Рис. 1. Технологический радар инновационных продуктов. Источник: ТеДо

Российский ретейл переходит от точечной автоматизации к системной цифровизации. Изменение спроса, сезонность, рост операционных расходов и высокая конкуренция требуют от компаний быстрее принимать решения и одновременно контролировать затраты и качество обслуживания.

В исследовании ТеДо проанализировано более 300 технологических решений и проведено свыше 10 глубинных интервью с экспертами. Исследование проводилось с III квартала 2025 года по I квартал 2026 года. Аналитики рассмотрели пять сегментов ретейла — продуктовый, электронику и бытовую технику, моду и одежду, товары для дома и мебель, здоровье и красоту — в двух каналах продаж: онлайн и офлайн.

Цель исследования — определить технологии, которые в перспективе 12–24 месяцев способны дать измеримый вклад в рост выручки и снижение себестоимости, а также определить условия, при которых их внедрение целесообразно.

Ретейл наращивает инвестиции в технологии

По данным Росстата, розничный оборот в России за январь—ноябрь 2025 года составил 55,18 трлн рублей, увеличившись на 2,5% год к году. Крупнейшие сети также продолжили рост: X5, по предварительным итогам 2025 года, увеличила выручку на 18,8%, а «Магнит» сообщил о росте розничной выручки на 14,7% за первое полугодие 2025 года.

Одновременно компании увеличивают расходы на цифровизацию. В 2025 году 52% российских ретейлеров нарастили ИТ-бюджеты. Еще одним фактором трансформации становится развитие генеративного ИИ: объем российского рынка этой технологии ТеДо оценивает примерно в 58 млрд рублей в 2025 году против около 13 млрд рублей годом ранее.

По оценке аналитиков, использование генеративного ИИ способно обеспечить российскому ретейлу и интернет-торговле до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году.

На этом фоне приоритет смещается от отдельных автоматизированных операций к комплексным контурам управления. В их числе прогнозирование спроса и пополнение запасов, роботизация складских процессов, персонализация предложений и прогностическое управление потерями.

При этом российский рынок сталкивается с ограничениями доступа к некоторым технологиям из-за санкций. Одновременно развиваются отечественные решения в области роботизированной логистики, компьютерного зрения и ИИ-аналитики.

Основные проблемы отрасли

Одной из ключевых проблем остается управление запасами. Колебания спроса, сезонность и задержки данных приводят одновременно к дефициту товаров на полке, избыточным запасам и списаниям. Для решения этой задачи необходима единая база данных и возможность быстро пересчитывать прогнозы и планы пополнения.

Второй фактор — рост себестоимости операций. Комплектация заказов, перемещение товаров и другие повторяемые процессы по-прежнему во многом зависят от ручного труда. При дефиците сотрудников и пиковых нагрузках это приводит к росту стоимости операций и нестабильности сроков.

Еще одна проблема связана с отсутствием персонализации. При широком ассортименте и большом количестве промоакций покупатель сталкивается с большим объемом нерелевантных предложений. Использование поведенческих данных позволяет формировать индивидуальные витрины и персонализировать взаимодействие с клиентом.

Дополнительные сложности создает фрагментация данных. Справочники и события могут храниться в разных системах, что приводит к рассинхронизации цен и остатков и затрудняет масштабирование ИИ-сценариев. В качестве одного из примеров ТеДо приводит внедрение системы маркировки «Честный знак», которое требует от компаний внутренней экспертизы и дисциплины исполнения.

Наконец, значительная часть потерь приходится на финальный этап покупки. Очереди, длительная оплата, ошибки при расчетах и медленные возвраты приводят к потерям выручки и дополнительным затратам.

Пять технологических направлений

Прогнозирование и пополнение запасов (F&R)

Основная задача таких систем — повысить доступность товара и одновременно высвободить оборотный капитал. Технология особенно актуальна для компаний с выраженными недельными и сезонными колебаниями спроса, которые уже собирают регулярные данные о продажах и поставках.

По оценке ТеДо, внедрение таких решений способно снизить долю случаев отсутствия товара на полке на 50–80%, сократить излишки на 10–15% и увеличить оборачиваемость на 5–12%.

Персонализированные рекомендации на основе ИИ

Персонализация ориентирована на рост выручки и среднего чека. Наибольший эффект она может дать компаниям с широким ассортиментом, значительным трафиком, сформированными профилями покупателей и историей их покупок.

Оценочный эффект — рост онлайн-выручки на 5–15%, среднего чека на 8–20% и кликабельности рекомендательных блоков на 10–30%.

ИИ-ассистенты в клиентском сервисе

Диалоговые ассистенты позволяют автоматизировать значительную часть типовых обращений и сократить время ответа. Технология особенно востребована при большом потоке запросов, необходимости круглосуточной поддержки и наличии структурированной базы знаний.

ТеДо оценивает потенциальный уровень автоматизации типовых обращений в 40–60%, а сокращение времени ответа — в 50–80%.

Прогностическое управление качеством и потерями

Такие решения предназначены для сокращения списаний и возвратов. Они особенно актуальны для категорий, где важны сроки годности, условия хранения и своевременная уценка товара.

По оценке исследования, применение технологии способно снизить списания на 10–20%, увеличить долю своевременной уценки на 15–25% и сократить время обработки возвратов на 30–50%.

Роботизация логистики

Роботизированные системы для сортировки, упаковки и внутренних перевозок позволяют снизить себестоимость повторяемых операций и стабилизировать пропускную способность складов.

Основные условия для внедрения — высокий и относительно стабильный поток операций, дефицит персонала и необходимость более предсказуемого исполнения. Ожидаемый эффект, по данным исследования, — рост производительности на 10–25% и сокращение числа инцидентов на 30–50%.

Подход к внедрению зависит от масштаба компании

Для крупных торговых сетей наибольший потенциал имеют решения, способные менять работу всей операционной системы. К ним относятся прогнозирование и пополнение запасов, роботизация сортировки и складских перемещений, ИИ-рекомендации, а также прогностическое управление качеством и потерями.

Такие проекты требуют зрелой работы с данными о продажах, остатках и поставках, регулярного планирования и управляемого исполнения на операционном уровне.

Для средних компаний более актуальны решения, которые позволяют ускорить повседневные операции без масштабной трансформации. Среди них — управление запасами с прогнозированием, ИИ-ассистенты клиентского сервиса и базовая персонализация.

Цифровые полки и ценники целесообразны при уже выстроенных процессах ценообразования и учета. При отсутствии единого справочника и дисциплины управления ценами их эффект будет ограниченным.

Какие технологии могут развиваться до 2030 года

Помимо пяти приоритетных направлений, ТеДо сформировала технологический радар из 20 классов решений, которые могут повлиять на развитие ретейла до 2030 года (рис. 1).

В него вошли инструменты прогнозирования и пополнения запасов, прогностического управления качеством и потерями, цифровые двойники магазинов и складов, RFID для инвентаризации, роботизированные системы сортировки и упаковки, беспилотный транспорт для внутренней логистики, дроны и роботы-доставщики, умные почтоматы.

В клиентском контуре представлены ИИ-рекомендации, машинное обучение для прогнозирования погодных условий, цифровые полки и ценники, цифровые двойники товаров, компьютерное зрение и тепловые карты покупательского поведения, VR/AR, ИИ-чат-боты и диалоговые ассистенты, геймификация, системы сбора обратной связи в реальном времени, умные корзины, биометрические системы оплаты и цифровой рубль.

При выборе технологий компаниям рекомендуется учитывать не только потенциальный эффект, но и собственную готовность к внедрению. В ТеДо предлагают последовательно определить бизнес-цели проекта, оценить масштаб и зрелость компании, подготовить данные и интеграции, рассчитать капитальные и операционные затраты, а также определить срок выхода на эффект.

Таким образом, для ретейла ключевым становится не количество внедренных технологий, а способность связать их с конкретными бизнес-показателями — доступностью товара, стоимостью операций, выручкой и удержанием клиентов.

Источник: