Вся информация защищена внутренним NDA
Хотите запустить успешный проект? Напишите нам
Вся информация защищена внутренним NDA
Запросить демо
ИИ помогает торговым сетям прогнозировать спрос и планировать пополнение запасов. Разбираем, как сократить дефицит и излишки, какие данные нужны для внедрения и по каким показателям оценивать результат пилота.
Оксана Иванова
17 сентября 2026 г.
10 мин.
Да. Ритейлеры применяют ИИ для прогнозирования спроса, выявления риска дефицита и подготовки решений о пополнении. Польза зависит от достоверности остатков, учета ограничений поставки и качества исполнения заказов. Оценивать результат нужно по доступности товаров, объему запасов, списаниям и финансовому эффекту.
На складе товар есть. На полке — нет. В отчете об остатках ситуация выглядит благополучно, но покупатель уходит без покупки. Дополнительный заказ поставщику в таком случае способен увеличить запас, не устранив причину потерянной продажи.
Мы в MadBrains предлагаем рассматривать ИИ как часть процесса закупки и пополнения. Ниже разбираем корпоративные сценарии для розничных сетей и интернет-магазинов: от расчета потребности до проверки экономического эффекта.
На складе товар есть. На полке — нет. В отчете об остатках ситуация выглядит благополучно, но покупатель уходит без покупки. Дополнительный заказ поставщику в таком случае способен увеличить запас, не устранив причину потерянной продажи.
Мы в MadBrains предлагаем рассматривать ИИ как часть процесса закупки и пополнения. Ниже разбираем корпоративные сценарии для розничных сетей и интернет-магазинов: от расчета потребности до проверки экономического эффекта.
Одинаковый товар может продаваться по-разному в соседних магазинах. На спрос влияют формат точки, покупательский поток, день недели, цена и промоактивность. Поэтому прогноз по сети в целом не заменяет оценку потребности на уровне конкретной товарной позиции и места продажи.
Полезно учитывать неопределенность, а не только одно ожидаемое число. Для товара с устойчивыми продажами и для позиции с резкими колебаниями потребуются разные правила страхового запаса. Его величину связывают также с надежностью поставщика и целевым уровнем обслуживания.
Полезно учитывать неопределенность, а не только одно ожидаемое число. Для товара с устойчивыми продажами и для позиции с резкими колебаниями потребуются разные правила страхового запаса. Его величину связывают также с надежностью поставщика и целевым уровнем обслуживания.
Где ИИ уже используется в розничной торговле
Это действующее направление автоматизации. Например, в июле 2025 года Walmart сообщала о применении ИИ и автоматизированных систем для прогнозирования спроса и перераспределения запасов на международных рынках, включая Мексику, Канаду и Коста-Рику.
В основе подобных решений могут работать прогнозные модели машинного обучения. Они выявляют зависимости между продажами, ценами, календарем и другими доступными факторами. Далее правила пополнения и оптимизационные алгоритмы преобразуют прогноз в предложение о закупке или перемещении.
В основе подобных решений могут работать прогнозные модели машинного обучения. Они выявляют зависимости между продажами, ценами, календарем и другими доступными факторами. Далее правила пополнения и оптимизационные алгоритмы преобразуют прогноз в предложение о закупке или перемещении.
Задача ритейлера — поддерживать согласованный уровень доступности при приемлемых затратах и риске списаний. Максимальное сокращение остатков не всегда отвечает этой цели: слишком небольшой запас способен увеличить дефицит.
Где ИИ может сократить расходы предприятия
Почему история продаж не равна спросу
Если товар закончился в середине дня, касса зафиксирует только состоявшиеся покупки. Непроданные из-за отсутствия товара единицы в истории не появятся. Обучение без учета доступности может привести к занижению потребности и повторению дефицита.
Поэтому нулевые продажи необходимо интерпретировать в контексте. Товар мог не пользоваться спросом, отсутствовать в магазине, не быть выложен или временно не входить в ассортимент. Эти ситуации требуют разных решений.
Поэтому нулевые продажи необходимо интерпретировать в контексте. Товар мог не пользоваться спросом, отсутствовать в магазине, не быть выложен или временно не входить в ассортимент. Эти ситуации требуют разных решений.
Какие данные необходимы для внедрения
Прогнозирование спроса по магазинам и товарным позициям
Даже хороший прогноз не отвечает напрямую на вопрос, сколько заказывать. Из потребности нужно вычесть пригодный к продаже остаток и учесть ожидаемые поступления. Затем проверить минимальную партию, кратность упаковки, график доставки, вместимость и другие ограничения.
Расчет пополнения запасов
У скоропортящихся товаров объем остатка необходимо рассматривать вместе со сроками годности партий. Запас, которого формально достаточно на неделю, может оказаться непригодным для продажи уже через два дня. Поэтому для таких категорий нужна информация о партиях и датах.
Акции тоже требуют отдельного учета. Рост продаж по скидке не следует автоматически переносить на обычную неделю. Важно учитывать условия промо, наличие товара и продажи заменителей: продвижение одной позиции может перераспределить спрос внутри категории.
Акции тоже требуют отдельного учета. Рост продаж по скидке не следует автоматически переносить на обычную неделю. Важно учитывать условия промо, наличие товара и продажи заменителей: продвижение одной позиции может перераспределить спрос внутри категории.
Сокращение списаний и работа с промо
Начать стоит с проверки того, можно ли связать продажи, остатки и поступления по одному товару, месту и времени. Разные коды одной позиции, несогласованные единицы измерения и запоздавшие списания способны искажать расчет сильнее, чем выбор алгоритма.
Для обследования обычно полезны:
Отдельная задача — исправление учетных расхождений. Если система видит положительный остаток, которого фактически нет, она может откладывать заказ. Прогнозирование не заменит инвентаризацию и корректную регистрацию движения товара.
Для обследования обычно полезны:
- история продаж с датами, количеством, ценами и возвратами;
- остатки, резервы, списания и сведения о доступности товара;
- заказы поставщикам, ожидаемые поступления и фактические сроки доставки;
- ассортиментная матрица, характеристики товаров и единицы упаковки;
- календарь акций, изменения цен и режим работы магазинов;
- ограничения закупки, хранения, приемки и перемещения;
- партии и сроки годности, если они влияют на пополнение.
Отдельная задача — исправление учетных расхождений. Если система видит положительный остаток, которого фактически нет, она может откладывать заказ. Прогнозирование не заменит инвентаризацию и корректную регистрацию движения товара.
Как прогноз превращается в заказ
Рассмотрим упрощенный пример. На выбранный период планирования ожидается спрос в объеме 100 единиц. Условно согласованный страховой запас — 20 единиц. Пригодный остаток равен 40, подтвержденное поступление до начала этого периода — 30. Резервов и других обязательств в примере нет.
Расчетная потребность составляет 50 единиц: 100 + 20 − 40 − 30. При кратности упаковки 12 единиц предложение может быть округлено до 60, если это допускают правила и ограничения хранения. Числа иллюстрируют расчет и не являются рекомендацией по размеру запаса.
В реальной сети такой баланс проверяют по датам: позднее поступление не закрывает более ранний дефицит. Также учитывают годность партий и возможность продажи. Поэтому простой расчет за весь период может быть недостаточен.
Мы рекомендуем сохранять основание предложения: прогноз, остаток, поставки и примененные ограничения. Тогда специалист сможет проверить необычный заказ и указать причину корректировки. Журнал решений поможет отделять ошибки модели от изменений бизнес-условий.
Расчетная потребность составляет 50 единиц: 100 + 20 − 40 − 30. При кратности упаковки 12 единиц предложение может быть округлено до 60, если это допускают правила и ограничения хранения. Числа иллюстрируют расчет и не являются рекомендацией по размеру запаса.
В реальной сети такой баланс проверяют по датам: позднее поступление не закрывает более ранний дефицит. Также учитывают годность партий и возможность продажи. Поэтому простой расчет за весь период может быть недостаточен.
Мы рекомендуем сохранять основание предложения: прогноз, остаток, поставки и примененные ограничения. Тогда специалист сможет проверить необычный заказ и указать причину корректировки. Журнал решений поможет отделять ошибки модели от изменений бизнес-условий.
Как оценивать качество и финансовый результат
Сначала прогноз сравнивают с действующим способом планирования и простым базовым методом, например прогнозом по продажам сопоставимого дня предыдущей недели. Проверку проводят на последующих периодах, которые не использовались при настройке. Модель должна получать только сведения, доступные на момент принятия решения.
Важно смотреть не только на среднюю ошибку. Систематическое занижение создает один риск, завышение — другой. Показатели следует анализировать по категориям и магазинам: хороший общий результат может скрывать проблемы у скоропортящихся или редко продаваемых товаров.
Для оценки внедрения нужны и операционные метрики:
Снижение среднего запаса может высвободить оборотный капитал, но эта сумма не равна ежегодной прибыли. Отдельно оценивают изменение расходов на финансирование и хранение. Восстановленные продажи также следует переводить в дополнительный маржинальный результат, учитывая сопутствующие затраты.
Из регулярного положительного эффекта нужно вычесть расходы на лицензии, инфраструктуру, поддержку и контроль качества. Первоначальные вложения в подготовку данных и интеграцию учитывают отдельно при расчете окупаемости. Один и тот же результат нельзя одновременно полностью записывать в высвобожденный капитал и ежегодную экономию.
Важно смотреть не только на среднюю ошибку. Систематическое занижение создает один риск, завышение — другой. Показатели следует анализировать по категориям и магазинам: хороший общий результат может скрывать проблемы у скоропортящихся или редко продаваемых товаров.
Для оценки внедрения нужны и операционные метрики:
- Доступность товара: доля времени или проверок, когда он доступен для покупки. Метод измерения следует зафиксировать заранее.
- Средний запас: объем и стоимость остатков при сопоставимой доступности и ассортименте.
- Списания и уценка: потери по согласованной методике, без смешения количества и стоимости.
- Исполнение заказов: недопоставки, задержки и вынужденные срочные перемещения.
- Трудозатраты: время специалистов на подготовку заказов и разбор исключений.
Снижение среднего запаса может высвободить оборотный капитал, но эта сумма не равна ежегодной прибыли. Отдельно оценивают изменение расходов на финансирование и хранение. Восстановленные продажи также следует переводить в дополнительный маржинальный результат, учитывая сопутствующие затраты.
Из регулярного положительного эффекта нужно вычесть расходы на лицензии, инфраструктуру, поддержку и контроль качества. Первоначальные вложения в подготовку данных и интеграцию учитывают отдельно при расчете окупаемости. Один и тот же результат нельзя одновременно полностью записывать в высвобожденный капитал и ежегодную экономию.
С чего начать пилотный проект
Для первого этапа лучше выбрать ограниченную группу товаров и магазинов с измеримой проблемой. Это может быть частый дефицит, избыточный запас или списания. Нужны владелец процесса, доступные данные и возможность проверить рекомендации в работе.
После проверки на истории систему можно запустить в режиме предложений: она формирует заказ, а сотрудник проверяет его и отмечает причины изменений. Затем допустимо расширять автоматизацию для согласованных сценариев, сохраняя лимиты и передачу исключений специалисту.
После проверки на истории систему можно запустить в режиме предложений: она формирует заказ, а сотрудник проверяет его и отмечает причины изменений. Затем допустимо расширять автоматизацию для согласованных сценариев, сохраняя лимиты и передачу исключений специалисту.
Задача
Что делает система
Что оценивает бизнес
Прогнозирование спроса
Оценивает потребность по товарам, точкам и периодам
Ошибку прогноза и систематическое завышение или занижение
Пополнение
Рассчитывает предложение о заказе с учетом остатков и поставок
Доступность товара, объем заказа и соблюдение ограничений
Перераспределение
Выявляет сочетание излишков и дефицита на разных объектах
Эффект перемещения за вычетом логистических расходов
Скоропортящиеся товары
Учитывает ожидаемые продажи и оставшийся срок годности
Списания, уценку и доступность свежей продукции
Контроль исключений
Отмечает аномальные остатки, задержки и резкие изменения спроса
Скорость реакции и долю полезных предупреждений
FAQ
Гарантировать это нельзя. Спрос меняется, поставщики задерживают отгрузки, а в учете возникают расхождения. Даже точный прогноз не обеспечивает наличие товара, если заказ не исполнен или продукция не выложена в торговом зале.
Практическая цель — улучшить баланс доступности, запаса и затрат. Для разных категорий компания определяет собственные ограничения и допустимые риски. Оценивать нужно устойчивое изменение этих показателей, а не обещание устранить все ошибки одним инструментом.
Практическая цель — улучшить баланс доступности, запаса и затрат. Для разных категорий компания определяет собственные ограничения и допустимые риски. Оценивать нужно устойчивое изменение этих показателей, а не обещание устранить все ошибки одним инструментом.
Размер сети сам по себе не определяет целесообразность внедрения. Важнее число товарных позиций, сложность пополнения, стоимость потерь и доступность данных. У небольшой сети с широким ассортиментом может быть существенная нагрузка на закупщиков, а у более крупной — уже эффективный процесс заказа.
До разработки стоит сравнить ИИ с настройкой существующей учетной системы и обычными правилами пополнения. Если они решают задачу дешевле, это следует учитывать. Пилот помогает проверить, дает ли более сложная технология дополнительный эффект, достаточный для покрытия расходов.
До разработки стоит сравнить ИИ с настройкой существующей учетной системы и обычными правилами пополнения. Если они решают задачу дешевле, это следует учитывать. Пилот помогает проверить, дает ли более сложная технология дополнительный эффект, достаточный для покрытия расходов.
Не обязательно. Прогнозирование и расчет предложений можно организовать как отдельный компонент, связанный с действующими системами учета и управления складом. Возможность такого подключения зависит от доступных интерфейсов, качества данных и требуемой частоты обмена.
На обследовании нужно определить, откуда поступают остатки, где создается заказ и какая система отвечает за его статус. Важно предусмотреть защиту от повторной отправки и порядок работы при сбое обмена. Решение о замене инфраструктуры принимают по выявленным ограничениям, а не из-за самого появления ИИ.
На обследовании нужно определить, откуда поступают остатки, где создается заказ и какая система отвечает за его статус. Важно предусмотреть защиту от повторной отправки и порядок работы при сбое обмена. Решение о замене инфраструктуры принимают по выявленным ограничениям, а не из-за самого появления ИИ.
В качестве начального ориентира можно использовать характеристики новинки, продажи аналогов, параметры магазина и план запуска. Такой прогноз связан с большей неопределенностью: сходство упаковки или категории не гарантирует одинакового покупательского поведения.
Поэтому стартовые объемы и лимиты стоит согласовывать отдельно, а прогноз обновлять по мере накопления продаж и данных о доступности. Если аналогов нет или запуск сильно отличается от обычных условий, экспертная оценка сохраняет значение. Система должна показывать это ограничение.
Поэтому стартовые объемы и лимиты стоит согласовывать отдельно, а прогноз обновлять по мере накопления продаж и данных о доступности. Если аналогов нет или запуск сильно отличается от обычных условий, экспертная оценка сохраняет значение. Система должна показывать это ограничение.
Объем зависит от категории, частоты продаж и горизонта планирования. Для оценки годовой сезонности полезны данные, охватывающие годовой цикл, а несколько сопоставимых циклов дают больше возможностей отделить повторяющиеся изменения от случайных. Но сама продолжительность архива не гарантирует его пригодности.
Необходимо учитывать смену ассортимента, формата точки, цен и условий поставки. Для некоторых задач можно начать с меньшего объема, ограничив выводы и используя данные о похожих товарах. Достаточность истории проверяют на конкретных прогнозах и решениях о пополнении.
Необходимо учитывать смену ассортимента, формата точки, цен и условий поставки. Для некоторых задач можно начать с меньшего объема, ограничив выводы и используя данные о похожих товарах. Достаточность истории проверяют на конкретных прогнозах и решениях о пополнении.
Специалисты определяют правила заказа, целевую доступность и допустимые исключения, проверяют нестандартные ситуации и согласуют действия с поставщиками. Система может сократить повторяющиеся расчеты, но коммерческие договоренности и ограничения не всегда отражены в данных.
Ручные изменения полезно фиксировать вместе с причинами и последующим результатом. Это позволяет выяснить, когда экспертная корректировка улучшает решение, а когда добавляет ошибку. Для масштабирования важны понятная ответственность, обучение сотрудников и регулярная проверка качества рекомендаций.
Ручные изменения полезно фиксировать вместе с причинами и последующим результатом. Это позволяет выяснить, когда экспертная корректировка улучшает решение, а когда добавляет ошибку. Для масштабирования важны понятная ответственность, обучение сотрудников и регулярная проверка качества рекомендаций.
Обсудите управление запасами с MadBrains
Мы разрабатываем ИИ-решения для бизнеса, включая ритейл. Если ваша сеть рассматривает автоматизацию пополнения, начните с конкретной проблемы и показателя, который необходимо улучшить: доступности, объема остатков, списаний или трудозатрат закупщиков.
Оставьте заявку на обсуждение корпоративного проекта. Укажите количество магазинов и товарных позиций, используемые учетные системы и основные сложности планирования. Эти сведения помогут определить задачу для обследования, границы пилота и критерии оценки результата.
Оставьте заявку на обсуждение корпоративного проекта. Укажите количество магазинов и товарных позиций, используемые учетные системы и основные сложности планирования. Эти сведения помогут определить задачу для обследования, границы пилота и критерии оценки результата.
Оксана Иванова
17 сентября 2026 г.
10 мин.
Получите Консультацию
Cобираем уникальную команду профессионалов под каждого клиента