Оптимизация ассортиментной матрицы в условиях снижения среднего чека: кейс сети супермаркетов

Оптимизация ассортиментной матрицы в условиях снижения среднего чека: кейс сети супермаркетов

В 2026 году ритейл-сектор столкнулся с устойчивым трендом: средний чек в категории FMCG (товары повседневного спроса) снижается на 6-7% год к году. Потребитель перешел к стратегии жесткой экономии, переключаясь с брендов средней ценовой категории на собственные торговые марки (СТМ) или дискаунтеры. Рассмотрим, как крупная федеральная сеть подошла к пересмотру полки, опираясь на данные потребительских панелей.

Контекст и задача. Сеть заметила отток лояльной аудитории в сегменте молочной продукции. Анализ показал, что покупатели не просто стали меньше брать, а начали «мигрировать» между форматами: из супермаркетов уходили в жесткие дискаунтеры за базовым набором продуктов. Задача состояла в том, чтобы удержать LTV (пожизненную ценность клиента), сохранив при этом маржинальность категории через точную настройку ассортимента.

Решение. Вместо классического сокращения SKU (товарных позиций), которое обычно приводит к потере доли рынка, компания применила метод сегментации на основе данных панели домохозяйств. Были выделены две группы покупателей: «рационализаторы» (ищут минимальную цену) и «приверженцы качества» (готовы платить за проверенные бренды).

— Провели кросс-анализ чеков: выяснили, что «рационализаторы» покупают брендированные товары только в акционный период, а в остальное время переключаются на товары первого ценового сегмента.
— Внедрили стратегию «ценового якоря»: расширили линейку СТМ в низком ценовом сегменте, но сохранили в ассортименте топовые бренды в формате «семейных упаковок» для тех, кто привык к объему.
— Использовали MMM (моделирование маркетингового микса) для оценки эластичности спроса по каждой позиции, чтобы не допустить каннибализации (поедания доли одного продукта другим) внутри категории.

Результат. В течение двух кварталов отток покупателей в категории молочной продукции сократился на 4,2%. Доля СТМ выросла на 11%, что компенсировало снижение общего чека за счет увеличения частоты визитов. При этом за счет точечного вывода избыточных SKU «средней руки», которые не имели выраженной лояльности, сеть высвободила 15% полочного пространства.

Урок для бренд-менеджера. В эпоху снижения потребительской способности борьба за удержание клиента через Retention (удержание) требует не массовых скидок, а понимания структуры корзины. Работа с панельными данными позволяет увидеть не просто факт падения продаж, а реальные паттерны переключения потребителя. В 2026 году побеждает тот, кто не пытается продать «среднее по больнице», а гибко управляет ценностью предложения для каждого сегмента. Сейчас мы уходим от оценки эффективности по последнему клику к анализу инкрементальности (дополнительной ценности) каждого конкретного товара в матрице. Продажи — это результат понимания того, где именно потребитель готов сэкономить, а где — проголосовать рублем за привычный комфорт.

— @PanelDataRoomPro