Привет, Хабр!

Меня зовут Кристина Кондакова, я руководитель центра компетенций QlikView компании Fix Price, и в этой статье расскажу, как мы в Fix Price снизили TTM и количество текущих задач за счет привлечения подрядчиков, а затем оценили экономический эффект.

Объем бэклога и TTM (Time To Market) — ключевые показатели для любой крупной компании. Аналитика очереди задач и роста бэклога внедрена у нас давно во всех отделах разработки. Еженедельно аналитическое подразделение формирует объемную рассылку-отчет для руководства. В отчете отражена динамика роста бэклога по отделам/проектам, средние ТТМ задач в очереди и ряд других показателей.

Безусловно, каждый крупный бизнес требует решения задач здесь и сейчас. Для снижения нагрузки на штатных специалистов привлекаются подрядчики. Мы хотим поделиться экономической эффективностью от привлечения подрядчиков на примере проекта BI.

https://habr.com/ru/post/713856/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713856

Привет, Хабр! С вами снова я, Анна Васильева, руководитель проектов в отделе департамента категорийного менеджмента Fix Price. В прошлый раз мы поговорили о том, как в нашей сети устроен и функционирует механизм обеспечения складов товарами. В этой же статье я расскажу, как и для чего нужна система «Автозаказа» и как она помогает нашим магазинам.

До появления системы заказ товаров происходил вручную и приводил к увеличению нагрузки на персонал каждого магазина – а их у нас уже более 5 тысяч. В результате у сотрудников оставалось меньше времени на другие важные задачи, которые точно нельзя автоматизировать. В 2017 году была создана система для автоматического пополнения торговых точек товарами из РЦ (распределительных центров). Также это программное решение позволило нам создать эффективную систему управления товарными запасами и повысить уровень сервиса за счет предоставления всего ассортимента на полках любого магазина Fix Price.

Система позволяет вводить правила пополнения товаром с учетом специфики работы отдельных магазинов (например, по температурному режиму). В ней также учитывается тип оборудования конкретного магазина, нормы выкладки, а также есть инструменты по оптимизации логистики. Но давайте от вводной информации перейдем к конкретным задачам, которые позволяет решать эта система.

Подготовка и обработка данных

Функциональные возможности «Автозаказа» во многом совпадают с функционалом предыдущего решения по пополнению РЦ, однако в аналитике используется статистика продаж товарных групп за два последних года. По статистике продаж находится сезонность (отклонение от среднего по периодам) каждой товарной группы, которая используется для составления прогноза. Построение прогноза продаж выполняется по каждому магазину (а не по кластеру) на период 14 дней, а периодичность заказа магазинов составляет от 1 до 3 раз в неделю.

https://habr.com/ru/post/707106/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707106

В IT-среде до сих пор живуч стереотип, что нагрузочное тестирование нужно исключительно, чтобы узнать максимальную пропускную способность инфраструктуры. И что нагрузочное делается либо перед масштабной акцией типа Чёрной пятницы, либо после того, как сайт всё-таки не выдержал и упал — чтобы узнать, при каком RPS это произошло.



Однако само по себе знание текущего предельного RPS не даст вам ничего. Да и смысл проводить нагрузочное тестирование ПОСЛЕ аварии, конечно, есть, но гораздо рациональнее сделать его ДО неё. Чтобы она даже не случилась. А уж когда речь идёт не просто об ожидаемой лавине трафика, а о том, что эта лавина хлынет на новую инфраструктуру… Словом, вот в меру захватывающая история о том, как нагрузочное тестирование помогло одному из крупнейших ритейлеров, компании Fix Price, переехать без боли, пожара и бессонных ночей.



Для начала несколько слов про саму компанию. У неё почти 5,5 тысячи розничных магазинов в России и странах СНГ, так что название и логотип знакомы, без преувеличения, каждому читателю этой статьи. Но помимо оффлайновой сети есть сайт с доставкой, личным кабинетом пользователя и электронным каталогом. До недавнего момента основная нагрузка лежала на платформе Битрикс (fix-price.ru), но в 2020 году начались работы по созданию собственной платформы fix-price.com.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/707094/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707094

Приветствую, друзья! Продолжаем серию публикаций «Fix Price изнутри». Меня зовут Анна Васильева, я являюсь руководителем проектов в отделе департамента категорийного менеджмента Fix Price. В этой статье поделюсь с вами тем, как у нас выстроена система обеспечения магазинов товарами. Расскажу о двух группах решений, которые помогают пополнять наш распределительный центр (далее — РЦ) и обеспечить товаром полки магазинов.

В первой части о том, как у нас организовано пополнение РЦ товарами с «длинным плечом» доставки (то есть со сроком получения в пределах 6-12 месяцев с момента принятия решения о закупке товара). Этот комплекс программ представляет собой систему прогнозирования и пополнения товаров для РЦ с учетом остатков в магазинах. Система состоит из нескольких блоков:

https://habr.com/ru/post/702586/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=702586

Привет, Хабр! Сегодня расскажу о том, как мы в Fix Price закрыли проблему организации единой авторизации и аутентификации для наших сервисов с помощью Keycloak. Хотелось бы, чтобы эта статья оказалась полезной для всех, кто планирует внедрять это решение.

Начнем с общих моментов, а если хотите сразу перейти к коду, примеры вы найдете ниже. Их у нас целых 4, и все расписаны очень подробно. Поехали!

https://habr.com/ru/post/695612/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=695612

Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Райский, и я работаю руководителем IT-проектов для департамента управления магазинами Fix Price. Каждый год мы открываем около 700-750 торговых точек в России и за рубежом – примерно по две каждый день. Алгоритмы и большое количество данных позволяют с высокой степенью вероятности прогнозировать прибыльность каждой открытой локации.

Сегодня я расскажу о том, как мы перешли от «аналогового» способа сбора данных о локациях к цифровому и выстроили интеллектуальную систему поддержки новых торговых точек.

Как все начиналось

Давайте перенесемся в 2015 год и представим, что перед нами стоит задача открыть новый магазин. У менеджера по недвижимости заранее начинала болеть голова. Ему предстояло собрать и систематизировать данные о нужных локациях, накопленные за много лет в различных форматах – от Excel до рабочей почты. На поиски нужной информации могли уходить часы.

Объем обрабатываемых данных легко понять, если представить себе, сколько информации собирается для принятия решения об открытии новой точки. Агрегируется информация по всем городам России, улица за улицей, ведется учет каждой вакантной коммерческой площади, собирается информация о ее технических характеристиках, потенциале трафика и других параметрах. На эти базовые данные затем нанизывается информация о ставках аренды и результатах переговоров с отдельным арендодателем.

https://habr.com/ru/post/688392/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=688392