Компания «Технологии Доверия» (ТеДо) в партнерстве с ведущими российскими компаниями инициирует выпуск серии регулярных исследований, направленных на анализ и оценку инноваций и технологических продуктов. Исследования сфокусированы на решениях, применимых в отдельных отраслях с учетом специфики их деятельности и приоритетов развития.
В рамках настоящего проекта команда ТеДо совместно с экспертами двух крупных розничных сетей провела глубокий технологический анализ индустрии ретейла. В исследовании приняли участие эксперты российских компаний, представители академического сообщества и профессиональных объединений. Был проведен детальный анализ деятельности как крупных организаций, так и стартапов, радикально меняющих рынок в глобальном масштабе.
Благодаря комплексному подходу удалось выявить ключевые тенденции рынка, определить актуальный уровень цифровизации отрасли и изучить используемые технологические решения. Были выделены наиболее значимые направления цифрового развития, ожидаемые эффекты от внедрения инноваций, достигнутые результаты, а также основные факторы, способствующие или препятствующие развитию инновационной деятельности.
Ретейл – одна из самых динамичных отраслей: спрос меняется еженедельно, корзина – по сезонам, а конкуренция ведется за каждый клик. В таких условиях цифровые технологии – это фундамент для достижения необходимой скорости: они обеспечивают прозрачность данных, автоматизируют принятие решений и помогают быстро адаптироваться без потери качества сервиса и маржинальности.
В этом исследовании мы проанализировали технологии, внедрение которых даст наибольший эффект в перспективе 2-5 лет. Мы выделили пять ключевых сегментов и два канала реализации и в их рамках показали ключевые решения, ожидаемые эффекты и примеры реализации, чтобы ускорить переход от идеи к измеримому результату.
Цель исследования
Определить технологии, которые на горизонте 12–24 месяцев дают измеримый вклад в рост выручки и сокращение себестоимости, и показать, в каких условиях их целесообразно запускать.
Исследование в цифрах
Период проведения исследования
Q3 2025 – Q1 2026
Количество рассмотренных технологических решений
300+
Количество глубинных интервью с экспертами
10+
5 фокусных сегментов индустрии
Продуктовый ретейл
Электроника и бытовая техника
Мода и одежда
Дом и мебель
Здоровье и красота
2 канала реализации
Онлайн
Офлайн
Обзор индустрии
По данным Росстата, розничный оборот в России за январь – ноябрь 2025 года составил 55,18 трлн ₽ (+2,5% г/г). Крупнейшие сети продолжают расти: X5, по предварительным итогам 2025 года, увеличила выручку на 18,8% г/г, Магнит сообщил о +14,7% розничной выручки за 1-е полугодие 2025 года.
На этом фоне цифровизация закрепляется как стратегический приоритет: в 2025 году 52% российских ретейлеров увеличили ИТ-бюджеты. Параллельно ускоряется развитие российской экосистемы генеративного ИИ: объем рынка в РФ оценивается примерно в 58 млрд ₽ в 2025 году (против ~13 млрд ₽ в 2024 году – рост в 4,5 раза!). Внедрение генеративного ИИ может обеспечить российскому ретейлу и интернет-торговле до 160 млрд ₽ дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году.
Это означает смещение акцента с разрозненных автоматизаций к системным контурам – прогнозирование и пополнение запасов, роботизация операций, персонализация витрины и прогностическое управление потерями, где эффект напрямую проявляется в доступности товара, сокращении себестоимости и росте выручки.
В России внедрение таких решений имеет свою специфику: часть технологий, связанных с высокоуровневой автоматизацией, остается труднодоступной из-за санкционных ограничений, однако продолжают появляться стартапы, предлагающие альтернативы в области роботизированной логистики, компьютерного зрения, ИИ-аналитики и других технологий.
розничный оборот в России за январь – ноябрь 2025 года
55,18 трлн ₽
российских ретейлеров увеличили ИТ-бюджеты
52%
дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году
160 млрд ₽
Для крупных сетей
Наибольшую отдачу дают контуры, которые меняют скорость и предсказуемость всей системы: прогнозирование и пополнение запасов, роботизация сортировки и внутрискладских перевозок, персонализированные рекомендации на основе ИИ, прогностическое управление качеством и потерями. Эти решения повышают доступность товара при меньших запасах, стабилизируют производительность и снижают потери, а их эффект понятен на уровне финансового результата. Они требуют зрелых данных по продажам, остаткам и поставкам, регулярного цикла планирования и управляемого исполнения на операционном уровне.
Для средних игроков
Приоритетнее инструменты, которые ускоряют ежедневные решения и снимают ручные операции без тяжелой трансформации. Речь идет о базовом управлении запасами с прогнозом, ИИ-ассистентах в клиентском сервисе и первичной персонализации на основе доступных профилей и событий. Цифровые полки и ценники целесообразны там, где уже выстроены процессы ценообразования и учета; без дисциплины цен и единого справочника их эффект ограничен. Во всех случаях ориентир один: сокращение затрат и прирост выручки за счет скорости, точности и удобства для клиента.
Листайте схему1 / 3
Объём рынка: продуктовый ретейл — 28,2; электроника и бытовая техника — 9,3; мода и одежда — 6,7; дом и мебель — 5,9; здоровье и красота — 4,9 трлн руб. Онлайн — 10,1; офлайн — 45,1 трлн руб.
Проблематика в ретейле
Неоптимальное пополнение запасов
Колебания спроса и партийный учет усложняют управление остатками и сроками годности. Задержки данных и реактивные решения приводят к отсутствию товара на полке, излишкам и списаниям
Нужна единая основа данных, быстрый пересчет решений и применение ИИ для прогнозов и упреждающих действий
Рост себестоимости операций
Повторяемые перемещения и комплектация опираются на ручной труд при текучке кадров и пиковых нагрузках. В результате растет стоимость единичной операции, снижается безопасность и «плавает» выполнение сроков
Требуется перевод повторяемых операций на автоматизацию и стандартизация исполнения с измеримыми SLA
Низкая конверсия без персонализации
Большой ассортимент и множество промоакций перегружают витрину нерелевантными для пользователя предложениями, если не используется персонализация. В итоге растут маркетинговые затраты и теряется лояльность потребителей из-за неправильного промо
Нужно внедрение индивидуальных витрин и диалог с клиентом во всех каналах на базе поведенческих данных
Разрозненные данные и устаревшие системы
Справочники и события разбросаны по системам, отсутствует единый семантический слой и профиль клиента. Это замедляет изменения, порождает рассинхронизацию цен и усложняет масштабирование ИИ-сценариев; например, внедрение «Честного знака» требует внутренней экспертизы и дисциплины исполнения
Понадобится унификация справочников и событий, семантический слой и повторное использование моделей и телеметрии
Потери выручки на финальном участке воронки
Длинное время оплаты и выхода, а также очереди и ошибки на этапе расчета превращаются в прямые потери выручки: брошенные корзины в офлайне, отмененные платежи, отложенные покупки. Дорогой кассовый труд и медленные возвраты дополнительно снижают маржу и замораживают оборотный капитал
Важно ускорить расчет и возвраты, увеличить уровень удовлетворенности клиентов и синхронизировать цены/остатки на кассе и в онлайне
Технологии с наибольшим эффектом
Прогнозирование и пополнение запасов (F&R)
ЦЕЛЬ
Повысить доступность на полке и высвободить оборотный капитал
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
Когда спрос колеблется по неделям и сезонам, а регулярные данные о продажах и поставках уже собираются
ЭФФЕКТЫ
-50-80% к доле случаев отсутствия товара на полке; −10–15% излишков; +5–12% оборачиваемости
Персонализированные рекомендации на основе ИИ
ЦЕЛЬ
Увеличить выручку и средний чек
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
Когда ассортимент широкий, трафик значимый, есть профиль клиента и история покупок
ЭФФЕКТЫ
+5–15% онлайн-выручки; +8–20% среднего чека; +10–30% кликабельности рекомендательных блоков
Клиентский сервис: ИИ-ассистенты
ЦЕЛЬ
Снизить затраты на поддержку и ускорить ответы
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
Когда поток типовых обращений велик, требуется режим 24/7, есть база знаний
ЭФФЕКТЫ
автоматизация 40–60% типовых обращений; −50–80% времени ответа
Прогностическое управление качеством и потерями
ЦЕЛЬ
Сократить списания и возвраты, защитить маржу
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
Когда доля списаний или возвратов большая, доступны данные по партиям и условиям хранения и важно своевременно уценить или изъять товар
ЭФФЕКТЫ
−10–20% списаний; +15–25% своевременной уценки; −30–50% времени обработки возврата
Роботизация логистики: сортировка/ упаковка и автономные перевозки
ЦЕЛЬ
Снизить себестоимость операций и стабилизировать пропускную способность
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
Когда много повторяемых операций, поток стабильно высокий, есть дефицит персонала и требуются более предсказуемые сроки выполнения
ЭФФЕКТЫ
+10–25% производительности; −30–50% инцидентов; повышение стабильности логистики
Как выстроить приоритеты:
Определить цели внедрения: доступность на полке, стоимость операций, выручка и удержание
Учесть масштаб и зрелость компании: крупные сети – портфель взаимосвязанных инициатив; средние – точечные проекты с быстрым эффектом и поэтапным наращиванием данных
Обеспечить необходимые данные и интеграции: понадобятся единые нормализованные справочники, регулярная информация о продажах и поставках, взаимосвязь ИТ-систем и др.
Оценить затраты на трансформацию и внедрение: капитальные и операционные траты, изменение процессов и операционной модели, перераспределение функций
Оценить срок до эффекта: ожидаемый горизонт результата, требования к обучению персонала и управление изменениями
Технологический радар инновационных продуктов
В рамках исследования проведен масштабный анализ технологических инноваций в сфере ретейла. По итогам комплексной оценки определены 20 наиболее перспективных классов решений, способных оказать влияние на развитие отрасли до 2030 года. Выбранные технологии представлены на карте – «Технологическом радаре» в разрезе направлений их применения с учетом уровня зрелости и потенциальных бизнес-эффектов.
Команда ТеДо обладает многолетним опытом реализации проектов по комплексному стратегическому и маркетинговому анализу рынка и технологий. Команда провела свыше 100 исследований, разрабатывает цифровые стратегии, анализирует технологические тренды и лучшие практики, опираясь на глубокую отраслевую экспертизу и собственные методологии.
Повышение эффективности создания, редактирования и хранения контента
GenAI-инструменты для профессионального контента
Области применения
Эффекты для бизнеса
Решения для автоматизированного создания медиаконтента с использованием
генеративных моделей, обученных на больших объемах данных. Инструменты
значительно ускоряют процесс производства, снижают затраты и расширяют
творческие возможности. Это позволяет компаниям быстро создавать
уникальный контент, персонализировать пользовательский опыт и внедрять
новые форматы взаимодействия.
Генеративные инструменты обладают широким спектром возможностей, включая
создание видеоматериалов и анимации, генерацию виртуальных персонажей и
цифровых актеров, синтез музыки и речи, а также разработку сценариев для
видеороликов и игровых продуктов на основе текстового описания.
Решения функционируют на базе современных технологий, таких как
генеративно-состязательные нейронные сети, модели обработки
естественного языка, алгоритмы машинного обучения, системы компьютерного
зрения и обработки аудиосигналов.
Использование инструментов данного класса позволяет в короткие сроки
создавать рекламные видеоролики, маркетинговые материалы, игровые
продукты, а также аудио- и видеопроекты. В результате медиакомпании
получают возможность оптимизации производственных ресурсов одновременно
с повышением уровня персонализации контента, расширением возможностей
экспериментов с новыми форматами и масштабируемостью производства для
различных рынков и целевых аудиторий.
Основной принцип работы решения
Модели глубокого обучения на основе GAN или трансформеров принимают
текстовые, мультимодальные данные, преобразуют их в скрытые
представления и генерируют медиаконтент через последовательные слои
декодирования с использованием обученных весов. AI-агенты тестируют
качество полученного контента.
Ключевые технологии
GAN
ML
NLP
Примеры реализации
Название компании
Использование технологий GenAI в процессе разработки мобильных игр, включая создание анимации и формирование реалистичных 3D-сцен.
Эффекты
Оптимизация сроков и затрат разработки
Название компании
Использование технологий GenAI в процессе разработки мобильных игр, включая создание анимации и формирование реалистичных 3D-сцен.
Эффекты
Оптимизация сроков и затрат разработки
Логистика и цепочки поставок. Инструменты оптимизации управления запасами
Инструменты прогнозирования и пополнения запасов
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Платформа прогнозирования и пополнения запасов объединяет работу с остатками и заказами в единый контур.
На основе данных о спросе методы машинного обучения рассчитывают прогноз и целевые количества продукции.
Это повышает доступность товаров на полке и онлайн, сокращает как излишки, так и риски дефицита товара.
Данные о продажах, остатках и поставках собираются в едином хранилище, регулярно обновляются и приводятся
к единому формату по магазинам и складам. Прогноз формируется по товарам и локациям с учетом сезонности,
акций и локальной специфики.
Модели на больших массивах данных оценивают влияние цен и промо, учитывают погоду и сроки доставки.
На этой основе рассчитываются целевые уровни запасов и допустимые отклонения для каждой позиции и точки продаж.
Далее формируются предложения по заказам и уценке с учетом сроков поставок, минимальных партий, условий
хранения и срока годности. Управление по исключениям: пользователю показываются только ситуации, где
требуется подтверждение или корректировка.
Подход снижает дефицит и излишки, ускоряет оборот и высвобождает оборотный капитал. Доля случаев отсутствия
товара на полке сокращается на 2–4%, излишки – на 10–15%, оборачиваемость растет на 5–12%, а точность
прогноза улучшается на 10–20%. Уровень обслуживания повышается за счет своевременного пополнения и
прозрачности данных по всей сети.
Основной принцип работы решения
Система прогнозирует спрос по товарам и точкам продажи, пересчитывает целевые запасы, формирует заказы.
В расчетах учитываются сроки и частота поставок, поставщики, минимальные партии и условия хранения.
Пользователь вовлекается только в случае значимых отклонений.
Примеры реализации
Магнит
Магнит использует ИИ-алгоритмы для прогнозирования спроса.
Эффекты
Сокращение случаев отсутствия товара на полке на 15% и оптимизация запасов на 20%.
X5
X5 внедрила в сетях «Перекресток» и «Карусель» систему JDA 9.2 для прогнозирования спроса и пополнения
запасов, интегрируя данные о продажах, маркетинге и внешних событиях.
Эффекты
Точность прогноза +17%, доступность товаров +5%, товарный запас −13%.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты оптимизации управления запасами
Прогностическое управление качеством и потерями товаров
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Технология прогнозирует риск списаний и возвратов и, если спрос все же отклоняется от плана, запускает
действия: уценку, приоритетную выкладку по принципу «первым истекающим сроком», изъятие из продажи и
маршрутизацию возвратов. Технология основана на анализе данных о продажах, сроках годности, условиях
хранения и причинах возвратов.
Решение снижает потери до и после продажи. Система оценивает остаточный срок годности, вероятность
дефектов и риск возврата и заранее предлагает меры, которые удерживают выручку и уменьшают списания.
В основе лежат данные касс и складов, партии и даты производства, информация о температурном режиме,
логистические события, а также причины возвратов. Методы машинного обучения прогнозируют остаточный срок
годности и риск возврата, а бизнес-правила определяют уценку, приоритет выкладки и необходимость изъятия.
Подход применяется для свежих категорий и кулинарии, молочных и замороженных продуктов, а также для
непродовольственных товаров с высокой долей возвратов. Интеграция с кассами, системой управления запасами
и задачами магазина обеспечивает оперативное исполнение решений.
Эффекты включают сокращение списаний, более раннюю и точную уценку и быструю обработку возвратов. На
практике потери от просрочки снижаются на 10–15%, доля своевременной уценки растет на 15–25%, время
обработки возврата сокращается на 30–50%.
Основной принцип работы решения
Система оценивает остаточный срок годности и риск возврата по данным продаж, хранения и логистики, затем
формирует задания: уценить, переставить, изъять, открыть претензию поставщику или направить возврат на
повторную продажу.
Примеры реализации
Lamoda
Lamoda внедрила ML-модель, которая ежедневно оценивает возвращенные товары, присваивает им статусы и
отправляет подозрительные на проверку.
Эффекты
Удвоение скорости обработки возвратов после примерки, экономия ресурсов склада, повышение уровня
удовлетворенности клиентов.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты оптимизации управления запасами
Цифровые двойники магазинов и складов
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Цифровой двойник – это управляемая модель магазина или склада, связанная с операционными данными. Он
позволяет проверять планировки, расписания и приоритеты без остановки работы, оценивать влияние
планируемых изменений на пропускную способность и качество сервиса.
Цифровой двойник объединяет геометрию объекта, процессы и ресурсы с фактическими показателями работы.
Модель показывает покупательские потоки, перемещение товаров, загрузку касс и приемки, очереди, время
операций и эффект расписаний на пропускную способность.
Основа решения – данные кассовых и складских систем, учет персонала и телеметрия оборудования. Показания
датчиков уточняют параметры модели и отражают реальные ограничения площадей, техники и хранения.
В ретейле двойники применяются для перепланировки залов, организации самообслуживания, проектирования
приемки и комплектования, расчета мощности кассовых узлов и складов обработки онлайн-заказов. Согласование
ускоряется, поскольку сравниваются сопоставимые варианты на одной модели.
Применение цифровых двойников снижает риски изменений и затраты на пилоты, повышает пропускную способность
и качество обслуживания. По экспертным оценкам, внедрение ускоряется на 15–25%, а ошибки планировки
уменьшаются на 8–12% за счет проверки сценариев до запуска.
Основной принцип работы решения
Операционные данные систем и датчиков связываются с цифровой моделью объекта. На модели сравниваются
варианты планировок и расписаний, рассчитываются показатели, выбирается приоритетная конфигурация. Новые
настройки передаются в рабочие системы, и результаты отслеживаются после внедренных изменений.
Примеры реализации
Магнит
Магнит на базе цифрового двойника проанализировал 1400 операций и 184 процесса в магазинах, устранив
неэффективные действия.
Эффекты
Сокращение издержек на логистику и персонал, повышение качества обслуживания и прибыльности без риска для
реальных продаж.
Алиди
Алиди создала цифровой двойник склада, моделирующий потоки техники и персонала.
Эффекты
Сокращение пробега складской техники на 30%, оптимизация фонда оплаты труда на 5–15%.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты оптимизации управления запасами
Технологии для инвентаризации
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Бесконтактные системы идентификации товаров с помощью радиочастотных меток. Решают проблемы медленной и
неточной ручной инвентаризации, ускоряя процессы учета в десятки раз и обеспечивая прозрачность товарных
запасов.
Технология основана на бесконтактной радиочастотной идентификации: товар или единица тары получает
уникальный электронный идентификатор, а считыватели фиксируют данные без прямой видимости. Это ускоряет
инвентаризацию и поиск товара, упрощает контроль перемещений.
Состав решения включает пассивные и активные метки, стационарные и мобильные считыватели и программное
обеспечение обработки данных. Интеграция с учетными системами обеспечивает автоматическое обновление
остатков и движений товара.
Экономическая целесообразность внедрения технологии определяется маржой, риском потерь по SKU и частотой
инвентаризации. Рационален поэтапный подход: приоритетные категории переводить на RFID, недорогие позиции
оставлять на штрихкодах; где уместно, использовать RFID для тары и коробов.
Эффекты включают сокращение времени инвентаризации на 80–90%, повышение точности учета, снижение
трудозатрат и потерь от недостач и краж. Ограничения технологии связаны с высокой стоимостью и сложностью
считывания меток в присутствии металла и жидкостей.
Основной принцип работы решения
Специальные радиочастотные метки на товарах передают уникальные идентификаторы на считыватели на
расстоянии. Это позволяет одновременно и мгновенно учитывать сотни позиций без прямого контакта, что
кардинально ускоряет процесс инвентаризации.
Примеры реализации
X5
В сетях группы X5 применяют радиочипирование товаров метками RFID.
Эффекты
Возможность отслеживать весь жизненный цикл товара от склада до кассы.
Decathlon
Магазины автоматизировали приемку и поиск товаров с помощью RFID-терминалов, уменьшив трудозатраты и ошибки
учета.
Эффекты
Экономия времени персонала, меньше очередей на кассе и недочетов инвентаризации.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты роботизации логистических операций
Роботизированные технологии для логистических операций и складов
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Роботизированные системы автоматизируют логистические операции и складские процессы, выполняя задачи по
перемещению, упаковке и сортировке товаров. Они способствуют снижению трудозатрат, ускорению обработки
заказов и повышению точности инвентаризации.
Роботизированные комплексы автоматизируют перемещение и сортировку товаров, а также комплектацию заказов.
Оборудование ориентируется в планировке склада, распознает тару и адреса хранения, распределяет задания
между конвейерами, сортировщиками и роботизированными захватами.
Зрелость внедрения развивается по ступеням: L1 – механизация и подсказки оператору; L2 – совместная работа
человека и техники с назначением задач системой; L3 – сквозной автономный процесс с автоматическим
управлением маршрутами и очередями.
Роботизацию целесообразно внедрять после базовой автоматизации склада: нужен налаженный складской учет,
система управления складом и стабильная схема хранения. Решения применяются в распределительных центрах
онлайн-торговли и продуктовой розницы, на перегрузочных площадках и в зонах поштучного отбора, где важны
скорость и точность.
Эффект выражается в росте производительности и точности комплектации, снижении ошибок и травматизма и
более рациональном использовании площади; в типовых сценариях скорость сборки заказов может вырастать до
2,5 раз.
Основной принцип работы решения
AMR перемещаются по складу, используя данные лазерных локаторов и камер; диспетчерская система в реальном
времени назначает задания, балансирует маршруты и подзарядку, интегрируясь с WMS для оптимизации потока
грузов.
Примеры реализации
Лемана ПРО
Лемана ПРО использует роборуку-депаллетайзер от Яндекс.Роботикс на складах, которая разбирает палеты с
коробками разной формы, размера и веса.
Эффекты
Снижение стоимости депалетизации на 40% и удвоение скорости операций.
X5 (Перекресток)
Перекресток использует робота-инвентаризатора от Яндекс.Роботикс для считывания этикеток и сверки остатков
с цифровой моделью склада.
Эффекты
Сокращение ошибок размещения на 70%, ускорение плановой инвентаризации в 4 раза.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты роботизации логистических операций
Беспилотные транспортные средства для внутренней логистики
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Технология обеспечивает автономные внутризаводские и межскладские перевозки без оператора. Погрузчики и
тягачи движутся по заданным маршрутам, соблюдают правила движения и приоритеты, интегрируются с системами
склада. Это повышает производительность рейсов и делает работу в зонах погрузки безопаснее.
Автономные погрузчики и тягачи выполняют повторяющиеся перевозки между приемкой, хранением и отгрузкой, а
также рейсы между корпусами. Машины ориентируются в помещениях и на территории, соблюдают правила движения
и безопасно работают рядом с персоналом.
В состав решения входят автономные вилочные погрузчики и тягачи. Используются камеры и лазерные локаторы.
Навигация опирается на карты объекта и разрешенные коридоры; диспетчерский модуль планирует рейсы и
изменяет маршрут при препятствиях или смене приоритетов.
Интеграция с системами управления складом и производством позволяет автоматически назначать задания,
учитывать окна ворот и очередность отгрузки, вести учет рейсов и простоев техники и контролировать
соблюдение целевых сроков перемещений.
Эффекты включают рост пропускной способности перевозок и снижение издержек. Производительность маршрутов
увеличивается на 10–25%, а число инцидентов при перемещениях снижается на 30–50% за счет стандартизированных
скоростей, маневров и контроля доступа.
Основной принцип работы решения
Самоуправляемые тележки и погрузчики автономно прокладывают маршруты по территории предприятия, используя
комплекс датчиков для обнаружения препятствий. Они автоматически перевозят грузы между цехами и складами,
исключая необходимость в операторе.
Примеры реализации
Wildberries
Wildberries использует 15 автономных электрогрузовиков Evocargo N1 на РЦ в Электростали, которые
круглосуточно перевозят грузы по маршрутам до 2,5 км между складами.
Эффекты
Снижение расходов на содержание флота до 30%.
Магнит
Магнит использует более 100 автономных тягачей для перевозок между складами и распределительными центрами.
Эффекты
Сокращение времени доставки на 20–30% и снижение износа транспорта.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты роботизации логистических операций
Инструменты последней мили: роботы-доставщики и дроны
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Автономные роботы-курьеры, роботы-доставщики и дроны для доставки заказов на короткие расстояния. Решают
проблемы неэффективности традиционной доставки, сокращая время и затраты на последнюю милю. В ближайшие
4 года в РФ ожидается бурное развитие применения этой технологии в связи со снижением ее себестоимости.
Принцип работы основан на автономной доставке грузов «последней мили» без участия человека. Роботы
самостоятельно перемещаются по тротуарам и пешеходным зонам, используя комбинацию сенсоров и спутниковой
навигации для ориентации в пространстве.
Для реализации используются системы компьютерного зрения, лазерные локаторы, ультразвуковые датчики и
GPS-модули. Роботы оснащаются водонепроницаемыми корпусами, системами безопасности и защищенными отсеками
для различных типов грузов.
Технология применяется для доставки еды, лекарств, небольших посылок и документов. Особенно эффективна в
городских условиях, на закрытых территориях кампусов и в жилых районах с ограниченным автомобильным
движением.
Преимущества включают снижение стоимости доставки на 30-50% и экологичность за счет электрической тяги.
Обеспечивается возможность работы в любое время суток и высокая точность доставки до указанного места.
Основной принцип работы решения
Небольшие автономные платформы самостоятельно перемещаются по тротуарам для доставки заказов. Они используют
спутниковую навигацию и комплекс датчиков для безопасного движения и обхода препятствий в городской среде
до пункта назначения.
Примеры реализации
X5 Group
Пилоты робот-доставки обслуживают заказы на товары повседневного спроса на коротких дистанциях столичного
региона.
Эффекты
Ниже стоимость короткой доставки, выше предсказуемость сроков.
Яндекс
Роботы доставляют заказы Яндекс.Лавки в деловых кварталах, снимая нагрузку с пеших курьеров.
Эффекты
Сокращение стоимости доставки в 2-3 раза по сравнению с курьерской.
Логистика и цепочки поставок. Инструменты роботизации логистических операций
Умные почтоматы
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Автоматизированные пункты выдачи заказов с идентификацией через мобильные приложения. Решают проблемы
последней мили доставки и нагрузки на курьерские службы, ускоряя получение заказов и снижая логистические
издержки.
Принцип работы основан на автоматизированной выдаче товаров через специальные терминалы самообслуживания.
Пользователи получают доступ к ячейкам с помощью мобильного приложения, SMS-кода или биометрических данных,
что обеспечивает круглосуточную доступность заказов.
Для реализации используются модульные ячейки разных размеров, система управления доступом и
климат-контроля. Технология включает интеграцию с CRM-системами, датчиками безопасности и платежными
шлюзами для бесшовной работы.
Область применения охватывает жилые комплексы, бизнес-центры, транспортные узлы и университетские кампусы.
Решение особенно эффективно для компаний электронной торговли и курьерских служб, работающих с массовыми
заказами.
Преимущества включают сокращение затрат на последнюю милю доставки на 30-40% и уменьшение количества
невыданных заказов. Повышается удобство для клиентов за счет гибкого графика получения посылок, и снижается
нагрузка на курьерские службы. Рынок умных почтоматов в России достигнет 1,5 млрд руб. к 2030 году.
Основной принцип работы решения
Автоматизированные терминалы с индивидуальными ячейками управляют выдачей и приемкой заказов по уникальному
коду. Система самостоятельно контролирует доступ к ячейкам и их статус, обеспечивая круглосуточную работу
пункта выдачи без персонала.
Примеры реализации
5post
5Post доставил свыше 150 млн заказов с момента запуска, с ростом сети почтоматов в ретейле и жилых зонах.
Эффекты
Ускорение последней мили на 30–40% по времени ожидания и снижение затрат на логистику для
партнеров-ретейлеров.
Маркетинг и продажи. Инструменты продаж и маркетинга
Персонализированные рекомендации и динамическое ценообразование
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Персонализированные рекомендации на основе ИИ и динамическое ценообразование подстраивают витрину под
покупателя: что показать, в каком порядке и с какой подачей. Алгоритмы используют большие массивы данных:
историю, контекст и поведение пользователя, повышая конверсию, средний чек и повторные покупки.
Решение формирует персональную ленту товаров и предложений при онлайн-покупках. Сигналы поступают из
исторических сведений, программы лояльности, каталога товаров и онлайн-информации о пользователе, поэтому
учитываются намерение, актуальные остатки и доступность. В офлайне цена адаптируется под трафик и паттерны
потребления (время суток, погода и другое). Цена не фиксирована, она динамична.
Рекомендации работают во всех точках контакта: карточка товара, список, поиск, письма и пуш-сообщения,
цифровые экраны у полки и на кассе самообслуживания. Лента динамически учитывает промо, остатки и
ограничение ассортимента.
С точки зрения эффектов на выручку ИИ-рекомендации, возможно, сегодня являются наиболее мощным
инструментом. Онлайн-выручка увеличивается на 5–15%, средний чек – на 8–20%, кликабельность рекомендаций –
на 10–30%. Растет и метрика удержания пользователей за счет релевантного контента.
Основной принцип работы решения
Система строит профиль покупателя и контекст сессии, оценивает вероятность отклика по товарам, ранжирует
выдачу и формирует блок рекомендаций. Результат проверяется экспериментами, модели обновляются по
фактическим покупкам и взаимодействиям.
Примеры реализации
Lamoda
Блоки «похожие» и «с этим покупают» увеличили CTR (кликабельность), средний чек и глубину просмотра
карточек в каталоге.
Эффекты
Выше конверсия в покупку и больше повторных заказов.
М.Видео
М.Видео использует рекомендательные модели на основе ML для персонализированного подбора товаров.
Эффекты
Повышение релевантности предложений, рост взаимодействия пользователей с контентом, улучшение клиентского
опыта.
Маркетинг и продажи. Инструменты продаж и маркетинга
Технологии машинного обучения для прогнозирования спроса
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
ИИ-модели для предсказания влияния различных параметров на спрос и логистику. Решают проблемы неучтенных
внешних факторов, позволяя адаптировать ассортимент и маршруты доставки под изменяющиеся условия.
Принцип работы основан на анализе обширных исторических метеоданных с помощью сложных алгоритмов машинного
обучения для точного прогноза погоды. Система выявляет сложные паттерны и зависимости во внешних процессах
(например, погоды), которые трудно обнаружить традиционными методами.
На примере прогнозирования спроса из-за влияния погоды: используются нейронные сети, спутниковые данные и
информация с метеостанций. Система обрабатывает терабайты данных, учитывая множество атмосферных
параметров. Интеграция с ГИС позволяет создавать высоко локализованные прогнозы.
Применение точных прогнозов в ретейл-сегменте помогает оптимизировать логистику, управление запасами и
планирование маркетинговых кампаний и учитывать влияние погодных условий на спрос и поведение покупателей.
Основной принцип работы решения
Нейросетевые модели обрабатывают огромные массивы исторических метеорологических данных из различных
источников. Они выявляют сложные атмосферные паттерны, что позволяет точно предсказывать изменения погоды
на короткие и средние сроки.
Примеры реализации
Walmart
Walmart использует ML с данными The Weather Company для корректировки ассортимента и рекламы по погоде.
Эффекты
Определение потенциальных зависимостей потребления от погодных условий и рост продаж (например, ягод и
бургеров) в отдельных регионах.
Яндекс
Яндекс использует нейросети для прогнозирования динамики погодных показателей и помогает компаниям
адаптировать свои операции и маркетинг под погодные условия.
Эффекты
Определение зависимости влияния продолжительности осадков на повышение спроса на доставку.
Маркетинг и продажи. Инструменты мерчандайзинга
Цифровые полки и ценники
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Интерактивные дисплеи для динамического отображения цен и информации о товарах. Позволяют мгновенно
обновлять данные, тестировать ценовые стратегии и предоставлять персонализированные предложения покупателям.
Технология позволяет динамически управлять отображением цен и информации о товарах в режиме реального
времени. Принцип работы основан на централизованном обновлении контента через облачную систему управления.
Для реализации используются электронные ценники и облачные платформы. Система интегрируется с ERP и
системами ценообразования, поддерживает отображение QR-кодов и дополнительной информации о товарах.
Применяется в супермаркетах, магазинах электроники, аптеках и других ретейл-форматах. Особенно эффективна
для товаров с часто меняющимися ценами и акциями.
Преимущества заключаются в исключении ошибок ручного ввода цен и сокращении трудозатрат, а клиентский опыт
улучшается за счет подробной информации и возможности мгновенного применения акций. Однако технология
относится к достаточно дорогостоящим и требует внимательного расчета эффектов до внедрения.
Основной принцип работы решения
Электронные дисплеи вместо бумажных ценников подключены к центральной системе управления через облако. Это
позволяет удаленно и мгновенно обновлять информацию о ценах и акциях по всей торговой сети.
Примеры реализации
Лемана ПРО
Лемана ПРО использует умные электронные ценники, которые отображают цену, кешбэк, отзывы, NFC-ссылку на
товар.
Эффекты
Эффект: рост товарооборота на 1%, экономия 0,5 млн руб. на обработку заказов, 120 тыс. руб./мес. на печать
и высвобождение 2 тыс. ч/мес. персонала.
X5
X5 устанавливает в 100 супермаркетах «Перекресток» цифровые ценники.
Эффекты
Снижение трудозатрат на замену ценников вручную, высвобождение времени персонала для улучшения клиентского
опыта, снижение числа ошибок при работе с ценниками.
Маркетинг и продажи. Инструменты мерчандайзинга
Цифровые двойники товаров
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Виртуальные копии продуктов для тестирования спроса, логистики и управления жизненным циклом. Позволяют
оценивать потенциальную популярность новинок и оптимизировать цепочки поставок до запуска в производство.
Создание виртуальных копий физических продуктов для отслеживания и управления на протяжении всего
жизненного цикла. Принцип основан на синхронизации данных между физическим объектом и его цифровым
представлением.
Для реализации используются IoT-сенсоры, 3D-моделирование, системы управления жизненным циклом продукции
(PLM) и платформы для симуляции. Данные обновляются в реальном времени, позволяя отслеживать состояние
продукта и прогнозировать его поведение.
Применяется в производстве, автомобилестроении, аэрокосмической отрасли и в «умном» сельском хозяйстве.
Критически важно для сложных инженерных продуктов и систем с высокими требованиями к надежности.
Эффекты: сокращение времени вывода на рынок на 20-30%, снижение затрат на прототипирование. Улучшение
качества продукции и возможность удаленного мониторинга и обслуживания.
Основной принцип работы решения
Создается динамическая виртуальная копия физического продукта, обновляемая данными с датчиков. Эта модель
позволяет отслеживать состояние товара на протяжении всего его жизненного цикла и моделировать его поведение
в различных условиях.
Примеры реализации
Nike
Цифровые паспорта кроссовок фиксируют происхождение, ремонт и владение; проверяются через приложение при
обмене или перепродаже.
Эффекты
Выше доверие к бренду и ликвидность на вторичном рынке.
Маркетинг и продажи. Инструменты анализа покупательского поведения
Технологии компьютерного зрения и тепловые карты для анализа покупательского поведения
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Системы видеонаблюдения с ИИ для отслеживания движения и поведения покупателей в торговых залах. Выявляют
зоны интереса и оптимизируют выкладку товаров, повышая конверсию и эффективность мерчандайзинга.
Система анализирует видеопотоки для изучения поведения покупателей в торговых залах. Принцип основан на
автоматическом распознавании паттернов движения и взаимодействия с товарами с сохранением анонимности.
Для реализации используются HD-камеры, алгоритмы глубокого обучения, видеоаналитика в реальном времени.
Интеграция с CRM и маркетинговыми системами позволяет соотносить поведение с демографическими данными.
Применяется в ретейл-аналитике, «умных» городах, транспортных системах. Особенно полезно для оптимизации
планировки магазинов и мерчандайзинга.
Эффекты: увеличение конверсии на 8-12%, оптимизация выкладки товаров. Понимание пути клиента и улучшение
использования торговых площадей.
Основной принцип работы решения
Камеры непрерывно фиксируют перемещения посетителей и их взаимодействие с товарами в торговом зале.
Алгоритмы анализируют видеопоток в реальном времени, выявляя паттерны поведения и зоны повышенного внимания
для мерчандайзинга.
Примеры реализации
Auchan
Аналитика траекторий выявила слепые зоны и перегруженные коридоры, поддержав перестройку планограммы и
указателей.
Эффекты
Рост конверсии посещений, доступ к приоритетным зонам.
IKEA
Учет длины очередей к кассам позволил динамически открывать кассы, сокращая время ожидания.
Эффекты
Меньше ожидания, выше удовлетворенность.
Маркетинг и продажи. Инструменты анализа покупательского поведения
Иммерсивные технологии (VR/AR) и аналитика на их основе
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
VR/AR-решения создают виртуальный опыт покупки и примерки, позволяя клиенту взаимодействовать с товарами до
заказа. Технология поддерживает виртуальные витрины и примерку, помогает точнее выбрать товар и снижает
долю возвратов, повышая конверсию и вовлеченность.
VR/AR-технологии переносят часть покупательского опыта в цифровую среду, где клиент может примерить товар,
пробно виртуально разместить его в своем пространстве или пройти по виртуальному магазину и собрать корзину
в более привычной обстановке, чем при обычном онлайн-заказе.
Функциональность обеспечивается 3D-моделями товаров/магазина, пространственным позиционированием и
распознаванием объектов, а также отслеживанием движений и жестов. В AR чаще используются камеры смартфонов
и датчики глубины, в VR – гарнитуры и контроллеры.
В ретейле решения применяются для виртуальной примерки одежды и аксессуаров, подбора мебели и техники с
привязкой к помещению, а также для виртуальных витрин и демонстрации ассортимента без физического контакта
с товаром.
Использование VR/AR повышает конверсию и снижает возвраты за счет более точного выбора, усиливает
консультации и вовлеченность. Для ретейлера технология также позволяет быстрее проверять гипотезы по
витрине и обучать персонал на виртуальных планировках и сценариях обслуживания без изменений в реальном
магазине.
Основной принцип работы решения
Данные визуализируются в иммерсивном трехмерном пространстве, позволяя аналитикам интерактивно исследовать
сложные наборы данных. Это обеспечивает более глубокое понимание информации через пространственное
представление и выявление скрытых закономерностей.
Примеры реализации
Lamoda
Lamoda использует ИИ-сервис виртуальной примерки в мобильном приложении, генерируя 3D-модель пользователя
по параметрам (рост, вес, фото) для подбора размеров одежды на 300+ товаров.
Эффекты
Эффект: снижение возвратов и рост доли выкупаемых заказов.
L'Oréal
Виртуальная примерка макияжа дает фотореалистичную визуализацию оттенков, повышая уверенность при
онлайн-покупке.
Эффекты
Уверенность в выборе товара и рост среднего чека.
Клиентский сервис. Обслуживание и вовлечение клиентов
ИИ-чат-боты и диалоговые ассистенты
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
ИИ-чат-боты обслуживают клиентов в чатах, по голосовым каналам и как ядро роботов-консультантов в магазине.
Они отвечают на типовые вопросы, оформляют операции (статус, возвраты, подбор товара) и передают сложные
случаи сотруднику без потери контекста.
Чат-боты автоматизируют обслуживание клиентов через естественный диалог, используя технологии обработки
естественного языка. Они обрабатывают запросы в режиме 24/7, обеспечивая мгновенные ответы и перенаправляя
сложные случаи человеку. Это значительно сокращает время ожидания и нагрузку на кол-центры.
Для реализации применяются модели понимания естественного языка и генеративные модели, усиленные поиском
по базе знаний и внутренним документам.
Интеграции с системами заказов, оплат, складских остатков и акций позволяют выполнять действия: оформить
возврат, проверить наличие и цену, зарезервировать товар. В магазине голосовой ассистент консультирует по
характеристикам, сравнениям и совместимости, направляет к полке или сотруднику.
Эффекты заключаются в разгрузке кол-центра и росте качества сервиса. Автоматизируется до 40–60% типовых
обращений, среднее время ответа сокращается на 50–80%, конверсия консультаций в покупку увеличивается на
5–10%.
Основной принцип работы решения
Программные алгоритмы обрабатывают текстовые запросы пользователей, используя технологии распознавания
естественного языка. Они анализируют намерение клиента и предоставляют релевантные ответы или действия на
основе заложенных знаний.
Примеры реализации
Азбука вкуса
Голосовые сценарии упрощают поиск, добавление в корзину и оформление заказов при управлении голосом.
Эффекты
Улучшение UX.
ВкусВилл
Ассистент сообщает остатки и статус доставки, эскалируя сложные вопросы оператору.
Эффекты
Меньше затрат на рутинную поддержку.
Клиентский сервис. Обслуживание и вовлечение клиентов
Технологические решения геймификации
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Внедрение игровых механик в программы лояльности и маркетинговые кампании. Увеличивают вовлеченность
клиентов, частоту покупок и укрепляют эмоциональную связь с брендом.
Применение игровых механик в неигровых контекстах для мотивации и вовлечения пользователей. Принцип
основан на использовании систем достижений и вознаграждений для стимулирования желаемого поведения.
Для реализации используются системы баллов, таблицы лидеров, виртуальные награды. Интеграция с программами
лояльности и маркетинговыми платформами, персонализация для разных сегментов пользователей.
Применяется в образовании, фитнес-приложениях, обучении сотрудников. Эффективно для изменения поведения и
повышения вовлеченности в долгосрочной перспективе.
Преимущества: увеличение вовлеченности на 30-50%, улучшение удержания материала. Повышение лояльности к
бренду и улучшение показателей удержания клиентов.
Основной принцип работы решения
Элементы игрового дизайна интегрированы в неигровые процессы для повышения вовлеченности пользователей.
Система использует механику достижений, уровней и вознаграждений для мотивации целевого поведения и
укрепления лояльности.
Примеры реализации
Яндекс
Пользователь выполняет покупки в сервисах Яндекса, зарабатывает очки, продвигается по шкале и получает
призы.
Эффекты
Рост ежедневной активности пользователей, удержания и конверсии в оплату и применение кросс-сервисов.
ВкусВилл
На официальной странице карты лояльности встроены мини-игры и задания.
Эффекты
Вовлечение пользователя, объяснение правил программы и стимулирование к оформлению заказа и применению
привилегий.
Клиентский сервис. Обслуживание и вовлечение клиентов
Технологии сбора обратной связи в реальном времени
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Инструменты для мгновенного получения отзывов от клиентов через мобильные опросы и чат-боты. Позволяют
оперативно выявлять проблемы и корректировать сервис, повышая удовлетворенность покупателей.
Система собирает обратную связь сразу после взаимодействия с клиентом, фиксируя впечатления в момент
получения опыта. Обеспечивает возможность мгновенного реагирования на проблемы и улучшения сервиса.
Для реализации используются мобильные опросы, киоски, SMS/email-триггеры. Интеграция с сервисными
платформами и CRM, анализ тональности для автоматической категоризации отзывов.
Применяется в сфере гостеприимства, ретейле, сервисных индустриях. Критически важно для мониторинга
качества обслуживания и восстановления сервиса.
Преимущества: улучшение индекса потребительской лояльности (NPS) на 15-25 пунктов, снижение оттока
клиентов. Быстрая идентификация проблемных зон и возможность оперативного исправления недостатков.
Основной принцип работы решения
Система автоматически запрашивает оценку опыта сразу после ключевого взаимодействия с клиентом. Это
позволяет мгновенно фиксировать впечатления и оперативно реагировать на негативные отзывы для улучшения
сервиса.
Примеры реализации
X5 Retail Group
Консолидация отзывов из касс, приложений и соцсетей; маршрутизация инцидентов ответственным в магазинах и
бэк-офисе.
Эффекты
Быстрое закрытие проблемных вопросов, заметный рост NPS.
Клиентский сервис. Обслуживание и вовлечение клиентов
Умные корзины
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Умные корзины позволяют оформлять покупку в процессе отбора товара: система формирует чек и применяет
скидки, а оплата корзины в конце покупок проводится в приложении или на КСО, что сокращает очереди и
снижает затраты фронт-линии.
Технология переносит оформление покупки непосредственно в процесс выбора товаров. Подходов к реализации
два: тележки и корзины со встроенными датчиками и терминалом, а также мобильный сценарий, где сканирование
выполняет телефон. В обоих случаях чек формируется по мере добавления товаров, оплата подтверждается в
конце в приложении или на кассе самообслуживания без повторного сканирования.
Тележка фиксирует добавления и возвраты датчиками веса и камерой или RFID-сканером, применяет скидки,
проверяет ограничения по категориям и сопоставляет позиции с программой лояльности.
В мобильном сценарии телефон считывает штрихкоды, а технологии компьютерного зрения в умных камерах
сверяют корзину с наблюдаемыми действиями клиента.
Эффекты включают сокращение очередей и трудозатрат. Время прохождения зоны оплаты снижается на 20–40%, а
в сочетании с контуром компьютерного зрения и кассами самообслуживания технология позволяет открывать
автономные магазины без кассиров.
Основной принцип работы решения
Встроенные сканеры автоматически считывают товары, помещаемые в тележку, с помощью RFID или компьютерного
зрения. Система непрерывно обновляет состав корзины и итоговую сумму, позволяя произвести оплату в любой
точке магазина.
Примеры реализации
Магнит
Магнит запустил новый способ покупок под названием «Касса в телефоне».
Эффекты
Функционал позволяет совершать покупки максимально быстро, оплачивая товары прямо в мобильном приложении
и минуя кассы.
Клиентский сервис. Платежи и завершение покупки
Биометрические системы оплаты
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Системы распознавания лица и отпечатков пальцев для ускорения расчетов в торговых точках. Повышают
безопасность транзакций, снижают риски мошенничества и улучшают покупательский опыт.
Системы используют уникальные биометрические характеристики для аутентификации пользователей при оплате.
Принцип основан на сравнении биометрических данных в реальном времени с сохраненными шаблонами для
безопасных и удобных транзакций.
Для реализации используются сканеры отпечатков, распознавание лица, радужной оболочки. Интеграция с
платежными системами и банковскими сервисами, шифрование для защиты данных.
Применяется в ретейле, банковском секторе, аэропортах, системах контроля доступа. Идеально для сред с
высокими требованиями к безопасности.
Преимущества: снижение мошенничества на 60-80%, ускорение процесса оплаты. Улучшение пользовательского
опыта за счет бесшовных транзакций и исключения необходимости носить карты.
Основной принцип работы решения
Сканеры считывают уникальные биометрические параметры человека для его идентификации. Система сравнивает
полученные данные с защищенной базой образцов и подтверждает личность для проведения бесконтактного
платежа.
Примеры реализации
X5 Group
Оплата по лицу в тысячах магазинов сети, с привязкой к программе лояльности и автоматическому начислению
бонусов.
Эффекты
Меньше очередей, быстрее чек.
Сбер
Face Pay в транспорте ускоряет проход без карты или телефона.
Эффекты
Удобство и снижение мошенничества.
Логистика и цепочки поставок. Платежи и завершение покупки
Цифровой рубль
Области применения
Эффекты для бизнеса
Автоматизация, оптимизация, ускорение процессов
Привлечение новых клиентов
Сокращение издержек
Улучшение деловой репутации
Формирование новых продуктов
Улучшение внутренней репутации
Повышение лояльности клиентов
Риск-менеджмент и комплаенс
Цифровой рубль – это новая форма национальной валюты для безналичных расчетов. Покупатель платит из
цифрового кошелька, средства зачисляются магазину мгновенно. Интеграция с кассой и онлайн-витриной
упрощает возвраты и целевые платежи и снижает зависимость от эквайринга.
Цифровой рубль выпускается Банком России и обращается в электронных кошельках граждан и компаний. Для
ретейла это еще один способ оплаты, который работает наряду с наличными, картами и переводами, но
обеспечивает мгновенное зачисление средств.
Платеж инициируется в кассе или на сайте. Кошелек клиента подтверждает списание, а платформа Банка России
проводит расчет. Интеграция с кассовым ПО, интернет-эквайрингом и бухгалтерией формирует чек, проводки и
отчетность без ручных сверок.
Сценарии включают оплату в магазине и онлайн, автоматическое резервирование предоплат, целевые выплаты и
быстрые возвраты. В поставках возможна оплата по факту отгрузки и разграничение средств по договорам и
точкам.
Эффекты для ретейла включают сокращение затрат на эквайринг до 0,3%, ускорение поступления средств,
упрощение сверки оплат и возвратов и рост прозрачности расчетов. По экспертным оценкам, время закрытия
смены сокращается на 20–40 процентов, а доля спорных транзакций уменьшается.
Основной принцип работы решения
Покупатель инициирует оплату из цифрового кошелька через кассу или QR. Запрос проходит через
банк-участник к платформе Банка России, средства переходят на кошелек магазина, система учета
автоматически создает чек и проводки.
Продуктовый ретейл
Электроника и бытовая техника
Мода и одежда
Дом и мебель
Здоровье и красота
Онлайн
Офлайн
