Алгоритмы в помощь трейд-маркетингу: что меняет ML в работе с промо

FMCG-рынок остается одним из самых чувствительных к цене. По данным NielsenIQ, 66% потребителей в России сегодня ориентируются на акции и скидки при выборе товара. При этом до 60% промо-акций оказываются неэффективными — то есть не достигают планируемого прироста продаж или приводят к падению маржинальности.

На фоне высокой доли продаж с промо (в среднем 41–50% для категории товаров повседневного спроса) управление промо-активностями стало одной из ключевых точек влияния на P&L компании. В этих условиях производители пересматривают роль трейд-маркетинга: от операционного центра расходов — к инвестиционному инструменту роста. Одним из значительных препятствий на пути к полноценному управлению доходностью торговыми инвестициями становится дефицит точности планирования.

Несмотря на вес промо в структуре продаж, планирование по-прежнему во многом строится на экспертных суждениях, данных из Excel и усредненных моделях. Это усложняет прогнозирование: сложно учесть все факторы, влияющие на результат — от глубины скидки и конкурентного контекста до сезонности, каннибализации и промо-истории в конкретной точке продаж.По оценкам международных аналитических агентств, только 40% компаний считают, что обладают достаточной инфраструктурой данных и аналитики для качественного управления промо (POI Institute, 2025). Около 51% трейд-маркетинговых отделов не получают необходимой поддержки в виде инструментов моделирования, оценки и оптимизации промо-инвестиций.

Что дает применение ML-моделей в FMCG

Использование предиктивных моделей машинного обучения (ML) в управлении промо позволяет анализировать многомерные массивы данных и строить прогноз по ключевым показателям: объем продаж (uplift), возврат инвестиций (ROI), прогнозный P&L по каждой акции. Отличие ML от ручного анализа — в способности учитывать десятки переменных одновременно. В модели включаются:

• история промо (скидки, механики, частота);
• данные о продажах (до и после промо);
• каннибализация внутри категории;
• акции конкурентов;
• календарные факторы;
• региональные различия;
• поведенческие шаблоны потребителей.

В ряде кейсов точность прогноза по ROI достигает 75–80%, если модель обучена на истории минимум 1,5–3 лет с регулярной периодичностью промо. Ошибка существенно возрастает при выходе за пределы «знакомых» значений — например, если компания впервые применяет нестандартную глубину скидки или новую механику.

Для построения устойчивых моделей важно соблюдать базовые требования к объему данных: для ML-моделей — от 1000 строк на SKU; для сезонных категорий — не менее 3 циклов. Также важна возможность регулярно валидировать и корректировать гипотезы. Например, если в модели отсутствует информация о фейсинге товара в торговой точке, она не сможет учесть этот фактор. Однако после включения в трекер и накопления данных параметр может быть протестирован и добавлен в расчет, если он повышает точность.

Работа с данными предполагает больше, чем просто построение модели — необходимо внедрить культуру сбора информации, выстроить потоки данных, подобрать инструменты, которые помогут упростить эти задачи и автоматизировать процессы.

Как предиктивная аналитика меняет управление промо

Предиктивная аналитика решает две основные задачи:

1. Прогнозирование — оценка результата до запуска (uplift, ROI, маржинальность, P&L);
2. Оптимизация — подбор наилучших параметров промо: глубины скидки, сроков, механики, а также формирование сбалансированного промо-календаря.

В аналитической практике формируются сценарии: модель перебирает тысячи комбинаций параметров, рассчитывая эффекты для каждого, и позволяет отобрать вариант, наиболее соответствующий бизнес-целям (например, максимизация объема продаж при ограниченном бюджете). Оптимизация может строиться как на уровне одной акции, так и на уровне годового плана. В последнем случае учитываются производственные ограничения, насыщенность промо-сетей, возможности логистики и внешние ограничения (например, промо-гайды ритейлеров).

В ряде решений на рынке (например, в ProSpace.Promo) инструменты для поддержки предиктивной аналитики встроены в интерфейс планирования, а пользователь — менеджер по трейд-маркетингу или деманд-планер — получает доступ к прогнозу, рекомендациям и экономике акции до ее запуска. В частности, с помощью встроенного AI-ассистента, который работает с текстовыми запросами, пользователи могут анализировать эффективность промо или формировать сценарии без привлечения аналитиков.

Что внедрение data driven подхода дает бизнесу

Результаты внедрения ML-моделей в планирование промо-активности фиксируются в нескольких направлениях:

• рост возврата на инвестиции (по данным POI, в среднем на 1,5–2 п.п.);
• сокращение количества неэффективных промо в портфеле;
• снижение out-of-stock и издержек на возвраты;
• улучшение точности прогноза на уровне SKU и региона;
• возможность симулировать новые акции без рисков.

ML не заменяет экспертизу, но усиливает ее. В долгосрочной перспективе такие инструменты становятся не просто средством прогнозирования, а частью системы управления доходностью (Revenue Growth Management), где промо рассматривается в связке с ценой, ассортиментом и контрактными условиями.