8 июня 2026
Аналитика в FMCG: почему скорость работы с данными становится конкурентным преимуществом
На ежегодной конференции «Партнерство в данных», прошедшей в мае 2026 года в Москве, представители FMCG-ритейла, поставщики и отраслевые эксперты обсуждали не просто наличие данных, а оперативность работы с ними. Одним из главных вопросов стало то, как аналитика перестает быть отчетностью и превращается в конкретные коммерческие и операционные решения, становясь реальным конкурентным преимуществом.
В рамках программы с докладом выступил Артем Харитонов, директор по проектам АТК Консалтинг. Артем представил результаты исследования рынка FMCG по работе с аналитикой в 2026 году. Исследование проводилось совместно АТК Консалтинг и Retail Services.
В рамках программы с докладом выступил Артем Харитонов, директор по проектам АТК Консалтинг. Артем представил результаты исследования рынка FMCG по работе с аналитикой в 2026 году. Исследование проводилось совместно АТК Консалтинг и Retail Services.
Данные становятся частью ежедневной конкуренции
Для FMCG-компаний аналитика уже перестала быть вспомогательным инструментом. Она влияет на продажи, управление запасами, прогнозирование спроса, работу с сетями и принятие коммерческих решений.
Главный вопрос теперь не в том, есть ли у компании данные. Они есть почти у всех. Вопрос в другом: насколько быстро бизнес может их собрать, обработать и превратить в действие.
На практике это означает переход от отчетности к конкретным сценариям управления. Например, поставщик сопоставляет продажи, остатки, наличие товара в торговой точке и движение товара от поставки в сеть до покупки конечным клиентом. Если продажи снижаются, аналитика помогает понять, где причина: товар не доехал до магазина, не попал на полку, промо не сработало или спрос оказался ниже прогноза. Дальше меняется не отчет, а действие: корректируется заказ, перераспределяются остатки, проверяется выкладка, пересматривается промомеханика или ассортимент в конкретной сети.
Если компания получает информацию раз в месяц, а конкурент работает с ней еженедельно или почти в режиме реального времени, разница быстро становится заметной. В условиях нестабильного спроса и высокой конкуренции оперативность становится преимуществом.
Главный вопрос теперь не в том, есть ли у компании данные. Они есть почти у всех. Вопрос в другом: насколько быстро бизнес может их собрать, обработать и превратить в действие.
На практике это означает переход от отчетности к конкретным сценариям управления. Например, поставщик сопоставляет продажи, остатки, наличие товара в торговой точке и движение товара от поставки в сеть до покупки конечным клиентом. Если продажи снижаются, аналитика помогает понять, где причина: товар не доехал до магазина, не попал на полку, промо не сработало или спрос оказался ниже прогноза. Дальше меняется не отчет, а действие: корректируется заказ, перераспределяются остатки, проверяется выкладка, пересматривается промомеханика или ассортимент в конкретной сети.
Если компания получает информацию раз в месяц, а конкурент работает с ней еженедельно или почти в режиме реального времени, разница быстро становится заметной. В условиях нестабильного спроса и высокой конкуренции оперативность становится преимуществом.
Российский рынок формирует зрелую модель работы с данными
В докладе отмечалось, что российский рынок данных уже прошел важный этап формирования. Появились крупные игроки, развивается инфраструктура, аналитические сервисы и партнерские модели между ритейлерами, поставщиками и технологическими компаниями.
На более зрелых рынках, например в США, крупные ритейлеры и поставщики давно строят долгосрочные партнерства вокруг данных. Там уже работают устойчивые модели обмена информацией, развиваются аналитические продукты, появляются сервисы на базе интеллектуальной обработки данных.
В Европе ситуация сложнее из-за регуляторных ограничений. Данные нельзя свободно перемещать и использовать без очистки, согласований и соблюдения требований. В России рынок также проходит этап настройки правил, но при этом у него остается большой потенциал роста.
На более зрелых рынках, например в США, крупные ритейлеры и поставщики давно строят долгосрочные партнерства вокруг данных. Там уже работают устойчивые модели обмена информацией, развиваются аналитические продукты, появляются сервисы на базе интеллектуальной обработки данных.
В Европе ситуация сложнее из-за регуляторных ограничений. Данные нельзя свободно перемещать и использовать без очистки, согласований и соблюдения требований. В России рынок также проходит этап настройки правил, но при этом у него остается большой потенциал роста.
Что чаще всего анализируют производители
В исследовании АТК Консалтинг и Retail Services отдельно рассматривалось, какие показатели компании используют чаще всего. Среди ключевых метрик в фокусе остаются продажи и средние запасы. Именно на них строится значительная часть прогнозов и управленческих решений.
Горизонт прогнозирования обычно не уходит далеко вперед. Чаще речь идет о периоде до одного года. Для FMCG это объяснимо: рынок быстро меняется, промо, сезонность, поведение покупателей и действия конкурентов постоянно корректируют картину.
Отсюда возникает потребность в более гибкой аналитике. Компании хотят не просто видеть отчет за прошлый период, а быстрее понимать, что происходит сейчас: где падают продажи, где растут остатки, где промо не дает нужного эффекта, где нужно менять ассортимент или условия работы с сетью.
Горизонт прогнозирования обычно не уходит далеко вперед. Чаще речь идет о периоде до одного года. Для FMCG это объяснимо: рынок быстро меняется, промо, сезонность, поведение покупателей и действия конкурентов постоянно корректируют картину.
Отсюда возникает потребность в более гибкой аналитике. Компании хотят не просто видеть отчет за прошлый период, а быстрее понимать, что происходит сейчас: где падают продажи, где растут остатки, где промо не дает нужного эффекта, где нужно менять ассортимент или условия работы с сетью.
Инструменты есть, но ценность определяет операционная модель
Одна из частых гипотез заключается в том, что компаниям мешают слабые инструменты или низкое качество данных. По мнению Артема Харитонова, главная проблема чаще находится не в этом.
“
«В рамках проведенного исследования и собираемой в проектах обратной связи можем с уверенностью сказать, что дело точно не в инструментах. В России FMCG-игроки применяют широкий диапазон иностранных, отечественных и самописных ИТ-решений в сборе, хранении данных, аналитике и последующей визуализации для принятия управленческих решений, в том числе автоматизированных. Качество данных всегда является вызовом, однако компании могут эффективно снижать риски за счет расширения количества источников. Что более важно, это операционная модель управления аналитикой: распределение ответственности, порядок приоритизации данных, взвешенный подход к тому, что действительно важно анализировать и какие данные имеют наибольшую важность в конкретный момент времени и стоят всех потраченных на них ресурсов. Отсутствие внутреннего понимания ROI аналитики точно не позволит получить от нее значимую ценность»,
Иными словами, сами по себе BI-системы, CRM, хранилища данных или визуализация не решают задачу. Результат появляется тогда, когда компания понимает, зачем ей конкретная аналитика, кто за нее отвечает и какие решения будут приниматься на ее основе.
Excel все еще остается базовым инструментом
Несмотря на развитие BI-систем и специализированных платформ, Excel по-прежнему широко используется в компаниях. Он остается привычным и доступным инструментом, но его возможностей уже не всегда хватает для масштабной аналитики.
Когда данные приходят из разных источников, вручную сводятся в таблицах и регулярно пересобираются, бизнес теряет скорость. Появляются ошибки, разные подразделения начинают опираться на разные версии цифр, а обсуждение решений превращается в спор о корректности исходных данных.
BI-системы, CRM и другие платформы помогают частично решить эту проблему. Но инструменты не дают результата, если внутри компании нет понятной системы: кто отвечает за данные, какие показатели считаются главными, как проверяется качество информации и как быстро она попадает к тем, кто принимает решения.
Когда данные приходят из разных источников, вручную сводятся в таблицах и регулярно пересобираются, бизнес теряет скорость. Появляются ошибки, разные подразделения начинают опираться на разные версии цифр, а обсуждение решений превращается в спор о корректности исходных данных.
BI-системы, CRM и другие платформы помогают частично решить эту проблему. Но инструменты не дают результата, если внутри компании нет понятной системы: кто отвечает за данные, какие показатели считаются главными, как проверяется качество информации и как быстро она попадает к тем, кто принимает решения.
Что важно для поставщика в переговорах с сетью
Для производителей аналитика особенно важна в переговорах с ритейлерами. Продажи, остатки, промо, полка и покупательская аналитика не конкурируют между собой. Эти данные вместе формируют устойчивую переговорную позицию.
“
«Все рассматриваемые данные необходимы для обеспечения устойчивой переговорной позиции. Из важного стоит отметить данные по полке, которые могут быть использованы в рамках обсуждения “share of shelf vs. fair share” и оценки потерянных продаж сети. С другой стороны, покупательская аналитика: выводы по ней позволят обсуждать win-win стратегии по категориям, не упираясь в споры по распределению маржи, но выявляя новые инициативы для совместного роста»,
Данные по полке помогают предметно обсуждать представленность товара, долю места в категории, доступность и возможные потери продаж. Это переводит разговор из плоскости субъективных оценок в плоскость фактов.
Не менее важна покупательская аналитика. Она позволяет обсуждать не только распределение маржи, но и совместный рост категории.
Такой подход меняет характер диалога между поставщиком и сетью. Вместо спора о скидках и условиях появляется возможность говорить о развитии категории, поведении покупателя и дополнительных точках роста.
Не менее важна покупательская аналитика. Она позволяет обсуждать не только распределение маржи, но и совместный рост категории.
Такой подход меняет характер диалога между поставщиком и сетью. Вместо спора о скидках и условиях появляется возможность говорить о развитии категории, поведении покупателя и дополнительных точках роста.
Что это значит для мерчандайзинга
Для мерчандайзинга аналитика становится не отдельным отчетом, а частью управления полкой.
Данные помогают понимать, как товар представлен в магазине, где возникают проблемы с доступностью, как работает промо, какие позиции требуют внимания, где нарушается планограмма или теряется потенциал продаж.
Особенно важна связка между полевыми данными, продажами, остатками и информацией от ритейлера. Если эти источники живут отдельно, компания видит только фрагменты картины. Если они соединены, появляется возможность быстрее находить отклонения и принимать решения не постфактум, а ближе к моменту возникновения проблемы.
Для поставщика это может быть аргументом в переговорах с сетью. Для ритейлера, способом точнее управлять категорией. Для полевых команд, инструментом контроля и приоритизации задач.
Данные помогают понимать, как товар представлен в магазине, где возникают проблемы с доступностью, как работает промо, какие позиции требуют внимания, где нарушается планограмма или теряется потенциал продаж.
Особенно важна связка между полевыми данными, продажами, остатками и информацией от ритейлера. Если эти источники живут отдельно, компания видит только фрагменты картины. Если они соединены, появляется возможность быстрее находить отклонения и принимать решения не постфактум, а ближе к моменту возникновения проблемы.
Для поставщика это может быть аргументом в переговорах с сетью. Для ритейлера, способом точнее управлять категорией. Для полевых команд, инструментом контроля и приоритизации задач.
Новые решения нужно внедрять через ROI
В докладе отдельно подчеркивалось, что при внедрении новых инструментов важно учитывать возврат инвестиций. Не каждое решение стоит запускать только потому, что оно современное или технологичное.
Сначала нужно определить задачу: ускорить отчетность, улучшить прогнозирование, снизить ошибки, повысить доступность товара на полке, усилить переговорную позицию или точнее оценивать промо. После этого можно выбирать инструмент.
Такой подход снижает риск бессмысленных пилотов, когда компания тестирует платформу, но не может объяснить, какой бизнес-результат она должна принести.
Сначала нужно определить задачу: ускорить отчетность, улучшить прогнозирование, снизить ошибки, повысить доступность товара на полке, усилить переговорную позицию или точнее оценивать промо. После этого можно выбирать инструмент.
Такой подход снижает риск бессмысленных пилотов, когда компания тестирует платформу, но не может объяснить, какой бизнес-результат она должна принести.
Куда движется рынок
Среди ключевых направлений развития в материалах выделяются межканальная аналитика, искусственный интеллект и машинное обучение. Ритейлеры обладают большими массивами информации и могут быстрее превращать их в рабочие инструменты для прогнозирования, управления запасами и анализа покупательского поведения.
Для производителей это означает, что работа с данными будет становиться все более обязательной частью коммерческой функции. Недостаточно просто получить отчет от сети. Нужно уметь сопоставлять его с внутренними данными, видеть расхождения, находить причины и быстро переводить выводы в действия.
Для производителей это означает, что работа с данными будет становиться все более обязательной частью коммерческой функции. Недостаточно просто получить отчет от сети. Нужно уметь сопоставлять его с внутренними данными, видеть расхождения, находить причины и быстро переводить выводы в действия.
Вывод
Российский FMCG-рынок уже активно работает с аналитикой, но уровень зрелости компаний различается. Одни строят отдельные подразделения и используют специализированные сервисы, другие продолжают опираться на Excel и ручную обработку. Одни видят в данных стратегический ресурс, другие воспринимают их как отчетность.
При этом направление движения очевидно. Конкурентное преимущество получают те, кто быстрее собирает информацию, лучше ее проверяет и умеет применять в продажах, мерчандайзинге, переговорах и управлении категорией.
Для ритейла и поставщиков данные становятся не просто инструментом анализа прошлого. Они превращаются в основу ежедневного управления бизнесом.
Источник: merchandising.ru
При этом направление движения очевидно. Конкурентное преимущество получают те, кто быстрее собирает информацию, лучше ее проверяет и умеет применять в продажах, мерчандайзинге, переговорах и управлении категорией.
Для ритейла и поставщиков данные становятся не просто инструментом анализа прошлого. Они превращаются в основу ежедневного управления бизнесом.
Источник: merchandising.ru
Пропустили конференцию? Напишите нам на friends@myretail.ru, и мы поделимся ключевыми материалами и презентациями спикеров.
Теперь ваш любимый канал про аналитику в ритейле — и в MAX. Присоединяйтесь, чтобы быть в курсе всех событий для поставщиков и ритейлеров FMCG!
Теперь ваш любимый канал про аналитику в ритейле — и в MAX. Присоединяйтесь, чтобы быть в курсе всех событий для поставщиков и ритейлеров FMCG!