Разведопрос: из жизни программиста от первого лица



    Какие ассоциации у вас возникают при упоминании бренда «М.Видео-Эльдорадо»? Вероятно, слова ИТ, программная разработка, Big Data и машинное обучение приходят в вашу голову далеко не первыми в списке. Тем не менее, уже почти два года в компании живет и активно пишет код собственная команда разработчиков. В небольшой серии коротких интервью мы хотели бы в прямом смысле показать светлые лица нашей программной разработки, а заодно поделиться результатами их работы. Надеемся, что наши рассказы придутся вам по вкусу. А пока, смелее заходите под кат. Там вас уже заждался Кирилл Иванов, директор Data офиса Группы «М.Видео-Эльдорадо».

    Ты помнишь, как все начиналось?


    imageДОСЬЕ
    Кирилл Иванов, директор Data офиса Группы «М.Видео-Эльдорадо».
    В 2004 году закончил МГУ им. Ломоносова, факультет Вычислительной математики и кибернетики.

    С 2004 по 2014 год Кирилл работал в ведущих российских и международных интеграторах и консалтинговых компаниях – IBM, HP, EY, «Ай-Теко» и «Инлайн Технолоджис». Занимался проектами стратегического консалтинга для таких компаний, как «РЖД», «Северсталь», «Почта России», «Газпромнефть».

    В 2014 году Кирилл присоединился к компании «М.Видео» в должности главного архитектора. С 2017 года руководил Технологическим офисом и отвечал за ИТ часть проекта по объединению «М.Видео» и «Эльдорадо».

    С мая 2019 года Кирилл занимает должность директора Офиса больших данных объединенной компании «М.Видео-Эльдорадо». В новой роли он отвечает за развитие аналитики данных и внедрение алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

    ─ Привет! Можешь рассказать, как ты оказался внутри «М.Видео-Эльдорадо»?
    ─ Ничего сверхъестественного. После университета почти 10 лет отработал в ИТ-консалтинге. Занимался цифровизацией разных бизнесов. В какой-то момент захотелось поработать в индустрии, заняться более прикладными вещами. Так я пришел в «М.Видео» на позицию главного архитектора компании. Позднее погрузился в тему Data science, machine learning, Big Data.

    ─ В компании стремительно развивается история с машинным обучением, видеоаналитикой, построением тепловых карт. Можешь поделиться деталями? Первые упоминания о внедрении подобных решений «М.Видео» были еще в 2013 году. Что с тех пор поменялось?
    ─ Мы занимаемся этой темой последние два года. Раньше мы пробовали использовать различные внешние разработки. Но каждый раз это стоило каких-то космических денег и не давало бизнесу никаких сколько-нибудь осязаемых результатов. Ты берешь готовое решение с рынка, умножаешь стоимость на 1 000 магазинов и получаешь атомный бюджет. Без очевидного профита.

    Могу сказать, что по-настоящему все сдвинулось с мертвой точки в прошлом году. Полина Полунина, которая у нас работала, договорилась о стажировке с Высшей школой экономики. Там было 12 или 15 человек, студентов второго курса. Ребята делали на нашей базе свои курсовые работы. В том числе четыре человека взяли темой для своих работ видеоаналитику в магазинах.

    Мы усложнили им задачу, предложив опираться на существующую инфраструктуру, включая уже работающие у нас видеокамеры — нам хотелось понять, что можно сделать на уже имеющейся инфраструктуре, чтобы снизить затраты на масштабирование. Со своей стороны, компания обеспечила им прямое взаимодействие с бизнесом и создала необходимые условия для работы.

    Парни вчетвером за несколько месяцев «запилили» реально классное решение, которое, во-первых, учитывало специфику наших магазинов, во-вторых, создавалось при непосредственном участии сотрудников розницы, а в-третьих, было простым, удобным и надежным.



    Подобный подход позволил приблизить итоговое программное решение к жизни, поскольку оно изначально опиралось на реальные жизненные потребности. Например, ребята сделали бота, который своевременно оповещает продавцов об одиноких покупателях в торговом зале и информирует об очередях на кассе, чтобы директор мог вывести дополнительных людей.

    Но самое главное, команда детально проработала вопрос быстрого развертывания системы видеоаналитики сотрудниками магазина: процесс настройки и калибровки камер, разметки торговых зон. Ребята сделали историю, сопоставимую с коммерческими решениями, с которыми к нам приходят компании с рынка, инвестирующие очень много времени и сил в эту тему.

    В итоге, эту команду мы взяли в штат. Сегодня это эффективная команда, с которой активно работает наш бизнес. Вообще это классно, когда ты берешь junior-разработчиков или студентов, даешь им интересную задачу, создаешь среду для работы, а дальше они выдают результат, значительно превосходящий твои ожидания.

    ─ И все-таки, зачем вам видеоаналитика?
    ─ Цель у нас утилитарная – быть ближе к клиенту. Например, если ты возьмешь какой-либо сайт или мобильное приложение, то там понятно можно отследить пользовательскую активность. Где человек «залипает», какие разделы посещает, какие кнопки кликает и сколько он тратит на все это времени. А если ты возьмешь магазин, то это такая «черная коробка», слепое пятно.

    Ты понимаешь, условно, сколько человек зашло в магазин, сколько их них дошло до кассы. И все. Реально оценить все что происходит там внутри крайне сложно. Непонятно работает твое промо или не работает, насколько эффективна выкладка того или иного товара, насколько правильно размещены торговые островки и аукционные стойки, чем занимаются твои продавцы, куда и как люди ходят и прочее.

    Так вот, наша задача сделать так, чтобы «каменный магазин», был настолько же прозрачен, насколько прозрачен онлайн. Ровно этого позволяют добиться современные решения в области видеоаналитики. И это отлично вписывается в нашу общую идеологию One Retail, когда для клиента онлайн и розница объединяются.

    Неважно, взял человек в руки смартфон с нашим мобильным приложением, открыл веб-версию интернет-магазина, или пришел ногами в торговую точку, для него в каждой точке должно быть все интуитивно понятно и доступно. Мы же в свою очередь обладая знаниями о нашем покупателе должны максимально отвечать его запросам.

    Анатомия жизни


    ─ А как в целом устроена работа Data-офиса?
    ─ Cейчас мы меняемся, вместе со всей компанией. В текущей версии Data-офис это пять центров компетенций и деливери-менеджеры, которые помогают реализовывать продукты.

    Есть два центра компетенции Data Science. Первый — это, как мы его называем, «классический ML». Там работают со структурированными данными. Продукты, над которыми работает данный центр компетенций – рекомендации и клиентская аналитика, ассортиментное планирование, промо.

    Второй центр компетенций DS – это речевые технологии и компьютерное зрение. Там собрана, условно, вся работа с неструктурированными данными – текстом, речью, видео, изображениями.

    Центр компетенций по аналитике и архитектуре занимается архитектурой и качеством данных. Они готовят витрины для аналитиков и дата сайнтистов, работают над качеством данных.

    Есть центр компетенций разработки. Там собраны все разработчики, которые занимаются нашими продуктами. Условно, его можно поделить на две части. Первая это непосредственно ML-разработка, продуктивизация кода, который пишут дата-сайнтисты. Плюс, эти же ребята занимаются развитием инфраструктуры для машинного обучения. Все решения для автоматизации ML- пайплайнов они разрабатывают и поддерживают сами.

    Некоторые решения (прайсинг, промо, ассортиментное планирование), мы разрабатываем end-to-end силами Data-офиса. Так исторически сложилось. Нам оказалось проще нанять команду внутрь к себе, чем в «правильные места» внутри разных подразделений ИТ. Таким образом, во вторую часть ЦК разработки, входят фронтенд-разработчики, бэкенд-разработчики и дизайнеры, специализирующиеся на этих решениях.

    Последний центр компетенций (по очереди, но не по значению) – инженеры разработки хранилища данных (ETL-инженеры). Эти ребята занимаются аналитическим хранилищем данных – его инфраструктурой, загрузкой данных, мониторингом этой загрузки, развитием ETL-инструментов.



    ─ И как все это между собой взаимосвязано?
    ─ Собственно, из этих людей и формируются продуктовые команды. Есть Product Owner, который находится в бизнесе. Под задачи продукта формируется непосредственно команда, где есть, обычно, дата сайентисты, разработчики, аналитики данных и ETL-инженеры. Далее команда работает независимо, разрабатывает нужные бизнесу вещи. Задача центров компетенции – контролировать методологию, давать инструменты для работы и ротировать сотрудников между продуктами, чтобы росли, работая над новыми задачами.

    Также, мы обеспечиваем работу с аналитикой данных. Например, есть продуктовая команда мобильного приложения. Им нужно делать аналитику, при этом работать не только со своими данными, но и с другими данными компании – чеками, данными из магазинов, логистики и так далее. Мы под них создаем песочницу в хранилище, учим, как и с чем там работать, даем описание данных, чтобы было понятно, где какие данные находятся, какая логика расчёта.

    ─ А есть дефицит кадров? И кто вам нужен больше всего?
    ─ Да, конечно, дефицит есть, и я думаю с ним сталкиваются все компании на рынке. Сейчас мы нанимаем «ровным слоем» почти всех упомянутых выше специалистов. Задачи внутри компании стоят масштабные, и это отражается на планах по найму – в общей сложности мы хотим вырасти почти в два раза.

    Самые дефицитные для нас роли – это аналитики и архитекторы данных, их очень мало на рынке и они нам нужны в каждом продукте. Также нам нужны разработчики на разные направления и разной квалификации:, «питонисты», фронтенд и бэкенд-разработчики, инженеры данных.

    Полный список вакансий доступен на сайте: здесь или здесь. Там довольно подробно описано, кто нам нужен и под какие задачи.

    Кстати, чуть не забыл, нам очень нужны деливери-менеджеры. Мы ищем людей, которые внутри продуктовых команд отвечают за разработку и поставку решения. Особенно они востребованы на больших продуктах, критичных для бизнеса и сильно меняющих весь ИТ-ландшафт.

    Например, «прайсинг» или «промо». Здесь ресурсов продуктолога для управления командой может просто не хватить. Поэтому он больше концентрируется на бизнес-составляющей, а деливери-менеджер — на управлении командой и поставке продукта.

    На роль деливери мы ищем людей, которые с одной стороны понимают в разработке, интеграции, поставке в продуктив и, в идеале, в Data science, а с другой — понимают бизнес, могут выстроить взаимодействие с продуктологом и другими командами, от которых зависят.



    Если говорить о создании продуктов, использующих машинное обучение, в них есть своя специфика, которую деливери-менеджеру нужно будет хорошо понимать. Например, если тебе нужно запрограммировать какую-то кнопку, то ты пишешь техническое задание, оно оценивается, выполняется, тестируется и выносится на продуктив. И после этого у тебя есть кнопка, которая работает (или не работает) определенным образом.

    В случае с машинным обучением всегда нужно держать в голове, что любая разработка — это, по сути, R&D.Например, есть задача: « давайте улучшим модель по наполнению промо товарами…». Давайте, конечно, только нужно учитывать, что впереди у тебя множество экспериментов и неочевидный финал.

    Более того, если за моделями, которые находятся в продуктиве не следить, они могут деградировать или вообще перестать работать. То есть в случае с машинным обучением в продукте возникает большой кусок неопределенности, который деливери-менеджеру необходимо хорошо понимать и управлять им…

    Скажи мне, кто твой друг и я скажу…


    ─ По каким компетенциям вы нанимаете людей в команду?
    ─ Не думаю, что буду здесь особо оригинальным. Есть hard skills, включающие основные профессиональные навыки, знания и опыт. И есть soft skills, которые точно пригодятся при работе в «М.Видео-Эльдорадо».

    Мы смотрим на две вещи: во-первых, обращаем внимание на мотивацию человека. Например, приходя в крупную компанию на букву «Я», «М», «С» или «Г», ты попадаешь в структурированную среду. Тебе дают задачу, и ты над ней спокойно работаешь. Мы же ищем таких людей, которые способны вместе с нами структурировать и создавать саму эту рабочую среду.

    Нам важно, чтобы человек пришел не просто работать над задачами, а был способен высказывать свою точку зрения, умел объяснить, что он хочет, говорил, что ему необходимо для того, чтобы делать свою работу лучше, и, вообще, что нового мы можем сделать.

    Мы, условно, не продаем легенду «Ты придешь и у тебя все будет готово». Наоборот, мы говорим: «Будь готов к тому, что ты придешь к нам и у тебя ничего не готово. Но это отличная возможность сделать так, как именно тебе удобно».

    Таким образом, с одной стороны ты должен быть достаточно самостоятельным, а другой, не бояться делиться знаниями с другими членами команды, вступать с ними во всевозможные коллаборации.

    А еще тебя должно вдохновлять то, что ты меняешь окружающее тебя пространство и делаешь свою жизнь и жизнь других людей лучше.



    ─ Давай представим, что это интервью читает твой потенциальный сотрудник. Зачем ему приходить к тебе на собеседование?
    ─Чтобы самореализоваться в работе, научиться чему-то новому, проверить в работе свои идеи. Может, это пафосно звучит, но у нас сейчас есть огромное пространство для самостоятельной работы и свобода в принятии самых разных решений. Наша команда не только делает масштабные проекты, но и видит результаты своего труда здесь и сейчас. Так что возможность оставить свой след в истории компании и рынка у вас точно будет!

    Добро пожаловать на борт!

    Комментарии 30

      +5
      Скажите, а привлекаете ли вы аутосрсинг для найма персонала? И вообще, насколько оправданно увеличивать инсорсинг? Все равно многие на удаленке? Можно же и аутсорсингом обойтись?
        +1
        Сегодня у нас соотношение аутсорсинга к инсорсингу в среднем 75% на 25%. В планах «перевернуть игру», доведя долю инсорсинга в среднем до 70 процентов. Развивая аутсорсинг ты получаешь продукт «под ключ», но отдаешь экспертизу. Мы хотим ее нарастить, особенно в том, что касается данных и аналитики.

        В части найма мы работаем не только напрямую, но и через наших партнеров. Если есть талантливые разработчики, приходите, обсудить.
        +4

        Кратко.
        Стало скучно. Руководство наслушалось брызжущих изо всех щелей модных словечек: бигдата, нейросети, машинное обучение, питонисты, сайентисты и прочие адвентисты оркестрации фреймворков через аджайл и тд
        А давайте что то запилим? Только чтоб дешево и быстро. Посыл про клиентов — это фигня. Руководство скорее всего интересует кто из продавцов отлынивает или тупит. И кого и как можно вздрючить одной кнопкой в телефоне. Это стара добрая забава. Их понять можно. Это вечная задача. Сделать кнопку в стуле. Пришел сел. Все работает само. Встал, все остановилось.
        Нашли студентов. Те, за 4 месяца (скорее всего) накопипастили с гитхаба каких то решений и скрестили ежа и ужа. Про то, что скорее всего даже не заиорачивались безопасностью я умолчу. И там у вас, вероятнее всего дыра на дыре.
        Выдали какой то результат (картинку).
        Руководству понравилось, выдали бюджет. Но кроме студентов, которые запилили — никто разобраться не может (или не хочет) пришлось брать в штат. Скорее всего именно отсюда растут ноги многочисленных посылов о уникальности проекта в статье. И сетования на отсутствие спецов.
        Весь этот зоопарк решений как то крутится и обрастает инфаструктурой…
        Какой кпд — неизвестно. В статье не сказано сротношение затрат и профита в человекрчасах хотябы. Скорее всего мизерный. К штатным единицам супервизоров, которые отсматривают зал, слушают разговоры и тд просто добавилась игрушка с громким названием.
        Специалистов дешёвых нет. Дорогие не влазят в бюджет (скорее всего). Архитекторы вообще штучный товар. И то, что их ищут сейчас, наводит на очень нехорошие мысли.
        Я это все прекрасно знаю, и понимаю, так как и передо мной стоят(ли) примерно похожие задачи. Часть из них реализована, часть похоронена и тд.
        Итого, статья рекламная, написанная маркетологом, который не понимая некоторы х взаимоствязей сам того не желая вскрыл целый пласт проблем в организации

          +2
          Спасибо за краткость, она как известно сестра таланта :)
          В части выводов, ваша гипотеза несколько неверна.
          1.Текст писал не маркетолог. Это расшифровка живого разговора с Кириллом. И он реально знает, о чем говорит. Прямо «знает-знает» изнутри.
          2.Студенты пришли в нашу команду не потому, что так дешевле, а потому, что они реально талантливые. Крутыши.
          3.Проект с видеоаналитикой далек от «петемкинской деревне с рюшами». Работает. Качает. Скоро расскажем и покажем в деталях в блоге. Stay tuned.

          З.Ы. Респект и уважение к вашему мнению. Судя по описанному вами, вы достаточно опытный эксперт. Может готовы приятно разочароваться, зааплаившись на встречу с нашими разработчиками?
            +2

            Да пожалуйста. Я отнюдь не "крутой экперт". И даже, скорее всего, не выше среднего. Есть много талантливых ребят и девчат. Гораздо умнее меня.
            Но. Есть один нюанс.
            У них, какие бы они ни были гении, нет опыта наступания на многие грабли.
            Как в серии Др. Хауса, про гения математика, который в ответ на предложение по фактам провести анализ и посиавить диагноз сказал: а как мне в голову запихать 20 лет вашего опыта? Сегодняшний тренд — прололжение принципа производства используемого Китайцами — ла, делаем кое как, но много. Или, следуя советским традициям: далим стране угля. Мелкого но… Много.
            То есть, сейчас. С доступностью интернетов повылазило много полуграмотных или откровенно безграмотных тел, именуюших себя разработчиками. И ведь они пишут, выкладывают и этим пользуются. Зачастую, даже не анализируя что там.
            Очень мало уделяется времени изучению существующих технологий основная ценность которых заключается в том, что они прошли все детские болезни, которыми страдают продукты молодых разработчиков.
            Их кредо — надёжность и достаточность.
            Я видел некоторые, так скажем, проекты пылавшие во мраке у врат Тангейзера.
            И доверять ответсивенный контур видеонаблюления и прочего мониторинга так. С ходу не стал бы.
            По Вашим комментариям.


            1. Если не маркетолог писал, то это плохо. Терминалогический аппарат и его использование — показатель погруженности дркладчика в прелмет.
            2. Из вашего текста слелует, что они пришли, что то сделали и их взяли
            3. Очень хочется процетировать Стругацких, про старика Эдельвейса, с его эвристическрй машиной.
              Ну и главное.
              Так и не понятно, какая выгода в денежном эквиваленте (примерно). Ну, вроде как, вместо 5 супервизоров, остался 1 эникейщик. Время реакции сократилось с 2 суток до 30.екунд и т.д.
              +1
              Спасибо за конструктив.
          +4
          А что делаете на Go?
            +1
            У нас довольно большой технологический стек. java, Python, Go. Довольно много проектов и микросервисов. У нас сейчас вообще БОЛЬШАЯ история по переходу к микросервисной архитектуре. Там масса вещей, которые любой крутой разработчик сможет в качестве ачивки использовать.
            +6
            Хожу в сабжевые магазины пощупать руками, то, что куплю в другом месте, все можете закрывать ачивку по аналитике поведения в магазине.
            Почему не куплю в магазине:

            1) Всегда пытаются втюхать, что то другое, видимо то, за что бонус продавце больше
            2) Дороже, иногда очень сильно дороже
            3) Стремные маркетинговые акции, ну типа, нашли дешевле дадим скидку, в сговоре с другими игроками рынка, а кто не в сговоре, тех не считаем, ФАС ау? Ну и многие другие, которые никогда не выходят за рамки нагреть клиента.
            4) Попытки втюхать, в нагрузку все что возможно.

            Но дороже все же решает)))

            Ну а теперь зная, что их ИИ будет трекать меня, мои заходы в разные магазины, мои интересы, вообще не буду там появляться )))
              +2
              У нас длинные руки! (с) А будут еще длиннее, осталось заарканить еще 600 разрабов :).

              На самом деле, посмотрите на наше мобильное приложение. Кажется оно стало чуть приятнее. Ну и бонусы там периодически и кэшбэк регулярно хорошие бывают.

              З.Ы. А почему ходите в другие магазины? По идее у нас действует гарантия лучшей цены. Обычно наши предложения в рынке, а то и лучше.
                +2
                Ясно же написано вроде, и у меня точно такая же позиция, как у предыдущего комментарора:
                1. слишком дорого по отношению к другим
                2. «гарантия лучшей цены» действует только среди тех, у кого цены завышены, а не реально лучшие, т.е. это фикция. Цены запросто можно увидеть на том же яндекс-маркете и сравнить. Потому сначала смотрим вживую в мвидео, потом заказываем самое дешевое, что есть, если просомтр вживую себя оправдал.
                  0
                  Спасибо за точку зрения. А «слишком дорого по отношению к другим» это на сколько в %? Кстати, круто, что приходите «пощупать товар» в наши магазины. Мелочь, а приятно :).
                    +1
                    Второй по популярности холодильник на я.маркете.
                    Лучшая цена 21`628 (если считать меньшую без скидки — 22`107). Цена мвидии: 26`490 и это с заявленной скидкой 15 процентов. Без нее 30`990.

                    Сколько в процентах?
                      0
                      > Лучшая цена 21`628 (если считать меньшую без скидки — 22`107). Цена мвидии: 26`490 и это с заявленной скидкой 15 процентов. Без нее 30`990.

                      Супернизкие цены это, в подавляющем большинстве случаев, оплата наличными курьеру => невозможность оплаты кредиткой и дополнительный головняк с кэшем. Вероятны (но не обязательны) проблемы с возвратом, гарантия только через производителя.
                        0
                        Пришел написать вам дельный ответ. Зашел на маркет — первый холодильник с оплатой по карте: 21`957 на момент написания комментария в магазине время тв. Вот ссылка.
                        Но еще интереснее то, что «акция» на холодильник у мвидео прошла. И теперь он стоит… барабанная дробь… 23`190. Без всяких скидок.
                          0
                          видите, просто мвидео надо уметь готовить ;-)
                            0

                            26тыщ со скидкой и 23тыщи без? Арифметика мвидии… ну собсно надо както выкручиваться, чтоб платить всей этой ораве разработчиков, зарабатывать правдами и неправдами… грустно, когда врут на каждом шагу. Интересно, а сами разработчики мвидии как к этому относятся? Им приятно работать ч компании, которая так делает?

                        +1
                        Например, цена на телефон Samsung Galaxy A71 6/128GB
                        Разница между вами и самой дешевой ценой 20%, больше 6 тыщ
                        (31990 — 25600) / 31990 = 20%

                        Цены взяты с яндекс-маркета.

                        Неслабая накрутка, согласитесь? Ну и зачем к вам идти покупать при такой разнице?
                    +1
                    купил скороварку перед новым годом, не самый дешевый ценник, но рядом с домом, а не в тьмутаракани; получил кучу новогодних бонусных рублей;
                    на них, доплатив ещё 60% цены, купил тефалевские сковородки и дорогую деталь для сушильной машины — тоже давно облизывался;
                    сейчас смотрю в сторону дорогих наушников, планирую суммировать очередные бонусные рубли и ещё что-нибудь.

                    мвидео — рядом, работает 24ч, внятный сервис и гарантия. при этом, да, далеко не на все приемлемые для меня цены. но по ряду предложений я готов доплачивать за удобство, а по ряду — отбивать разницу на бонусах.
                    +1

                    "Занимался за цифровизацией" — это консалтинговский жаргон?

                      0
                      Простите. Бьем себя веригами Стремимся изжить, как класс подобные словесные обороты. Иногда все же прорываются наружу.
                      +1

                      Скажите пожалуйста, как вот это все сказывается на ценах? Ведь раньше был продавец и директор, ну может еще кто, а сейчас целая « индустрия» за чьи деньги? Деньги покупателей?

                        +1
                        Деньги производителей техники. Магазин — это место встречи товара и клиента. И те и другие готовы платить за возможность встретиться в удобном, комфортном и приятном месте.
                        +1

                        Один раз был клиентом. Холодильник нужного габарита был самым дешевым в городе.
                        За давностью лет не помню, была ли бесплатная доставка — наверное была, но это не точно.
                        Привезли с пробитой (видимо клыком погрузчика) дверью, хорошо что увидел сразу.
                        Увезли, через некоторое время привезли другой.
                        В подарок бонусом прилагался отвратительный смартфон, который уже из коробки не работал.
                        На обмен его в магазине категорически не брали, заставили ехать в СЦ. Два раза его ремонтировали, все равно он так и не заработал, видимо проблема была by design, что неудивительно. Надоело ездить, выбросил.
                        С любым другим магазином, не важно федеральная ли это сеть или ИП-шник дядя Вася, приятнее иметь дело.

                          +3
                          Какие ассоциации у вас возникают при упоминании бренда «М.Видео-Эльдорадо»?

                          Прошу прощения, но у меня упоминание бренда Эльдорадо исключительно негативное, с тех пор, как они продавали серый товар и отказывались чинить/возвращать. С тех пор обхожу эти магазины стороной. Наверное, что-то поменялось, но репутацию легко испортить и сложно восстановить.
                            0
                            За последние годы многое исправили. Внутренние замеры говорят, что удовлетворенность клиентов выросла на треть. Сорри, если пришлось столкнуться с негативным опытом в прошлом :(.
                              0

                              интересно, какой бы смысл объединять сеть с хорошей репутацией с сетью с плохой?

                                0
                                На самом деле, в динамике ситуация меняется в лучшую сторону. Кстати, в сети «М.Видео» и «Эльдорадо» свои управляющие директора. Команды развивают бренды самостоятельно.
                            0
                            mvideo можете кратко здесь перечислить аналитики? Увидел «одинокий покупатель» и намёки на тепловые карты… Не сильно впечатляет.

                          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                          Самое читаемое