От данных к управлению: как производителю раскрыть потенциал каждой торговой точки

В современном ритейле производители сталкиваются с задачей «со звездочкой»: как эффективно управлять десятками тысяч торговых точек, каждая из которых — уникальна? Традиционные подходы, основанные на общих планах по торговой сети и экспертных оценках, часто не учитывают специфику каждого магазина, что приводит к потере потенциальных продаж.

На вебинаре, проведенном 11 сентября 2025 года компаниями Retail Services и Sputnik, был представлен новый data-driven подход к управлению продажами. Его суть — в переходе от абстрактных планов в целом по сети к точным, математически выверенным действиям для каждой точки. Своим опытом и предлагаемой методологией поделился сооснователь и CEO Sputnik Олег Ткачев — эксперт с многолетним опытом создания систем управления продажами для ритейла и производителей. Делимся с вами самыми ценными выдержками из материалов вебинара.

Классическая система управления продажами часто выглядит так:

1. Прогноз продаж («BaseLine») — оценка, полученная с помощью простой математической модели. Она показывает, какие продажи будут, если ничего не делать.
2. План продаж — тот же прогноз, но «приподнятый» за счет запланированных активностей (запуска промо, ввода новинок и т.д.).

Эти показатели спускаются «сверху вниз» на целые регионы или сети. Но проблема в том, что они не учитывают фундаментальный потенциал каждой конкретной точки. Универсальный план не может быть одинаково эффективен для магазина у метро и ларька в спальном районе.

Ключевое понятие, которое предлагает использовать «Спутник», — это «потенциал».
Потенциал — это фундаментальное, объективное свойство торговой точки, основанное на ее неизменных или слабоизменяемых параметрах. Потенциал показывает, сколько она может продавать, учитывая:

• Площадь и формат магазина (сетевой, ларек, специализированный);
• Оборудование;
• Местоположение (трафик, парковка, близость к остановкам);
• Социальные объекты поблизости (школы, больницы);
• Конкурентное окружение.

1. Кластеризация («сравниваем яблоки с яблоками»)
Все точки группируются в кластеры по схожим фундаментальным признакам. Это позволяет сравнивать не вообще все магазины, а только максимально похожие друг на друга.

2. Поиск «рецептов успеха»
Внутри каждого кластера алгоритмы находят точки-чемпионы (успешные) и точки-аутсайдеры (неуспешные). Далее алгоритмы определяют, что именно отличает успешные точки: определенный ассортимент, цена, выкладка, наличие оборудования.

3. Таргетирование действий
Найденные «рецепты успеха» транслируются на точки из того же кластера, которые показывают результат ниже. Система формирует конкретные рекомендации для каждой точки, например:

• Торговому представителю: «Иди в точку X, добавь позиции A, B и C — это даст прирост Y рублей»;
• Мерчендайзеру: «Увеличь фейсинг товара Z в точке N»;
• КАМу: аргументы для переговоров с сетью на основе данных о совместном потенциале роста.

4. Контроль исполнения по цифрам, а не по галочкам
В отличие от систем, где исполнитель просто отчитывается о выполнении задания (то есть ставит галочку), здесь контроль происходит по изменению реальных данных: изменился ли ассортимент, цена, выкладка? Это повышает дисциплину и гарантирует, что действия действительно совершены.

Система «Спутник» позволяет находить и воздействовать на несколько ключевых факторов роста:

• Ассортимент —самый быстрый и эффективный драйвер. Добавление отсутствующих, но популярных в схожих точках товаров.
• Цена — анализ ценовой эластичности в рамках кластера.
• Выкладка — определение оптимального количества полочного пространства (фейсинга).
• Сигналы по заказам — выявление проблем в системе автозаказа сетей (прогнозирование, страховые запасы).
• Оборудование — один из самых сложных, но высокопотенциальных драйверов.
• Новые точки — приоритизация точек для расширения покрытия на основе их потенциала.

Решение наиболее эффективно для производителей, которые:

• Работают в условиях высокой конкуренции на полке;
• Стремятся к регулярному менеджменту, а не к разовым акциям контроля и управления;
• Готовы интегрировать данные в процессы принятия решений;
• Понимают, что рост заключается не в перераспределении долей внутри категории (каннибализации), а в увеличении категории в целом вместе с ритейлером (win-win подход).

Данные — это «ядро» описанного подхода и системы вычислений. Для реализации указанных выше методов необходимы данные о продажах, остатках, страховых запасах, ассортименте, статусах позиций и т.д. на уровне каждой торговой точки. Такие данные можно получить через аналитические порталы торговых сетей от Retail Services. Совместив данные RS с внутренними данными производителя по мониторингу состояния полок и отгрузкам, можно создать качественную базу данных для data-driven системы управления продажами на уровне каждой точки.

Опыт передового ритейла показывает, что будущее за автоматизацией и данными. Когда-то и автозаказы считались ненужными, ведь «директор магазина лучше знает своего покупателя», а сегодня это уже стандарт.

Аналогичный переход ждет и производителей. Экспертные оценки и ручное управление уступают место алгоритмам, которые могут обрабатывать огромные массивы данных, находить в них скрытые зависимости и предлагать конкретные действия для роста в каждой конкретной точке. Это не замена талантливым менеджерам, а мощный инструмент, который повышает эффективность работы всей команды в целом.

Полная запись выступления и все презентационные материалы доступны здесь. Сохраните и отправьте коллегам, кто отвечает за рост продаж и работу с данными.