Статический, динамический или Smart SLA: как выбрать правильный вариант для торговой сети

Дмитрий Бессольцев, директор департамента ИТ-аутсорсинга ALP Group рассказывает об особенностях различных вариантов Service Level Agreement, или SLA, и о том, для какой розничной сети подойдет каждый из них. 

Мы уже не раз видели, что в современном ритейле, как в мало какой другой отрасли, отказы информационных систем и торгового оборудования (инциденты) в магазинах и торговых точках могут оборачиваться весьма значительными финансовыми и репутационными издержками. Причем в этом сегменте именно увеличение числа торговых точек и расширение географического охвата было и остается одной из наиболее выгодных стратегий развития. Соответственно, ИТ-инфраструктура и парк оборудования оказываются раздробленными на десятки или сотни территориальных единиц. При высоких требованиях к надежности ИТ-обслуживание такой инфраструктуры — это ответственная, сложная и ресурсоемкая задача. Поэтому любая торговая сеть постоянно находится в поиске оптимального баланса между необходимостью повышать качество ИТ-обслуживания и сокращать издержки на него. Забегая вперед скажу, что такой баланс существует, но для его достижения нужны особые приемы.

Что такое SLA?

SLA (Service Level Agreement, Соглашение об уровне качества) – это соглашение между заказчиком и исполнителем, содержащее описание услуги, права и обязанности сторон и согласованный уровень качества предоставления данной услуги. Соглашение SLA четко прописывает временные рамки для устранения проблем, определяет штрафные санкции, накладываемые на компанию-поставщика услуги в том случае, если качество услуги оказалось ниже прописанного в договоре уровня.

Более подробно о SLA мы писали в статье: "SLA – три "волшебные" буквы". Рекомендуем к прочтению!

Единый SLA подходит далеко не всегда

Сегодня средний и крупный ритейл (200-1000 и более торговых точек в крупных и в небольших городах по всей территории РФ) зачастую считает оптимальным решением единый фиксированный уровень SLA для всей торговой сети. И требует его от ИТ-аутсорсинговой компании. Разумеется, такое решение сильно упрощает управление ИТ-рисками и расходами на ИТ обслуживание. Однако, этот вид SLA, который очень непросто реализовать на практике, может выражать оптимальный баланс качества и расходов на ИТ-обслуживание, только если все торговые точки сети более-менее однотипны (в плане проходимости, оборота, формата и т.д.). Единые параметры ИТ-сервиса хороши и когда сеть только начинает работу, траектории развития её торговых точек ещё не разошлись и все они ещё находятся на примерно одинаковом уровне.

Но что делать в гораздо более типичной ситуации, когда сеть очень разная — по размерам, посещаемости, обороту точек? Или если в некоторых магазинах ожидается взрывной рост продаж, которому ни в коем случае не должны помешать технические проблемы?

Если взять за эталон и тиражировать на всю региональную сеть уровень SLA, отвечающий потребностям самых крупных или доходных магазинов, стоимость контракта окажется необоснованно высокой (при 300 торговых точках — 5-6 миллионов рублей в месяц). В этом случае ритейлер будет ежемесячно переплачивать миллионы за избыточный уровень сервиса, который большинству его магазинов попросту не нужен. Снижение уровня SLA позволяет резко сократить расходы (примерно до 600 тыс. руб. в месяц, если речь идет о сети в 300 точек), но создает другую проблему.

То, что подходит магазину с низкой проходимостью (например, инцидентный выезд в течение двух дней) совершенно неприемлемо для активно продающей точки, где потери от любого инцидента, вызывающего остановку или значительное снижение продаж, многократно превысят мнимую экономию. Но и «средняя температура по больнице», когда за целевой уровень сервиса принимается значение между «жестким» и «экономным» SLA, на поверку оказывается не меньшим злом, чем обе крайности.

От усреднённого SLA страдают самые нагруженные магазины, где остановка продаж обходится дороже всего. При этом за менее эффективные точки ритейлер продолжает значительно переплачивать (в нашем примере даже при самом низком ценнике — это 2-3 миллиона в месяц). Вывод очевиден: чем выше разнообразие торговых точек, тем больше урон от единого статического SLA.

Выход — дифференцированный SLA

Выход один — ввести дифференцированный SLA, учитывающий разницу в развитии торговых точек, их доходах, потребностях и планах. И, главное, разницу в уровне ущерба, который им может нанести ИТ-инцидент. Такой SLA тоже централизованно задается из головного офиса, но теперь он максимально учитывает специфику магазинов.

В теории всё прекрасно, но на практике обоснованно подобрать оптимальный SLA для каждой точки слишком сложно или даже невозможно. С одной стороны, сам процесс непрерывного мониторинга и оптимизации окажется слишком дорогим, с другой — при высокой изменчивости рынка для обоснованного выбора просто не хватит первичных статистических данных. Преодолеть эту проблему можно, разбив все магазины предприятия-заказчика на категории. Для начала можно остановиться на трех («А», «В» и «С»). Это упрощает и удешевляет процесс настройки параметров SLA и, в то же время, позволяет достаточно полно отразить разнообразие точек. Когда накопится статистика, их число можно увеличить или уменьшить.

"Выбор параметров SLA для каждой категории определяется тем, насколько оперативно нужно дистанционно отрабатывать запросы на инциденты, как быстро специалисты должны выезжать на место для решения проблем, в какие часы важна ночная поддержка магазинов в конкретных регионах, городах и т.д."

Здесь лучше всего опираться на накопленную ИТ-статистику по каждой торговой точке (инциденты, проблемы, возраст оборудования и пр.), если она имеется.

Теперь надо распределить магазины торговой сети по имеющимся категориям. Главное тут — учитывать вероятность остановки или замедления продаж вследствие ИТ-инцидента. Тогда, например, супермаркет с 10 кассами в ТЦ со средней проходимостью может уйти в категорию «В». Так как отказ одной и даже двух касс менее критичен, чем выход из строя единственной кассы на «островке» с хорошей проходимостью. Этот островок, вероятно, стоит отнести к категории «А».

Надо учитывать и другие параметры: время работы, размер, проходимость, репутационные риски, наличие подменного оборудования и др.

Взятые из практики критерии классификации магазинов приведены в таблицах (1-3). Их вполне можно использовать как начальную точку при разработке собственной процедуры по настройке SLA.

Правила «разбрасывания» разнотипных торговых точек по категориям SLA (табл. 1-3)

Табл.1. Для торговых точек с единственной кассой

Табл. 2. Для торговых точек с 2-5 кассами

Табл. 3. Для торговых точек с большим количеством касс

Сравнивая таблицы, мы видим, что в категории «А» чаще всего оказываются наиболее требовательные к сервису точки сети с высокой или средней проходимостью и самой большой выручкой. У них, как правило, нет подменного оборудования или оно старше 3-х лет, отсутствуют резервные каналы связи. Специалисты, обслуживающие магазины категории «А», должны быть настроены на самые сжатые сроки реагирования на инцидент: реакция 15-30 мин., закрытие инцидента, связанного с поломкой торгового оборудования, — еще 30 мин. В категорию «B» попадают точки, где приемлемо вдвое большее время реакции (30-60 минут на реагирование, еще 60 минут — на закрытие инцидента). В категории «С» показатели SLA еще мягче и это полностью обоснованно.

Уровни SLA прямо влияют на стоимость ИТ-обслуживания. Так, поддержка магазина категории «C» может обходиться в 2-3 раза дешевле, чем торговой точки из категории «А». Поэтому при проведении первичной и повторной классификации ИТ-аутсорсинговая компания или внутренняя ИТ-служба должны стараться оставить в категории «А» как можно меньше магазинов. А потом шаг за шагом сделать то же самое для оставшихся категорий.

Но соображения экономии не должны неприемлемо ухудшать качество ИТ-обслуживания конкретных магазинов, слишком понижая их категорию, иначе получится, что с водой выплеснули и ребенка!

SLA меняется во времени

Очевидно, что матрица параметров обслуживания не высечена в камне, рыночная ситуация, да и сами магазины меняются со временем. Значит, надо своевременно перераспределить торговые точки по категориям. Этому способствуют разные обстоятельства: повторяющиеся сезонные колебания спроса, его спонтанный рост (например, на продукты питания и напитки из-за масштабных спортивных соревнований в городе), изменение транспортной ситуации, повышение или снижение доходов в целевых группах, изменение потребительского поведения и т.д. В самих магазинах оборудование устаревает, изнашивается и начинает «глючить» (тогда их стоит «поднять» в более высокую категорию), появляется новое оборудование и ИТ-системы (тогда, возможно, их категорию можно понизить), точки продаж могут расширяться и пр. Чтобы отразить все эти изменения, нужно периодически повторять процедуру классификации торговых точек. Торговой сети желательно снизить частоту таких пересмотров (т. к. это связано с издержками). В то же время, если слишком увлечься экономией, возрастут убытки из-за возможных ошибок классификации.

Все эти аспекты управления параметрами SLA конкретного клиента выделены в сервисной модели ALP Group в отдельный процесс для торговых сетей. Наши аналитики вместе с заказчиком разрабатывают график ревизий матрицы SLA. На квартал, полугодие, год. Далее магазины распределяются по новым ячейкам матрицы. Разумеется, для правильного распределения у аутсорсинговой компании должна быть отработанная методика работы. Пригодится также и специальный вид аудита, нацеленный на выявление крупных, средних и небольших изменений в региональных магазинах за разные периоды.

Накопленная статистика: принимаем решение правильно

Еще один нюанс связан с тем, что каждая торговая сеть вкладывает собственный смысл в термины «высокая», «средняя» выручка и т. д. (см. таблицы 1-3), причем этот смысл меняется во времени. При этом торговая сеть и аутсорсинговая компания опираются на статистику работы магазинов, статистику инцидентов и их решения, а также оценки причиненного ими ущерба. На этих данных основана и периодичность перевода точек из категории в категорию. Но что делать, если такой статистики нет (ее вообще не накапливали или перестали собирать — например, при смене ИТ-аутсорсера)? Стоит установить транзитный период для сбора недостающих данных, и только потом принять все решения — на основе объективной информации. Но не откатываться к субъективным управленческим решениям. Продолжительность такого периода может составлять 3-4 месяца (для сети в 200-400 точек продаж).

Чтобы чисто технически обеспечить переход магазинов в новые категории и тем самым снизить вероятность остановки продаж, аутсорсеру требуется провести большую работу. Прежде всего, надо перенастроить регламенты работы своих специалистов и партнерской сети, т.к. не все партнеры, обслуживающие данного заказчика, аттестованы для работы с новой категорией магазинов. Т.е. часть из них, возможно, нужно будет доучить и подготовить. Или передать магазин другому партнеру. У аутсорсера эти процессы управления партнерской сетью должны быть заранее отлажены, иначе проблемы неизбежны.

Надо оценить и все альтернативы повышению категории, ведь «движение вверх» всегда сопровождается повышением затрат. Так, важно еще раз проанализировать состояние имеющегося в торговых точках оборудования, чтобы точно понять, что выгоднее: ничего не менять, обновить оборудование у клиента или создать подменный фонд на стороне аутсорсера. И вот тут актуальная статистика сбоев (инцидентов) и их причин (проблем) тоже очень важна. Т.к. если выяснится, что для 45% магазинов в регионе лучшим решением, снимающим проблемы и инциденты, окажется подменная касса, то лучше сформировать подменный фонд и отдать управление им аутсорсеру. Как правило, это оказывается выгоднее и ресурсно, и финансово (на 15-30%).

Итого

В этой статье мы рассмотрели новый вид соглашения о качестве обслуживания — Smart SLA. Это дифференцированный SLA, который может меняться во времени, для которого построена оптимальная совокупность категорий обслуживания, обоснованно (на основе объективных данных) выбраны и параметры SLA для каждой категории, и периодичность пересмотра категорий.

Именно Smart SLA, внедренный в масштабе всей торговой сети, позволяет ритейлеру поддерживать минимальный уровень расходов на ИТ-обслуживание — при сохранении или даже повышении его качества. Но чтобы правильно и оперативно внедрить эту технологию, чтобы она работала как часы, аутсорсинговая компания должна не только сама уметь действовать по этой схеме, но и соответствующим образом научить своих региональных партнеров (регламенты, инструкции, вебинары) и управлять их работой (а для этого должны быть отлажены соответствующие бизнес-процессы). Кроме того, у поставщика аутсорсинговых ИТ-услуг и у его партнеров должно быть выстроено управление ИТ-проблемами, позволяющее системно выявлять и устранять скрытые причины повторяющихся инцидентов.

Наконец, для магазинов категории «А» большой интерес может представлять переход от реактивной к проактивной модели борьбы с инцидентами, но эту тему мы рассмотрим отдельно.