На портале lexology.com вышел материал о новой эре цепей поставок, о тенденциях макроуровня и цифровой инфраструктуре, обеспечивающей устойчивость отрасли. Эксперты размышляют о том, как подготовиться и адаптироваться к долгосрочному наследию кризиса.

Серия Future Cities: технологические цепочки поставок, помогающие формировать будущие города

Критическое значение глобальных цепочек поставок не только для экономической мощи, но и для здоровья общества было подчеркнуто пандемией Ковид-19. По мере того как экономика будет искать пути к восстановлению и устойчивости, предложения будут иметь первостепенное значение. Кроме того, политические меры реагирования на кризис, такие как закрытие границ, сокращение численности населения и торговые ограничения, неизбежно сказались на функционировании международных интегрированных цепочек поставок и продемонстрировали необходимость повышения устойчивости, гибкости и диверсификации.

Covid-19 & The New Era of Supply Chain Disruption

Covid-19 – это еще одно проявление «новой нормы» разрушения, которая бросила вызов относительной стабильности мировой экономики и бизнеса за последние три десятилетия. Тенденции макроуровня, такие как изменение климата, торговые войны и рост геополитики «великих государств» в сочетании с непосредственными и драматическими вызовами пандемии стали ключевыми факторами, которые будут формировать цепочки поставок в будущем.

Реорганизация цепочки поставок и формирование городов будущего

Эта менее стабильная, менее предсказуемая новая норма ставит под сомнение принципы снижения удельных издержек, эффективности и своевременности, которые определили современные цепочки поставок. По мере того как современные транснациональные цепочки поставок (которые в значительной степени зависят от свободной торговли, бесконфликтных отношений между национальными государствами и открытых границ) адаптируются и трансформируются, чтобы обеспечить им необходимую устойчивость для поддержки экономики, опирающейся на них, сами будущие города также должны реагировать на потребности измененной ортодоксии цепочки поставок. Как выразился бы Линкольн, “догматы спокойного прошлого неадекватны бурному настоящему".

Хотя истинная форма мировой постпандемии еще полностью не сформировалась, можно предвидеть некоторые изменения в цепочке поставок, которые повлияют на форму будущих городов, включая:

• Возросшая потребность в мощной, устойчивой цифровой инфраструктуре: данные и связь, вероятно, станут источником жизненной силы измененных цепочек поставок, поэтому будет крайне важно, чтобы будущие города (будь то Браунфилд или Гринфилд) имели необходимую инфраструктуру данных и коммуникаций для обеспечения непрерывности и устойчивости цепочек поставок.
• Возрождение берегового производства: поскольку Береговое производство вновь начинает дышать новой жизнью, мы, вероятно, увидим тенденцию к созданию производственных и промышленных центров для поддержки новых отраслей промышленности и потребностей городов, включая энергоснабжение, распределение, транспорт и цифровую инфраструктуру.
• Дезагрегация численности рабочей силы и цепочек поставок: традиционно цепочки поставок группировались главным образом или исключительно в крупных городах, однако мы, вероятно, увидим переход к более диверсифицированным цепочкам поставок, которые имеют географическое распространение. Это будет отчасти результатом жизнеспособности крупных распределительных центров в городах с высокой плотностью населения, испытывающих растущее давление, но также отражающее социальный сдвиг в сторону от плотной заселенной жизни и рост культуры WFH.
• Более пристальное внимание к локализованной транспортно-логистической инфраструктуре: с переходом к децентрализованному, менее масштабному производству и локализованным цепочкам поставок требования к транспорту и логистике в городах будущего будут существенно отличаться. Они могут привести к уменьшению зависимости от систем общественного транспорта и большей концентрации внимания на крупной дорожной инфраструктуре для обеспечения более эффективных внутригородских операций.
• Интеграция существующих цепочек поставок: Будущие города, вероятно, будут играть ключевую роль в качестве «хабов» для интеграции существующих цепочек поставок (обеспечивая централизованную функцию импорта/экспорта товаров и работая в качестве точки, где географически разнообразные элементы цепочки поставок интегрируются до распределения) и должны быть соответствующим образом спроектированы для обеспечения необходимой инфраструктуры – в частности цифровой инфраструктуры, способствующей увеличению цифровизации в производстве и логистике (например, сверхбыстрой широкополосной связи, сетей 5G для поддержки решений IOT, периферийных вычислений и возможностей центров обработки данных) – чтобы обеспечить эффективную и устойчивую работу цепочки поставок.

Гибкость, диверсификация и устойчивость цепочки поставок, обусловленные технологией

В то время как производство уже давно в значительной степени зависит от технологий, внедрение технологий, позволяющих цепочкам поставок функционировать на сквозной основе (охватывающей НИОКР, проектирование, производство, распределение и доставку конечным пользователям), является сравнительно новой разработкой. Во время Covid-19 мы стали свидетелями ускоренного внедрения таких технологий, как автоматизация, анализ данных и искусственный интеллект в цепочках поставок. Например, фармацевтическая и биотехнологическая промышленность внедряет искусственный интеллект для обнаружения и разработки методов лечения инфекции Covid-19, а Соединенные Штаты изучают робототехнические решения для защиты своих продовольственных запасов.

Это ускоренное внедрение технологии может способствовать снижению рисков цепочки поставок, связанных с системными разрушительными событиями, такими как Covid-19, а также с другими факторами:

• устойчивость повышается благодаря событийному и географическому агностицизму, присущему технологиям, и снижению зависимости от человеческих трудовых ресурсов
• гибкость поддерживается «интеллектуальными» цепочками поставок, которые предназначены для реагирования на последствия разрушительных событий (и будущих кривых спроса)
• адаптивность повышается по мере того, как такие виды деятельности, как переоснащение для удовлетворения изменившихся потребностей, становятся (по крайней мере частично) вопросом переключения технологий, а не людей
• диверсификация географии поставок становится более простой в достижении, поскольку цепочки поставок могут в некоторой степени воспроизводиться путем повторного развертывания известных технологий, а не строиться с нуля.

Целостное решение: цепочки поставок, поддерживаемые технологиями и будущими городами

Влияние таких разрушительных событий, как Covid-19, на цепочки поставок является трансформирующим, и как технологии, так и города будущего будут играть ключевую роль в формировании этой долгосрочной трансформации. В то время как внедрение технологии может снизить некоторые практические риски цепочки поставок, которые были выделены Covid-19, она является лишь частью решения для достижения устойчивых цепочек поставок в будущем. Для достижения гибкости, диверсификации и устойчивости, требуемых бизнесом, потребителями и правительствами, потребуется более фундаментальная перестройка инфраструктуры, лежащей в основе современных цепочек поставок.

Предпринимателям, работающим в отраслях, поддерживающих развитие городов, следует также тщательно рассмотреть вопрос о распределении капитала с учетом потенциальной формы будущих цепочек поставок и оценить, могут ли стратегические инвестиции в ключевые области сделать их более привлекательными для участия в росте городов будущего.

Меры, которые могут быть использованы при внедрении этого интегрированного решения для будущих цепочек поставок, включают в себя:

• Правительства играют все большую роль в создании промышленного и производственного потенциала на суше. Экономическая самостоятельность (Индия) и стратегическая автономия (Европейский Союз) – это фразы, которые в последнее время озвучивают правительства, и в развитых экономиках, таких как Австралия, Этот «оншоринг» цепочек поставок, скорее всего, будет ориентирован на отрасли с добавленной стоимостью или основанные на знаниях, чтобы создать менее глобально зависимые цепочки поставок.
• Параметры государственной политики могут быть перекалиброваны для облегчения создания новых отраслей промышленности и инфраструктуры и изменения существующих моделей, например:
  • правительство может принимать участие в долевом участии в бизнесе в основных отраслях цепочки поставок
  • регулирование «бюрократической волокиты», препятствующее изменению существующей инфраструктуры цепочек поставок и созданию новых предприятий в отраслях, имеющих решающее значение для цепочек поставок, может быть изменено или отменено
  • налоговые льготы могут быть введены для стимулирования инвестиций в цепочку поставок.
• Регуляторы, применяющие повышенный контроль и надзор в ответ на риски, создаваемые системными тенденциями нарушения цепочки поставок, например:
  • Регулирующие органы могут предписывать подходу предприятий к комплексному планированию избегать или смягчать уязвимость цепочек поставок, особенно в таких важных и стратегически важных секторах, как инфраструктура (включая цифровую инфраструктуру), энергетика и здравоохранение.

Авторы: Питер Джонс и Дэвид Райан

Читать в источнике 

Прогнозирование и запуск новинок 

На онлайн-встрече SCM Planning & Customer Collaboration эксперты рассказали о маркетинговых планах запуска новинок, о практиках снижения рисков, о методологии ввода-вывода из ассортиментной матрицы групп товаров, особенностях промоакций. А также о своем опыте прогнозирования и запуска новинок, о том, как процесс выстроен изнутри.

Опыт запуска новинок. Estee Lauder Companies

Станислав Фридкин, руководитель отдела планирования Estee Lauder Companies:

- Российский филиал Estee Lauder Companies является самым крупным в регионе EMEA не только по географии, но и по широте локально управляемого ассортимента. Кроме основного бренда, мы представляем еще две дюжины торговых марок. У нас самый большой штат отдела планирования.

Новинка – это риск. Мы никогда точно не можем быть уверены в том, что взлетит, а что провалится. Многое зависит от того, как часто компания выпускает новинки, каков жизненный цикл товара. У нас, например, случай необычный: в первый месяц может быть продано столько же штук нового, сколько и постоянного товара. Поэтому здесь нет такой роскоши, как пробные продажи или плавное вхождение на рынок. Это сразу пан или пропал.

На новые запуски многие компании выделяют существенные бюджеты. И эти бюджеты только подогревают значимость темы. Поэтому хорошо бы уметь определяться на берегу, что делать, если что-то пойдет не так. И как определить, что что-то идет не так. И вообще, как определить, что значит «не так». Какие есть критерии понимания успешности или неуспешности.

Безусловно, есть различные характеристики точности прогнозирования, но их мало, о чем я сейчас постараюсь рассказать. Определим терминологию. Прежде всего, хочется отвлечься от мистического подхода, который гласит: у нас есть полный ассортимент позиций, часть из которого является новинками. Это, конечно, так, но на самом деле, совсем не так. Если компания зрелая, развитая, то все ее новинки принадлежат к запускам.

Запуск – это множество товаров, которые мы планируем в составе одной коллекции. Запуск не существует сам по себе. Если компания сознательно подходит к вопросу развития и расширения своего ассортимента, то каждый запуск существует внутри маркетинговой машины. Запуск – это инструмент для достижения целей.

Термин иллюстрирует концепцию «смарт» в реальности, в действии. То есть мы должны понимать состав этого запуска, какие коды товарной номенклатуры туда входят, что это за товары, какая часть из них для продажи, какая часть для поддержки (от подарков до торгового оборудования, которое может быть специально создано под торговый зал). Далее у запуска есть цель – например, привлечение новых потребителей или укрепление взаимоотношений с уже существующей аудиторией, или расширение предпочтений аудитории. У каждого запуска есть свой масштаб: по всей дистрибьюторской сети, локальный, поддерживающий и так далее.

Что нам позволит понять, что это и есть способ достижения цели. Похожие запуски мы можем по-разному продвигать на рынок. У каждого запуска есть сроки: когда товар должен стоять на полке, есть ли у него определенный период присутствия на рынке (лимитированные коллекции, сезонность).

Теперь о прогнозировании. Тут есть два варианта игры. Классический подход к прогнозированию: когда мы собираем данные, строим модели, формируем фокус-группы и пытаемся угадать, сколько продадим – это плохой подход. Другой подход: мы ставим цель и дальше определяем, как будем к ней двигаться. Запуск новинок является инструментом продвижения к цели. И наша задача состоит не в том, чтобы угадать количество продаж. А в том, чтобы определить, сколько мы хотим и сможем реализовать, а потом аккуратно к этому прийти, используя все возможные ресурсы и средства. Здесь тоже есть элемент расчета, но скорее оценочный.

Концепция 4P – старая и понятная: Product, Price, Promotion, Place. Если у нас есть пробел хотя бы по одному из этих пунктов, запуск превращается в русскую рулетку. Чтобы такого не случилось, мы должны собрать всю информацию за наиболее предпочтительный период времени. Понять, что будем запускать, что это за товар, каким характеристиками он обладает на физическом уровне, для кого предназначен – для новой или существующей аудитории. Нужно определить, а не угадывать референсы для товара. Понадобятся еще и образцы, чтобы их можно было запустить в процесс, и, уже понимая какими характеристиками обладает товар, не только на бумаге, но и на практике, уточнить планы. Далее: понимание целевой дистрибуции влияет хотя бы, банально, на расчет выкладок на полки. Ценовая механика (функцию спроса никто не отменял): какой будет цена на момент запуска, какие есть маркеры и позиции, которые предполагаются на рынке в это же время. Промоушн – мало просто завести ассортимент в систему, нужно сформулировать, как мы будем заносить информацию о новинке на рынок. В значительной степени от этого зависит популярность и, собственно, те количества в продажах, которые мы получим на практике, которые мы можем пытаться угадать.

В данной концепции важны системность и подход. Повторюсь, каждый запуск имеет свое четкое место в календаре и в системе ценностей и бренда, и компании, и потребителей. Прошлые запуски и референсы мы можем использовать для количественного расчета. Самый доступный способ – конечно, экспертиза, спросить мнение профессионалов. Второй способ – создать фокус-группы по несколько десятков человек разной степени искушенности. Попросить их протестировать образцы, чтобы оценить характер распределения будущего спроса, предпочтения между позициями нового запуска, оценить позиционирование новинки относительно бестселлеров, средних и аутсайдерных позиций. Еще шаг вперед – определить интенсивность свотчей. Те, кто делал запуски в косметической продукции, знает, что можно одновременно в линейке вывести 50 новых цветов помады.

Системный подход не даст свалить вину за ошибку на деманд-плэнинг. Запуски – это командная работа, которая строится на большом количестве информационных срезов. Их надо планировать не только внутри своего филиала, но и за его пределами с розничными партнеры, когда мы проводим действия по согласованию объемов, позиционирования, выкладки, оборудования, размещения, программ обучения консультантов в торговых точках, программ поддержки в торговых точках, оформления витрин. Это большая отдельная работа, которая тоже укладывается в смарт, поскольку содержит измерения. И эффект от этой работы колоссальный. Кроме того, что мы пытаемся что-то вычислить внутри себя, расширяя спектр своей экспертизы за пределы компании, мы получаем на порядок больше ценностей. Плюс эту экспертизу мы можем расширить не только на рынок вперед, но и на рынок назад. Корпорация у нас глобальная: есть региональные и глобальный офис, где тоже своя экспертиза по прогнозированию и планированию. Оценка строится по другому принципу – сверху вниз. И когда две оценки встречаются, мы смотрим на наши цифры, как они посчитаны, какие мы строим планы. Здесь тоже рождается очень интересный результат. В консервативно настроенных регионах можно сдвинуть планку, не рисковать, а соответственно, в других регионах наоборот. Игра с нулевым выигрышем оценивается и как игра с нулевой потерей тоже.

Когда мы уже посчитали и запланировали, но еще не запустили, очень важный момент – внимательно слушать рынок, смотреть, что происходит. Хватает ли объемов производства, успеваем или не успеваем. Запуски могут быть очень разнообразные. Надо придумать, что делать на практике: запускать частично или запускать позже, но целиком. Понимая, что могут быть отклонения, нужно готовиться к коррекциям. В сезонных запусках коррекции плановые. Коррекция может предусматривать не только объем и сроки, но и формат: не полная дистрибуция, а частичная, не во всех, а только в одном канале или сегменте. И перераспределение может быть не только между партнерами, но и внутрикорпоративное. Когда разные филиалы внутри региона по-разному оценивают перспективы, офис решает, кто возьмет побольше, кто поменьше.

Наконец, мы что-то запустили, но расслабляться рано. В нашем распоряжении благодаря аналитике оказывается множество данных. Наши запасы, запасы в точках продаж, метрики, показатели трафика по каналам. Еще есть люди в полях, которые контактируют с потребителями. Они с нами охотно делятся информацией. А нам надо реагировать: либо наращивать поставки, либо оставлять как есть, либо менять структуру. Мы понимаем, что текущий запуск уже является референсом для будущих. В итоге, получаем замкнутый цикл.

Резюмирую: запуски – это очень важно. При этом новинки не существуют сами по себе. Мы должны обладать предельно детализированной информацией о структуре, составе, цели, способах достижения по каждому из этих запусков заранее и планировать, прогнозировать, насколько это возможно. Если компания расценивает запуски как маркетинговый инструмент, то все команды работают слаженно. Непосредственно перед запуском нужно еще раз оценить, все ли готово. И после запуска продолжать держать руку на пульсе, корректируя происходящее.

Тексты выступлений других спикеров:

Мансур Кадимов, основатель, управляющий партнер консалтинговой компании Reshape Analytics

- Обзор подходов по прогнозированию новинок. Опыт Reshape Analytics

 Алексей Батурин, исполнительный директор Novo BI

- Планирование новых продуктов. Опыт Novo BI

Видеозапись онлайн-встречи: https://youtu.be/L0WBUsvL-5M

Презентации: https://drive.google.com/drive/folders/1F7P59ChKXSVRv857JNMLiU-0F6joHMsd?usp=sharing

Прогнозирование и запуск новинок 

На онлайн-встрече SCM Planning & Customer Collaboration эксперты рассказали о маркетинговых планах запуска новинок, о практиках снижения рисков, о методологии ввода-вывода из ассортиментной матрицы групп товаров, особенностях промоакций. А также о своем опыте прогнозирования и запуска новинок, о том, как процесс выстроен изнутри.

Обзор подходов по прогнозированию новинок. Опыт Reshape Analytics

Мансур Кадимов, основатель, управляющий партнер консалтинговой компании Reshape Analytics: 

– Новинки – значимая часть любого бизнеса. Существует ряд исследований по теме, которые показывают, что новинки особенно интересны потребителям, что среди прочих равных они предпочтут попробовать новое. В разных компаниях доля новинок в ассортименте составляет от 10% до 60%. Также я видел разные цифры, но взял самые драматические: 95% запусков новинок неудачны, они не достигают результатов, на которые изначально ориентировались.

Роль новинок в цепях поставок сложно переоценить. Все функции поставок сильно интегрированы в этот процесс. Каждая из сторон формулирует свои вопросы. Насколько точный прогноз новинок, насколько важен уровень сервиса, на который ориентируются сразу при запуске, хватит ли у производства мощности – это вопросы от цепи поставок. С другой стороны, как правило, довольно креативные коллеги из департаментов маркетинга хотят экспериментировать, запускать все больше и больше релизов. В этом процессе прогнозирование является стратегически важной задачей.

Проблема с расчетом прогноза является актуальной. Это одна из трех топовых причин провала новых запусков. Новинки сложно прогнозировать, потому что нет истории продаж. Традиционный метод прогнозирования основан на том, что вы анализируете исторические данные, выявляете какие-то параметры временного ряда и экстраполируете на будущее. А что делать, если нет истории, сроки сжаты, время в дефиците, решения сложны, недостаточно вводных, недостаточно понимания? Кроме того, есть проблема субъективного представления о потенциале. Функция маркетинга может дать какую-то цифру, но она будет «в целом, по стране», может не учитывать листинг и все остальное.

И самый сложный аспект – качество данных. Данные имеют множество источников, не структурированы, неполные, без единого хранилища. Частично вопрос решают внедрением портала мастер-данных. Но потребительские характеристики, которые являются значимыми, особенно для новинок, остаются за бортом. Самое сложное с новинками – всегда есть что-то, что кем-то не учтено, пропущено. И это является как раз самым предсказуемым.

Есть ли какие-то решения? На самом деле, новинка новинке рознь. Можно сделать матрицу, где сверху информация о том, насколько продуктовая технология внутри новинки является новой, а насколько – существующей. Также можно оценить рынок: является ли он существующим или новым. На пересечении параметров можно увидеть революционный и эволюционный процессы, когда происходит или удешевление продукта, или значительное улучшение, или расширение линейки, или расширение географии. Совсем редко происходит что-то действительно радикальное – выход абсолютно нового продукта для компании, принципиально нового продукта для всего рынка. Исследования говорят, что таких запусков всего порядка 10-15%. То есть в основном мы работаем с новинками, которые в какой-то мере нам знакомы.

Какие решения существуют для эволюционного и революционного сценариев?  Часто для прогнозирования новинок применяют маркетинговые исследования, проводят опросы фокус-групп, эксперименты, маркетинговую разведку, анализ источников данных. Производятся пилотные запуски маленьких партий, выясняется, насколько они востребованы на рынке. Наконец, применяются более привычные для нас вычислительные методы, машинное обучение. Несмотря на то, что у новинок нет никакой истории, ее можно создать с помощью подбора релевантных позиций. Затем происходит подготовка данных, моделирование, выбор прогноза и контроль качества. Пройдемся пошагово по каждому из этих этапов.

Отбор релевантных позиций

Релевантная позиция будет являться донором истории для новинки. То есть мы делаем допущение, что новая позиция так или иначе в своем жизненном цикле будет похожа на те позиции, которые мы запускали ранее. Соответственно, нужно каким-то образом похожие. Для этого используется информация о признаках позиции: категория, цена, экономические характеристики, наличие какого-то вкуса, форма упаковки, емкость для косметики… Этих характеристик может быть большое количество. Понятно, что не все из критериев являются равнозначными. Чтобы их упорядочить, можно использовать весовые коэффициенты.

Еще один важный критерий – месяц старта продаж. Жизненный цикл позиции, запущенной накануне сезона, в течение сезона или после сезона, может быть существенно различным. Нужно изначально отобрать те позиции, у которых сезонный профиль и жизненный цикл будут максимально похожи на профиль и цикл новинки.

Затем происходит подготовка данных для доноров. Очевидно, нельзя брать историю продаж как есть, потому что так или иначе в ней есть выбросы. Надо обязательно проводить восстановление из-за дефицита: часто бывает, что новинка успешно продается и быстро вымывается со склада. За короткий период мы должны сделать корректировку.

Наконец, проводим чистку, корректировку сезона. Получаем реальный потенциала. В каждой модели прогнозирования по-разному комбинируем факторы.

Выбор прогноза

Важным этапом является выбор лучшего прогноза. Тут традиционный метод тестовой выборки не применим, поэтому нужно проводить дополнительное аналитическое исследование. Выбирать, насколько точно тот или иной метод прогнозирования попадает. Потом принимать решение, какой метод прогнозирования или какой ансамбль моделей для этой товарной группы наиболее применим. Важно регулярно это актуализировать, чтобы не принимать какой-то метод как догму, не ориентироваться на уже устаревший вариант.

Контроль качества

Традиционные методики оценки качества прекрасно работают с новинками. Forecast value added показывает, насколько ваши усилия, направленные на построение более сложных моделей, оправданы. Возможно, простая модель даст лучший результат, чем сложная нейронная сеть. Поэтому обязательно обращайте внимание, можно ли эту задачу решить более простым способом.

Когда новинка перестает быть новинкой? Нужно сравнивать методы прогнозирования по истории продаж. Иногда нужно делать это целый год. Иногда 3-6 месяцев. Следующий нюанс – это каннибализация: учет возможных потерь в продажах других позиций. Зачастую бывает, что одна позиция отнимает потенциал продаж у другой позиции. Этот фактор надо иметь в виду, и их разводить.

Иногда ввод новинок не оправдывает потенциал, который закладывается маркетологами. Поэтому нужны идеи по поддержке планов, связанных с новинками. Контролировать проще, когда у тебя есть детализированный прогноз: понедельный, помесячный или декомпозированный до каждого клиента. Как правило, таких прогнозов на входе от бизнеса нет, а методы прогнозирования позволяют их построить.

И последний вопрос, наверное, из самых важных: сделано ли все возможное, чтобы повысить качество данных? Сохранили ли вы ваши выводы на будущее, чтобы не повторять предыдущие ошибки? Учли всю информацию? Сохранили всю спецификацию? Какой бы ни была продвинутой система прогнозирования и машинного обучения, самое важное – это бизнес-процессы и компетенции людей.

Вопрос от аудитории

В течение какого времени производится работа по прогнозированию новинки? Какие инструменты, софт используются?

Период – от пары месяцев до полугода или года. Математика занимает процентов двадцать времени. Восемьдесят процентов уходит на обогащение: сбор данных, координация бизнес-процессов и прочее. По поводу решения: мы использовали совершенно разные. Сейчас сотрудничаем с Novo BI и рекомендуем их систему Novo Forecast Enterprise.

Тексты выступлений других спикеров

Станислав Фридкин, руководитель отдела планирования Estee Lauder Companies
- Опыт запуска новинок Estee Lauder Companies

Алексей Батурин, исполнительный директор Novo BI
- Планирование новых продуктов. Опыт Novo BI

Видеозапись онлайн-встречи: https://youtu.be/L0WBUsvL-5M

Презентации: https://drive.google.com/drive/folders/1F7P59ChKXSVRv857JNMLiU-0F6joHMsd?usp=sharing