Системы аналитики розничной торговли (САРТ, англ. Retail Process Analytics Systems, RPA) – это специализированные программные комплексы, предназначенные для сбора, обработки и анализа данных о торговых операциях, поведении покупателей и эффективности бизнес-процессов в розничной торговле.
Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики розничной торговли, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
Imredi Metrics — это система для отслеживания ключевых операционных показателей, визуализации данных на карте по принципу «светофора» и оперативного контроля работы торговых точек с возможностью детализации до конкретного магазина. Узнать больше про Imredi Metrics
Системы аналитики розничной торговли (САРТ, англ. Retail Process Analytics Systems, RPA) – это специализированные программные комплексы, предназначенные для сбора, обработки и анализа данных о торговых операциях, поведении покупателей и эффективности бизнес-процессов в розничной торговле.
Аналитика розничной торговли как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, обработку и анализ данных, связанных с торговыми операциями, поведением покупателей и эффективностью бизнес-процессов в сфере розничной торговли. Цель аналитики — выявление тенденций, определение факторов, влияющих на продажи, оптимизация ассортимента, ценообразования и маркетинговых стратегий, а также повышение общей эффективности торговой деятельности. Аналитика позволяет ритейлерам принимать обоснованные управленческие решения, минимизировать риски и увеличивать прибыльность.
Среди ключевых аспектов аналитики розничной торговли можно выделить:
Современные условия рынка требуют применения продвинутых цифровых (программных) решений, которые автоматизируют процессы сбора и обработки данных, обеспечивают глубокий анализ больших объёмов информации и позволяют генерировать точные прогнозы. Системы аналитики розничной торговли (САРТ) являются ключевым инструментом для реализации таких решений, существенно повышая качество и скорость принятия управленческих решений в ритейле.
Системы аналитики розничной торговли предназначены для обеспечения комплексного анализа данных, связанных с торговыми операциями, поведением покупателей и эффективностью бизнес-процессов в сфере розничной торговли. Они позволяют собирать и обрабатывать большие объёмы разнородных данных, включая информацию о продажах, запасах, маркетинговых кампаниях, предпочтениях клиентов и других параметрах, влияющих на результаты коммерческой деятельности.
На основе обработанных данных системы аналитики розничной торговли формируют аналитические отчёты, выявляют закономерности и тренды, оценивают эффективность применяемых стратегий и инструментов, помогают в прогнозировании спроса, оптимизации ассортимента и ценообразования. Они также способствуют выявлению проблемных зон в бизнес-процессах, оптимизации работы торговых точек, улучшению взаимодействия с клиентами и повышению общей рентабельности розничной торговли.
Системы аналитики розничной торговли в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта из функционального класса систем аналитики розничной торговли (САРТ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые позволят обеспечить соответствие инструмента бизнес-задачам и техническим возможностям компании. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности торговой сети — для малого бизнеса могут подойти решения с базовым набором функций и упрощённой архитектурой, тогда как крупным ретейлерам потребуются системы с высокой производительностью, возможностью горизонтального масштабирования и поддержкой больших объёмов данных. Также важно учитывать специфику ассортимента и бизнес-процессов компании, требования к интеграции с существующими информационными системами (например, с ERP, CRM, системами управления складом), необходимость поддержки определённых форматов отчётности и соответствия отраслевым стандартам (например, требованиям к учёту товаров, работе с маркировкой и прослеживаемостью продукции). Не менее значимы технические ограничения, включая имеющуюся ИТ-инфраструктуру, требования к безопасности данных и уровню защиты информации, а также возможности по развёртыванию системы (локально или в облачной среде).
Ключевые аспекты при принятии решения:
Окончательный выбор САРТ должен базироваться на комплексном анализе потребностей бизнеса, оценке соотношения стоимости владения системой и получаемых выгод, а также на проверке способности поставщика обеспечить необходимую техническую поддержку и сопровождение системы на протяжении всего жизненного цикла. Важно также учесть опыт внедрения и эксплуатации подобных решений в компаниях со схожими бизнес-процессами и масштабом деятельности, чтобы минимизировать риски, связанные с несовместимостью системы с существующей ИТ-инфраструктурой или её неспособностью удовлетворить специфические требования бизнеса.
Системы аналитики розничной торговли (САРТ) предоставляют ритейлерам мощные инструменты для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности работы. Применение САРТ позволяет получить ряд значимых преимуществ:
Оптимизация ассортимента. САРТ помогают анализировать популярность товаров и корректировать ассортимент, исключая невостребованные позиции и добавляя востребованные, что способствует увеличению оборота и снижению издержек на хранение.
Улучшение управления запасами. Системы позволяют прогнозировать спрос, оптимизировать уровень запасов и минимизировать риски дефицита или переизбытка товаров, что снижает издержки на складское хранение и повышает удовлетворённость клиентов.
Анализ поведения покупателей. САРТ собирают и анализируют данные о покупательских предпочтениях, что позволяет разрабатывать более эффективные маркетинговые кампании, персонализировать предложения и повышать лояльность клиентов.
Оптимизация ценообразования. С помощью САРТ можно анализировать ценовую эластичность спроса, отслеживать динамику цен конкурентов и корректировать ценовую политику, чтобы максимизировать прибыль и укрепить позиции на рынке.
Повышение эффективности бизнес-процессов. Системы помогают выявлять узкие места в бизнес-процессах, оптимизировать логистику, распределение ресурсов и работу персонала, что ведёт к снижению операционных затрат и повышению производительности.
Улучшение прогнозирования продаж. САРТ используют алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования будущих продаж, что позволяет более точно планировать закупки, производственные мощности и маркетинговые активности.
Получение детальной аналитики по каналам продаж. Системы предоставляют детализированные отчёты по различным каналам продаж, что помогает оценить их эффективность, распределить маркетинговый бюджет и оптимизировать стратегию продвижения.
Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики розничной торговли, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
В 2025 году на рынке систем аналитики розничной торговли (САРТ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённым применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и оптимизации ассортимента, интеграцией с IoT-устройствами для сбора данных в реальном времени, использованием облачных технологий для масштабирования решений, развитием инструментов визуализации данных для облегчения принятия управленческих решений, а также повышением внимания к кибербезопасности и защите персональных данных покупателей.
Углублённое применение ИИ и машинного обучения. Развитие алгоритмов для более точного прогнозирования спроса, определения оптимальных цен и персонализации предложений на основе анализа больших объёмов данных о покупательском поведении.
Интеграция с IoT-устройствами. Использование данных с камер, датчиков и других устройств для мониторинга товарных запасов, анализа потока покупателей и оптимизации работы торговых залов в реальном времени.
Облачные технологии и масштабируемость. Переход к облачным решениям позволит компаниям гибко масштабировать аналитические мощности в зависимости от текущих потребностей бизнеса и снижать затраты на ИТ-инфраструктуру.
Расширенные возможности визуализации данных. Разработка более интуитивно понятных и функциональных инструментов для визуализации аналитических данных, что упростит процесс принятия управленческих решений для топ-менеджмента и линейных руководителей.
Персонализация клиентского опыта. Системы САРТ будут предоставлять более глубокие возможности для анализа предпочтений отдельных покупателей и сегментации аудитории, что позволит создавать персонализированные маркетинговые кампании и повышать лояльность клиентов.
Автоматизация отчётности и аналитики. Внедрение инструментов для автоматической генерации отчётов и аналитических дашбордов, которые будут предоставлять ключевые показатели эффективности (KPI) в режиме реального времени.
Усиление мер кибербезопасности. В связи с ростом объёма обрабатываемых данных и ужесточением законодательства в области защиты информации системы САРТ будут включать более продвинутые механизмы шифрования и защиты персональных данных покупателей.
Имреди

Imredi Metrics — это система для отслеживания ключевых операционных показателей, визуализации данных на карте по принципу «светофора» и оперативного контроля работы торговых точек с возможностью детализации до конкретного магазина.
Системы аналитики розничной торговли (САРТ, англ. Retail Process Analytics Systems, RPA) – это специализированные программные комплексы, предназначенные для сбора, обработки и анализа данных о торговых операциях, поведении покупателей и эффективности бизнес-процессов в розничной торговле.
Аналитика розничной торговли как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на сбор, обработку и анализ данных, связанных с торговыми операциями, поведением покупателей и эффективностью бизнес-процессов в сфере розничной торговли. Цель аналитики — выявление тенденций, определение факторов, влияющих на продажи, оптимизация ассортимента, ценообразования и маркетинговых стратегий, а также повышение общей эффективности торговой деятельности. Аналитика позволяет ритейлерам принимать обоснованные управленческие решения, минимизировать риски и увеличивать прибыльность.
Среди ключевых аспектов аналитики розничной торговли можно выделить:
Современные условия рынка требуют применения продвинутых цифровых (программных) решений, которые автоматизируют процессы сбора и обработки данных, обеспечивают глубокий анализ больших объёмов информации и позволяют генерировать точные прогнозы. Системы аналитики розничной торговли (САРТ) являются ключевым инструментом для реализации таких решений, существенно повышая качество и скорость принятия управленческих решений в ритейле.
Системы аналитики розничной торговли предназначены для обеспечения комплексного анализа данных, связанных с торговыми операциями, поведением покупателей и эффективностью бизнес-процессов в сфере розничной торговли. Они позволяют собирать и обрабатывать большие объёмы разнородных данных, включая информацию о продажах, запасах, маркетинговых кампаниях, предпочтениях клиентов и других параметрах, влияющих на результаты коммерческой деятельности.
На основе обработанных данных системы аналитики розничной торговли формируют аналитические отчёты, выявляют закономерности и тренды, оценивают эффективность применяемых стратегий и инструментов, помогают в прогнозировании спроса, оптимизации ассортимента и ценообразования. Они также способствуют выявлению проблемных зон в бизнес-процессах, оптимизации работы торговых точек, улучшению взаимодействия с клиентами и повышению общей рентабельности розничной торговли.
Системы аналитики розничной торговли в основном используют следующие группы пользователей:
При выборе программного продукта из функционального класса систем аналитики розничной торговли (САРТ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые позволят обеспечить соответствие инструмента бизнес-задачам и техническим возможностям компании. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности торговой сети — для малого бизнеса могут подойти решения с базовым набором функций и упрощённой архитектурой, тогда как крупным ретейлерам потребуются системы с высокой производительностью, возможностью горизонтального масштабирования и поддержкой больших объёмов данных. Также важно учитывать специфику ассортимента и бизнес-процессов компании, требования к интеграции с существующими информационными системами (например, с ERP, CRM, системами управления складом), необходимость поддержки определённых форматов отчётности и соответствия отраслевым стандартам (например, требованиям к учёту товаров, работе с маркировкой и прослеживаемостью продукции). Не менее значимы технические ограничения, включая имеющуюся ИТ-инфраструктуру, требования к безопасности данных и уровню защиты информации, а также возможности по развёртыванию системы (локально или в облачной среде).
Ключевые аспекты при принятии решения:
Окончательный выбор САРТ должен базироваться на комплексном анализе потребностей бизнеса, оценке соотношения стоимости владения системой и получаемых выгод, а также на проверке способности поставщика обеспечить необходимую техническую поддержку и сопровождение системы на протяжении всего жизненного цикла. Важно также учесть опыт внедрения и эксплуатации подобных решений в компаниях со схожими бизнес-процессами и масштабом деятельности, чтобы минимизировать риски, связанные с несовместимостью системы с существующей ИТ-инфраструктурой или её неспособностью удовлетворить специфические требования бизнеса.
Системы аналитики розничной торговли (САРТ) предоставляют ритейлерам мощные инструменты для оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности работы. Применение САРТ позволяет получить ряд значимых преимуществ:
Оптимизация ассортимента. САРТ помогают анализировать популярность товаров и корректировать ассортимент, исключая невостребованные позиции и добавляя востребованные, что способствует увеличению оборота и снижению издержек на хранение.
Улучшение управления запасами. Системы позволяют прогнозировать спрос, оптимизировать уровень запасов и минимизировать риски дефицита или переизбытка товаров, что снижает издержки на складское хранение и повышает удовлетворённость клиентов.
Анализ поведения покупателей. САРТ собирают и анализируют данные о покупательских предпочтениях, что позволяет разрабатывать более эффективные маркетинговые кампании, персонализировать предложения и повышать лояльность клиентов.
Оптимизация ценообразования. С помощью САРТ можно анализировать ценовую эластичность спроса, отслеживать динамику цен конкурентов и корректировать ценовую политику, чтобы максимизировать прибыль и укрепить позиции на рынке.
Повышение эффективности бизнес-процессов. Системы помогают выявлять узкие места в бизнес-процессах, оптимизировать логистику, распределение ресурсов и работу персонала, что ведёт к снижению операционных затрат и повышению производительности.
Улучшение прогнозирования продаж. САРТ используют алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования будущих продаж, что позволяет более точно планировать закупки, производственные мощности и маркетинговые активности.
Получение детальной аналитики по каналам продаж. Системы предоставляют детализированные отчёты по различным каналам продаж, что помогает оценить их эффективность, распределить маркетинговый бюджет и оптимизировать стратегию продвижения.
Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы аналитики розничной торговли, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
В 2025 году на рынке систем аналитики розничной торговли (САРТ) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённым применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и оптимизации ассортимента, интеграцией с IoT-устройствами для сбора данных в реальном времени, использованием облачных технологий для масштабирования решений, развитием инструментов визуализации данных для облегчения принятия управленческих решений, а также повышением внимания к кибербезопасности и защите персональных данных покупателей.
Углублённое применение ИИ и машинного обучения. Развитие алгоритмов для более точного прогнозирования спроса, определения оптимальных цен и персонализации предложений на основе анализа больших объёмов данных о покупательском поведении.
Интеграция с IoT-устройствами. Использование данных с камер, датчиков и других устройств для мониторинга товарных запасов, анализа потока покупателей и оптимизации работы торговых залов в реальном времени.
Облачные технологии и масштабируемость. Переход к облачным решениям позволит компаниям гибко масштабировать аналитические мощности в зависимости от текущих потребностей бизнеса и снижать затраты на ИТ-инфраструктуру.
Расширенные возможности визуализации данных. Разработка более интуитивно понятных и функциональных инструментов для визуализации аналитических данных, что упростит процесс принятия управленческих решений для топ-менеджмента и линейных руководителей.
Персонализация клиентского опыта. Системы САРТ будут предоставлять более глубокие возможности для анализа предпочтений отдельных покупателей и сегментации аудитории, что позволит создавать персонализированные маркетинговые кампании и повышать лояльность клиентов.
Автоматизация отчётности и аналитики. Внедрение инструментов для автоматической генерации отчётов и аналитических дашбордов, которые будут предоставлять ключевые показатели эффективности (KPI) в режиме реального времени.
Усиление мер кибербезопасности. В связи с ростом объёма обрабатываемых данных и ужесточением законодательства в области защиты информации системы САРТ будут включать более продвинутые механизмы шифрования и защиты персональных данных покупателей.