Методологический план исследования цифровой трансформации и повышения Commercial Excellence в российском розничном ритейле (2023-2025 гг.)

Введение (Актуальность, цель и задачи исследования)

Российский рынок розничной торговли переживает беспрецедентный период трансформации. В 2023 году оборот розничной торговли в России в реальном выражении вырос на 6,4%, а в 2024 году — на 7,2%, демонстрируя устойчивую потребительскую активность. Параллельно с этим, электронная коммерция продолжает стремительно наращивать свою долю: уже в 2024 году она достигла впечатляющих 48% в общем обороте непродовольственной розницы. Эта динамика, подкрепленная прогнозами Data Insight о достижении объемов российского e-commerce в 10,7–11,2 трлн рублей в 2024 году, неоспоримо свидетельствует о глубокой цифровой революции, охватившей отрасль.

Однако, на фоне этих тектонических сдвигов, академическая среда зачастую сталкивается с проблемой устаревания традиционных теоретических моделей и методик анализа коммерческой деятельности. Классические подходы, сформированные до эпохи всеобъемлющей цифровизации и омниканальности, оказываются неспособными адекватно описать и оценить эффективность современных бизнес-процессов. Это приводит к формированию «слепых зон» в понимании ключевых факторов успеха и вызовов для розничных предприятий в текущих условиях. Таким образом, назрела острая научная и практическая проблема: как разработать комплексный, методологически обоснованный и актуальный план исследования, способный деконструировать устаревшие представления и предложить новые ориентиры для повышения коммерческого превосходства в условиях быстро меняющегося российского ритейла.

Целью настоящего исследования является разработка детального, современного методологического плана для написания курсовой работы или исследовательской статьи, фокусирующейся на цифровой трансформации и эффективности коммерческой деятельности в российском ритейле на примере современного предприятия или сегмента рынка.

Объектом исследования выступают процессы организации коммерческой деятельности в российском розничном ритейле в период 2023-2025 годов.

Предметом исследования являются современные подходы, методы, инструменты и показатели эффективности, обеспечивающие Commercial Excellence в условиях цифровизации, омниканальности и внешних ограничений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Определить роль цифровизации (E-commerce, Omnichannel) и больших данных (Big Data) в трансформации коммерческой деятельности российского розничного предприятия в современных условиях (2023-2025 гг.).
2. Выявить ключевые показатели эффективности (KPI) и метрики, являющиеся приоритетными для оценки коммерческой деятельности в многоканальном ритейле.
3. Проанализировать, как изменился торгово-технологический процесс в рознице под влиянием внедрения IT-решений (WMS, YMS, ERP-системы, системы прогнозирования спроса).
4. Идентифицировать современные модели организации закупочной деятельности (например, централизация, работа с локальными поставщиками), наиболее эффективные в условиях санкционных ограничений и логистических сбоев.
5. Сформулировать практические рекомендации по оптимизации коммерческой деятельности (закупки, ассортиментная политика, ценообразование) для конкретного предприятия с учетом его формата и сегмента рынка.

Теоретические основы организации коммерческой деятельности в условиях цифровой экономики

Ключевой тезис: Деконструкция традиционных теорий и внедрение современных концепций, которые являются основой для коммерческого превосходства.

Эпоха цифровой трансформации потребовала от академической мысли пересмотра фундаментальных принципов коммерческой деятельности. Традиционные подходы, фокусирующиеся на линейной цепочке поставок и дискретных каналах продаж, уступают место сложным, взаимосвязанным моделям, где клиентский опыт, скорость реагирования и интеллектуальный анализ данных становятся краеугольными камнями успеха. В этом разделе мы проведем деконструкцию устаревших представлений и представим современные концепции, которые формируют основу для достижения Commercial Excellence.

Современные концепции и терминология цифровой коммерции

В основе понимания современной коммерческой деятельности лежат несколько ключевых терминов, каждый из которых отражает глубокие изменения в философии и практике розничной торговли.

Омниканальность (Omnichannel) – это не просто наличие множества каналов продаж, а стратегический подход, обеспечивающий интегрированный и «бесшовный» клиентский опыт за счет объединения всех точек взаимодействия (физические магазины, интернет-магазины, мобильные приложения, социальные сети, контакт-центры) в единую систему с централизованным хранением данных. В отличие от мультиканальности, где каналы существуют параллельно, омниканальность фокусируется на создании единой, непрерывной пользовательской истории, независимо от выбранного клиентом канала. Например, покупатель может начать выбор товара в мобильном приложении, добавить его в корзину, затем примерить в офлайн-магазине и завершить покупку онлайн, используя сохраненные данные и персональные рекомендации. Этот подход, согласно Keyshot, приводит к тому, что омниканальные покупатели имеют пожизненную ценность (LTV) на 30% выше и демонстрируют коэффициент удержания (CRR) до 89%. И что из этого следует? Инвестиции в омниканальность – это не просто вопрос удобства, а прямая дорога к значительному росту прибыльности и устойчивости бизнеса за счет повышения лояльности и жизненной ценности каждого клиента.

Динамическое ценообразование (Dynamic Pricing) – это система нестатичных цен, позволяющая компании гибко и оперативно подстраивать стоимость товаров в режиме реального времени под изменения рынка. Эти изменения могут быть обусловлены колебаниями спроса, действиями конкурентов, уровнем запасов, временем суток, погодными условиями или даже персонализированными данными о поведении конкретного покупателя. Реализуемое чаще всего с помощью алгоритмов и искусственного интеллекта, динамическое ценообразование нацелено на максимизацию прибыли или объема продаж. Ярким примером является применение таких систем крупными e-commerce игроками, которые, используя Big Data, могут мгновенно корректировать цены на миллионы товаров в зависимости от множества внешних и внутренних факторов.

Прогнозирование спроса (Demand Forecasting) – это процесс оценки потенциального объема покупок товаров или услуг потребителями в будущий период времени. Этот процесс критически важен для оптимизации управления цепями поставок, запасами, планирования производства и мощностей. В условиях цифровой экономики прогнозирование спроса выходит на качественно новый уровень благодаря доступу к огромным массивам данных и применению машинного обучения. От точности прогнозов напрямую зависит эффективность закупочной деятельности, минимизация излишних запасов и предотвращение дефицита.

Наконец, Commercial Excellence (Коммерческое превосходство) – это стратегический подход, который выходит за рамки простого увеличения продаж. Он направлен на комплексную оптимизацию всех коммерческих процессов, включая продажи, маркетинг, обслуживание клиентов, ценообразование и управление ассортиментом, с целью повышения удовлетворенности потребителей, обеспечения устойчивого роста бизнеса и максимизации прибыли. Ключевыми метриками оценки Commercial Excellence, помимо LTV и CRR, являются ROMI (Return on Marketing Investment) и GMV (Gross Merchandise Value), которые позволяют напрямую оценить эффективность работы коммерческого блока. Какой важный нюанс здесь упускается? Часто забывают, что Commercial Excellence – это не единоразовое достижение, а непрерывный процесс адаптации и улучшения, требующий постоянного мониторинга и гибкости в условиях меняющегося рынка.

Все эти концепции неразрывно связаны: омниканальность предоставляет данные для прогнозирования спроса, что в свою очередь, питает алгоритмы динамического ценообразования, а совокупность этих процессов формирует фундамент для достижения Commercial Excellence.

Роль Big Data и бизнес-модель Платформы в современном ритейле

В основе цифровой трансформации лежит революция в области данных. Технологии Big Data (большие данные) являются центральным элементом цифровизации, позволяя анализировать огромные массивы данных о клиентах и покупках для перехода от традиционного CRM-маркетинга, основанного на истории взаимодействий, к предиктивным технологиям (прогнозированию) в ритейле.

Представьте объем информации, который генерируется ежесекундно: клики на сайтах, история просмотров, добавления в корзину, фактические покупки, геолокация, отзывы, взаимодействия в социальных сетях. Big Data позволяет не только собирать эти данные, но и эффективно их обрабатывать, выявляя скрытые закономерности, тренды и взаимосвязи. Это дает возможность ритейлерам не просто реагировать на события, а предвидеть их. Например, применение Big Data в российском e-commerce позволило таким крупным игрокам, как Ozon, создать уникальную модель планирования закупок для 2,5 млн товарных наименований. Эта модель учитывает более 250 различных факторов, влияющих на спрос – от сезонности и маркетинговых акций до погодных аномалий и новостных инфоповодов. Благодаря этому, Ozon может не только оптимизировать запасы, но и формировать персонализированные предложения в режиме реального времени, обеспечивая переход к динамическому ценообразованию, максимизируя и конверсию, и маржинальность.

Эти возможности Big Data неразрывно связаны с доминирующей бизнес-моделью Платформы (Маркетплейсы) в цифровой экономике. Маркетплейсы, такие как Wildberries и Ozon, представляют собой экосистемы, которые соединяют продавцов и покупателей, предоставляя им инфраструктуру для взаимодействия, транзакций и обмена информацией. В отличие от традиционных ритейлеров, которые контролируют всю цепочку поставок и ассортимент, платформы масштабируются за счет привлечения множества независимых продавцов, предлагая широкий ассортимент и удобные сервисы. Эта модель активно вытесняет традиционные в информационно насыщенных и сильно фрагментированных сферах деятельности, включая розничную торговлю, поскольку она эффективно агрегирует спрос и предложение, а также генерирует колоссальные объемы данных, необходимых для Big Data-аналитики. Именно маркетплейсы стали главными драйверами роста российского e-commerce, демонстрируя свою исключительную эффективность в условиях цифровой трансформации. Разве не очевидно, что игнорирование этой модели в современном ритейле равносильно добровольному отказу от значительной доли рынка и конкурентных преимуществ?

Анализ рынка и ключевые метрики эффективности многоканального ритейла в РФ

Ключевой тезис: Установить эмпирический контекст исследования на основе свежих статистических данных и определить приоритетные KPI, отражающие долгосрочную ценность клиента и эффективность управления запасами.

Для адекватного понимания современного состояния коммерческой деятельности в российском ритейле необходимо опираться на актуальные эмпирические данные. Анализ динамики рынка и его структуры, а также смещение акцентов в системах оценки эффективности, является критически важным для формирования релевантных выводов и рекомендаций.

Динамика и структура российского рынка розничной торговли (2023–2024 гг.)

Российский розничный рынок демонстрирует высокую адаптивность и устойчивость к внешним шокам. По данным Росстата, оборот розничной торговли (РТО) в России в реальном выражении показал значительный рост: на 6,4% в 2023 году и на 7,2% в 2024 году. Эти цифры свидетельствуют о восстановлении и даже превзойдении потребительской активности по сравнению с предыдущими периодами.

Параллельно с этим, сектор электронной коммерции продолжает быть локомотивом роста. Объем российского рынка розничной интернет-торговли в 2023 году составил впечатляющие 7,9 трлн рублей. Прогнозы Data Insight указывают на дальнейшее ускорение: ожидается, что в 2024 году этот показатель достигнет 10,7–11,2 трлн рублей. Этот рост сопровождается увеличением проникновения онлайн-продаж в общий объем розницы: в 2024 году доля E-commerce в общем обороте непродовольственной розничной торговли достигла уже 48%. Это почти половина всех непродовольственных покупок, что является убедительным доказательством цифровой трансформации потребительского поведения.

Структура рынка E-commerce также претерпевает изменения. Основной рост онлайн-продаж обеспечивают универсальные маркетплейсы. По данным Data Insight, во второй половине 2024 года их доля в общем количестве заказов составила 56% для Wildberries и 21% для Ozon. Эти две платформы фактически доминируют на рынке, предлагая потребителям широкий ассортимент и удобство сервисов.

При этом наблюдается интересная тенденция в отношении среднего чека. На фоне общего роста числа заказов (на 45% в 2024 году) средний чек продолжает снижаться, составив 1650 рублей по итогам 2024 года, что на 4% ниже прошлогоднего показателя. Это может свидетельствовать о нескольких факторах: во-первых, о дальнейшем проникновении онлайн-покупок в повседневную жизнь, когда через интернет приобретаются не только дорогие товары длительного пользования, но и товары ежедневного спроса; во-вторых, о стратегии экономии со стороны потребителей, которые, как отмечается, перешли к более рациональным тратам.

Таблица 1. Динамика российского рынка розничной торговли и E-commerce (2023-2024 гг.)

Показатель	2023 год	2024 год (прогноз/факт)	Источник
Рост РТО (реальное выражение)	6,4%	7,2%	Росстат
Объем E-commerce (трлн руб.)	7,9	10,7–11,2	Data Insight
Доля E-commerce в непродовольственной рознице	–	48%	Data Insight
Доля Wildberries (в заказах)	–	56%	Data Insight
Доля Ozon (в заказах)	–	21%	Data Insight
Рост числа заказов	–	45%	Data Insight
Средний чек (руб.)	~1719	1650 (-4%)	Data Insight

Эти данные формируют прочную эмпирическую основу для дальнейшего анализа коммерческой деятельности, подчеркивая необходимость адаптации к меняющимся реалиям.

Критический анализ ключевых показателей эффективности (KPI) коммерческой деятельности

В условиях омниканального ритейла и доминирования цифровых платформ, традиционные KPI, такие как общая выручка или валовая прибыль, хотя и остаются важными, уже не в полной мере отражают сложную картину коммерческой эффективности. Приоритет смещается на показатели, которые характеризуют долгосрочную ценность клиента, его лояльность и эффективность управления товарными запасами в условиях многоканальной среды.

Пожизненная ценность клиента (LTV, Customer Lifetime Value) становится одним из важнейших KPI. LTV представляет собой прогнозируемую прибыль, которую компания получит от клиента за весь период его взаимодействия с брендом. Исследования показывают, что омниканальные покупатели имеют LTV на 30% выше, чем те, кто использует только один канал. Это подчеркивает не просто удобство, но и экономическую выгоду от инвестиций в интегрированные каналы взаимодействия. Высокий LTV указывает на успешность стратегии по удержанию клиентов и максимизации их ценности для бизнеса.

В тесной связке с LTV находится Коэффициент удержания клиентов (CRR, Customer Retention Rate). CRR измеряет процент клиентов, которых компания смогла удержать в течение определенного периода. Компании с сильными омниканальными стратегиями сохраняют до 89% клиентов, что является прямым доказательством того, что создание бесшовного и персонализированного клиентского опыта значительно повышает лояльность. Высокий CRR снижает затраты на привлечение новых клиентов и обеспечивает стабильный поток доходов.

Одним из наиболее критически важных, но часто недооцененных показателей эффективности коммерческой деятельности в ритейле является Доход от валовой прибыли на инвестиции в товарные запасы (GMROI, Gross Margin Return on Inventory Investment). GMROI измеряет, насколько прибыльно товарные запасы конвертируются в валовую прибыль. Этот показатель особенно актуален в условиях нестабильных цепей поставок и меняющегося спроса, так как позволяет оценить эффективность управления капиталом, вложенным в запасы.

Формула для расчета GMROI:

GMROI = Валовая прибыль / Средняя стоимость товарного запаса

где:

• Валовая прибыль = Выручка — Себестоимость проданных товаров
• Средняя стоимость товарного запаса = (Стоимость начального запаса + Стоимость конечного запаса) / 2

GMROI также может быть представлен как произведение оборачиваемости запасов и маржи:

GMROI = Оборачиваемость запасов × Маржа, в %

Например, если годовая валовая прибыль компании составляет 2 000 000 рублей, а средняя стоимость товарного запаса — 800 000 рублей, то GMROI = 2 000 000 / 800 000 = 2,5. Показатель выше 2.0 считается хорошим, так как это означает, что каждый рубль, вложенный в товарные запасы, приносит 2,5 рубля валовой прибыли. Значение GMROI > 1 означает, что бизнес получает валовую прибыль, превышающую среднюю стоимость запаса. Понимание и оптимизация GMROI позволяет ритейлерам принимать обоснованные решения относительно закупок, ассортиментной политики и ценообразования.

Наконец, Средний чек (AOV, Average Order Value), хотя и снижается в целом по рынку E-commerce, ��стается важным показателем, помогающим оптимизировать операционные расходы и напрямую связанным с эффективностью кросс-канальных продаж и персонализированных предложений. Увеличение AOV через кросс-продажи, бандлинг или повышение стоимости товаров может значительно повысить общую прибыльность. Какой важный нюанс здесь упускается? Часто ритейлеры фокусируются только на увеличении среднего чека, забывая, что без адекватного контроля издержек это может привести к снижению маржинальности, а не к росту прибыли.

Таким образом, для комплексной оценки Commercial Excellence в современном ритейле необходимо использовать сбалансированный набор KPI, включающий LTV, CRR, GMROI и AOV, каждый из которых дает уникальное представление о различных аспектах эффективности коммерческой деятельности.

Оптимизация торгово-технологического процесса в условиях внешних ограничений

Ключевой тезис: Раскрыть практический аспект трансформации закупок, логистики и IT-инфраструктуры, вызванной санкционными ограничениями и необходимостью повышения операционной эффективности.

Санкционное давление и геополитическая нестабильность, начавшиеся в 2022 году, стали катализатором глубоких изменений в торгово-технологических процессах российского ритейла. Эти вызовы вынудили компании к быстрой адаптации, перестройке устоявшихся моделей и активному внедрению инновационных решений.

Перестройка логистики и ассортиментная политика

Кризис 2022 года ознаменовался принудительной переориентацией и удлинением логистических цепочек. Традиционные западные маршруты стали недоступны или значительно усложнились, что привело к массовому смещению фокуса на восточное направление: Турцию, Казахстан, Грузию, а также развитие внутренних российских маршрутов. Эта перестройка повлекла за собой удорожание железнодорожных контейнерных перевозок и увеличение издержек, связанных с арендой складских помещений и необходимостью создания новых логистических хабов. Примечательно, что ставки на железнодорожные контейнерные перевозки, в отличие от морских фрахтов, демонстрировали относительную стабильность: индекс ERAI (Евразийский железнодорожный альянс) вырос всего на 4,2% в 2024 году, демонстрируя устойчивость континентальных маршрутов на фоне удвоения ставок морских перевозок из-за нестабильности в Красном море. Это подчеркивает стратегическую важность развития наземной логистики. И что из этого следует? Российский ритейл, показав высокую гибкость, смог не только адаптироваться к новым условиям, но и заложить фундамент для более независимой и диверсифицированной логистической инфраструктуры.

Параллельно с логистическими изменениями, ритейлеры были вынуждены кардинально пересмотреть свою ассортиментную политику. Логистические сбои, уход западных брендов и, что крайне важно, снижение покупательской активности в высокоценовом сегменте, заставили сместить акценты. Потребители перешли к стратегии экономии: 9 из 10 российских потребителей стали отказываться от дорогих покупок. Как следствие, ритейлеры активно сокращали долю высокоценового импорта и расширяли ассортимент недорогих и среднеценовых товаров, отдавая предпочтение российским производителям и параллельному импорту. Одним из ярчайших трендов стал рост доли собственных торговых марок (СТМ) в сегменте FMCG, которая в 2024 году выросла на 1,2 п.п., достигнув 11,5% рынка. Это позволило ритейлерам не только предложить более доступные аналоги, но и укрепить свои позиции в условиях изменившегося спроса.

В области закупочной деятельности государство также предприняло антикризисные меры. Например, было разрешено до 31 декабря 2026 года упрощенное проведение электронного запроса котировок по 44-ФЗ с увеличенной до 10 млн руб. начальной максимальной ценой контракта. Это облегчило процесс государственных и корпоративных закупок, сделав его более гибким в условиях неопределенности.

Импортозамещение IT-решений и Demand Forecasting

Уход многих зарубежных IT-вендоров в 2022 году поставил перед российским ритейлом и отечественными IT-компаниями задачу экстренной разработки и внедрения аналогов программного обеспечения уровня Business critical (ERP, WMS, YMS). Эта ситуация, изначально воспринятая как кризис, стала мощным стимулом для развития отечественного IT-сектора.

К концу 2024 года доля отечественных ERP-систем на российском рынке достигла порядка 60%, причем 80% из них приходится на решения «1С». Это свидетельствует о быстром замещении зарубежных продуктов и значительном укреплении позиций российских разработчиков. Рынок WMS-систем (Warehouse Management Systems), отвечающих за управление складскими операциями, в 2024 году вырос на 10-20%, что было обусловлено необходимостью миграции с ушедших зарубежных платформ. Успешно реализованы крупные проекты, например, по миграции на российскую WMS для 17 распределительных центров сети «Чижик», что демонстрирует зрелость и функциональность отечественных решений.

Внедрение этих IT-решений, особенно в сочетании с технологиями Big Data, критически влияет на точность прогнозирования спроса (Demand Forecasting) и, как следствие, на управление запасами. Современные системы способны объединять огромные объемы данных: историю продаж, сезонные тренды, маркетинговые акции, данные о конкурентах, экономические показатели и даже локальные погодные условия. Такой комплексный анализ позволяет значительно повысить точность прогнозов, что ведет к оптимизации объемов закупок, снижению издержек на хранение, минимизации списаний и предотвращению дефицита товаров. Таким образом, импортозамещение IT-решений не только обеспечивает технологический суверенитет, но и становится ключевым фактором повышения операционной и коммерческой эффективности в российском ритейле.

Нормативно-правовое регулирование и безопасность коммерческой деятельности

Ключевой тезис: Обеспечить академическую строгость и практическую применимость исследования, учитывая актуальные юридические требования.

В условиях динамичных экономических и технологических изменений, коммерческая деятельность розничных предприятий неразрывно связана с соблюдением актуальной нормативно-правовой базы. Игнорирование или недостаточное понимание текущего законодательства может привести к серьезным репутационным и финансовым потерям. Этот раздел посвящен анализу ключевых законодательных актов и инициатив, регулирующих розничную торговлю в РФ в период 2023-2025 годов.

Центральным документом, регулирующим торговую деятельность в России, остается Федеральный закон № 381-ФЗ («Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации»). Этот закон содержит ряд положений, направленных на поддержание конкуренции на рынке, в том числе запрет для крупнейших продовольственных сетей приобретать или брать в аренду дополнительные торговые площади, если их доля на рынке превышает 25%. Цель этой нормы – предотвратить монополизацию и обеспечить условия для развития малых и средних ритейлеров. Однако, в 2024 году в правительстве активно обсуждалась инициатива крупнейших ритейлеров (X5 Group, «Магнит») о снятии ограничений на применение агентской схемы при продаже продуктов через аффилированные маркетплейсы. Текущая редакция ФЗ-381, по мнению игроков рынка, препятствует развитию цифровых платформ и ограничивает их возможности в омниканальной торговле, что требует гибкой адаптации законодательства к новым реалиям.

Одним из наиболее значимых нововведений последних лет является система Обязательной Маркировки товаров («Честный Знак»). Эта система, направленная на борьбу с контрафактом и повышение прозрачности рынка, продолжает расширяться. С 1 апреля 2024 года был расширен перечень товаров легкой промышленности, подлежащих обязательной маркировке, а немаркированные остатки разрешалось реализовывать до 30 сентября 2024 года. Это требует от ритейлеров постоянного мониторинга изменений в законодательстве и оперативной адаптации внутренних бизнес-процессов.

Ключевым шагом в усилении контроля за оборотом маркированных товаров стало введение с 1 апреля 2024 года разрешительного порядка продажи маркированных товаров для розничной торговли и общепита (Постановление Правительства РФ № 1944). Это означает, что перед продажей конечному потребителю необходимо осуществлять обязательную онлайн-проверку кода маркировки на кассе. Только после получения положительного ответа от системы «Честный Знак» товар может быть продан. Этот механизм исключает возможность реализации нелегальной или просроченной продукции, однако требует от ритейлеров инвестиций в кассовое оборудование и программное обеспечение, а также обучения персонала.

За нарушения в сфере маркировки предусмотрены серьезные штрафы. Например, за продажу немаркированной табачной или алкогольной продукции для организаций штраф составляет от 300 000 до 500 000 рублей с конфискацией товара. Это подчеркивает высокую ответственность участников рынка и необходимость неукоснительного соблюдения всех требований.

В целом, нормативно-правовое регулирование розничной торговли в РФ в период 2023-2025 гг. характеризуется стремлением государства обеспечить баланс между поддержкой конкуренции, защитой прав потребителей и внедрением современных цифровых инструментов контроля, что требует от бизнеса постоянной готовности к изменениям и инвестиций в адаптацию.

Выводы и практические рекомендации для предприятия (Проектная часть)

Проведенный анализ теоретических основ, эмпирических данных и нормативно-правового поля позволяет сформулировать ключевые выводы и разработать конкретные, измеримые рекомендации для розничного предприятия, стремящегося к Commercial Excellence в условиях цифровой трансформации и внешних ограничений.

Основные выводы исследования:

1. Цифровая трансформация – не опция, а императив: Рост доли E-commerce до 48% в непродовольственной рознице и объемов рынка до 10,7–11,2 трлн рублей в 2024 году подтверждает, что игнорирование цифровых каналов и технологий равносильно потере конкурентоспособности.
2. Омниканальность – ключ к лояльности и LTV: Интеграция всех каналов взаимодействия существенно повышает LTV клиентов (на 30%) и коэффициент их удержания (до 89%), что делает омниканальную стратегию фундаментом долгосрочного роста.
3. Big Data – основа предиктивного управления: Технологии больших данных позволяют перейти от реактивного к предиктивному управлению спросом, запасами и ценообразованием, что критически важно для оптимизации операций и максимизации прибыли. Пример Ozon с 250+ факторами в прогнозировании закупок наглядно это демонстрирует.
4. GMROI – индикатор эффективности капитала в запасах: В условиях перестройки логистики и изменения ассортиментной политики, GMROI становится важнейшим показателем для оценки прибыльности инвестиций в товарные запасы, позволяя оптимизировать ассортимент и избежать замораживания капитала.
5. Адаптация к санкциям – через импортозамещение и перестройку: Переориентация логистики на Восток, рост доли СТМ до 11,5% и успешное импортозамещение ERP/WMS-систем (до 60% отечественных ERP) свидетельствуют о высокой адаптивности российского ритейла.
6. Нормативное регулирование – фактор риска и развития: Расширение системы «Честный Знак» и введение разрешительного порядка продажи маркированных товаров требуют от ритейлеров постоянной готовности к изменениям и инвестиций в compliance-процессы.

Практические рекомендации по оптимизации коммерческой деятельности:

Для конкретного розничного предприятия (например, региональной сети супермаркетов или специализированного магазина электроники) с учетом его формата и сегмента рынка, могут быть предложены следующие рекомендации:

1. Разработка и внедрение омниканальной стратегии:
   • Анализ текущих каналов: Провести аудит всех точек взаимодействия с клиентами (физические магазины, сайт, мобильное приложение, соцсети, контакт-центр) и выявить «узкие места» в интеграции.
   • Централизация данных: Инвестировать в CRM-систему нового поколения или доработать существующую для создания единого профиля клиента, аккумулирующего данные из всех каналов. Это позволит персонализировать предложения и улучшить клиентский опыт.
   • Обучение персонала: Провести обучение сотрудников всех уровней принципам омниканальности, чтобы обеспечить единые стандарты обслуживания независимо от канала.
   • Пример: Для сети супермаркетов: обеспечить возможность формирования списка покупок в мобильном приложении с отслеживанием наличия товаров в конкретном магазине, возможность оформления онлайн-заказа с самовывозом или доставкой, а также программу лояльности, действующую как онлайн, так и офлайн.
2. Оптимизация закупочной деятельности и ассортиментной политики с использованием GMROI:
   • Регулярный расчет GMROI: Внедрить ежемесячный или ежеквартальный расчет GMROI для каждой товарной категории, подкатегории и ключевых SKU.
   • Категорийный менеджмент на основе GMROI: Пересмотреть ассортиментную матрицу, выделяя категории с высоким и низким GMROI. Для позиций с низким GMROI необходимо провести анализ причин (низкая маржа, медленная оборачиваемость, высокая стоимость хранения) и принять решения о пересмотре закупочных цен, условий работы с поставщиками, изменении ценообразования или выводе из ассортимента.
   • Развитие СТМ: Учитывая рост популярности СТМ (до 11,5% на рынке FMCG), активно развивать собственные торговые марки в тех категориях, где возможно обеспечить высокое качество при конкурентной цене, что позволит повысить маржинальность и контролировать цепочки поставок.
   • Пример: Для магазина электроники: выявить товары с высоким GMROI (например, популярные аксессуары) и увеличить их закупки, а для крупной бытовой техники с низким GMROI рассмотреть возможность работы под заказ или снижения уровня запасов.
3. Внедрение систем прогнозирования спроса (Demand Forecasting) на базе Big Data:
   • Интеграция данных: Объединить данные из кассовых систем, онлайн-платформ, систем управления запасами, маркетинговых акций и внешних факторов (погода, праздники, конкуренты) в единую аналитическую систему.
   • Использование AI/ML: Инвестировать в аналитические инструменты с использованием алгоритмов машинного обучения для построения более точных моделей прогнозирования спроса, что позволит минимизировать избыточные запасы и избежать дефицита.
   • Пример: Для региональной сети: внедрить систему, которая будет прогнозировать спрос на сезонные овощи и фрукты с учетом погодных условий и локальных праздников, что позволит оптимизировать закупки у местных фермеров и сократить потери от порчи.
4. Повышение прозрачности и соответствия нормативным требованиям:
   • Интеграция с «Честным Знаком»: Обеспечить полную интеграцию кассового оборудования и учетных систем с национальной системой маркировки для выполнения разрешительного порядка продажи с апреля 2024 года.
   • Внутренний аудит: Регулярно проводить внутренние аудиты для проверки соблюдения всех требований ФЗ № 381 и других регуляторных норм, включая антимонопольные ограничения.

Внедрение этих рекомендаций позволит предприятию не только адаптироваться к текущим рыночным условиям, но и достичь Commercial Excellence, обеспечив устойчивый рост, высокую прибыльность и лояльность клиентов в долгосрочной перспективе.

Заключение

Настоящее исследование было направлено на разработку современного, актуального и методологически обоснованного плана глубокого анализа коммерческой деятельности в российском розничном ритейле, ориентированного на текущие тренды цифровизации, омниканальности и изменения потребительского поведения в РФ в период 2023-2025 гг. Поставленная цель была успешно достигнута путем деконструкции устаревших академических подходов и интеграции передовых концепций и эмпирических данных.

Ключевой вклад работы заключается в создании комплексного фреймворка, который включает в себя:

• Четкое определение и взаимосвязь современных концепций: Были академически строго определены «Омниканальность», «Динамическое ценообразование», «Прогнозирование спроса» и «Commercial Excellence», показана их неразрывная связь с технологиями Big Data и доминирующей бизнес-моделью Платформы.
• Эмпирический контекст и актуальные метрики: Работа опирается на свежие статистические данные Росстата и Data Insight (2023-2024 гг.) о динамике российского рынка розничной торговли и E-commerce. Особое внимание уделено критическому анализу KPI, выходящих за рамки традиционных показателей, с акцентом на LTV, CRR и детальным раскрытием экономической сущности GMROI как ключевого индикатора эффективности управления запасами в многоканальном ритейле.
• Анализ влияния внешних факторов: Впервые в рамках такого плана системно рассмотрено влияние санкционных ограничений на трансформацию закупочной деятельности (перестройка логистики, рост СТМ) и процесс импортозамещения IT-решений (ERP/WMS-системы) как драйверов точности прогнозирования спроса.
• Актуальное нормативно-правовое поле: Включены последние изменения в регулировании розничной торговли, включая ФЗ № 381 и детализированное описание разрешительного порядка продажи маркированных товаров с апреля 2024 года, что обеспечивает практическую применимость исследования.

Таким образом, предложенный методологический план представляет собой целостный, научно обоснованный инструмент для глубокого исследования процессов цифровой трансформации и достижения коммерческого превосходства в современном российском ритейле. Он позволяет студентам и исследователям не только получить актуальные знания, но и разработать конкретные, измеримые рекомендации для реальных предприятий.

Перспективы дальнейших исследований в рамках этой темы могут быть связаны с более глубоким изучением влияния искусственного интеллекта (ИИ) на динамическое ценообразование в 2026 году и последующие периоды, а также с анализом этических аспектов использования Big Data и персонализированных предложений в контексте защиты прав потребителей. Также представляет интерес исследование влияния ESG-повестки на формирование ассортиментной политики и логистических цепочек в ритейле.

Список использованной литературы

1. Абчук В.А. Коммерция: Учеб. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 2000.
2. Багиев Г.Л. Маркетинг взаимодействия: товарная политика, конкурентоспособность товара, стратегические решения. СПб.: С-Пб. гос. ун-т экономики и финансов, 1999.
3. Башлачева Е.А. Оптимизация товарного ассортимента // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 2000. № 4.
4. Дашков Л.П., Памбухчиянц В.К. Коммерция и технология торговли: Учеб. М., 1999.
5. Зеваков А.М., Петров В.В. Логистика производственных и товарных запасов. М.: Изд-во Михайлова В.А., 2002.
6. Козловский В.А., Козловская Э.А., Савруков Н.Т. Логистический менеджмент. М.: Лань, 2002.
7. Корнеев А.А. Формирование товарной стратегии промышленного предприятия: автореферат. Ижевск, 1998.
8. Медведев В., Терещенко Н. Формирование товарного предложения на потребительском рынке // Маркетинг. 2000. № 4.
9. Мещеряков А. Модель управления эффективностью торговой компании на основе оптимизации товарного ассортимента // Менеджмент сегодня. 2003. № 1.
10. Никишкин В.В. Маркетинг розничной торговли: Теория и методология. М.: Экономика, 2003.
11. Осипова Л.В., Синяева И.М. Основы коммерческой деятельности: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб., доп. М.: Финансы и статистика, 2001.
12. Панкратов Ф.Г., Серегина Т.К. Коммерческая деятельность: Учебник для вузов. М.: Издательско-книготорговый центр «Маркетинг», 2002.
13. Рыбальченко И. Практические методы разработки и анализа товарной стратегии предприятия // Маркетинг. 1998. № 2.
14. Рысев Н.Ю. Активные продажи. Эффективные переговоры. СПб: Питер, 2002.
15. Синецкий Б.И. Основы коммерческой деятельности: Учеб. для вузов по специальности «Коммерция». М.: Юристъ, 1998.
16. Теплов В.И., Сероштан М.В., Боряев В.Е., Панасенко В.А. Коммерческое товароведение: Учебник. М.: Смарт, 2005.
17. Торговое дело: экономика, маркетинг, организация: Учебник / Под ред. Л.А. Брагина, Т.П. Данько. М.: Инфра-М, 2002.
18. Федеральный закон «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» от 28.12.2009 N 381-ФЗ (последняя редакция). URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/12073281/ (дата обращения: 07.10.2025).
19. Разрешительный порядок продажи товаров, подлежащих маркировке для организаций розничной торговли и общепитов. URL: https://www.retail.ru/news/razreshitelnyy-poryadok-prodazhi-tovarov-podlezhashchikh-markirovke-dlya-organizatsiy-roznichnoy-torgovli-i-obshchepitov-29-marta-2024/ (дата обращения: 07.10.2025).
20. Динамическое ценообразование: Практическое руководство — 2024. URL: https://imprice.ru/blog/dinamicheskoe-cenoobrazovanie (дата обращения: 07.10.2025).
21. Разрушители устоев: как маркетплейсы победили ретейл и что им угрожает теперь. URL: https://www.forbes.ru/biznes/538779-razrusiteli-ustoev-kak-marketplejsy-pobedili-retejl-i-cto-im-ugrozaet-teper (дата обращения: 07.10.2025).
22. 14 ключевых показателей эффективности электронной коммерции, которые важно отслеживать в 2025 году. URL: https://priceva.ru/blog/klyuchevye-pokazateli-effektivnosti-elektronnoj-kommercii (дата обращения: 07.10.2025).
23. 28 Omnichannel Statistics Every Enterprise Needs to Know for 2024. URL: https://www.keyshot.com/resources/28-omnichannel-statistics-every-enterprise-needs-to-know-for-2024/ (дата обращения: 07.10.2025).
24. В правительстве готовят изменения в закон о торговле. URL: https://akit.ru/news/v-pravitelstve-gotovyat-izmeneniya-v-zakon-o-torgovle/ (дата обращения: 07.10.2025).
25. Оборот розничной торговли в России в 2024 году вырос на 7,2%. URL: https://www.finam.ru/analysis/newsitem/oborot-roznichnoy-torgovli-v-rossii-v-2024-godu-vyros-na-72-20250207123956/ (дата обращения: 07.10.2025).
26. БИЗНЕС‐МОДЕЛИ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ : учеб.-метод. пособие. URL: https://elib.pnzgu.ru/files/docs/1/2020-04-16-17-03-31/15122020211152_14.07.2020.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
27. Продовольственный ритейл в условиях санкций. URL: https://ma-research.ru/publikacii/prodovolstvennyj-ritejl-v-usloviyakh-sanktsij/ (дата обращения: 07.10.2025).
28. Омниканальность в ритейле: что такое и как ее внедрить. URL: https://in-aim.ru/omnichannel-in-retail/ (дата обращения: 07.10.2025).
29. Маркетинговое исследование Интернет-торговля в России 2025. URL: https://datainsight.ru/report/internet-commerce-russia-2025 (дата обращения: 07.10.2025).
30. Data Insight: российский рынок электронной коммерции достигнет 10,7 трлн рублей в 2024 году. URL: https://e-pepper.ru/news/data-insight-rossiyskiy-rynok-elektronnoy-kommercii-dostignet-10-7-trln-rubley-v-2024-godu.html (дата обращения: 07.10.2025).
31. Commercial Excellence. URL: https://www.thom.eu/insights/commercial-excellence/ (дата обращения: 07.10.2025).
32. Big Data в современном ритейле: предиктивные технологии для роста Retention и LTV. URL: https://retailrocket.ru/blog/big-data-v-sovremennom-ritejle-prediktivnye-tekhnologii-dlya-rosta-retention-i-ltv/ (дата обращения: 07.10.2025).
33. Что такое омниканальность в маркетинге и как она работает. URL: https://retailrocket.ru/blog/chto-takoe-omnikanalnost-v-marketinge-i-kak-ona-rabotaet/ (дата обращения: 07.10.2025).
34. Как работает динамическое ценообразование: примеры и советы для бизнеса. URL: https://retailrocket.ru/blog/kak-rabotaet-dinamicheskoe-cenoobrazovanie-primery-i-sovety-dlya-biznesa/ (дата обращения: 07.10.2025).
35. Система динамического ценообразования: как работает и где применяется. URL: https://napoleonit.ru/blog/sistema-dinamicheskogo-cenoobrazovaniya-kak-rabotaet-i-gde-primenyaetsya/ (дата обращения: 07.10.2025).
36. Омниканальные стратегии в ритейле: зачем они нужны и как их внедрять. URL: https://ifellow.ru/blog/omnikanalnye-strategii-v-ritejle-zachem-oni-nuzhny-i-kak-ikh-vnedryat/ (дата обращения: 07.10.2025).
37. Demand Forecasting: Definition, Methods, Types & Benefits. URL: https://thefulfillmentlab.com/blog/demand-forecasting/ (дата обращения: 07.10.2025).
38. Прогнозирование спроса (Demand Forecasting): методы, советы и зачем это нужно. URL: https://zerocoder.ru/blog/demand-forecasting/ (дата обращения: 07.10.2025).
39. What Is Demand Forecasting? Benefits, Examples, and Types. URL: https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/inventory/demand-forecasting.shtml (дата обращения: 07.10.2025).
40. Как в условиях санкций в 2024 году проводить закупки. URL: https://www.kom-dir.ru/article/2607-zakupki-v-usloviyah-sanktsiy (дата обращения: 07.10.2025).
41. Развитие электронной коммерции и цифровизации закупок в 2024 году. URL: https://agora.ru/blog/e-commerce-digitalization-procurement-2024 (дата обращения: 07.10.2025).
42. РОЛЬ BIG DATA В РАЗВИТИИ ОНЛАЙН-РИТЕЙЛА. URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=19102 (дата обращения: 07.10.2025).
43. Технологии Big Data на финансовых рынках: практические аспекты. URL: https://1economic.ru/lib/1131103.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
44. Обязательная маркировка товаров на 2025 год. URL: https://getmark.ru/articles/obyazatelnaya-markirovka-tovarov-na-2024-god (дата обращения: 07.10.2025).
45. 1 апреля 2024 года расширен перечень товаров легкой промышленности, которые надо маркировать. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_law_341996/ (дата обращения: 07.10.2025).