Торговля
Праздничный спрос: как алгоритмы помогают бизнесу управлять пиковым сезоном продаж
Праздничные дни в феврале и марте традиционно кратно увеличивают продажи в рознице. Рост затрагивает не только ожидаемые «подарочные» категории: парфюмерию, украшения и цветы для женщин или инструменты и аксессуары для мужчин. В 1,5–2,5 раза вырастает спрос на электронику, товары для дома, а также доставку готовой еды. Короткий ажиотажный спрос создаёт нагрузку на склады, логистику и клиентский сервис. Разбираем, как алгоритмы помогают подготовить инфраструктуру к пиковым нагрузкам и минимизировать операционные риски.
Содержание:
Где бизнес теряет устойчивость в период пикового спроса
Всплеск продаж вскрывает узкие места операционной модели, которые в обычное время остаются незаметными.
Недостаток складов и запасов. Особенно чувствительны к этому компании, работающие с маркетплейсами. Наиболее острая проблема — нехватка слотов на приёмку товаров. При этом до 40% рейтинга карточек формируется на основе времени доставки заказа покупателю.
«В предпраздничный период максимальную нагрузку испытывают логистика, работа программы лояльности и ИТ-инфраструктура, а также операционные процессы в магазинах и e-commerce. Существенно возрастает нагрузка на сборку заказов на складе и в торговых точках, службу доставки, кол-центр и системы, обеспечивающие работу механик акций. Дополнительный фактор — увеличение объёмов поставок и приёма товара, включая новинки и регулярный ассортимент», — рассказывает Борис Болгов, директор направления One Retail в «Лэтуаль».
Нехватка персонала в HoReCa. В последние годы сегмент ресторанно-гостиничного бизнеса продолжает работать в условиях системного кадрового дефицита. В пиковые дни это отражается на скорости обслуживания. «Спрос на 8 марта в столичных ресторанах всегда превышает продолжение. Кухня не успевает, и вслед за кухней начинает валиться зал. Официанты вместо обслуживания гостей стоят и ждут свои блюда. Отсюда и начинается основная проблема», — объясняет Сергей Миронов, основатель ресторанов «Мясо&Рыба» и «Чебурешная BY MIRONOV».
Перегрузка логистики и последней мили. В периоды высокого спроса компании вынуждены конкурировать за курьеров и транспорт. Например, перед новогодними праздниками в Ленобласти было открыто в 2,3 раза больше вакансий для курьеров, а фонд оплаты труда этим позициям вырос в среднем на 45%.
«Рост спроса на перевозки в пиковые сезоны возникает у большинства ретейлеров, но предложений на рынке услуг грузоперевозок не становится больше, а стоимость таких услуг только возрастает. Конкуренция за ресурсы доставки касается не только магистральных перевозок, но и „последней мили“. Нагрузка усугубляется ограниченными сроками: то, что не успели привезти к 23 февраля или 8 марта, скорее всего, уже никому не нужно. Поэтому важно заранее создать условия для обеспечения гибкости цепи поставок: подключить сторонние склады, новых транспортных партнёров», — говорит Дмитрий Красилов, генеральный директор Lamacon (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»).
По данным СберАналитики за 2025 год, на заказы продуктов приходилось 24,4% всех онлайн-расходов россиян. За последний год доля этой категории выросла на 4,6 процентных пункта, сделав продовольственные магазины самым быстрорастущим сегментом в e-commerce.
Источник: СберАналитика
На 40%
зависит рейтинг продавца маркетплейса от скорости доставки
При этом рынок перестраивается:
Даже лидеры рынка не застрахованы от сбоев. В 2024–2026 годах крупные маркетплейсы сталкивались с перегрузкой сортировочных мощностей и переносом сроков. Заказы накапливались быстрее, чем их успевали обрабатывать, клиентский сервис работал на пределе. В 2025 году мировая сеть фастфуда не рассчитала запасы праздничного меню — товар закончился за несколько дней. Похожая ситуация случилась с конкурентом при запуске новогодних ностальгических комбо.
Для 32%
россиян быстрая доставка — решающий фактор
Какие технологии берут нагрузку на себя
Современные решения для управления пиковыми продажами базируются на данных, аналитике и алгоритмах. Искусственный интеллект и автоматизация применяются на всех уровнях. Так, внедрение AI в логистику помогает компаниям сократить логистические расходы на 15%, оптимизировать запасы на 35% и повысить уровень обслуживания на 65%.
«В краткосрочных пиковых периодах решающими становятся инструменты, которые позволяют заранее просчитать множество сценариев и принять решение до возникновения проблем. Для этого применяются математические модели и имитационные двойники цепей поставок, помогающие увидеть, где инфраструктура не выдержит нагрузку, также инструменты прогнозирования спроса», — поясняет Дмитрий Красилов.
Системы прогнозирования спроса: собирают историю продаж, анализируют поведение покупателей и внешние факторы (география, погода, сезонность, маркетинговые акции конкурентов) и дают прогнозы на дни/недели с точностью, не доступной ручному планированию. Внедрение IBP-решений (от англ. integrated business planning — «интегрированное бизнес-планирование») повышает точность прогноза в среднем на 15% — сокращаются недостаток товаров и ненужные запасы.
В периоды 23 февраля и 8 марта такие системы позволяют заранее распределять товары между складами, ускорять пополнение наиболее чувствительных SKU (складских учётных единиц) и просчитывать несколько сценариев прохождения пика — от базового до стрессового.
Средний чек в сегменте мебели и предметов интерьера, по данным СберАналитики, в 2025 году составил 15 200 рублей, а в категории бытовой техники и электроники — 7900 рублей. Потребители всё чаще оплачивают онлайн товары для ремонта (3,8%) и технику (1,9%), ожидая безупречного сервиса при крупных покупках.
«Подготовка начинается заранее: мы формируем прогнозы спроса на уровне категорий и ключевых SKU, усиливаем складские мощности и пересматриваем процессы товароснабжения. Для снижения рисков дефицита и сбоев используется система предиктивной аналитики спроса, а также автоматизация процессов через собственное приложение консультанта „Мой Лэтуаль“». Существенную роль сыграл пересмотр архитектуры бизнес-процессов и обновление ключевых ИТ-сервисов, а развитие микросервисной модели позволило повысить устойчивость инфраструктуры в пиковые часы«, — рассказывает Борис Болгов.
Планирование ассортимента должно базироваться на анализе каждого конкретного SKU, добавляет Дмитрий Красилов. «Главное отличие короткого пика в том, что компания не может отыграть ошибки за счёт длинного сезона. Любая промашка превращается либо в пустую полку в разгар продаж, либо в перезатаривание специфическим ассортиментом, предназначенным для определенных праздников. Поэтому надо заранее выявить, какие конкретно позиции будут драйверами продаж, где их держать и в каком сплите: центральные и региональные склады, магазины, пункты выдачи заказов маркетплейсов и так далее», — отмечает он.
Самые высокие средние чеки за онлайн-покупку фиксируются в удаленных регионах: Чукотский АО (1733 рубля) и Ямало-Ненецкий АО (1455 рублей), свидетельствуют данные СберАналитики. Среди мегаполисов лидируют Москва (1561 рубль) и Санкт-Петербург (1370 рублей).
Системы управления складом (WMS) и складские роботы. WMS выстраивают оптимальные маршруты комплектовщиков, расставляют приоритеты выполнения заказов, синхронизируются с конвейерами и сортировочными линиями. Подключение роботизированных решений дополнительно сокращает время операций и снижает вероятность ошибок при подборе товара.
Пилоты 2025 года показали готовность таких технологий к промышленному масштабу: на крупных распределительных центрах уже работают десятки машин, а проекты переходят из стадии тестирования в регулярную эксплуатацию у больших маркетплейсов и федеральных ретейлеров.
Системы управления транспортом (TMS) и оптимизация последней мили. TMS автоматически формируют маршруты с учётом временных окон, типа транспортных средств, дорожной ситуации и ограничений по перевозке товаров. Алгоритмы распределяют поток между собственным и привлечённым транспортом, оперативно перестраивают график при изменении загрузки. Российские проекты уже способны в автоматическом режиме планировать сотни рейсов в сутки, что особенно важно в дни резкого роста заказов.
Такие решения внедряют крупные федеральные ретейлеры с разветвлённой сетью магазинов и распределительных центров.
Чат-боты и AI-ассистенты в клиентском сервисе. Интеллектуальные помощники берут на себя типовые обращения: проверку статуса заказа, отмены/возвраты, разъяснения по условиям акций. Сложные случаи они передают операторам, а сами дообучаются на реальных диалогах. По оценкам компаний, использование чат-ботов повышает эффективность контакт-центров до 14%.
Александр Кроитор
директор по маркетингу и развитию проектов Novikov group & Family Garden
В сетях ресторанов в праздничные даты меняется структура трафика: гости планируют визит заранее. Если в обычные дни значительная часть зала формируется за счёт живой очереди, то к 8 марта и 23 февраля бронирования начинаются за неделю-две, иногда за месяц. Устойчивость в пиковые дни обеспечивают системы бронирования и CRM, а также внешний кол-центр: помогают распределять столы и гарантируют, что гость дозвонится даже при высокой загрузке линий.
Динамическое ценообразование и персональные рекомендации. Системы в реальном времени корректируют цены и условия акций, формируют персональные рекомендации на основе данных о поведении и предпочтениях покупателя. Это позволяет до 40% повышать конверсию товаров с низкой оборачивамостью, что особенно актуально в праздники.
Крупные онлайн-площадки уже внедряют инструменты на базе AI, которые помогают пользователям делать подборки товаров под задачи: выбрать подарок, укомплектовать набор.
Технологии дают возможность оперативно реагировать на неожиданные всплески спроса: быстро менять условия по отдельным группам товаров и автоматически предлагать сопутствующие подарочные комплекты, не теряя оборот в часы максимальной нагрузки.
Ядро платёжеспособной онлайн-аудитории, по данным СберАналитики, — это люди 35–44 лет, на которых приходилось 39,1% всех трат в сети в 2025 году. При этом молодежь (18–24 года) обеспечивает 33,3% от общей суммы транзакций, проявляя максимальную активность в заказе фастфуда — 50,6% от всех онлайн-заказов категории.
Автоматизация управления персоналом. Решения класса WFM (от англ. workforce management — «управление трудовыми ресурсами») прогнозируют потребность в персонале, автоматически формируют графики смен, подбирают замены с учётом квалификации и доступности специалистов. В праздничные периоды такие системы помогают снизить риск нехватки людей и одновременно уменьшить расходы на сверхурочные.
Мониторинг и предиктивное обслуживание инфраструктуры. Облачные решения в режиме реального времени отслеживают состояние оборудования и ИТ-систем, выявляют аномалии и прогнозируют возможные отказы. Размещение цифровых инструментов в облачной среде ускоряет внедрение и повышает устойчивость к нагрузкам. Для бизнеса это означает меньше внеплановых простоев в те часы, когда каждая минута напрямую влияет на выручку.
До 40%
повышает конверсию товаров с низкой оборачиваемостью динамическое ценообразование
Барьеры автоматизации и способы их преодолеть
По данным Всероссийского опроса по цифровой трансформации Comindware (2025), для 62% компаний ключевым барьером для внедрения автоматизации остаётся стоимость решений, для 58% — сложность интеграции. Поэтому многие начинают с пилотов, которые подтвердили бы экономический эффект на ограниченном контуре.
Что тормозит внедрение автоматизации в российском бизнесе
Источник: Cnews
Серьёзным ограничением остаётся разрозненность данных и зависимость от легаси-систем (от англ. legacy — «наследие», устаревшее оборудование и ПО): около 30% компаний указывают на необходимость дорогостоящей модернизации инфраструктуры. В ответ на эти вызовы многие организации стали уходить от точечных ИТ-инициатив к управляемой операционной модели, где связанные контуры объединяют онлайн- и офлайн-каналы, логистику и ассортимент. По мнению экспертов, именно такая консолидация позволяет быстрее реагировать на изменения спроса и принимать решения на основе актуальной информации.
Дефицит специалистов по данным и AI также остаётся системным ограничением. Чтобы запускать проекты быстрее, компании совмещают переподготовку внутренних команд с привлечением внешних партнёров и центров компетенций, а также внедряют low-code-платформы (инструменты разработки с минимальным программированием) и AutoML (системы автоматического построения моделей машинного обучения). Всё это позволяет разворачивать аналитику без длительной разработки.
Ещё один барьер — короткие сроки подготовки к пикам и слабая проработка сценариев. Многие компании не проводят стресс-тесты процессов и систем перед сезоном. Практика рынка — регулярные нагрузочные испытания: проверка работы чекаута при кратном росте трафика, моделирование пиковых недель и готовые регламенты действий при перегрузке логистики, поддержки и возвратов.
Борис Болгов делится опытом, что по итогам прошлого сезона в «Лэтуаль» усилили ИТ-мощности в дни старта акций и праздничных распродаж, а также оптимизировали работу финального этапа доставки заказа клиенту. Были пересмотрены зоны обслуживания и маршрутизация доставки, что позволило расширить покрытие и повысить управляемость сервиса в период пикового спроса.
Чек-лист: что делать бизнесу для подготовки к пиковым нагрузкам в праздники
Главное по тексту
Праздничные пиковые нагрузки создают кратный рост нагрузки на склады, логистику, персонал и ИТ-контур. Для 32% покупателей скорость доставки влияет на выбор даже в обычные дни, а в праздники число срочных заказов увеличивается.
Что это значит для бизнеса
Редакция СберПро
Автор