Как искусственный интеллект и новые принципы управления ассортиментом товаров и товарной матрицей меняют всю розничную торговлю

И это уже совершенно иной уровень изменений.

Однако за всеми технологическими изменениями стоит один фундаментальный вопрос, который уже несколько десятилетий сохраняет свою актуальность: что именно розничная сеть продает своим покупателям в рамках товарного ассортимента и ассортиментной матрицы товаров и SKU?

Какими бы совершенными ни были алгоритмы искусственного интеллекта, они не способны исключить, либо хотя бы нивелировать ошибки в ассортиментной политике и управлении товарной матрицей sku.

Поэтому несмотря на автоматизацию и цифровизацию торговли, оптимизация ассортимента товаров и управление ассортиментной матрицей по-прежнему остается основным конкурентным преимуществом розничной сети и главным фактором, определяющим лояльность покупателей.

Компании одновременно находятся под влиянием сразу нескольких факторов:

• экономическая неопределенность
• рост требований со стороны потребителей
• развитие искусственного интеллекта
• ужесточение гос. регулирования
• усиление конкуренции в ритейле, категорийном менеджменте и управлении ассортиментом товаров

В результате ритейлерам приходится не просто внедрять новые технологии, но и пересматривать все бизнес-процессы компании - от управления ассортиментом товаров и SKU до выстраивания клиентского опыта.

На фоне этого можно выделить пять основных тенденций, которые больше всего влияют на будущее розничной торговли.

Искусственный интеллект в ритейле: как агентная коммерция меняет покупательское поведение и управление ассортиментом товаров и sku

На протяжении последних лет искусственный интеллект использовался преимущественно для автоматизации бизнес-процессов и персонализации предложений. Однако уже в 2026 году активно начало набирать обороты направление «агентная коммерция», которое напрямую влияет на анализ ассортимента товаров и товарной матрицы.

Что такое агентная коммерция и как она влияет на категорийный менеджмент и ассортимент товаров?

Агентная коммерция — это модель торговли, где ИИ-агенты берут на себя роль покупателя и участвуют в формировании спроса и выборе ассортимента товаров.

ИИ-агенты способны самостоятельно искать товары, сравнивать их по заданным критериям, анализировать рынок, вести переговоры и автономно оформлять заказы, опираясь на данные товарной матрицы и SKU-структуры ассортимента товаров в ритейле.

Как выглядит процесс покупки товара в условиях ИИ-управления ассортиментом и товарной матрицы?

1. Покупатель пишет агенту запрос в свободной форме. Например: «Найди спортивные кроссовки для бега по цене до 5 000 ₽ с доставкой за 1 день».

2. Система анализирует десятки источников и структуру ассортимента товаров и SKU-матриц, сравнивает сотни предложений и проверяет реальное наличие товаров по запросу.

3. Агент выбирает оптимальный вариант с учетом данных анализа ассортимента и товарной матрицы, оформляет заказ и проводит платеж от имени покупателя.

При принятии решения ИИ агент

1. анализирует поведение покупателя и данные ассортимента товаров и категорий. выдает базовые рекомендации.

2. предугадывает потребности покупателя на основе структуры ассортиментной матрицы товаров и предлагает варианты действий.

3. принимает решение, опираясь на анализ SKU и товарных категорий, самостоятельно совершает покупку и управляет заказом без участия самого покупателя.

Что это значит для ритейла: влияние агентной коммерции на оптимизацию ассортимента товаров?

Речь идет о цифровых помощниках нового поколения, которые самостоятельно ищут товары, сравнивают предложения различных продавцов, влияют на оптимизацию ассортимента товаров и управление товарной матрицей SKU, самостоятельно принимают решения о покупке и даже осуществляют оплату без участия человека.

Крупнейшие технологические компании уже активно развивают это направление. Покупатель постепенно перестает взаимодействовать напрямую с интернет-магазином. Вместо него это делает интеллектуальный агент, который ориентируется на историю покупок, предпочтения пользователя, данные структуры ассортимента и товарной матрицы и заданные параметры.

Для ритейлеров это означает серьезное изменение правил игры. Если раньше компании инвестировали средства в повышение товарной позиции в поисковой выдаче или мобильном приложении, то теперь необходимо обеспечить видимость товаров внутри экосистем искусственного интеллекта через качество управления ассортиментом и SKU-структурой.

Наиболее успешными в этом направлении окажутся компании, которые смогут обеспечить высокое качество данных о товаре, создать прозрачные цифровые каталоги, развить систему анализа ассортимента товаров и товарной матрицы SKU и предоставить ИИ-системам возможность быстро получать информацию о товарах через современные API-интерфейсы.

Как бы это странно не звучало, но распространение агентной коммерции повышает значение качества управления ассортиментом товаров и оптимизации SKU. Искусственный интеллект будет рекомендовать товары на основе данных, характеристик и истории продаж. Если ассортимент компании перегружен дублирующими позициями или не отражает реальные потребности целевой аудитории, даже самые совершенные алгоритмы не смогут обеспечить рост продаж без качественного анализа товарной матрицы.

В условиях агентной коммерции борьба будет идти не только за внимание покупателей, но и за внимание самих ИИ-систем, которые становятся новыми посредниками между брендом, оптимизированной ассортиментной матрицей и покупателем.

Кто уже начал внедрять эти технологии?

Маркетплейсы:

платформа Alibaba начала внедрение внутренних агентов для работы с Taobao и Tmall.

Сервисы заказа и бронирования:

OpenAI, PayPal и платформа Mirakl разрабатывают решения для того, чтобы сделки можно было проводить прямо внутри диалоговых интерфейсов (ChatGPT).

Ритейл:

1) В 2025 году Walmart начал тестировать интеграцию с ChatGPT, позволяющую пользователям формировать список покупок и оформлять заказ непосредственно через интерфейс искусственного интеллекта. Вместо поиска товаров на сайте клиент просто сообщает системе свои потребности, а алгоритм самостоятельно подбирает продукты и формирует корзину.

Для ритейлера это означает принципиальное изменение модели взаимодействия с покупателем.

2) Amazon активно развивает интеллектуального помощника Rufus, который анализирует предпочтения покупателей, историю заказов и особенности поведения. Система способна отвечать на сложные вопросы пользователей и предлагать персонализированные варианты выбора. Фактически Rufus становится цифровым консультантом, сопровождающим клиента на всех этапах покупки.

Этот блок лучше всего разместить сразу после раздела про агентную коммерцию (после кейсов Walmart и Amazon) и перед разделом "Экономика замкнутого цикла становится коммерчески выгодной".

Логика будет такой: сначала вы объясняете, как ИИ начинает влиять на покупки, а затем показываете, что меняется в управлении ассортиментом и данными о товарах. Это создаёт естественный мост от технологий к категорийной стратегии.

3) Кейсы в России: X5, Магнит, Ozon меняют управление ассортиментом и товарной матрицей

* X5 Group: активно применяют автоматизацию управления ассортиментом товаров и планограмм (Пятёрочка и Перекрёсток).

* Магнит: проводится цифровая трансформация и оптимизация ассортиментной матрицы товаров (сокращение количество sku, управление категориями. локализация ассортимента).

* Metro Cash & Carry: B2B управление ассортиментом и товарной матрицей.

* Ozon: динамическое управление ассортиментом маркетплейса и sku.

Как подготовить ассортимент для искусственного интеллекта и агентной коммерции

На протяжении десятилетий ассортимент формировался исключительно для покупателей. Категорийные менеджеры анализировали спрос, предпочтения целевой аудитории, поведение покупателей, конкурентов и формировали ассортиментную матрицу товаров и SKU.

Однако развитие искусственного интеллекта меняет привычные правила игры.

В ближайшие годы ассортимент будет оцениваться не только покупателями, но и интеллектуальными алгоритмами, что требует нового уровня управления ассортиментом товаров и анализа SKU. Если раньше товар должен был быть понятным человеку, то теперь он должен быть понятным и искусственному интеллекту.

ИИ-агенты, поисковые алгоритмы, рекомендательные системы и цифровые помощники принимают решения на основе данных: структуры каталога, полноты описаний и качества товарной матрицы и ассортимента SKU. Они анализируют характеристики товара, структуру каталога, полноту описаний, качество изображений, отзывы покупателей и десятки других параметров.

Это означает, что конкурентоспособность ассортимента начинает зависеть от качества информации о товаре и уровня оптимизации ассортимента товаров.

Компания может иметь хороший качественный ассортимент, но без корректного анализа товарной матрицы и SKU, ИИ не сможет рекомендовать товар. То есть если карточки товаров содержат мало информации, ошибки, не все характеристики или некорректную классификацию, искусственный интеллект с высокой вероятностью предложит покупателю товар конкурента.

Фактически у категорийных менеджеров появляется новая задача — сделать ассортимент удобным не только для человека, но и для машинного анализа в рамках категорийного менеджмента и управления товарной матрицей SKU.

На практике для этого необходимо:

• 1. Стандартизировать карточки товаров в системе управления ассортиментом: названия, единицы измерения, характеристики и атрибуты должны быть единообразными.
• 2. Устранить дубли и ошибки в ассортиментной матрице SKU: наличие нескольких карточек и однотипных описаний одного и того же товара ухудшают качество рекомендаций.
• 3. Увеличить количество характеристик и атрибутов в карточке товаров (согласно Дерева принятия решения) для улучшения анализа ассортимента товаров: размер, материал, совместимость, назначение, сезонность, ограничения. Это помогает ИИ точнее подбирать товары под запрос покупателя.
• 4. Обеспечить наличие актуальных данных для управления товарной матрицей : наличие товара, цена, сроки доставки, статус товара. Данные должны обновляться в режиме реального времени.
• 5. Обеспечить доступность информации для машинных алгоритмов: внедрить API для цифрового управления ассортиментом SKU, структурированные каталоги и единые справочники становятся такой же важной инфраструктурой, как склад или кассовая система.

Почему качество данных о товарах становится основным фактором оптимизации ассортимента товаров и конкурентным преимуществом в управлении ассортиментом

Появляется новая форма конкуренции: товары конкурируют не только за внимание покупателя, но и за корректное попадание в алгоритмы анализа ассортимента товаров и товарной матрицы. Компании, которые первыми создадут качественную цифровую модель своего ассортимента, получат преимущество в агентной коммерции и персонализированных продажах.

Для категорийных менеджеров это означает переход от управления физической полкой к управлению цифровой полкой и цифровой ассортиментной матрицей SKU. И теперь это не дополнительная опция, а базовая новая реальность.

Если раньше категорийный менеджер отвечал за то, чтобы товар оказался в магазине, то теперь он должен обеспечить его корректное присутствие в цифровой среде, где решения о покупке все чаще принимаются с помощью алгоритмов. В мире агентной коммерции конкурентоспособность товара будет определяться не только его ценой, качеством и наличием, но и качеством данных, которые сопровождают его на всем пути к покупателю.

Поэтому в новой реальности шанс для прорывного роста и развития появляется даже у малого бизнеса, готового оперативно оптимизировать свою работу и быстро адаптироваться под новые тенденции и тренды рынка. В этом случае с наиболее конкурентоспособными будут самые быстрые и гибкие.

Экономика замкнутого цикла в ритейле: новые источники прибыли

Еще несколько лет назад устойчивое развитие воспринималось многими компаниями как элемент корпоративной социальной ответственности. Сегодня экологичность превращается в полноценную бизнес-модель.

Особенно активно этот тренд поддерживает поколение Z. Молодые покупатели все чаще оценивают не только цену и характеристики товара, но и возможность его дальнейшей перепродажи, ремонта или повторного использования.

На этом фоне стремительно развиваются модели рекоммерции — перепродажа, аренда, восстановление и обновление товаров. Такой подход позволяет увеличить жизненный цикл продукции, снизить нагрузку на окружающую среду и одновременно повысить прибыльность бизнеса.

Для ритейлеров это открывает новые источники дохода. Компании получают возможность зарабатывать не только на первичной продаже товара, но и на его последующем обслуживании, восстановлении и повторной реализации.

Фактически рынок движется к модели, в которой стоимость продукта формируется не в момент продажи, а на протяжении всего жизненного цикла. Ассортимент становится стратегическим активом компании.

Так, американский бренд Patagonia одним из первых создал отдельное направление бизнеса - перепродажа товаров. Компания принимает бывшую в употреблении одежду, восстанавливает ее и продает повторно. Такой подход позволяет продлить жизненный цикл продукции и одновременно повышает лояльность аудитории, ориентированной на ответственное потребление.

Другой пример, IKEA активно развивает программы обратного выкупа мебели. Покупатели могут вернуть использованные товары и получить компенсацию в виде сертификатов на новые покупки. С одной стороны, компания снижает нагрузку на окружающую среду и одновременно стимулирует повторные продажи. С другой стороны, стимулирует покупателей возвращаться за повторными покупками.

Управление ассортиментом как стратегический актив ритейлера

Современное управление ассортиментом товаров в рознице становится одним из ключевых факторов конкурентоспособности.

На протяжении многих лет ритейлеры стремились расширять ассортимент, считая количество товаров конкурентным преимуществом. Однако современная практика показывает обратное. Чрезмерный выбор и слишком широкий ассортимент усложняет процесс покупки, увеличивает операционные расходы и снижает эффективность управления товарными запасами.

Однако сегодня эффективное управление ассортиментом товаров становится одним из основных факторов конкурентоспособности. Компании все чаще используют анализ ассортимента, пересматривают ассортиментную матрицу, оценивают товарные категории, уровень спроса и прибыльность каждой товарной позиции. Оптимизация ассортимента позволяет одновременно повысить продажи, сократить расходы и увеличить оборачиваемость товарных запасов.

Сегодня лидеры рынка переходят от концепции «максимального выбора» к концепции «правильного выбора». Покупателю важны не тысячи товаров на полке, а наличие именно тех товаров, которые максимально соответствуют его запросам и ожиданиям.

Современная ассортиментная политика строится не на максимальном количестве SKU, а на постоянном анализе эффективности каждой товарной позиции. Именно поэтому формирование ассортимента товаров становится непрерывным процессом, основанным на аналитике, прогнозировании спроса и изучении поведения покупателей.

Поэтому в ближайшие годы роль категорийного менеджмента, аналитики покупательского поведения и регулярного пересмотра ассортиментных матриц будет только возрастать.

В условиях роста конкуренции способность компании ответить на вопрос «Почему покупатель должен прийти именно к нам?» становится не маркетинговой задачей, а вопросом грамотного управления ассортиментом.

Так, немецкая сеть дискаунтеров ALDI считается одним из лучших примеров стратегического управления ассортиментом: оптимизации ассортимента и sku-матрицы в ритейле. В то время как традиционный супермаркет может предлагать 30–50 тысяч товарных позиций (sku), ассортимент ALDI ограничивается несколькими тысячами позиций.

Компания сознательно отказывается от чрезмерного выбора и концентрируется на товарах с высоким спросом. Это позволяет снижать закупочные цены, ускорять оборачиваемость складских запасов и повышать операционную эффективность бизнеса.

Практика ALDI показывает, что конкурентное преимущество создается не количеством товаров на полке, а способностью предложить покупателю наиболее востребованный ассортимент по оптимальной цене.

Из личного опыта, могу сказать, что, действительно, товары (речь идет не о продуктах) и одежда, приобретенные мной в студенческие годы в Германии в ALDI по очень выгодной (низкой) цене, служили мне долгие годы и отличались высочайшим качеством.

Такой подход считается одним из лучших примеров категорийного управления ассортиментом, где каждая товарная позиция оценивается с точки зрения прибыли, спроса, роли категории и вклада в общий товарооборот.

Магазины будущего и его влияние на управление ассортиментом товаров: клиентский опыт как фактор роста продаж

Несмотря на стремительное развитие электронной коммерции, розничные магазины сохраняют свою роль в сфере розничной торговли.

Однако меняется сама функция торговой точки. Если раньше магазин был местом хранения и продажи товаров, то теперь он становится пространством для взаимодействия бренда и покупателя.

Одновременно меняются и подходы к управлению ассортиментом в розничной торговле. Все чаще решения принимаются на основе данных о поведении покупателей, аналитики торгового зала и эффективности каждой категории товаров.

Современные потребители приходят в магазин не только для совершения покупки, но и для получения нового опыта. Поэтому все больше ритейлеров инвестируют средства в создание так называемых фиджитальных пространств, объединяющих преимущества физического и цифрового мира.

При этом опыт ведущих мировых ритейлеров показывает, что впечатления не способны заменить ассортимент. Магазин может привлекать покупателей современным дизайном, интерактивными сервисами и цифровыми технологиями, однако отсутствие востребованных товаров на полках быстро снижает лояльность покупателей.

Именно поэтому наиболее успешные сети рассматривают клиентский опыт и ассортимент как взаимодополняющие элементы единой стратегии развития.

Они объединяют мерчандайзинг, категорийный менеджмент, цифровые технологии и современные методы управления товарным ассортиментом, формируя единый покупательский опыт.

Дополненная реальность, интерактивная навигация, цифровые примерочные, персонализированные рекомендации в режиме реального времени — все это постепенно становится частью стандартного покупательского пути.

Одновременно магазины начинают выполнять несколько функций: служат центрами выдачи онлайн-заказов, площадками для коммуникации с клиентами и инструментами укрепления бренда.

В условиях высокой конкуренции эмоциональная связь с покупателем становится не менее важной, чем ценовое предложение.

Так, флагманские магазины Nike в Нью-Йорке и Шанхае уже давно вышли за рамки традиционной торговли. Покупатели могут сканировать товары через мобильное приложение, получать персональные рекомендации и предложения, бронировать примерочные и оформлять покупки без посещения кассы.

Магазин превращается в полноценную цифровую экосистему, где физическое пространство работает как инструмент вовлечения клиента.

Другой пример, американская сеть мебельных магазинов Jordan's Furniture создала в торговых залах веревочные парки, интерактивные развлечения и семейные зоны отдыха. Посещение магазина становится событием, а не просто покупкой мебели. Такой подход обеспечивает высокий уровень посещаемости и вовлеченности покупателей даже в условиях активного роста электронной коммерции.

Социальная коммерция в ритейле и влияние контента на ассортимент товаров и продажи

Покупательское поведение продолжает смещаться в сторону развлекательного контента. Социальные сети уже давно перестали быть исключительно каналом коммуникации и превращаются в полноценные торговые площадки.

Особенно быстро развивается формат онлайн-продаж через прямые эфиры. Пользователи получают возможность одновременно знакомиться с продуктом, задавать вопросы, получать рекомендации и совершать покупку буквально в несколько кликов.

Такой подход кардинально меняет традиционную воронку продаж. Если раньше путь клиента выглядел как «поиск — карточка товара — корзина — покупка», то теперь он сокращается до схемы «контент — эмоция — покупка».

Для ритейлеров это означает необходимость инвестировать средства в новые компетенции: создание видеоконтента, развитие сообществ, работу с лидерами мнений и проведение прямых трансляций.

Одновременно возрастает значение ассортиментной стратегии. Контент способен привлечь внимание, однако именно правильно сформированный товарный ассортимент определяет вероятность покупки и повторного обращения клиента.

Социальная коммерция становится одним из самых быстрорастущих каналов продаж и постепенно начинает конкурировать с классическими интернет-магазинами.

Так, в период праздничных распродаж продажи через TikTok в США вырастают более чем на 160-200%. Пользователи покупают товары непосредственно во время просмотра контента или прямых эфиров, не переходя на сторонние сайты.

Это демонстрирует фундаментальное изменение потребительского поведения: контент начинает выполнять функцию витрины.

Другой пример, Shein активно развивается благодаря сочетанию использованию разным маркетинговых каналов взаимодействия с покупателей: социальные сети, инфлюенсеры, мгновенная обратная связь от покупателей. Компания активно использует анализирует данные и использует их для быстрого запуска новых коллекций и оперативного управления ассортиментом.

Компания демонстрирует, как анализ покупательского спроса, быстрое обновление ассортимента и управление товарными категориями позволяют оперативно реагировать на изменения рынка.

Гиперперсонализация и ИИ в управлении ассортиментом товаров и категорийным менеджменте: как ИИ увеличивает продажи и лояльность покупателей

Следующим этапом развития искусственного интеллекта становится гиперперсонализация.

Если традиционные системы рекомендаций анализировали только историю покупок, то новые учитывают значительно больше факторов: поведение покупателя, эмоциональное состояние, контекст потребления и даже текущие жизненные обстоятельства.

Фактически все идет в сторону, когда каждый покупатель начнет получать собственную версию магазина, адаптированную под его потребности.

Важнейшим источником данных становятся розничные торговые точки. Современные магазины оснащаются датчиками, системами компьютерного зрения и подключенными устройствами, которые позволяют анализировать поведение покупателей практически в режиме реального времени.

На основе этих данных искусственный интеллект может формировать персонализированные предложения, управлять ассортиментом отдельных магазинов и предлагать клиентам максимально релевантные товары.

Фактически искусственный интеллект постепенно становится инструментом управления ассортиментом товаров, позволяя адаптировать ассортиментную матрицу под особенности каждого магазина, региона и даже отдельного покупателя

Для бизнеса это открывает возможности повышения конверсии, роста среднего чека и усиления лояльности покупателей.

Именно поэтому компании все чаще используют анализ ассортимента товаров, прогнозирование спроса и технологии машинного обучения для повышения эффективности категорийного управления.

Та, Starbucks считается одним из лидеров в области персонализации. Мобильное приложение анализирует историю покупок, время посещений, предпочтения клиента и даже погодные условия, формируя индивидуальные предложения. Такая стратегия позволила компании значительно увеличить количество повторных покупок.

Другой пример, косметическая розничная сеть Sephora использует искусственный интеллект для подбора продукции на основе особенностей кожи, предпочтений покупателей и предыдущих заказов. В магазинах компания внедряет цифровые зеркала и технологии виртуальной примерки, объединяя онлайн- и офлайн-персонализацию.

Что делать категорийным менеджерам в 2026 году: практические рекомендации по управлению ассортиментом и sku

Большинство трендов, которые будут определять развитие розничной торговли в 2026 году, так или иначе связаны с ассортиментом. Именно ассортимент становится фундаментом для персонализации, работы искусственного интеллекта, омниканальных продаж и социальной коммерции.

Практически все современные подходы к управлению ассортиментом продукции строятся на регулярной аналитике, оптимизации товарных категорий и постоянном пересмотре ассортиментной политики компании.

Поэтому категорийным менеджерам важно уже сейчас адаптировать свои подходы к управлению категориями.

1. Оптимизация ассортиментной матрицы товаров: как повысить продажи и прибыль категории через управление ассортиментом товаров и sku

Первое, избавиться от иллюзии, что широкий ассортимент повышает продажи.

Проанализируйте категории и ответьте на несколько вопросов:

• Какие товарные позиции (sku) влияют на товарооборот и прибыль категории?
• Какие товары дублируются?
• Какие позиции занимают место на полке, но практически не продаются?
• Какие товары покупатель хочет купить в вашем магазине, но они отсутствуют в матрице?

Используйте ABC-анализ, анализ прибыльности, оборачиваемости, учитывайте роли и стратегии каждой товарной категории. Именно комплексный анализ ассортимента товаров позволяет принимать обоснованные решения о расширении или сокращении ассортимента.

В условиях роста операционных затрат важным конкурентным преимуществом становится не максимальный выбор, а оптимальный ассортимент.

2. Оптимизация карточек товаров в 1С: как подготовить ассортимент, оптимизировать карточки товаров для ИИ и увеличения цифровых продаж

В ближайшие годы покупатели все чаще будут искать товары через ИИ-помощников и интеллектуальные платформы.

Поэтому необходимо:

• стандартизировать карточки товаров;
• устранить ошибки и дубли в описаниях;
• обеспечить полноту характеристик товаров;
• улучшить качество изображений;
• структурировать данные по категориям и атрибутам.

Если данные о товаре неполные или некачественные, искусственный интеллект просто не сможет корректно рекомендовать продукцию покупателям.

Качественные карточки товаров, структурированные характеристики и единые справочники становятся частью современной системы управления ассортиментом, особенно в условиях развития искусственного интеллекта и агентной коммерции.

3. Переход от управления товарами (sku) к управлению потребностями: управление потребностями покупателей (JTBD) и управление ассортиментом товаров в ритейле

Одна из основных ошибок многих категорийных менеджеров — управление отдельными товарными позициями (sku) вместо управления потребностями покупателей.

Покупатель не ищет дрель, йогурт или смартфон. Он решает конкретную задачу.

Поэтому необходимо регулярно анализировать:

• миссии покупок;
• потребительские сценарии;
• клиентские сегменты;
• причины выбора товаров.

Один из лучших инструментов для получения этой информации – JTBD (Jobs To Be Done). Это маркетинговое исследование, в рамках которого проводятся исследования потребителей и выясняются истинные причины поведения покупателя как намерение решить конкретную задачу (а не просто купить товар).

Такой подход помогает перейти от управления отдельными SKU к управлению товарными категориями, ориентированному на реальные потребности покупателей.

Наиболее успешными будут те категории, которые лучше всего закрывают потребности покупателей.

4. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования спроса: прогнозирование спроса с помощью искусственного интеллекта

ИИ постепенно становится рабочим инструментом категорийного менеджера.

Современные системы способны:

• прогнозировать спрос;
• выявлять скрытые закономерности продаж;
• рассчитывать оптимальные товарные запасы;
• определять риск возникновения дефицита товара;
• прогнозировать эффективность новых товаров.

Использование искусственного интеллекта становится важной частью автоматизации управления ассортиментом, позволяя значительно повысить качество управленческих решений.

Задача категорийного менеджера — не заменить экспертизу алгоритмами, а повысить качество принимаемых решений за счет аналитики.

5. Развитие «циклического» ассортимента: оптимизация товарной матрицы и новые возможности для категорийного менеджмента

Перепродажа, ремонт, восстановление и повторное использование товаров становятся полноценным направлением бизнеса.

Категорийным менеджерам стоит оценить:

• сотрудничество с сервисными центрами;
• развитие вторичного рынка товаров в сети.

Для многих компаний это станет новым направлением развития ассортимента, которое позволит увеличить прибыль без существенного расширения товарной матрицы.

6. Пересмотр роли розничного магазина в управлении ассортиментом: ассортимент и клиентский опыт в ритейле

Магазин больше не является просто местом продажи товара.

При формировании ассортимента необходимо учитывать наличие:

• товаров для тестирования и дегустации;
• продуктов, формирующих клиентский опыт;
• ассортимента для проведения различных мероприятий и мастер-классов.

В результате управление ассортиментом магазина выходит далеко за рамки закупок и становится частью стратегии формирования клиентского опыта.

Категорийный менеджер будущего должен управлять не только продажами, но и впечатлениями покупателей.

7. Внедрение непрерывной оптимизации ассортимента. Динамическое управление ассортиментом товаров и sku: ключевая задача категорийного менеджера

Наиболее успешные ритейлеры пересматривают ассортимент не раз в год, а постоянно.

Рекомендуется еженедельно контролировать:

• продажи;
• прибыль и маржинальность;
• оборачиваемость;
• наличие товаров;
• индекс возврата инвестиций;
• эффективность новинок;
• показатели вывода товаров из ассортимента.

Именно непрерывный контроль ассортимента, регулярный анализ показателей и своевременная оптимизация ассортимента товаров позволяют сохранять конкурентоспособность компании.

Скорость принятия решений все больше определяет эффективность категорийного менеджера, как и качество принимаемых им решений.

Эффективное управление ассортиментом — это непрерывный процесс анализа, оптимизации и развития товарных категорий. Компании, которые регулярно проводят анализ ассортимента, пересматривают ассортиментную матрицу, используют современные инструменты прогнозирования спроса и искусственный интеллект, получают устойчивое конкурентное преимущество в розничной торговле.

Главный вывод - технологии будут стремительно меняться, а ассортимент будет главным инструментом конкурентной борьбы.

Искусственный интеллект может рекомендовать товар, но только категорийный менеджер способен определить, какой именно товар должен оказаться на полке и почему покупатель выберет именно его.

Будущее ритейла и роль категорийного менеджмента в управлении ассортиментной матрицей

Технологии уже не инструмент поддержки бизнеса. Это основа конкурентоспособности любой компании в новых реалиях.

Современное управление ассортиментом товаров объединяет аналитические методы, категорийный менеджмент, искусственный интеллект и глубокое понимание поведения покупателей. Именно такая модель становится основой успешной ассортиментной политики большинства лидеров мирового ритейла.

Компании, которые смогут эффективно работать с данными, внедрять искусственный интеллект, развивать новые каналы продаж и создавать уникальный клиентский опыт, получат значительное преимущество на рынке.

При этом эффективность будет зависеть не только от инвестиций в технологии, но и от способности бизнеса быстро адаптироваться к меняющимся запросам и ожиданиям потребителей.

Еще один важный вывод - это то, что будущее ритейла определяется не только внедрением новых технологий.

Искусственный интеллект, социальная коммерция и цифровые сервисы становятся мощными инструментами роста и развития компании. Однако их эффективность напрямую зависит от качества ассортиментной стратегии.

В конечном счете покупатель приходит не за технологиями, а за товарами, которые решают его задачи. Поэтому управление ассортиментом остается главным управленческим приоритетом для любого ритейлера независимо от масштаба бизнеса и уровня цифровизации.

2026 год может стать переломным моментом для отрасли. Победителями окажутся те ритейлеры, которые уже сегодня начинают готовить инфраструктуру для работы в мире, где решения принимают не только люди, но и интеллектуальные системы.

Если в 2010-х годах категорийный менеджер отвечал за закупки и ассортиментную матрицу, то в 2026 году он становится архитектором покупательского опыта. Именно от его решений зависит, какие товары увидит покупатель, какие рекомендации сформирует искусственный интеллект и какие категории станут драйверами роста бизнеса.