Сцена российского ритейла сегодня – это не просто про логистику и полки, а про высокие технологии, сжатые сроки и борьбу за эффективность. На секции «Ритейл трансформация: Идеи и решения для отрасли розничной торговли», собравшей лидеров рынка и ИТ-разработчиков, главными темами стали не классические мерчандайзинг и ассортимент, а роботизация, искусственный интеллект, биометрия и «умные» системы бюджетирования.
Рассказываем о самых ярких технологических кейсах.
Импортозамещение за 4 месяца: кейс «Ашан»
В условиях ухода иностранных вендоров скорость реакции стала вопросом выживания. Филипп Лемехов (Ашан Тех) и Андрей Бурчаков (Турбо) поделились историей «ИТ-автономизации» за рекордные 4 месяца. Когда бизнес поставил задачу заместить облачное американское решение по консолидации бюджета, у команды не было времени на раскачку.
Технологической основой стала платформа на базе многомерного куба (OLAP) и Low-code методологии. Это позволило не просто быстро загрузить данные по 231 магазину и 25 тыс. сотрудников, но и дать бизнесу возможность самостоятельно адаптировать отчетность без участия программистов. Ключевой вывод спикеров: в 2026 году побеждает не просто функциональное ПО, а технологичное решение, которое позволяет проводить «выверку внутригрупповых оборотов» и моделировать сценарии в пару кликов.
Доступная роботизация: от колбасного цеха до пиццерии
Одним из самых обсуждаемых стал блок о реальном внедрении роботов. Вопреки мифам о космических бюджетах, Сергей Трегубов («Пицца Фабрика») рассказал о роботах-официантах за 800-900 тыс. рублей, которые окупаются за полгода и становятся лид-магнитами. Компания уже использует коллаборативного робота для нарезки пиццы – продукта живого и нестабильного по форме. С помощью машинного зрения и обучения на тысячах фотографий робот научился определять границы пиццы и резать её за 15 секунд, встраиваясь в непрерывный техпроцесс.
Ещё один тренд – подключение FMCG-гигантов к Big Data. Кирилл Парфентьев (МПК «Останкино») рассказал, как компания запустила самописный конвейер на базе LLM (больших языковых моделей) для парсинга неструктурированных отзывов с маркетплейсов и агрегаторов. Система не просто считает тональность, но и отделяет претензии к ритейлеру от качества продукта, ловит фрод и помогает технологам корректировать рецептуру в реальном времени.
Scan&Go vs Традиционная касса: аналитика офлайн-поведения
Татьяна Дианова (компания «Глобит») показала, как персональный сканер покупателя превращает обычный гипермаркет в источник Big Data.
Технология Scan&Go позволила получить данные, недоступные обычным кассам. Оказалось, что средний чек пользователей сканера на 19% выше, а корзина – на 22% тяжелее. Но главное – это цифровой «шлейф»: маршруты по залу (карты перемещений), отмененные позиции (аналог брошенной корзины в e-commerce) и реакция на промо. Это полноценный ретaргетинг в офлайне, где технология работает как CRM-система с привязкой к физическому поведению.
Автоматизация как сервис: экономия 48 000 рублей на кассе
Александр Манякин (Сбербанк) сместил фокус с эквайринга на технологию подписки на кассовое оборудование (как сервис). В эпоху дефицита чипов и роста цен на оперативную память владение железом стало якорем. Модель «Касса как услуга» (CaaS) по 1400 рублей в месяц против 120 тыс. рублей за владение в течение трех лет (с учётом экономии в 48 тыс.) меняет экономику точки. Бизнес получает не просто ККТ, а горячую замену, обновление прошивок под 54-ФЗ и гарантию, что устаревший дизайн и железо не станут проблемой.
Биометрия и Silent Auth: когда SMS не нужны
Кейс «Столото» и МТС продемонстрировал переход от дешёвой, но небезопасной SMS к каскадной аутентификации. Технология SIM-Push (всплывающее уведомление от оператора, работающее даже без интернета на кнопочных телефонах) в связке с SMS позволила компании сэкономить 35–49% затрат на верификацию. Этот пример показывает, что безопасность и экономия идут рука об руку, если выбрать правильную технологическую цепочку.
