Ритейл сегодня колбасит очень сильно – меняющиеся налоги, стоимость логистики постоянно растёт, конкуренция усиливается. При этом покупатели становятся все более требовательными, а стокауты и списания продолжают «съедать» прибыль.
Но парадокс в том, что почти у каждой сети уже есть всё необходимое для роста.
Большинство решений, которые дают +3-10 % продаж или позволяют сэкономить на логистике и ФОТ, можно построить на данных, которые у вас уже есть:
- о продажах по магазинам и товарам в сети,
- о промо и ценах,
- из CRM и программы лояльности,
- о поведении пользователей на сайте,
- о поставках,
- о персонале и расписаниях.
Крупные ритейлеры США, Европы и Азии уже давно работают на предиктивных моделях. Но сегодня эти методы становятся все более доступны игрокам поменьше или
В dev.family мы много лет создаём решения для фудтеха, e-commerce и ритейла, работаем с компаниями из США, UK, Европы и видим одну и ту же закономерность: работа с данными стабильно увеличивает маржу даже тем сетям, которые считают себя «максимально оптимизированными». Но таких, к сожалению, единицы. Большинство – вообще не умеет ни работать с данными, ни собирать их.
Поэтому мы решили собрать шесть направлений, которые дают результат быстрее всего. И поделиться опытом лидеров отрасли и реальными кейсами внедрения.
1. Точный прогноз спроса: +3-5 % продаж, –10-15 % запасов, –20-30 % списаний
Исследование Deloitte показывает, что ML снижает ошибки в прогнозировании, что напрямую влияет на снижение запасов и рост продаж.
Почему спрос плохо предсказывается вручную
Управление запасами – это балансировка между двумя крайностями:
- мало заказали → стокаут → потеряли продажи,
- заказали слишком много → заморозили деньги → списали остатки.
Когда у тебя пара магазинов, это, может, и редкость. Вы точно знаете, где, кто и сколько покупают. Но в больших сетях ошибки накапливаются быстро. Потеря 3-5 % чеков из-за отсутствия нужного товара – это до $200 000 недополученной выручки в месяц на среднюю сеть.
Что делают лидеры рынка
PEPCO, Danone, Afresh, Migros – европейские и американские ритейлеры работают на ML-моделях, которые:
- прогнозируют спрос для товара T в магазине X на день Y,
- учитывают сезонность, погоду, промо, конкурентов, наличие товара, ассортимент,
- корректируют прогноз под стоимость ошибок (недозаказ vs. перезаказ).
Модель работает даже с неполными данными
Если у вас нет погодных данных или сведений о выкладке – можно построить упрощенную модель. Она всё равно даст заметный прирост.
2. Персональные рекомендации и маркетинг: +5-10 % продаж и –20 % оттока
По данным McKinsey, персонализация увеличивает выручку ритейлеров.
Почему стандартные промо перестают работать?
Клиенты устали от массовых предложений и цифрового спама. Лояльными клиенты становятся тогда, когда бренд их «понимает» и делает очень личные предложения: «мы заметили, что вы стали регулярно покупать памперсы. Поздравляем с прибавлением! Держите скидку на детские товары». Все! Клиент с вами надолго – вы о нем позаботились, проявили внимания. Вот почему так важно хранить информацию о том:
- что он покупает,
- как часто,
- какие альтернативы предпочитает,
- на что обращает внимание на сайте.
Как это решают лидеры рынка?
Матричные разложения (Matrix Factorization)
Метод, который позволяет «угадывать» интересы клиента, даже если он никогда не покупал конкретный товар.
Ритейлу это помогает понять:
- какие товары интересны конкретному покупателю,
- какие категории он, вероятно, будет покупать,
- какие позиции лучше предложить в рекомендациях.
Например, если клиент покупает детское питание и товары для ухода, модель понимает, что ему могут быть интересны подгузники или влажные салфетки, даже если он их не искал.
Collaborative Filtering (Коллаборативная фильтрация)
Коллаборативная фильтрация анализирует похожих покупателей: «Покупатели, похожие на тебя, обычно покупают вот это». Она фокусируется не на товарах, а именно на поведении пользователей.
Метод отлично подходит, когда:
- клиент купил мало товаров, но похож на других по поведению,
- нужно быстро построить рекомендации при минимуме данных,
- важно персонализировать рассылки, промо и блоки на сайте.
Например, если пользователь покупает шампунь и маску для волос, и тысячи других клиентов с похожим поведением также покупают термозащитные спреи. В этом случае модель предложит их.
Модели периодического потребления (Next Purchase Prediction / Replenishment Models)
Модели, которые предсказывают, когда клиенту снова понадобится товар, исходя из того, как часто он его покупает и в каком объёме.
Такие модели особенно важны для дрогери, FMCG и товарных категорий с цикличностью, например:
- бытовая химия,
- товары для дома,
- косметика,
- корм для животных,
- товары для детей.
Если клиент покупает стиральный порошок 3 кг раз в 40 дней, система знает: «Через неделю нужно напомнить ему о повторной покупке». В нужный момент можно отправить:
- пуш-уведомление,
- персональный купон,
- показать рекомендацию на главной странице.
Персонализированные поисковые выдачи (Search Personalization)
Поиск на сайте перестаёт быть одинаковым для всех. Он начинает учитывать:
- историю покупок,
- предпочтения клиента,
- его прошлые клики,
- категории, которыми он интересовался,
- маржинальность и приоритетность товаров.
90 % пользователей совершают покупку в пределах первых 5 результатов поиска. Если поиск показывает нерелевантный товар – клиент уходит. Персонализированная выдача помогает:
- быстрее находить нужное,
- подсказывать аналоги,
- увеличивать средний чек,
- продвигать товары с более высокой маржой.
Например, клиент часто покупает корейскую косметику, по запросу «крем» ему покажут корейские бренды выше остальных. Если он покупает премиальные товары – выдача будет адаптирована под это.
Результат по индустрии от внедрения этих методов:
- +5-10 % продаж,
- –20 % оттока постоянных клиентов,
- рост среднего чека и LTV.
Что можно сделать уже сейчас
Даже если у вас нет огромной цифровой экосистемы – достаточно данных программы лояльности.
3. Анализ аномалий: –5-10 % потерь за счёт быстрых реакций
По данным IBM, автоматическое выявление аномалий помогает ритейлу сокращать операционные потери.
Проблема: ритейл реагирует на сбои слишком поздно
Стокаут в одном магазине, некорректная цена на витрине – в другом, ошибка в выгрузке промо в сети, отвалившийся поиск в приложении, – обычно это замечают не сразу, а через несколько дней, а то и недель.
ML-модели делают это автоматически
Анализ аномалий выявляет:
- резкие просадки продаж по товарам,
- аномально низкую производительность магазина,
- неожиданные паттерны поведения пользователей онлайн,
- ошибки в данных и неправильные промо,
- локальные акции конкурентов.
4. Оптимизация фонда оплаты труда (ФОТ): –5-10 % затрат без ухудшения сервиса
PwC сообщает, что корректное планирование численности персонала снижает затраты на рабочую силу на 5–10 % без ухудшения клиентского опыта.
Почему большинство сетей перерасходуют ФОТ
Персонал распределяется по-старинке. Ставят одинаковое количество кассиров во всех магазинах или планируют их графики без учёта трафика. Часто бывает, что в одной торговой точке у персонала происходит дублирование функций.
Что делают крупные сети
Создают модель, которая:
- анализирует трафик, сезонность, выручку, площадь, тип магазина,
- определяет оптимальное количество сотрудников для каждой позиции,
- показывает магазины, где есть перерасход, и объясняет причины,
- сравнивает с аналогичными магазинами по параметрам.
5. Оптимизация логистики: -5–12 % затрат на доставку
Accenture в своем исследовании подчеркивает, что оптимизация маршрутов и загрузки транспорта через ML-алгоритмы снижает логистические затраты.
Почему логистика продолжает «стоить слишком дорого»
Если речь не о каких-то крупнейших игроках рынка, то с уверенностью можно сказать, что каждый в ритейле сталкивался со следующими проблемами:
- маршруты составляются вручную,
- рейсы формируются по опыту диспетчеров,
- машины недогружены,
- точки доставки не оптимально сгруппированы,
- рост ассортимента увеличивает трафик поставок.
Как это решают современные ритейлеры
✍️ Danone, Migros и многие FMCG-бренды используют:
Кластеризация точек доставки (Delivery Points Clustering)
Это метод, который группирует магазины или точки доставки по логически связанным признакам. Она помогает не рассматривать каждую точку отдельно, а объединять их в оптимальные логистические группы, чтобы сделать построение маршрутов проще, а эффективность всей доставки выше.
Среди признаков могут быть: география, объем и частота поставок или тип товара.
Кластеризация решает вопрос, какие точки выгоднее обслуживать одной машиной, а какие – разделить. Как следствие – вы избавляетесь от холостого пробега, быстрее планируете маршрут, создаете логически правильные зоны обслуживания.
Например, сеть имеет 150 магазинов. Интуитивно они разбиты на 4 зоны. После кластеризации модель показала, что:
- часть магазинов южной зоны выгоднее обслуживать с восточного склада,
- два удалённых магазина лучше обслужить отдельным «мини-маршрутом»,
- два крупных магазина формируют кластер с высокой загрузкой и требуют отдельного рейса.
Метаэвристические алгоритмы маршрутизации (генетические, жадные и др.)
Классическая маршрутизация («по карте») часто построена «на опыте диспетчера». Но когда количество точек превышает даже 20-30 магазинов, возможных комбинаций становится миллиарды. Оптимальное решение вручную невозможно.
Метаэвристики – это мощные оптимизационные алгоритмы, которые ищут лучший маршрут не полным перебором, а умным приближением, используя математические стратегии.
Например, создают множество возможных маршрутов, выбирают лучшие, «скрещивают» их и постепенно улучшают. Итог: маршрут становится короче и дешевле с каждой итерацией.
Жадные алгоритмы действуют по принципу: «На каждом шаге выбираем самое дешёвое действие.»
Например, выбираем ближайшую точку, загружаем оптимальный объём, выбираем следующую ближайшую точку. Это быстро, дешево и работает особенно хорошо после кластеризации.
Такие алгоритмы:
- сокращают общий пробег (часто на 7–12 %),
- сокращают количество рейсов,
- уменьшают время в пути,
- учитывают ограничения (временные окна, загрузку, вес, графики).
Экономия на топливе, амортизации и зарплатах водителей — десятки тысяч долларов в месяц.
Оптимизация загрузки транспорта (Fleet Load Optimization)
Это метод, который помогает максимально эффективно использовать грузовые машины: загрузить ровно столько, сколько нужно.
Для ритейла перегруз и недогруз одинаково опасны:
- недогруз → больше рейсов → выше затраты,
- перегруз → риски, штрафы, нарушение сроков.
Алгоритм анализирует объем и вес заказов, габариты товара, грузоподъёмность машины, температурные требования (если есть), маршрут и временные окна. После чего она предлагает решения в случаях, если
- Машины ездят наполовину пустыми из-за неравномерных заказов.
- Несколько небольших магазинов можно объединить в один рейс.
- Крупный заказ лучше разбить на два разных автомобиля.
- Несколько категорий товара нельзя везти вместе.
6. Автоматический анализ отзывов: –20-30 % негатива и +70-80 % эффективности аналитики
Согласно Forrester, системная работа с отзывами повышает темпы роста выручки более чем в два раза.
Почему работа с отзывами до сих пор ручная
Большинство сетей узнаёт о проблемах из соцсетей или после вспышки негатива. И надо признать, что далеко не все умеют правильно реагировать на отзывы. Кто-то игнорирует, кто-то молчит, кто-то отписывается дежурной фразой. У нас был проект, где мы создали модель, которая парсит отзывы по всем площадкам, распределяет их с помощью тикет-системы и помогает генерировать ответы.
Языковые модели позволяют:
- автоматически собирать отзывы со всех площадок,
- анализировать тональность,
- выявлять частые темы жалоб,
- отслеживать всплески негатива,
- проверять, улучшилась ли ситуация после исправлений.
Пилот делает эффект заметным через 6-8 недель. В результате вы сокращаете
- -20–30 % негативных отзывов,
- -70–80 % времени аналитиков.
А в качестве бонуса – получаете возможность оперативно реагировать на проблемы в сети.
Почему это работает даже при несовершенных данных
Эти модели не требуют идеальной инфраструктуры. Они работают на данных, которые уже есть у каждой сети.
Поэтому пилоты обычно занимают 6–8 недель и не требуют изменений в ERP, что подтверждается индустриальными стандартами и нашими проектами с ритейлом в США и ЕС.
Сколько денег это приносит
Если собрать эффекты по 6 направлениям, даже частичное внедрение даёт:
- Рост продаж на 3–10 %
- Сокращение логистических расходов на 5–12 %
- Сокращение расходов на персонал 5–10 %
- Сокращение затрат на запасы на 10–15 %
- Сокращение списаний 20–30 %
- Снижение оттока клиентов 20 %
Как ритейлу начать: дорожная карта на 8 недель
Мы выделяем 4 этапа:
- Сбор и объединение данных: продажи, промо, лояльность, логистика, персонал, онлайн-поведение.
- Построение и калибровка моделей. С учётом стоимости ошибок и текущих бизнес-процессов.
- Пилот на ограниченной выборке: 1–2 категории или несколько магазинов.
- Оценка эффекта и масштабирование. Уже на пилоте сеть видит реальные цифры: точность прогнозов, экономию, прирост продаж, снижение потерь.
Итог: данные – это ваш самый недооценённый актив
Большинство сетей уже сидят на золоте, но используют его на 5–10 %.
Машинное обучение – это не про «сложные технологии», а про простой результат:меньше ошибок, меньше потерь, больше прибыли. И начать можно завтра – с тех данных, которые у вас уже есть.Accenture в своем исследовании подчеркивает, что оптимизация маршрутов и загрузки транспорта через ML-алгоритмы снижает логистические затраты.
