Как технологии помогают отечественным ритейлерам не потерять позиции на рынке

Что влияло на российский ритейл в 2024 году

Ситуация на рынке розничной торговли удивительная – экономика замедляется, а продажи в продовольственном сегменте рынка растут. Особенно увеличивается спрос на товары первой необходимости. Другая ситуация в непродовольственном ритейле: он сталкивается со стагнацией и даже падением, особенно сегменты lux-покупок вроде недвижимости и автомобилей. Это связано с ограниченной доступностью кредитования и общей экономической нестабильностью.

За последние несколько лет резко изменилась демографическая структура потребителей. Число малочисленных домохозяйств и уже достигло 40% от общей массы, что создает новую модель потребления: большую часть потребительской корзины в ней формируют товары для семей без детей или молодых людей. Это требует от ритейлеров адаптировать свои предложения к изменениям в новой реальности.

Кроме того, ритейлеры столкнулись с дефицитом квалифицированной рабочей силы. Повышение зарплат больше не является универсальным решением, и компании вынуждены искать нестандартные меры для удержания и привлечения сотрудников.

Существенную долю рынка розницы отнимают маркетплейсы. Они действуют как ИТ-компании и строят свой бизнес на цифровых технологиях и данных.

Например, Ozon использует аналитику данных для управления ассортиментом и персонализации предложений. Оперативный анализ поведения клиентов на платформе позволяет не только улучшать пользовательский опыт, но и оптимизировать процессы логистики, что сокращает сроки доставки и улучшает клиентский сервис. Конкурировать с ними становится сложно как для небольших компаний, так и для лидеров рынка.

Чтобы подстроиться под изменения рынка, ритейлеры вынуждены искать способы повышения операционной эффективности.

Как ритейлеры повышают эффективность

Передовые ритейлеры перенимают опыт маркетплейсов и берут на вооружение высокие технологии, в особенности работу с данными и искусственным интеллектом.

Среди известных проектов в этой области – работа X5 Group по оптимизации прогнозирования спроса, в результате которой компания смогла сократить издержки на хранение и логистику. Создание более эффективной цепочки поставок с помощью данных позволила не только снизить затраты, но и обеспечить своевременное пополнение товаров в магазинах, что улучшило уровень удовлетворенности покупателей.

Еще один пример — «Магнит», который активно внедряет аналитику данных для повышения эффективности маркетинговых кампаний. Используя данные о покупках и поведении клиентов, ритейлер более точно сегментирует аудиторию и разрабатывает персонализированные предложения. Это приводит к росту числа лояльных клиентов и увеличению среднего чека. Системы на базе искусственного интеллекта позволяют компании «Магнит» прогнозировать изменения спроса в разных регионах, что помогает корректировать ассортимент в магазинах и снижать потери от непроданных товаров.

Что поможет непродовольственным рынкам вернуть продажи

Но даже на стагнирующих рынках, например, в сегменте fashion, ритейлеры могут найти возможности для роста. При этом стратегически выигрывает тот ритейлер, который знает портрет своего покупателя и планирует работу с CVP - Customer Value Proposition, ценностным предложением для клиентов. Для этого ритейлеры должны разрабатывать программы лояльности, расширять ассортиментную линейку и предлагать уникальный потребительский опыт. Компании собирают данные о клиенте: как он принимает решение о покупке, что выбирает чаще всего, и создают персонализированные предложения.

Ритейлеры, которые только начинают путь цифровизации, чаще всего обращают внимание на сбор ключевых показателей компании. Собирают данные в системы бизнес-аналитики, упорядочивают их и в режиме реального времени, получают инструмент, который позволяет контролировать все процессы в компании.

Грамотное использование данных дает возможность не только более эффективно управлять своими операциями, но и быть на шаг впереди конкурентов. Ритейлеры, которые внедряют аналитику данных, улучшают свои бизнес-процессы, быстрее реагируют на изменения в поведении потребителей и эффективно решают кадровые вопросы. В условиях жесткой конкуренции и экономической неопределённости, способность работать с данными – от сбора операционных KPI до прогнозирования спроса на базе ИИ, становится ключевым фактором успеха.