Скопировать ссылку
Представьте, что у каждого бизнеса есть виртуальная копия, внутри которой система просчитывает лучшие сценарии достижения бизнес-задач. Банк прогнозирует, как рынок отреагирует на запуск нового продукта, и принимает решение о выводе продукта и его составе. Производитель мяса рассчитывает, на сколько нужно изменить цену, чтобы максимизировать продажи и прибыль. Крупный ритейлер оценивает маржинальность каждого канала привлечения покупателей и формирует идеальный маркетинг-микс.
Все это стало реальностью: цифровые двойники бизнеса формируют решения на основе точных прогнозных моделей. Это уже не игры с ИИ, а полноценный рабочий инструмент, набирающий обороты на российском рынке. О том, как это работает и что нужно для создания двойника своего бизнеса, — в этой статье.
Что такое цифровой двойник бизнеса
Еще недавно цифровые двойники использовались в основном в промышленности — для имитации работы станков и производственных линий, чтобы предсказать сбои и снизить издержки. Сегодня этот подход пришел в управление и маркетинг: компании прогнозируют не поломки оборудования, а оптимальные решения для роста эффективности бизнеса.
Примеры сценариев использования цифровых двойников бизнеса разными юнитами
По сути, двойник — это высокоточная копия бизнеса, которая позволяет получать оптимальные стратегии для достижения KPI (лиды, продажи, знание бренда, целевой ROI и другие).
Российский бизнес только начинает пилотировать цифровых двойников, но уже есть результаты, опережающие рыночные бенчмарки. Так, один из крупных онлайн-кинотеатров с помощью цифрового двойника оптимизировал медиамикс и сохранил прежний уровень продаж при сокращении бюджета на 33% — математически точно перераспределив инвестиции между каналами.
Пример медиамиксов, рассчитанных цифровым двойником бизнеса: рост KPI при том же бюджете и экономия бюджета без снижения KPI
Технологический стек цифровых двойников бизнеса
Цифровой двойник бизнеса — это полноценная SaaS-система, построение которой стало возможным благодаря развитию предиктивных технологий и ML/AI-алгоритмов. Ядром цифрового двойника является виртуальная динамическая модель.
Для работы модели необходимы регулярно обновляемые очищенные нормализованные данные. До появления ИИ-агентов одним из барьеров создания цифровых двойников бизнеса был ручной труд по обработке, сбору и обновлению данных, что делало невозможным или очень дорогим автоматизацию процесса. Сегодня все больше компаний умеют «работать с датой». Другая сложность — невозможность учета разнопланового контекста, в котором оказывается бизнес, а LLM (large language models) умеют это делать.
Данные
Цифровой двойник — кастомный продукт, создаваемый под конкретный бизнес. Важно учесть все факторы, влияющие на результаты компании, и иметь возможность подключиться к источникам данных. Это совместная работа компании-интегратора и компании-заказчика. В зависимости от особенностей категории и бизнеса набор факторов может включать медиа, продуктовые, рыночные, внешние и т. д. Ниже представлен пример списка для датасета в FMCG.
Базовый список факторов для сбора данных, пример из FMCG
Модели
На основе собранных данных формируются математические модели, которые отражают взаимосвязи между факторами и бизнес-результатами. Модель «обучается» на исторических данных компании и определяет, какие переменные сильнее всего влияют на ключевые метрики — продажи, ROMI, знание бренда и другие.
Главная задача модели — не просто объяснить прошлое, а научиться прогнозировать будущее. По мере поступления новых данных модель уточняется и «обновляет» виртуальную копию бизнеса, делая прогнозы все точнее.
Визуализация модели, которая лежит в основе цифрового двойника банка
Когда модель сформирована и понятно влияние всех факторов на бизнес, компания получает возможность:
- Сценарного прогнозирования — получать ответы на вопросы «А что, если?». Цифровой двойник рассчитывает бизнес-результаты с учетом заданных изменений.
- Поиска лучших решений — выбирать оптимальный сценарий достижения бизнес-целей. Достаточно задать требуемый KPI, например «увеличить выручку на 10%», и ML-алгоритм автоматически рассчитает сотни сценариев, чтобы отдать лучший.
- Визуализации модели — иметь доступ к интерактивному дашборду для самостоятельного изучения и анализа.
Примеры вопросов «А что, если?»
Кейсы пилотирования цифровых двойников российским бизнесом
Цифровые двойники уже перестали быть экспериментом и постепенно становятся инструментом операционного и стратегического управления. Пилотные проекты по внедрению цифровых двойников показывают: прогнозировать результаты решений можно без риска и дорогостоящих тестов.
Кейс № 1 — e-grocery
Ситуация: рынок e-grocery в России продолжает уверенный рост как в денежном выражении, так и в количестве заказов. Усиливается и конкуренция — помимо сервисов доставок, онлайн-ритейлеров и маркетплейсов в гонке активно участвуют классические «каменные» ритейлеры, развивающие собственные службы доставки.
Вызов: компания покрывает 360+ городов на широкой гео с абсолютно разным уровнем знания бренда, рекламным инвентарем, проникновением e-grocery и локальными партнерами. Нужно выстроить стратегию, которая учтет региональные различия и обеспечит оптимальное распределение бюджета.
Решение: был разработан цифровой двойник бизнеса на 12 математических моделях со встроенным предиктивным калькулятором (для расчета сценариев) и ML-оптимизатором (автоматически находит лучшие из сценариев). Цифровой двойник рассчитал оптимальные медиамиксы внутри каждого гео-кластера.
Результат: несмотря на то, что рынок e-grocery растет и меняется на 50% в год, компании удалось опередить рост рынка (и это без эффекта низкой базы) и укрепить свои позиции.
Кейс № 2 — телеком-провайдер
Ситуация: российский рынок широкополосного доступа (ШПД) в интернет сильно концентрирован — топ-5 провайдеров обслуживают 71% абонентов. Вместе с крайне высокой пенетрацией услуги среди населения это создает жесткие условия конкурентной борьбы за абонентов. Основным источником роста остается переключение от других игроков.
Вызов: на таком рынке точные и эффективные медиа-инвестиции становятся ключевым условием успеха, особенно когда бюджеты других игроков несравнимо выше. Ранее компания использовала сквозную аналитику для оценки эффективности рекламных каналов. Но ее оказалось недостаточно, чтобы правильно оценить вклад охватных медиа (таких как ТВ, радио, наружная реклама) в продажи.
Решение: моделирование подтвердило значительный вклад рекламы (до 83%) в продажи продуктов, но были найдены и точки роста даже на фоне высокого медиадавления конкурентов. Цифровой двойник предложил радикальную пересплитовку медиа.
Результат: найденный сценарий позволил снизить долю рекламных расходов (ДРР) на 10% и уменьшить стоимость привлечения клиента (CAC) на 5%, что с учетом медиаинфляции в 20−25% является значительным снижением.
С чего начать создание цифрового двойника бизнеса
Цифровой двойник бизнеса — это не готовое ПО, а кастомный продукт, создаваемый под конкретные бизнес-задачи. И самым первым пунктом как раз и надо определить — какую бизнес-задачу вы хотите решить с цифровым двойником.
Далее процесс можно разделить на следующие этапы:
- Выбор KPI — лиды, продажи, трафик в магазин, знание бренда и другие метрики.
- Выбор масштаба — для самой первой модели рекомендуем сфокусироваться на одном продукте или одной географии, а уже после масштабировать решение.
- Сбор датасета — определить факторы и их источники данных, собрать данные: в идеале с гранулярностью по неделям и общим периодом в 3 года.
- Обучение модели — совместная работа специалистов по Data Science и стратегического маркетинга, здесь важно соединить аналитику и бизнес-логику.
- Интеграция цифрового двойника в бизнес-процессы — важно не только создать модель, но и пользоваться ей.
- Регулярное обновление датасета и дообучение модели — для поддержания точности прогнозов.
Заключение
Цифровые двойники бизнеса продолжат менять подход к управлению — от маркетинга и продаж до HR и финансов. Они позволяют компаниям просчитывать последствия решений заранее, видеть взаимосвязи между действиями и результатами и находить оптимальные стратегии без дорогостоящих экспериментов.
Мы уверены, что в ближайшие годы цифровые двойники станут таким же стандартом управленческой практики, как когда-то CRM или BI. А пока на российском рынке они продолжают давать тот самый эффект инноваций, позволяющий опережать рынок.
