Сегмент торговли товарами повседневного спроса в 2025 году масштабировался быстрее, чем когда-либо. Среди ключевых трендов увеличение доли собственных торговых марок до 15%, рост электронной коммерции на 33% (более 1,7 трлн рублей) и расширение сегмента готовой еды на 30%.
Цифры отражают не только изменение потребительских привычек. Они указывают на трансформационные изменения операционной среды, в которой растёт роль данных и скорости принятия решений. Ключевая роль здесь отводится искусственному интеллекту. Сегодня он встроен в маркетинг, ассортиментную политику и логистику.
Ниже — основные направления, где AI уже влияет на выручку и операционную эффективность.
AI-персонализация
Онлайн-ретейл больше не работает по принципу «одна витрина для всех». В мобильных приложениях и на сайтах торговых сетей искусственный интеллект отвечает за ранжирование каталога, рекомендации в поиске и в корзине, персональные предложения в рассылках и пуш-уведомлениях.
Результат выражается в конкретных метриках: ускорении принятия решения о покупке на 47%, четырёхкратном росте конверсии и увеличении трат постоянных клиентов на 25%. По оценкам аналитиков, персонализированные коммуникации способны обеспечить рост выручки до 10%.
Фактически AI становится цифровым продавцом-консультантом, закрывая потребность в увеличении штата.
Ещё по теме трансформации торговли:
Персонализация в ретейле: как компании увеличивают продажи с помощью индивидуального подхода
Барометр отрасли. Ретейл: одежда, электроника и товары для дома
Купи сейчас, плати потом. Как развивается рынок BNPL и с какими вызовами может столкнуться
AI-аналитика
Второй слой изменений связан не просто с накоплением данных, а с их интеллектуальной обработкой. CDP-платформы объединяют поведенческие характеристики, историю покупок, реакцию на программы лояльности и обращения в поддержку, но ценность возникает тогда, когда к этим данным подключаются AI-модели.
Справка. CDP (Customer Data Platform) — это платформа, которая объединяет данные о покупателях из онлайн- и офлайн-каналов в единый профиль и позволяет на их основе строить персонализированные предложения и прогнозную аналитику.
AI-алгоритмы анализируют большие массивы продаж, поведенческие паттерны и сезонные колебания, позволяя прогнозировать динамику категорий вплоть до уровня конкретного магазина или района.
Этот подход особенно заметен в развитии собственных торговых марок. СТМ (собственная торговая марка) формирует около четверти оборота федеральных сетей, а в жёстких дискаунтерах — до 60—70%. При таком масштабе портфеля важно понимать не только текущие продажи, но и потенциал новых SKU (от англ. stock keeping unit — «единица складского учёта»), риски каннибализации и возможности выхода в премиальный сегмент. AI помогает моделировать эти сценарии и корректировать линейку на основе прогнозов, а не интуиции.
Те же инструменты критичны для сегмента готовой еды — самой быстрорастущей категории продовольственной розницы с темпами около 30% в год. Здесь высокая оборачиваемость сочетается с риском списаний. AI-модели прогнозируют спрос по временным слотам и районам, что особенно важно для скоропортящейся продукции и онлайн-заказов.
В результате предиктивная аналитика одновременно снижает издержки, повышает управляемость поставок и поддерживает.
AI-логистика
Масштаб e-grocery — свыше 1,7 трлн рублей в 2025 году и рост на 33% в год — требует иной логистической архитектуры. В пиковые дни количество онлайн-заказов в крупных сетях измеряется сотнями тысяч.
AI применяется для прогнозирования заказов, оптимизации маршрутов курьеров и динамического «батчинга», когда система в реальном времени добавляет новые точки в маршрут без потери скорости доставки. Автоматизация складских процессов ускоряет комплектацию заказов.
За счёт применения AI-инструментов отдельным российским компаниям удалось на 20% снизить стоимость доставки, на 21% увеличить её скорости, на 30% повысить качество сборки и на 12% вырастить эффективность курьеров.
Здесь AI влияет уже не на маркетинговые метрики, а на экономику бизнеса.
Чек-лист для управленца ретейла
Искусственный интеллект может работать как точечный инструмент в маркетинге или логистике, а может быть встроен в бизнес-модель и влиять на экономику всей сети. Чтобы понять, на каком уровне находится компания, достаточно оценить несколько ключевых параметров.
Ответьте на вопросы из чек-листа ниже. Если большинство ответов положительные, AI уже влияет на выручку и маржинальность. Если нет, потенциал роста остаётся значительным.
- Объединены ли данные онлайн- и офлайн-продаж в единую систему с предиктивной аналитикой?
- Работают ли AI-рекомендации в поиске и корзине и измеряется ли их влияние на конверсию и средний чек?
- Используются ли алгоритмы для развития СТМ и оценки потенциала новых SKU?
- Прогнозируется ли спрос по районам и времени суток, особенно в сегменте готовой еды?
- Оптимизируются ли маршруты и батчинг заказов с помощью ML-моделей, и зафиксирован ли экономический эффект?
Больше кейсов из практики российских торговых сетей от X5 Group до «Вкусвилла» читайте тут.