Рекомендации по запасам для розничной сети
Что это даёт бизнесу
У сети из десятков или сотен магазинов спрос в каждой точке свой: магазин у метро и магазин в спальном районе продают по-разному даже один и тот же товар. Если считать запас в среднем по сети, часть магазинов будет стоять с пустой полкой, а часть — со списанием просроченного товара. Помощник считает нужный запас по каждому магазину отдельно и присылает рекомендацию прямо тому, кто заказывает товар на месте.
- Ошибка в запасах обходится розничной торговле дорого: по оценке IHL Group, дефицит и излишки вместе съедают около 6,2% розничных продаж в мире — это оценка порядка 1,7 трлн $ в 2026 году (Retail Insight Network).
- Чем больше магазинов в сети, тем меньше смысла считать «в среднем»: «Магнит» строит отдельный прогноз для каждого из 33 000 своих магазинов, а не один прогноз на всю сеть (корпоративный блог «Магнита»).
- Рекомендация приходит не аналитику в головной офис, а тому, кто заказывает товар в конкретном магазине, — в привычном для него виде, вплоть до простой таблицы.
- Прогноз пересчитывается каждый день: если погода или местный спрос резко изменились, рекомендация меняется вместе с ними, а не через три недели, когда придёт следующий отчёт.
Источники: IHL Group, в изложении Retail Insight Network, «Магнит», корпоративный блог.
Какую проблему решает
Закупка по сети часто планируется в среднем: сколько товара продалось по всей сети, столько и заказывают пропорционально в каждый магазин. Но у одного магазина трафик выше по выходным, у другого — по будням, и усреднённый расчёт не видит этой разницы.
Сотрудник магазина замечает нехватку, когда покупатель уже не нашёл товар на полке, а излишек — когда товар уже пылится и его приходится списывать или уценивать. К этому моменту деньги уже потеряны.
Как это работает
Первый шаг определяет всё остальное: вся ценность решения в том, что расчёт идёт по каждой точке отдельно, а не усредняется по сети. Именно поэтому магазин у метро и магазин в спальном районе получают разные рекомендации на один и тот же товар.
Кому подходит
Розничным сетям от 20 магазинов с заметной разницей в спросе между точками: продукты, аптеки, DIY, товары повседневного спроса.
Что нужно от вас
История продаж и остатков по каждой точке минимум за полгода-год. Доступ к товарному учёту, обычно это 1С. Человек в каждом магазине или в закупке, который получает и использует рекомендации.
Границы решения
Рекомендация не размещает заказ поставщику сама — окончательное решение и его подтверждение остаются за сотрудником. На новых магазинах без истории продаж первые недели считает человек, а не модель. И рекомендация не спасёт от дефицита у самого поставщика — она показывает, сколько нужно, а не создаёт товар.
С чего начать
Возьмём историю продаж по нескольким магазинам и посчитаем рекомендацию задним числом — бесплатно, 40 минут. Дальше — аудит за 150 000 ₽, отраслевое внедрение на всю сеть — от 1 500 000 ₽.
Кто это внедряет
Эта задача входит в нашу услугу — там сроки, цена и порядок работы.
Цены, товары и закупки — другие решения
Все решения направления
Автоматизация закупок: поиск и подбор поставщиков

Автоматическое описание таблиц данных для авиакомпании

Анализ данных с датчиков автопарка для экономии топлива

Выездная медицина: маршруты и назначения без ручного планирования

ИИ-агент для подбора товаров по проблеме клиента

ИИ-копирайтер для карточек товаров в вашем магазине

Контроль полок и запасов в магазине с помощью ИИ

Мониторинг акций и цен конкурентов в реальном времени

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.