Что ИИ агенты дают ритейлу и чего ритейл боится

Для ритейла ценность агентной коммерции распадается на два сценария. Продажи через универсальных агентов ИИ систем, это новый канал взаимодействия с покупателем: новые клиенты, заказы вместо простого трафика, рост выручки. Собственный ИИ агент на площадке ритейлера работает на другую задачу: рост конверсии из диалога в покупку, увеличение среднего чека и сокращение длины диалога до решения.

Но за этими выгодами тянется шлейф системных рисков. Главный, это риск превращения ритейлера в темный склад: если покупка проходит через единый ИИ интерфейс без перехода на сайт, компания теряет прямую связь с клиентом, данные о поведении и возможность выстраивать лояльность через эмоции бренда.

Второй риск, органика будет каннибализирована агентной коммерцией, и рано или поздно ИИ система захочет это монетизировать. Пока непонятно, кто будет контролировать клиента, кому достанутся данные и сколько ритейлер должен будет платить за каждый плейсмент в ответах ИИ.

При этом эксперты сходятся в одном: использование ИИ агентов на своей площадке быстро пройдет путь от конкурентного преимущества до обязательного отраслевого стандарта. Ритейлу придется открывать API для внешних систем и передавать не только цены и остатки, но и персональные скидки с логистикой. Вопрос уже не в том, участвовать или нет, а в том, кто успеет выстроить эту инфраструктуру первым.

Нам бы не хотелось отдавать возможность совершения покупки вне нашего приложения и чекаута через ИИ-агентов без точки касания с самим клиентом. Мы видим для себя в этом потерю управляемости, деградацию клиентского опыта и потерю нормальной обратной связи с нашим клиентом.

Павел Бондарев,
IT-директор Золотое Яблоко


Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России”

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight о запуске Озоном click&collect

Ozon тестирует click and collect: покупатель оформляет заказ на маркетплейсе, а забирает его в магазине продавца. Для Ozon запуск сейчас логичен: после пожаров и общей нагрузки на крупную складскую инфраструктуру маркетплейсы ищут схемы, где товар не нужно везти на склад площадки и пропускать через её логистику. В эту же логику укладываются FBS, DBS и самовывоз из магазинов партнёров.

Wildberries использует такую модель уже довольно давно, ещё до пожаров. Для маркетплейсов это был способ привлечь офлайн-ритейл, который не хотел полностью заходить в классическую модель маркетплейса, отдавать товар на склады или перестраивать всю логистику. Через click and collect такой продавец остаётся ближе к своей привычной модели: товар лежит в магазине, сотрудники выдают заказ, а маркетплейс даёт витрину и поток покупателей.

Главный риск для маркетплейса — потеря контроля над покупателем. Клиент приходит в магазин продавца и фактически оказывается уже в чужой среде: там ему могут предложить другую цену, бонусы, программу лояльности или прямую покупку без маркетплейса. Поэтому модель удобна для разгрузки логистики и привлечения «кирпичного» ритейла, но плохо масштабируется без жёстких правил по остаткам, срокам выдачи, возвратам, качеству сервиса и ценам. Комиссия здесь, должна быть ниже FBO и FBS: маркетплейс не хранит и не доставляет товар, а продаёт продавцу в первую очередь витрину и заказ.

😀 Data Insight в Max|Telegram|VK|Рассылка

Кадры недели
#кадровыеперестановки

→ Yves Rocher
Алексей Храбров стал руководителем российского офиса.

→ Ситидрайв
Алексей Першин возглавил департамент стратегии и роста.

→ Сбер
Нгуен Хай Иен Мария будет заниматься региональным маркетингом.

→ Lady & Gentleman City
Александр Головин возглавил компанию в должности генерального директора.

→ DPD
Ирина Иванова перешла на должность директора по развитию продаж.

→ Детский мир
Павел Латвенас стал директором по внедрению искусственного интеллекта.

→ Nikoliers
Наталья Бонд возглавила департамент складской и индустриальной недвижимости.

→ Лемана ПРО
Денис Исаев стал генеральным директором.

→ FM Logistics
Евгений Ненашев стал генеральным директором.

→ Ашан
Илья Бердников стал генеральным директором.

На этой неделе кадровые изменения затронули ритейл, маркетинг, логистику и развитие бизнеса. В Детском мире усилили направление внедрения искусственного интеллекта, а в Yves Rocher, Ашане, Лемана ПРО, FM Logistics произошли изменения в руководстве российского бизнеса.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Опрос, модель рынка или кабинетное исследование: как выбрать методику под задачу

Одна из первых вещей, которую мы обсуждаем с клиентом, это выбор методики. От нее зависит, насколько убедительными будут результаты, сколько времени займет исследование и как его воспримут журналисты и эксперты рынка. Разберем основные методики и когда каждая из них уместна.

Опрос
Сбор данных напрямую у участников рынка: покупателей, компаний, экспертов отрасли. Хорошо подходит, когда нужны данные о поведении, предпочтениях, восприятии продукта или услуги, о которых нет открытой статистики. Опрос дает живые цифры от первого лица, что часто выглядит убедительно для СМИ.
Ограничение: качество результата сильно зависит от размера и репрезентативности выборки. Небольшой или нерепрезентативный опрос может дать искаженную картину и вызвать вопросы у экспертов.

Кабинетное исследование
Анализ уже существующих источников: отчетов, статистики, открытых данных, публикаций. Подходит, когда нужно быстро собрать общую картину рынка или когда бюджет и сроки ограничены.
Ограничение: результат настолько хорош, насколько хороши источники. Если по рынку мало открытых данных, кабинетное исследование не даст глубокого и уникального результата.

Анализ данных
Работа с массивами данных: транзакциями, статистикой продаж, поисковыми запросами и другими количественными источниками. Дает точные и проверяемые цифры, хорошо работает, когда нужно посчитать конкретные показатели, например размер рынка или динамику спроса.
Ограничение: требует доступа к качественным данным, а также времени и ресурсов на их обработку.

Построение модели рынка
Расчет показателей на основе комбинации разных данных и допущений, когда прямых данных недостаточно. Подходит для новых или быстрорастущих рынков, где официальной статистики еще не существует.
Ограничение: результат зависит от корректности допущений, которые легли в основу модели. Их нужно уметь объяснить и защитить перед журналистами и экспертами.

Как принимается решение
На практике методики часто комбинируются. Например, кабинетное исследование дает общую картину рынка, а опрос уточняет детали о поведении аудитории. Выбор всегда зависит от задачи клиента, доступности данных, сроков и бюджета, а также от того, какая методика даст результат, понятный и убедительный для конечной аудитории: журналистов, инвесторов или партнеров.

Не уверены, какая методика подойдет для вашего рынка? Напишите нам, поможем определить оптимальный подход.

😀 Data Insight в Max|Telegram|VK|Рассылка

Сделки месяца в ритейле
#ma

«Милти» купила сервис доставки рационов GrinDin
Производитель и продавец готовой еды «Милти» (принадлежит совладельцу Biglion Олегу Савцову, выручка в 2025 г. — 8,2 млрд руб.) стала юрлицом московского сервиса заказа рационов по подписке GrinDin, основанного в 2011 году супругами Шабановыми. Сделка позволит «Милти» усилить позиции на рынке доставки готовых рационов и получить лояльную аудиторию клиентов с высокими доходам.


Divan.ru купил Blue Sleep и Archipelago
Онлайн-ритейлер мебели Divan.ru (основатель Антон Макаров) купил высокотехнологичного производителя товаров для сна Blue Sleep и премиальный бренд мебели, освещения и декора Archipelago (дизайнер Дарья Белякова, работает с 2019 года). Divan.ru заинтересовали передовые технологии и сильный бренд — на этой базе планируется создать конкурента «Асконе», лидеру российского рынка матрасов

Аптечная сеть Вита присоединила белгородский «Рассвет»
Воронежское ООО «Барика», оператор аптечной сети «Вита» (140 точек), инициировало присоединение белгородского ООО «Рассвет», управляющего пятью аптеками той же сети в Белгородской области.

Рок-музыкант инвестировал в фабрику «Свобода»
ООО «Актив», связанное с бизнесменом из Курска и фронтменом рок-группы «Капитан Макс» Максимом Севрюковым, инвестировало в старейшую российскую косметическую фабрику «Свобода» (бренды «Балет», «Пародонтол», «Фтородент»), погасив её долг свыше 100 млн руб. Севрюков также ранее купил завод упаковки для косметики «Тубапак» (бывший актив французской Albea) — объединение двух активов должно дать синергию между производством косметики и упаковки.

Филипп Киркоров получил долю в «Королевстве сладостей»
Певец Филипп Киркоров 2 сентября 2026 года получил 25% в ООО «Королевство сладостей» — проекте магазина кондитерских изделий площадью около 700 кв. м, который откроется в ТЦ «Авиапарк» в Москве к концу 2026 года. Доля перешла к нему от совладельца сети Black Star Burger Юрия Левитаса (снизилась с 50% до 25%); второй партнёр, Андрей Пупков, сохранил 50%.

«Лента» купила «Мария-Ра»
Ритейлер «Лента» (принадлежит Алексею Мордашову) купил крупнейшую сибирскую торговую сеть «Мария-Ра». Сделка позволит «Ленте» в 2027 году войти в топ-3 лидеров российского FMCG-рынка.

«Капитал групп» купила долю в производителе чая «Беседа»
АО «Капитал групп», связанное с производителем воды под брендом Aurus, купило 45% долей в «Объединенной чайной компании» (бренды «Беседа», Kama Sutra, Eastford, Berryford, Shenly) — доля перешла от выходящего из бизнеса совладельца, бывшего гендиректора «Лужников» Александра Пронина. Актив интересен прежде всего современной фабрикой в Санкт-Петербурге (бывшие мощности Unilever), располагающей значительным запасом мощностей на случай роста спроса. Сделка оценивается примерно в 500 млн руб.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

AI-шоппинг и новые каналы продаж
#кейсывритейле

Loblaw: товары появились в Google AI Mode и Gemini
Канадский ритейлер Loblaw подключает ассортимент товаров для здоровья, красоты, одежды и продуктов к Google AI Mode и приложению Gemini.
Таким образом, покупатель сможет находить товары Loblaw непосредственно через AI-сервисы Google, а не только через сайт или приложение самого ритейлера.

💡 Что полезно:
- каталог ритейлера выходит за пределы собственного сайта;
- Google становится новым каналом discovery и продаж;
- товарные данные должны быть структурированы так, чтобы AI мог корректно их интерпретировать;
- видимость бренда зависит уже не только от классического SEO, но и от AI-search optimization.
📍 Рынок: Канада
📅 Дата: 19 февраля 2026
🔗 Источник: официальный релиз Loblaw

Loblaw: grocery-покупки через ChatGPT
Loblaw также развивает интеграцию grocery-сервиса PC Express с ChatGPT. Пользователь может попросить AI предложить рецепты, составить список ингредиентов и перейти к покупке продуктов.
Это пример сценария, где клиент начинает не с категории «молочные продукты» или «овощи», а с жизненной задачи - например, «составь меню на неделю для семьи из четырёх человек».

💡 Что полезно:
- контент, рекомендации и покупка объединяются в одной цепочке;
- AI может увеличить средний чек за счёт дополнительных продуктов;
- grocery-ритейлер получает возможность влиять на покупательский сценарий ещё до формирования корзины;
- рецепт становится новым входом в магазин.
📍 Рынок: Канада
📅 Дата: февраль 2026
🔗 Источник: CityNews

Debenhams Group и PayPal: AI-поиск сразу до checkout
Debenhams Group развивает AI-shopping вместе с PayPal. Пользователь получает рекомендации, изучает товары и может перейти к оформлению заказа через платёжную экосистему PayPal.
В модель входят бренды Debenhams, Karen Millen, boohoo и PrettyLittleThing. Это пример agentic commerce, где внешний AI-сервис становится промежуточным слоем между покупателем и интернет-магазином.

💡 Что полезно:
- покупателю не обязательно заходить непосредственно на сайт ритейлера;
- PayPal превращается из платёжного инструмента в shopping-платформу;
- сокращается путь от рекомендации до оплаты;
- ритейлеры получают доступ к новым каналам продаж без создания отдельного приложения.
📍 Рынок: Великобритания
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Yahoo Finance

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Автоматизация цепочки поставок - это не просто установка роботов, а объединение единую систему: прогнозирования спроса, управление запасами, WMS, роботизированный склад, операционные процессы и последнюю милю.
#кейсывритейле

Delhaize: AI-прогнозирование и автоматическое пополнение
Delhaize BeLux внедрила решения SymphonyAI Demand Forecasting и Replenishment в сети из 600 affiliated stores и пяти распределительных центрах в Бельгии.
Система формирует ежедневные рекомендации по заказам на уровне магазинов и распределительных центров. Она учитывает продажи, промо, календарь поставщиков, lead times, ограничения транспорта, предзаказы и доступные запасы.
По данным SymphonyAI, недельная точность прогнозов на уровне распределительного центра достигла:
- 80–85% для сухих и замороженных категорий;
- 85–90% для fresh-категорий вне промопериодов.
Важно, что это не полностью автономная модель: система использует exception-based workflow, то есть сотрудники концентрируются на отклонениях и нестандартных ситуациях.
💡 Что полезно:
- прогнозирование связано непосредственно с replenishment;
- AI учитывает не только историю продаж, но и операционные ограничения;
- сотрудники работают с исключениями, а не вручную пересчитывают каждый заказ;
- точность прогноза можно анализировать по категориям, магазинам и периодам;
- автоматизация помогает одновременно снижать overstock и риск out-of-stock.
📍 Рынок: Бельгия
📅 Дата: август 2026
🔗 Источник: AFP / SymphonyAI

AS Watson: AI для запасов и логистики
Международная health and beauty group AS Watson использует AI для формирования прогнозов спроса, автоматического пополнения товаров и оптимизации логистических маршрутов.
По данным KPMG, задача проекта - уменьшить overstock и markdowns, а также сократить стоимость доставки за счёт более эффективного планирования маршрутов.
Для beauty-ритейла это особенно важно: у товаров могут быть ограниченные сроки годности, сезонность, большое количество SKU и частые промоакции.
💡 Что полезно:
- AI применяется одновременно в запасах и логистике;
- прогнозы помогают не только пополнять полки, но и управлять маршрутизацией;
- сокращение излишков влияет на маржу;
- данные о продажах могут использоваться для принятия решений по всей цепочке поставок.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: KPMG

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Как выглядит опрос на практике: кейсы B2C и B2B

Показываем четыре исследования из нашей практики: три про частных потребителей и одно про бизнес-аудиторию.

1. Каналы покупки бытовой техники (B2C) Онлайн-опрос 1500 человек, данные по 17 159 покупкам, плюс 12 экспертных интервью.
• 73% ищут и покупают в онлайне, 23% в офлайне, между каналами переходят только 4%.
• 42% покупателей на маркетплейсах проверяют продавца, треть их покупок приходится на официальные страницы брендов.
• 45% ставят бренд в тройку главных факторов выбора.
• До 51% готовы переплатить за покупку в официальном магазине бренда, большинство не более 5%.

Какое решение это поддерживает: куда вкладываться бренду (свой магазин, официальная страница на маркетплейсе или гибрид «посмотрел офлайн, купил онлайн») и какую наценку за надежность рынок примет.

2. Платформенная занятость (B2C) Онлайн-опрос 1452 работающих жителей городов-миллионников, 1266 из них с опытом подработки, плюс интервью с платформами и работодателями.
• 87% имели опыт подработки, более 80% действующих исполнителей начали в течение последнего года.
• 69% подработок это физический и сервисный труд: общепит, склады, доставка, торговый зал.
• 65% подработок оформлены по устной договоренности, только 24% через платформу.

Какое решение это поддерживает: насколько велик потенциал перехода из неформальной занятости на платформы и какие барьеры нужно снять.

3. Пользователи Smart TV (B2C) Онлайн-опрос 1500 жителей городов от 500 тысяч человек.
• За полгода Smart TV пользовались 68%, 85% смотрят несколько раз в месяц и чаще, в 83% случаев устройством пользуются сразу несколько членов семьи.
• 90% совмещают просмотр с другими занятиями, среди тех, кто держит второй экран, 53% листают каталог интернет-магазинов.

Какое решение это поддерживает: кому и в какой момент адресовать предложение, если экран смотрят всей семьей, а рядом лежит смартфон с каталогом магазина.

4. Цифровые платформы для автодилеров (B2B) Респонденты здесь не частные покупатели, а сотрудники и руководители дилерских центров. Онлайн-опрос 475 специалистов, выборка по должности и сфере ответственности, плюс 4 интервью.
• 96% дилеров используют платформы, но только около 40% дольше двух лет.
• 82% считают, что платформы сокращают трудозатраты, 85% что помогают повышать выручку.
• 29% крупных дилеров, с продажами более 100 авто в месяц, рассматривают смену платформы.
• Комплексную аналитику вроде маржинальности и конверсии отслеживают менее 25%.

Какое решение это поддерживает: для поставщиков платформ рынок перешел от подключения к выбору оптимальной конфигурации, и конкуренция смещается к качеству пользовательского опыта, поддержке и обучению.

Во всех четырех случаях ответа не было во внутренних данных. Его дал опрос с подобранной выборкой и продуманной анкетой.

Если у вас есть вопрос, ответа на который нет в вашей аналитике, опишите его нам. Мы 15 лет разрабатываем анкеты и проводим опросы, подскажем формат, сроки и бюджет.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

3,2 млн онлайн-заказов продуктов в сутки: рынок стабилизировался

В июле 2026 года среднесуточное количество онлайн-заказов продуктов питания составило 3,19 млн. С апреля показатель держится на уровне около 3,2 млн заказов в сутки, без заметного роста или снижения.

За семь месяцев 2026 года максимум пришелся на апрель, 3,22 млн заказов в сутки. В июле рынок сохранил практически тот же уровень, что и в июне. Это говорит о переходе рынка к стабильному объему ежедневных онлайн-заказов.

Подробнее в ежемесячном отчете eGrocery бюллетень в России

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

🛍 Ритейлеры объединяют сайты, магазины и маркетплейсы
#кейсывритейле

Asda и Deliverect: единый слой для delivery-маркетплейсов
Asda (сеть супермарктетов Великобритании) подключила Deliverect (платформа для управления ресторанами) для управления быстрой доставкой в сети Asda Express и других магазинах.
Решение связывает Uber Eats, Just Eat и Deliveroo с внутренними системами Asda. Ассортимент, цены и наличие синхронизируются между marketplace-платформами и магазинами. Заказы поступают непосредственно в процессы store picking и fulfilment.
До такой интеграции персоналу приходится отдельно работать с каждым маркетплейсом. Это создавало риск расхождений: товар есть в системе агрегатора, но уже закончился в магазине; цена обновилась на сайте, но осталась старой в приложении доставки.
💡 Что полезно:
- несколько marketplaces подключаются через единый операционный слой;
- данные о цене и наличии синхронизируются с внутренними системами;
- онлайн-заказ сразу попадает в процесс сборки в магазине;
- упрощается reconciliation и отчётность;
- магазин становится частью digital-fulfilment сети.
📍 Рынок: Великобритания
📅 Дата: апрель 2026
🔗 Источник: Internet Retailing

Huck’s Market: собственное приложение плюс три marketplace
Американская сеть convenience stores Huck’s Market объединила собственный digital-канал и внешние платформы доставки.
В omnichannel-модель входят:
- first-party-заказы через приложение Huck’s Bucks Bigg Rewards;
- заказы Godfather’s Pizza через собственный канал;
- DoorDash;
- Uber Eats;
- Grubhub.
За кулисами автоматизированное управление меню и back-office-интеграция синхронизируют цены, остатки и доступность товаров между каналами в реальном времени.

Компания сообщила, что online-продажи доставки достигли более 100 тыс. долларов в неделю.
💡 Что полезно:
- собственный канал сохраняется рядом с marketplace-платформами;
- приложение используется не только для loyalty, но и для заказа;
- ассортимент и цены синхронизируются автоматически;
- marketplace добавляет охват, а first-party-канал помогает контролировать клиентские данные;
- важно объединять не только витрины, но и back-office-операции.
📍 Рынок: США
📅 Дата: август 2026
🔗 Источник: Convenience Store News

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка