Погружаемся в «цифру»: какие современные технологии может использовать малый бизнес

Многие владельцы малого бизнеса считают, что современные технологии – это сложно и дорого, а потому подходят только крупным компаниям. При том, что сейчас много недорогих и несложных в освоении IT-инструментов, которые вполне доступны даже микробизнесам. Но главное – вопрос о том, какие из них использовать в бизнесе, должен решаться с точки зрения целесообразности, а не цены. О том, какие IT-инструменты сейчас в тренде и действительно могут быть полезны малому бизнесу, порталу Biz360.ru рассказал  CEO IT-компании Riverstart Андрей Никонов. 

Визуальное моделирование позволяет разрабатывать программное обеспечение с минимальным количеством ручного кода – low-code, или вовсе без него – no-code. 

Примеры использования: 

• low-code – SystemZ, Webcon BPS, K2 Process Automation, ELMA Bot;

• no-code – Tilda, Notion, Adalo, Zapier. 

Целевая аудитория перечисленных платформ зависит от задач и ресурсов проекта. Сервисы low-code хотя и предназначены для упрощения разработки, востребованы у профессиональных программистов как средство ускорения работ или инструмент для создания прототипов. No-code-платформы популярны у пользователей, совсем не имеющих навыков в кодинге, но которым нужны быстрые и недорогие решения «под ключ». 

Low-code-платформы предполагают больше гибкости в интеграции и настройке, поэтому позволяют реализовывать относительно сложные проекты. Возможностей no-code хватает для относительно простых задач, но высока вероятность ограничений при создании сложных систем или интеграции с другим ПО. 

Резюме. Концепция low-code/no-code доступна и полезна любому бизнесу, независимо от его масштаба. Она позволяет с минимальными затратами создавать простейшие формы и приложения. Но если говорить про высокотехнологичные продукты или большие системы для десятков тысяч пользователей, без классической ручной разработки не получится использовать подобные платформы даже в качестве базы. 

Микросервисная архитектура – подход, при котором приложение или система делится на блоки, так называемые микросервисы. И каждый из них отвечает за ограниченный круг задач. Например, хранит файлы, проводит оплату, позволяет пользователям общаться и т.д. 

Благодаря автономности такую распределённую систему удобно обновлять и масштабировать: апгрейд отдельных функций никак не затронет связанные компоненты. В этом ключевое отличие микросервисного приложения от монолита, в котором все элементы созависимы, и даже небольшие изменения в одном сказываются на работе всей системы. 

Будут ли полезны микросервисы компаниям малого бизнеса? Это зависит не от оборота, объёма целевой аудитории или количества штатного персонала, а от задач, требований и планов бизнес-проекта. Сбой одного сервиса не станет крахом системы, а контролировать разработку отдельных решений проще, чем монолитное приложение. 

С другой стороны, микросервисная разработка не требуется, если бизнес ограничен в ресурсах, у него только небольшая команда разработчиков, и он хочет проверить гипотезу. В этом случае достаточно монолита, но правильно написанного, который впоследствии можно разделить на микросервисы при необходимости. 

Резюме. Микросервисная архитектура более уместна в сложных проектах, требующих частых и внезапных обновлений, над которыми трудится большая команда. Большинство компаний, относящихся к малому бизнесу, не подходят под эти критерии. 

Машинное обучение (ML, machine learning) – это способность цифровых интеллект-систем (AI) принимать решения на основе собственного опыта, но в рамках определённых правил и алгоритмов. 

• Примеры использования: «Яндекс Музыка», Tesla, Chat GPT. 

Самообучающийся искусственный интеллект востребован там, где присутствует необходимость в оперативной обработке больших объёмов непрерывно изменяющейся информации. Например, при банковском скоринге, идентификации киберугроз, расширении возможностей BI-систем и систем сквозной аналитики – прогнозировании спроса, управлении логистикой. 

Создание, а затем инфраструктурная поддержка ML-сервиса – долгий и дорогой процесс, требующий огромной ресурсной базы. Поэтому рассматривать машинное обучение как образующий элемент, вокруг или на котором создаётся компания – стратегия для избранных. 

Тем не менее, использовать потенциал роботов для решения текущих задач малый бизнес может уже сегодня. Вот лишь несколько примеров: 

• автоматизация работы с контентом посредством нейросетей через ChatGPT. Чат ускорит работу над текстами, поможет улучшить позиции сайта в поисковой выдаче;
  
  

• создание изображений для обложек, фонов и иллюстраций с помощью ИИ также ускорит сам «процесс творчества», а ещё сэкономит ресурсы для заказа картинок у дизайнера или снизит риск нарушить авторские права при использовании изображений из поисковой выдачи;
  
  

• чат-боты помогут персонализировать обслуживание клиентов или даже выступить как альтернатива службе технической поддержки. 

Резюме. ML выгодно использовать для решения объёмных задач и нецелесообразно для маленьких. Если бизнес слабо масштабируемый (например, вы продаёте сумки ручной работы), то внедрение machine learning – это, скорее, вопрос престижа. 

Омниканальным маркетингом называют систему взаимодействия с клиентом, при которой его внимание к продукту привлекают и удерживают одновременно несколько каналов. Они сопровождают покупателя на всех этапах воронки продаж и создают ощущение непрерывного сеанса. 

Омниканальность как инструмент продаж используется достаточно давно, но лишь с появлением доступной цифровой среды эта стратегия стала по-настоящему эффективной. 

• Пример. Вы купили любимому коту матрас, оставив email и телефон для регистрации в программе лояльности. Через три недели в почту приходит сообщение о распродаже кормов. Клик по ссылке в письме переводит на сайт магазина, где товар предлагается со скидкой и бесплатной доставкой. Пока вы раздумываете, Telegram аккуратно «греет» вас рекламой сопутствующих зоотоваров в этом магазине. Вы сдаётесь и покупаете корм, а через день на телефон прилетает пуш с предложением встретить курьера. 

Это на самом деле очень удобно как для клиентов, так и для компании. Бизнес получает релевантные рекомендации в разных каналах, а покупатели – гиперперсонализированные предложения. При всех преимуществах такого подхода его внедрение связано с набором сложностей. 

Настройка коммуникационной цепи для бесшовного перехода между каналами (девайсами) требует серьёзного уровня технической подготовки. Зачастую она связана с расходами, которые малый бизнес не готов нести. 

Вывод. Омниканальность станет обузой там, где средний чек мал, отсутствует вероятность повторных продаж, а решения о покупке принимаются на ходу. Но и в премиальном B2B-сегменте, например, продажах наручных часов, многоканальность может быть лишней. В этом случае достаточно привлечь клиента один раз, а затем лишь удерживать. 

Уровень оцифрованности – один из ключевых критериев конкурентоспособности малого бизнеса. Без выхода в цифру компания просто не сможет адаптироваться к современным рыночным условиям. И все же гнаться за результатами, которые предлагает оцифровка бизнес-процессов, без достаточной экспертизы не стоит. Фокус на прорывной силе инноваций может помешать увидеть более ясные и достижимые цели.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал, страницу в «ВКонтакте» и канал на «Яндекс.Дзен».
 biz360