वेंचर कैपिटल रिटेल टेक्नोलॉजी को क्यों नजरअंदाज करता है

रिटेल टेक्नोलॉजी को वेंचर कैपिटल क्यों नज़रअंदाज़ करता है

रिटेल उद्योग हर साल खरबों डॉलर का कारोबार करता है और दशकों से ऐसी परिचालन समस्याओं का सामना करता आ रहा है जिन्हें वह सुलझा नहीं पाया: अविश्वसनीय उत्पाद डेटा, रिटर्न लॉजिस्टिक्स जो मार्जिन को चाट जाती है, और इन्वेंटरी सिस्टम जो वास्तविक समय की जानकारी के बजाय अनुमानों पर चलते हैं। इसके बावजूद, वेंचर कैपिटल उन स्टार्टअप्स को जो इन समस्याओं को सुलझाने की कोशिश करते हैं, सालाना मात्र 30 करोड़ डॉलर का वित्तपोषण आवंटित करता है। इसे संदर्भ में रखें तो: एक औसत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप का एकल फंडिंग राउंड अक्सर इस आंकड़े को पार कर जाता है।

अमेरिका की नेशनल रिटेल फेडरेशन की इनोवेशन एडवाइज़री कमेटी ने हाल ही में इस खाई को दर्ज किया, और जो तुलना वह सामने रखती है उसे नज़रअंदाज़ करना मुश्किल है। फिनटेक, स्वास्थ्य, ऊर्जा या रक्षा जैसे क्षेत्र सालाना दसियों अरब डॉलर का वित्तपोषण पाते हैं। फिज़िकल और ओम्निचैनल कॉमर्स की टेक्नोलॉजी को उसके हिस्से का एक अंश ही मिलता है — जबकि अगर पूंजी का प्रवाह समस्या के आकार की तर्कशीलता पर चलता, तो कहीं अधिक मिलना चाहिए था।

सवाल यह नहीं है कि बाज़ार है या नहीं। सवाल यह है कि समान डेटा तक पहुंच रखने वाले परिष्कृत निवेशक इस क्षेत्र से मुंह क्यों फेरे रहते हैं।

निवेशक को समस्या का डर नहीं, ग्राहक का डर है

यहाँ एक बारीक अंतर स्पष्ट करना ज़रूरी है। वेंचर कैपिटल निवेशक रिटेल सेक्टर से इसलिए नहीं बचते क्योंकि वे इसकी अकुशलताओं की भयावहता नहीं समझते। वे इसे भली-भांति समझते हैं। जिससे वे बचते हैं वह एक विशेष पैटर्न है जिसे उन्होंने समय के साथ पहचानना सीखा है: एक टेक्नोलॉजी स्टार्टअप के लिए दुनिया का सबसे कठिन ग्राहक।

फोर्ब्स के विश्लेषण में उद्धृत एक निवेशक ने इसे स्पष्ट रूप से "रिटेल टेक्नोलॉजी के कब्रिस्तान" के रूप में परिभाषित किया — वह इलाका जहाँ ठोस प्रस्तावों और पूंजी से लैस स्टार्टअप्स इसलिए नहीं डूबे क्योंकि उनका उत्पाद विफल हुआ, बल्कि इसलिए कि क्रियान्वयन की प्रक्रिया ने उन्हें मूल्य प्रदर्शित करने से पहले ही तबाह कर दिया। बड़े रिटेलर धीमे खरीदार, जटिल इंटीग्रेटर और त्रुटि के प्रति कम सहनशील भागीदार होते हैं। जब कोई संस्थापक कहता है कि इम्प्लीमेंटेशन में किसी डेवलपर के 45 मिनट लगेंगे, तो रिटेल का वह ऑपरेटर जिसकी पीठ पर अनुभव के घाव हैं, अपने ठोस अनुभव से जानता है कि यह शायद ही कभी सच होता है।

एक पारंपरिक रिटेलर का टेक्नोलॉजी सिस्टम आधुनिक औज़ारों का व्यवस्थित ढेर नहीं होता। यह दशकों की संचित परतें होती हैं: 2003 का इन्वेंटरी सॉफ्टवेयर आधे-अधूरे अपडेटेड पेमेंट गेटवे के साथ, ह्यूमन रिसोर्स सिस्टम जो पॉइंट-ऑफ-सेल से बात नहीं करते, डेटा स्ट्रक्चर जिन्हें किसी ने पूरी तरह दस्तावेज़ीकृत नहीं किया क्योंकि जो जानता था वह कब का जा चुका। जब कोई स्टार्टअप इस आर्किटेक्चर से कुछ नया जोड़ता है, तो साइड-इफेक्ट्स अप्रत्याशित होते हैं। जिन रिटेलर्स ने ऐसे इम्प्लीमेंटेशन झेले हैं जो वादे से ज़्यादा महंगे पड़े, उनमें तार्किक रूप से प्रयोग के प्रति अरुचि विकसित हो जाती है।

इस अरुचि में एक अतिरिक्त आयाम है जिसे खुलकर शायद ही कभी कहा जाता है: कई रिटेल संगठनों के भीतर, एक विफल पायलट को प्रायोजित करने के करियर पर नकारात्मक परिणाम होते हैं। यह संस्थागत अतार्किकता नहीं है। यह एक प्रोत्साहन संरचना है जो एकल-अंकीय मार्जिन पर चलने के साथ पूरी तरह संगत है, जहाँ एक दृश्यमान गलती हज़ार चुप्पे सही फैसलों से ज़्यादा महंगी पड़ती है। व्यावहारिक परिणाम यह है कि कोई भी कुछ भी पहले आज़माने वाला नहीं बनना चाहता।

Commerce Ventures के पार्टनर मैट निकोल्स ने बताया कि हाल के दौर में सेक्टर में कम वास्तविक नवीनता थी और खेल के नियम बदलने की क्षमता वाली कम कंपनियाँ थीं, जिसके कारण कई जनरलिस्ट निवेशक अन्य श्रेणियों की ओर बढ़ गए जहाँ अपनाने के चक्र छोटे हैं और ग्राहक इतनी लंबी अनुमोदन प्रक्रिया के बिना भुगतान करने के लिए अधिक तैयार हैं।

सही कोड, गलत सेक्टर वाले स्टार्टअप्स

समस्या एकतरफा नहीं है। अगर रिटेलर्स को नई टेक्नोलॉजी अपनाने में दिक्कत होती है, तो कई रिटेल टेक स्टार्टअप्स को उस व्यवसाय को समझने में दिक्कत होती है जिसे वे रूपांतरित करने की कोशिश कर रहे हैं।

एक प्रोफाइल बार-बार सामने आती है: मज़बूत तकनीकी प्रशिक्षण वाले संस्थापक, अच्छी तरह से बनाई गई आर्किटेक्चर, आकर्षक डेमो और पाँच सौ स्टोर वाली चेन के भीतर कॉर्पोरेट खरीदारी चक्र के कामकाज की सतही समझ। यह बुद्धि या मेहनत की समस्या नहीं है। यह उनके अपने अनुभव और उस परिचालन वास्तविकता के बीच की दूरी की समस्या है जिसे वे सुलझाने की कोशिश कर रहे हैं।

एक नियंत्रित वातावरण में काम करने वाला डेमो एक बात है। एक ऐसा सिस्टम जो उच्च कर्मचारी टर्नओवर, रुक-रुक कर काम करने वाली कनेक्टिविटी और कभी पूरी तरह साफ न होने वाले उत्पाद डेटा के साथ स्टोर नंबर 347 में बिना गिरावट के काम करता है, बिल्कुल अलग चीज़ है। इन दोनों परिदृश्यों के बीच की खाई वही जगह है जहाँ ज़्यादातर पायलट रहते हैं जो कभी स्केल नहीं होते।

जो कुल पता लगाने योग्य बाज़ार निवेशक रिटेल टेक का अध्ययन करते समय देखते हैं वह कागज़ पर विशाल हो सकता है। लेकिन उस बाज़ार को हासिल करने की कोशिश करने वाली कंपनियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ऐसे खंडों की सेवा करता है जो वेंचर कैपिटल फंड के पैमाने पर आवश्यक रिटर्न को उचित ठहराने के लिए बहुत संकरे हैं। निकोल्स ने इसे सीधे शब्दों में कहा: हालाँकि कुल बाज़ार बड़ा है, कई कंपनियाँ इतने विशिष्ट हिस्से को लक्षित करती हैं कि उनके पास उस गति से व्यवसाय बनाने के लिए पर्याप्त सतह नहीं है जो वेंचर कैपिटल मॉडल की माँग है।

किसी रिटेलर के भीतर इनोवेशन बजट भी वह नहीं होता जो बाहर से दिखता है। किसी बड़ी चेन का टेक्नोलॉजी बजट पर्याप्त हो सकता है, लेकिन उस खर्च का अधिकांश हिस्सा मौजूदा सिस्टम को चालू रखने के लिए प्रतिबद्ध होता है। प्रयोग के लिए जो बचता है वह उस कुल आंकड़े का एक छोटा सा अंश होता है, जो कई अनुमोदनों के अधीन होता है और एक मूल्यांकन प्रक्रिया के तहत होता है जिसमें परीक्षण अनुबंध पर हस्ताक्षर होने से पहले छह महीने से दो साल लग सकते हैं।

रिटेल और टेक्नोलॉजी में अनुभव रखने वाली कार्यकारी वनाथी लक्ष्मी ने इस तनाव को सटीक रूप से वर्णित किया: रिटेल व्यवसाय हमेशा आज की लड़ाई लड़ता रहता है। आज बचाने के लिए बिक्री है, हिलाने के लिए इन्वेंटरी है और जवाब देने के लिए प्रतिस्पर्धा है। अनिश्चित रिटर्न वाली टेक्नोलॉजी में निवेश सीधे उन निर्णयों से प्रतिस्पर्धा करता है जो उसी तिमाही में मापने योग्य परिणाम देते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संरचनात्मक घर्षण को नहीं सुलझाती, उसे और ज़रूरी बना देती है

इस पल की एक आशावादी व्याख्या यह है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिटेलर्स को डेटा और इंटीग्रेशन की उन समस्याओं को सुलझाने के लिए मजबूर कर रही है जिन्हें उन्होंने वर्षों से टाला है, और इससे स्टार्टअप्स द्वारा दी जाने वाली टेक्नोलॉजी की माँग बढ़नी चाहिए। यह व्याख्या गलत नहीं है, लेकिन अधूरी ज़रूर है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जो करती है, और यह काफी निश्चित है, वह घर्षण को न सुलझाने की कीमत बढ़ा देती है। एक ऐसा सिस्टम जो एक साथ मर्चेंडाइज़, मूल्य, इन्वेंटरी, सप्लाई चेन और स्टाफिंग के निर्णयों पर विचार करता है, उसे साफ डेटा, गहरे इंटीग्रेशन और जटिल वातावरण में काम करने की संस्थागत इच्छाशक्ति की ज़रूरत होती है। ठीक वही जो रिटेलर्स को बनाने में सबसे ज़्यादा दिक्कत होती है और जिसे निवेशकों को वित्तपोषित करने में सबसे ज़्यादा दिक्कत होती है।

रिटेल टेक्नोलॉजी की अगली लहर उन्हीं सिस्टम पर एक और एनालिटिकल परत नहीं होगी। इसके लिए ऐसे एजेंट चाहिए होंगे जो स्टोर डेटा पर रियल टाइम में काम करें, विरोधाभासी संकेतों को प्रोसेस करें और भौतिक और तत्काल परिणामों वाले फैसले लें। इस स्तर का इंटीग्रेशन तीन लोगों की टीम के साथ नब्बे दिन के पायलट में तैयार नहीं होता।

Commerce Ventures के निकोल्स को इस बिंदु पर एक वास्तविक अवसर दिखता है: कॉमर्स होने का तरीका मूलभूत रूप से बदल रहा है। लैंग्वेज मॉडल द्वारा मध्यस्थ खरीदारी चैनल, उत्पाद चक्रों का संपीड़न और विनिर्माण के करीब नई सप्लाई चेन मॉडल — जैसे कि कुछ एशियाई मूल के प्लेटफॉर्म जो उपभोक्ता को सीधे शिपिंग के मॉडल पर काम करते हैं — ऐसी कंपनियों के लिए अवसर दर्शाते हैं जो मौजूदा चीज़ों के बेहतर संस्करण नहीं बल्कि पूरी तरह नई श्रेणियाँ हैं। Commerce Ventures के पोर्टफोलियो में Portless — एक कंपनी जो एशिया से सीधी शिपिंग को सुविधाजनक बनाती है — उस तरह के मॉडल का उदाहरण है जो पारंपरिक रिटेल की तर्कशीलता को नहीं दोहराता बल्कि सप्लाई चेन से ऊपर की ओर खेल के नियमों को फिर से तैयार करता है।

लेकिन यहाँ तक कि ये नए अवसर भी उसी मूल बाधा का सामना करते हैं: रिटेलर्स के भीतर अपनाने की प्रक्रिया इतनी धीमी और जोखिम भरी है कि कई निवेशक उन सेक्टरों पर दाँव लगाना पसंद करते हैं जहाँ वैलिडेशन से कॉन्ट्रैक्ट तक का रास्ता छोटा है और कम निर्भर है इस बात पर कि एक बड़ा संगठन अपनी आंतरिक प्रक्रियाएँ बदले।

बाज़ार अकेले अच्छे विचारों से नहीं बदलता

फोर्ब्स का विश्लेषण खाई को पाटने के लिए तीन ठोस लीवर पहचानता है, और बिना अत्यधिक आशावाद के उन्हें आँकना ज़रूरी है।

पहला है एक उल्टा संचार मॉडल: इसके बजाय कि स्टार्टअप्स रिटेलर्स के पास वह लेकर आएँ जो वे पहले से बना चुके हैं, रिटेलर्स के CTO और ऑपरेशन डायरेक्टर्स को अपनी सबसे महंगी समस्याओं को सीधे निवेशकों और संस्थापकों के सामने रखना चाहिए। यह सिद्धांत के रूप में उचित लगता है, लेकिन इसके लिए यह ज़रूरी है कि रिटेलर्स के पास इस बारे में स्पष्टता हो कि कौन सी समस्याएँ वास्तव में उनकी सबसे महंगी बाधाएँ हैं — एक अंतर जो किसी संगठन के भीतर से, जो दैनिक दबाव में काम करता है, हमेशा स्पष्ट नहीं होता। इसके लिए यह भी ज़रूरी है कि रिटेलर्स बाहरी दर्शकों के सामने परिचालन कमज़ोरियों को उजागर करने के लिए राज़ी हों, जो संस्थागत रूप से तुच्छ नहीं है।

दूसरा लीवर आंतरिक है: रिटेलर्स के भीतर प्रयोग की एक वास्तविक क्षमता का निर्माण जो उस व्यक्ति के करियर को बर्बाद न करे जो किसी विफल पायलट को प्रायोजित करता है। इसके लिए उन संगठनों के भीतर नवाचार को मापने और पुरस्कृत करने के तरीके में बदलाव की ज़रूरत है, जो उन कंपनियों में कहना जितना आसान है करना उतना नहीं, जो दशकों से तत्काल और मूर्त परिणामों पर प्रदर्शन को मापती आई हैं।

तीसरा लीवर एकीकरण है। रिटेल टेक्नोलॉजी बाज़ार में बहुत सारी छोटी कंपनियाँ उन्हीं खरीदारों का ध्यान खींचने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, उत्पाद विकास के बजाय दृश्यता और बिक्री चक्रों पर असंगत संसाधन खर्च कर रही हैं। बड़े प्लेटफॉर्म, एकीकृत समाधानों के समूह के साथ और सही निर्णय लेने वालों तक स्थापित पहुँच के साथ, उस संरचनात्मक बर्बादी को कम कर सकते हैं और सेक्टर को पूंजी के लिए और अधिक आकर्षक बना सकते हैं। यह एकीकरण प्रक्रिया आदेश से नहीं होती; यह तब होती है जब फंड और संस्थापक इस निष्कर्ष पर पहुँचते हैं कि स्वतंत्र रूप से बनाने की अवसर लागत ताकत को मिलाने से अधिक है।

विश्लेषण जो वादा नहीं कर सकता वह यह है कि ये तीन लीवर मौजूदा निवेश चक्रों के लिए प्रासंगिक समयसीमा में गतिशीलता बदलने के लिए पर्याप्त हों। वेंचर कैपिटल सिद्धांत में धैर्यवान है और व्यवहार में बहुत अधीर। एक सेक्टर जो पायलट कॉन्ट्रैक्ट बंद करने के लिए दो साल और स्केल करने के लिए और दो साल माँगता है, वह स्वाभाविक रूप से उन फंड्स के साथ फिट नहीं होता जिनका आठ से दस साल का क्षितिज है और जिन्हें मध्यवर्ती रिटर्न दिखाने की ज़रूरत है।

रिटेल कॉमर्स की जिन समस्याओं को हल करने के लिए उपलब्ध पूंजी और उन समस्याओं के बीच की खाई कोई ऐसी विसंगति नहीं है जो सद्भावना से गायब हो जाएगी। यह दशकों की धीमी तकनीकी अपनाने, प्रोत्साहन संरचनाओं जो गलती को दंडित करती हैं, और एक स्टार्टअप बाज़ार का संचित परिणाम है जो अक्सर समस्या को ठीक से समझने से पहले समाधान लेकर आया। इसे बंद करने के लिए ज़रूरत है कि रिटेलर्स बदलें कि वे कैसे प्रयोग करते हैं और कैसे खरीदते हैं, संस्थापक वास्तविक परिचालन समझ के साथ आएँ न कि केवल काम करने वाले कोड के साथ, और सेक्टर में विशेषज्ञ निवेशक पर्याप्त विश्वसनीयता बनाएँ ताकि आज दूसरी ओर देखने वालों को आकर्षित कर सकें। इन तीनों में से कोई भी शर्त स्वतः नहीं है, लेकिन तीनों प्राप्त करने योग्य हैं यदि उन्हें उसी तात्कालिकता के साथ समानांतर में काम किया जाए जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का यह क्षण बाहर से थोपता प्रतीत होता है।