует дифференцированная стратегия управления, и благодаря этому можно анализировать портфель закупок и минимизировать логистические риски.
Для омниканальных систем подобная матрица полезна при оценке поставщиков и ассортимента, так как она интегрирует каналы через приоритизацию высокорисковых элементов, например, уникальных товаров для онлайн-оффлайн доставки. Анализ дополняется в том числе интегральными индексами, которые агрегируют оценки по основным процессам SCOR в единую величину. Данные индексы учитывают одновременно количественные и качественные характеристики, и сюда относятся надежность с уровнем сервиса, контролем затрат. Также сюда относится лояльность поставщиков. В омниканальной логистике они служат основой для целостной оценки степени интеграции каналов и клиентского опыта. Модель SCOR задает процессную основу и синтезирует результаты с помощью интегральных индексов. Благодаря этому же повышается теоретическая глубина анализа эффективности.
В качестве примера реализации оптимальной логистики можно отметить ПАО «Магнит», которое занимает лидирующие позиции среди российских ритейлеров благодаря ориентированной на омниканальное взаимодействие с клиентом мультиформатной концепции торговли. Сеть компании охватывает тысячи населенных пунктов от Мурманска до Владикавказа и Красноярска. Сюда относятся магазины различных форматов («у дома», дискаунтеры, супермаркеты, гипермаркеты). В 2024 году онлайн-оборот товаров в формате gross merchandise value достиг 100,6 млрд. руб. с ростом в 2,2 раза, а сеть пунктов выдачи заказов «Магнит Маркет» расширилась в восемь раз и превысила 4000 точек. Новые логистические комплексы открыты в Санкт-Петербурге и Самарской области, также во многом усилена интеграция цифровых и физических каналов. Структура каналов продаж здесь говорит о переходе к омниканальной модели, при которой оффлайн-розница сочетается с сервисами экспресс- и регулярной доставки, маркетплейсом.
