Ритейл: новости и статьи https://retail-partner.ru Факты, тренды, прогнозы ru Tue, 02 Jun 2026 12:31:45 +0300 Эволюция товародвижения: от амбарных книг к SAP и Gestori https://retail-partner.ru/tpost/evolyutsiya-tovarodvizheniya https://retail-partner.ru/tpost/evolyutsiya-tovarodvizheniya?amp=true Fri, 29 May 2026 16:14:00 +0300 gegeman Эволюция систем управления товародвижением в российской рознице: от первых внедрений Gestori и SAP R3 до современных решений. На примере сетей «Копейка», «Пятёрочка», «Магнит», «Дикси», «Лента», «Окей».

Эволюция товародвижения: от амбарных книг к SAP и Gestori

Система управления товародвижением, Supply Chain Management, SCM, ERP, SAP, Gestori
Розничная торговля в России за последние 30 лет прошла путь от прилавков с весами до высокотехнологичных распределительных центров. Центральное место в этой трансформации заняли системы управления товародвижением (Supply Chain Management, SCM). И в этой истории есть сеть, которая стала настоящим полигоном для самых передовых технологий, — это «Копейка».

1999–2007: Эпоха «Копейки» — технологического флагмана

Мало кто помнит, что сеть «Копейка» (основана в 1999 г.) была не просто первым дискаунтером, но и главным инноватором в области автоматизации товародвижения.
  • Первая в России, кто по взрослому внедрил систему Gestori. Это специализированное ПО позволяло управлять товарными потоками в реальном времени: от заказа поставщику до выкладки на полке. Gestori давал «Копейке» то, чего не могли конкуренты — кросс-докинг (прямая отгрузка «с колес», минуя склад) и точный контроль остатков в каждом магазине.
  • Первая, кто рискнул поставить SAP R/3. Когда сеть выросла до сотен магазинов и нескольких распределительных центров, возможностей Gestori стало не хватать для финансового управления и планирования цепочек поставок. «Копейка» внедрила SAP R/3, создав уникальный гибрид: оперативное товародвижение на Gestori + стратегическое планирование и учет на SAP.
Результат: к середине 2000-х «Копейка» была одной из самых технологичных сетей в России. Ее логистика работала как швейцарские часы, а потери от брака и просрочки были минимальными для дискаунтера.

2007: Поглощение «Пятерочкой» и передача технологий

В 2007 году X5 Retail Group (консолидатор «Пятёрочки» и «Перекрёстка») покупает «Копейку». Главная причина — расширение доли рынка. Вторая — получение уникальных ИТ-компетенций и наработок.
Что случилось с технологиями «Копейки»:
  1. Gestori был изучен, проанализирован, а часть его алгоритмов легла в основу будущей собственной платформы X5. Кстати изучен он был и Белорусами которые в результате создали свое решение lsFusion и успешно внедряют его в России.
  2. Опыт внедрения SAP R/3 в жестком режиме дискаунтера позволил X5 избежать миллионных ошибок при масштабировании своих систем.
  3. Команда ИТ-специалистов «Копейки» перешла в X5 и продолжила развивать автоматизацию уже в «Пятёрочке».
  4. Технологии Франчайзинга "Копейки" перекочевали в "Пятерочку". Они и по сей день успешно живут и развиваются именно в том виде, в котором родились в "Копейке"
Вывод: именно «Копейка» проложила дорогу. То, что сегодня считается стандартом для «Магнита», «Ленты» или «Пятёрочки» (прогнозирование спроса, управление РЦ в реальном времени, интеграция ERP с ТСД), впервые было обкатано в «Копейке» на рубеже 2000-х.

2005–2015: Как другие сети догоняли «Копейку» (уже после ее поглощения)

После того как наработки «Копейки» через X5 стали доступны рынку (частично — через ушедших в другие сети специалистов), началась новая волна автоматизации.
Дикси

Что в итоге?

Системы управления товародвижением в России прошли эволюцию, где одну из главных ролей сыграла ныне забытая сеть «Копейка»:
  1. 1С дала старт автоматизации для всех.
  2. Gestori и SAP R3 впервые в России соединила именно «Копейка», показав, как должна работать современная розница.
  3. После поглощения «Копейки» в 2007 году ее наработки(через X5 Retail Group) разошлись по рынку и стали негласным стандартом.
На "Вчера" лучшие решения — это гибриды мощных ERP (SAP, Oracle) и гибких инструментов (1С, отраслевые системы). Но фундамент этого гибрида в России заложила «Копейка», которая на 5–7 лет опередила свое время. Что там для нас готовят завтра системы SaaS и нейросети, как это повлияет на рынок узнаем уже совсем скоро
Использованы материалы открытых исследований, воспоминания ветеранов ИТ-отделов ритейла и публичные данные компаний.
]]> Инвентаризация в ритейле-пока без изменений? https://retail-partner.ru/tpost/evolyutsiya-inventarizatsii https://retail-partner.ru/tpost/evolyutsiya-inventarizatsii?amp=true Sun, 31 May 2026 16:26:00 +0300 gegeman Инвентаризация — головная боль ритейлера. 20 лет назад: ночная смена, стоп-лист, бумаги, ошибки. Сегодня процесс неузнаваем. Завтра с нейросетями изменится окончательно.

Инвентаризация в ритейле-пока без изменений?

Ночная инвентаризация в магазине

История вопроса: как считали раньше

1990-е — начало 2000-х: учёт на бумажных амбарных книгах или в Excel. Инвентаризация — тотальное мероприятие раз в квартал или месяц. Магазин закрывался на ночь (а то и на день), продавцы со счётами и калькуляторами вручную переписывали остатки. Итог: ошибки, пересорты, недостачи, которые списывали на «усушку-утруску» и просто прощали.
Середина 2000-х: появляются первые терминалы сбора данных (ТСД) и штрихкодирование. Инвентаризация ускорилась, но всё ещё требовала тотальной остановки торговли. Процесс оставался дискретным: раз в месяц — «день икс».

Текущее состояние: непрерывный учёт и интеграция с системами товародвижения

Сегодня инвентаризация — это не событие, а процесс. И ключевую роль здесь сыграли системы управления товародвижением (SCM), о которых мы говорили в прошлой статье (Gestori, SAP R3, 1С).

Как это работает сейчас у лидеров рынка («Пятёрочка», «Магнит», «Лента»):

Конкретный пример: условный «Магнит» сегодня проводит инвентаризацию в каждом магазине не реже раза в месяц, но — без остановки торговли. Пересчитывают ночью несколько сотен позиций по графику. ТСД загружает данные в SAP S/4HANA, система сверяется с предыдущим периодом и автоматически корректирует план закупок. Комплексная (сплошная) инвентаризация проводится один раз в 3-6 месяцев.

Роль аутсорсинга

Крупные сети всё чаще отказываются от штатных инвентаризаторов в пользу сторонних подрядчиков. Причины:
  • Независимость и объективность (свои сотрудники могут «не заметить» недостачу).
  • Высокая скорость (обученная команда с ТСД пересчитывает магазин за 4–6 часов).
  • Интеграция с любой учётной системой (1С, SAP, «МойСклад») — выгрузка в нужном формате.
  • И едва ли не главная причина- существенное сокращение собственных штатных сотрудников(кассиров). Их заменили Кассы Самообслуживания (КСО). А они ходить по залам, дебаркадерам и считать товар- попросту не умеют.

Перспектива: нейросети и компьютерное зрение

А теперь — самое интересное. Через 5–7 лет привычные инвентаризации с ТСД могут уйти в прошлое. Их заменят нейросети на потолочных камерах.

Как это могло бы быть:

  1. Камеры видеонаблюдения с AI-модулем висят над каждым стеллажом.
  2. Нейросеть обучена распознавать тысячи SKU (включая фрукты, овощи, где нет штрихкода) по форме, цвету, этикетке.
  3. Каждые 15 минут система фиксирует, сколько банок «Колы» и пачек «Sapphire» на полке и в корзине у покупателя.
  4. Мгновенное расхождение: как только товар взяли — система знает, что его нужно заказать. Как только его положили на кассу — система списывает его с учёта в реальном времени.

Что это даст:

Кто уже в игре?

  • Amazon тестирует камеры на складах Fresh — система видит, как товар уходит с полки и автоматически отправляет робота-тележку на дозаказ.
  • За одним только минусом. Amazon сдулся. Его решения оказались на совсем технологическими. Поговаривают, что там индусы жали на кнопки. Не сумев подружить технологии с экономикой стандартного магазина, в январе 2026 года Amazon объявил о закрытии всех 72 магазинов Amazon Go и Amazon Fresh
  • X5 Retail Group («Пятёрочка») запустила пилот по компьютерному зрению для контроля выкладки и остатков на полке.
  • Магнит инвестирует в AI для свежих категорий (фрукты, овощи, мясо), где нет штрихкодов.

А что с системами товародвижения?

Нейросеть станет прямым источником данных для SCM (1С, SAP, Gestori). Алгоритм не будет ждать ночной выгрузки. Он увидел, что на полке осталось 3 пачки молока, а нормативный минимум — 5. Заказ поставщику уходит автоматически через 0,5 секунды.
Это замкнёт контур: «полка → камера → AI → ERP → склад → поставщик → полка» без единого касания человека.

Что в итоге?

Инвентаризация прошла путь:
  1. Бумага + ночь + калькулятор (потери 3–5%).
  2. ТСД + циклический пересчёт + интеграция с SAP/1С (потери 0,5–1,5%).
  3. Нейросети на камерах + автоматический заказ (цель — потери 0,1–0,3% плюс идеальный ассортимент 24/7).
Для рынка аутсерсинга инвентаризаций, это как минимум означает две вещи:
  • В ближайшие 3–5 лет инвентаризация с ТСД силами аутсорсинга останется основным источником выручки — большинство сетей ещё не готовы инвестировать в AI.
  • В перспективе 5+ лет вашим клиентам понадобится помощь во внедрении и интеграции нейросетевых решений (настройка камер, дообучение моделей под конкретные SKU).
Готовьтесь к этому уже сейчас — и будете на острие рынка.
]]> Нейросети и ИИ в ритейле- Вперед к гибридным моделям! https://retail-partner.ru/tpost/iskusstvennyy-intellekt-v-riteyle https://retail-partner.ru/tpost/iskusstvennyy-intellekt-v-riteyle?amp=true Wed, 27 May 2026 17:01:00 +0300 gegeman ИИ проник в ритейл быстрее ожиданий. Но путь оказался тернист. Amazon, флагман безкассового будущего, в 2026 году закрыл все магазины Go и Fresh. Почему? И что это значит для России? Разбираемся.

Нейросети и ИИ в ритейле- Вперед к гибридным моделям!

Урок Amazon: технология возможна, но экономика убивает

Amazon Go (2018–2026) был эталоном. Технология «Just Walk Out»: зашёл — взял — вышел, деньги списались автоматически. Тысячи камер, датчики веса на полках, нейросети в реальном времени.
Однако в январе 2026 года Amazon закрыл все 72 магазина. Официальная причина: «не удалось создать экономическую модель, пригодную для масштабирования».

Почему проект не взлетел?

Что Amazon делает теперь?

Компания не отказалась от ИИ, но переориентировалась:
  1. Продаёт технологию другим — Just Walk Out как SaaS для стадионов, больниц, аэропортов (360+ точек в 5 странах). Там маржа выше, а покупатели готовы к экспериментам.
  2. Гибридные решения — тележки Dash Cart, где покупатель сам сканирует товары (как в российских «Ленте» и «Ашане»).
  3. Фокус на доставку — Same-Day Delivery и расширение Whole Foods Market (100 новых магазинов).
Главный вывод: полностью безкассовый магазин — технически возможен, но экономически неэффективен для массового ритейла. Будущее за гибридными моделями, где ИИ помогает, но не вытесняет человека.

Китайский опыт: быстрее, но тоже с оговорками

Китай обогнал США по темпам внедрения ИИ в ритейле. Причины: господдержка, высокая плотность населения, лояльность к биометрии.

Что работает в Китае:

Ключевое отличие от Amazon: Китай не строит полностью безкассовые магазины. Он делает умные кассы внутри обычных магазинов. Это дёшево, быстро окупается и не отпугивает покупателей.

Российский опыт: догоняем, но с оглядкой на провалы Amazon

В России ИИ в ритейле развивается осторожно, но активно. Учитывая опыт Amazon, наши сети не торопятся с тотальной автоматизацией.

Три направления, которые реально работают:

1. Компьютерное зрение для контроля полок

X5 Retail Group («Пятёрочка», «Перекрёсток») с 2023 года тестирует камеры, которые следят за выкладкой. Нейросеть проверяет: все ли позиции на месте, нет ли пустот.
Результаты пилотов (данные X5):
  • Сокращение пустых полок на 15%
  • Рост продаж на 2–3% за счёт лучшей доступности
  • Окупаемость камер — около 8 месяцев

2. Прогнозирование спроса и автоматический заказ

Магнит и Лента используют нейросети для прогноза продаж по каждому товару в каждом магазине. Система учитывает историю, погоду, праздники, акции.

3. Биометрия на кассах (без тотальной автоматизации)

СБЕР развивает решение «Плати лицом». Оно уже работает в «Перекрёстке», «Магните», «Ленте». Покупатель не достаёт карту или телефон — просто смотрит в камеру на кассе самообслуживания.
Почему это работает, а Amazon Go — нет:
  • Стоимость внедрения в USD — 2–3 тыс.на кассу(против 2–3 тыс.на кассу (против200–300 тыс. на полностью безкассовый магазин)
  • Покупатель всё ещё сканирует товары сам — нет страха, что спишут лишнее
  • Нет тысяч датчиков и камер, которые ломаются и требуют калибровки

Чего в России пока нет (и, вероятно, не будет в ближайшие 5 лет)

  • Полностью безкассовых магазинов по типу Amazon Go — экономика не сходится при наших маржах.
  • Массового распознавания лиц входа — юридические ограничения и недоверие покупателей.

Перспективы на 2026–2030: гибридное будущее

С учётом опыта Amazon, вот реалистичный прогноз:
Полной замены кассиров не произойдёт. ИИ будет их инструментом, а не могильщиком.

А что с системами управления товародвижением?

ИИ не заменит 1С, SAP R3, lsFusion . Он станет надстройкой, которая даёт данным ERP-системы «глаза и уши».
Вот как это выглядит в реальности:
Нейросеть (видит пустую полку) → ERP (сравнивает с остатками на складе) → Автоматический заказ поставщику
Вся цепочка занимает секунды, а не часы.
Для партнеров розничных сетей это означает три рыночных окна:
  1. Интеграция ИИ-решений с 1С и SAP — нейросеть предсказала или увидела — надо передать в ERP. Требуются специалисты, которые понимают оба мира.
  2. Независимые инвентаризации для обучения нейросетей — алгоритмам нужны эталонные данные (тысячи фото товаров на полке, примеры краж). Вы можете предоставлять размеченные датасеты как услугу.
  3. Партнёрство с вендорами AI-камер — установка, настройка, калибровка, интеграция с учётными системами. Рынок только формируется.

Что в итоге?

Ключевые выводы для ритейлера:
  1. Инвестировать в тотальную автоматизацию (как Amazon Go) — ошибка. Она не окупится.
  2. Инвестировать в гибридные ИИ-решения (камеры на полках, биометрия на кассах, прогнозный заказ) — правильно. Окупаемость 6–18 месяцев.
  3. ИИ не заменит человека. Он заменит того ритейлера, который отказывается от ИИ.
Ваш следующий шаг — не строить «магазин будущего», а сделать умнее тот магазин, что у вас есть.
]]>