Как ритейлеру превратить данные о покупателях в продажи

Российский ритейл в 2025 году преодолел рубеж в 55 трлн рублей. Количество покупок и онлайн-заказов увеличилось примерно на 2,5 %. За каждой транзакцией стоят данные о покупателе: какие товары он выбрал, сколько потратил, как часто совершал покупки. Для ритейлера эта информация может стать либо бесполезным набором цифр, либо инструментом для увеличения прибыли. О том, как превратить данные в деньги, рассказал Александр Сафонов, генеральный директор Inventive D2C.

Какие данные оставляют покупатели

Согласно исследованию банка «Русский Стандарт», в 2025 году около 60 % всех покупок россиян приходилось на офлайн-магазины, соответственно, на онлайн-покупки — 40 %. Физические точки всё еще лидируют по количеству продаж, несмотря на рост маркетплейсов, хотя подавляющее большинство (73 % покупателей) используют несколько каналов перед покупкой. Например, 60 % потребителей начинают поиск онлайн, даже если планируют купить товар в офлайн-магазине.

Покупатель может изучить его характеристики в мобильном приложении утром, добавить в корзину на сайте днем, получить персональное предложение в мессенджере вечером и забрать заказ в магазине на следующий день. Поэтому если данные каналов не синхронизированы — ритейлер не сможет влиять на решение клиента о покупке.

Компания может обрабатывать и хранить данные только с согласия клиента, поэтому покупатели сами решают, какую информацию они готовы доверить магазину. Это позволяет им получать персонализированные предложения, отслеживать скидки и т.д. 

Несмотря на то, что онлайн-ритейлерам проще собирать данные, офлайн-магазины также накапливают их через кассовое ПО, карты лояльности, QR-коды. Покупатель сначала дает свое согласие, а уже потом делится с магазином своими личными данными: ФИО, телефон, email, регион, возраст, состав чека (товары, бренды, категории), сумму и частоту покупок, время визита, способ оплаты.

В рамках программ лояльности торговые точки могут дополнительно анализировать реакцию на акции и персональные предложения, просить клиентов ответить на вопросы. Дополнительно в торговом зале ритейлер может проанализировать:

• трафик и потоки покупателей;
• маршруты перемещения по магазину;
• зоны интереса и «холодные» полки;
• время, проведенное в магазине.

Проблема в том, что многие ритейлеры собирают эти данные, но не активируют. Информация хранится в разрозненных системах, анализируется с задержкой, а решения принимаются на основе устаревших инсайтов.

При этом грамотная коммуникация с клиентами сегодня — необходимость для стабильных продаж и роста, поскольку, маркетологи уверены, что в дальнейшем стоимость привлечения клиентов будет только расти, а способы продолжат усложняться. С учетом того, что главным трендом в ритейле в 2026 году является персонализация — работа с данными у ритейлеров выходит на первый план. В этом им эффективно помогают цифровые системы.

Инструменты для сбора, анализа и активации данных

Customer Data Platform (CDP)

CDP формирует единый цифровой профиль покупателя, связывая данные из сайта, мобильного приложения, CRM, касс, программ лояльности и рекламных каналов. Это позволяет выстраивать бесшовный клиентский опыт и запускать персонализированные коммуникации в email, push-уведомлениях, мессенджерах и других каналах с учетом истории взаимодействий и поведения клиента.

CRM-системы

CRM фиксируют все точки контакта с клиентом: покупки, обращения в поддержку, участие в программах лояльности. Используется для управления клиентской базой, сегментации аудитории, автоматизации маркетинговых сценариев и оценки эффективности продаж. В связке с CDP CRM позволяет не только хранить данные, но и превращать их в персонализированные предложения.

ИИ и автоматизированные помощники

По прогнозам Mordor Intelligence, мировой рынок искусственного интеллекта в ритейле вырастет до $38,92 млрд к 2029 году. Нейросети отвечают за динамическое ценообразование на основе спроса, цен конкурентов, прогнозирование спроса для оптимизации запасов и мерчандайзинга.

Автоматизированные помощники (AI-консультанты, чат-боты, голосовые ассистенты) помогают покупателям выбирать товары, отвечают на вопросы, сопровождают клиента на всем пути и собирают поведенческие данные, которые затем используются для улучшения сервиса.

Системы аналитики: BI и веб-аналитика

BI-аналитика объединяет данные о продажах, маркетинге, логистике и визуализирует их в виде дашбордов. Веб-аналитика позволяет анализировать поведение пользователей на сайтах и в приложениях: источники трафика, точки выхода, конверсии. В связке с BI такие системы помогают оценивать эффективность каналов, оптимизировать маркетинг и повышать конверсию, средний чек и LTV.

Создание полноценной экосистемы из CDP, CRM, аналитики и AI-инструментов требует ресурсов, экспертизы и времени. Поэтому многие бренды предпочитают привлекать операторов, которые берут на себя внедрение, настройку и развитие цифровых продуктов, а при необходимости — полный выход в онлайн.

Dyson. Собирает данные о взаимодействии пользователей с продуктами через мобильные приложения и умные устройства. Эти сведения используются для улучшения пользовательского опыта, персонализации контента, рекомендаций по обслуживанию и разработке новых продуктов.

LG. Компания применяет клиентские данные в рамках экосистемы LG ThinQ. Компания анализирует поведение пользователей умной техники, чтобы персонализировать сервисы и развивать подписочные и сервисные модели. Данные используются и для оптимизации клиентской поддержки.

HUAWEI. Использует данные пользователей в своей экосистеме устройств и сервисов для персонализации контента, рекомендаций и маркетинговых коммуникаций. Аналитика помогает компании адаптировать предложения под конкретные сегменты аудитории и развивать экосистему сервисов вокруг устройств.

Cartier. Группа Richemont, в которую входит Cartier, активно инвестирует в data-driven маркетинг. Клиентские данные используются для персонализации коммуникаций, омниканального взаимодействия и повышения качества клиентского сервиса в премиальном сегменте. Аналитика позволяет лучше понимать предпочтения клиентов и управлять их жизненным циклом.

Почему данные будут играть еще большую роль

Персонализация на основе данных позволяет оптимизировать большую часть маркетинговых коммуникаций. Триггерные рассылки, динамические предложения и автоматические рекомендации работают без постоянного участия маркетолога, снижая операционные расходы и увеличивая эффективность кампаний.

Кроме того, данные становятся ключевым инструментом в условиях роста конкуренции и удорожания привлечения клиентов. Когда внимание покупателя рассеяно между десятками каналов и брендов, выигрывают те ритейлеры, которые способны обратиться к клиенту в нужный момент с релевантным предложением. Это смещает фокус маркетинга с массовых коммуникаций на точечную работу с жизненным циклом клиента.

В ближайшие годы данные будут играть еще большую роль и из-за развития автоматизации и ИИ. Алгоритмы берут на себя не только аналитику, но и принятие решений — от выбора канала коммуникации до определения размера скидки для конкретного покупателя. В результате данные перестают быть просто источником отчетов и превращаются в основу для управления продажами и клиентским опытом.

Подведем итоги

Данные о покупателях — стратегический актив для ритейлера. Компании, которые научились собирать, анализировать и активировать их, получают рост продаж благодаря персонализации, повышению LTV за счет релевантных коммуникаций. В 2026 году конкурентное преимущество будет не у тех брендов, которые собирают больше данных, а у тех, кто научился правильно интерпретировать и использовать их быстрее конкурентов.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram, чтобы первыми быть в курсе главных новостей ритейла.

Сообщение Как ритейлеру превратить данные о покупателях в продажи появились сначала на RETAILER.ru.