#колонка_эксперта — 6 июля 2026 г. в 13:34:56.484
#колонка_эксперта Еще несколько лет назад данные в ритейле в первую очередь использовались для ретроспективного анализа: отчеты формировались раз в неделю и помогали понять, что уже произошло и почему. Сегодня роль данных меняется – они становятся основой для ежедневных решений и встраиваются прямо в операционные процессы. Об этом "Свободной кассе" рассказал Сергей Наконечный, руководитель отдела больших данных Lenta Tech: ▪️ Ключевой сдвиг произошел, когда компании начали переходить от чисто ретроспективной аналитики к прогнозным моделям и системам поддержки решений. Данные перестают быть преимущественно "зеркалом прошлого" и все чаще работают как подсказки: какое количество товара заказывать, как управлять ассортиментом, какое ценообразование выбирать. ▪️ При этом классические BI-инструменты никуда не исчезли, но их роли переформатировались. BI отлично отвечает на вопрос "что произошло", но бизнесу все чаще нужен ответ на вопрос "что делать дальше". Крупным компаниям важно заранее видеть тенденции рынка, потому что на их масштабе перестройка занимает больше времени. Отчетности недостаточно – нужен слой, который переводит цифры в конкретные действия, через ручную аналитику или автоматизацию решений. ▪️ На практике этот переход уже заметен в нескольких направлениях – от ценообразования и управления ассортиментом до персонализации и компьютерного зрения. Один из наиболее заметных сценариев – динамическое ценообразование. Вместо того чтобы вручную пересматривать цены по широкому ассортименту, команда опирается на модели, которые учитывают эластичность спроса, действия конкурентов и внутренние промо-активности. ▪️ Такие системы обычно объединяют сразу несколько модулей: расчет эластичности, прогноз спроса и оптимизационные алгоритмы, которые подбирают наилучшие параметры с учетом бизнес-ограничений. Этот подход позволяет быстрее пересчитывать цены и снижать объем ручной работы при управлении ассортиментом. ▪️ Еще один заметный кейс – использование технологий компьютерного зрения для управления доступностью товаров. Раньше контроль выкладки и остатков во многом опирался на ручные обходы и анализ отчетов. Сейчас системы компьютерного зрения помогают в режиме реального времени отслеживать наличие продукции на полках и вовремя реагировать на ситуации, когда товар есть на складе, но отсутствует в торговом зале, – а это напрямую влияет на продажи и доступность ассортимента. ▪️ Отдельное направление – персонализация и инструменты на базе ИИ. Если раньше персональные предложения в ритейле в основном строились на сегментах и фиксированных правилах, то сейчас компании постепенно переходят к более гибким моделям, которые учитывают поведение конкретного покупателя, его историю покупок и реакцию на промо-механики. Это позволяет делать рекомендации более релевантными и масштабировать персонализацию не только на самые популярные категории, но и на широкий ассортимент товаров. Продолжение в следующем посте ⬇️