Скидка или повышение цены?

Скидка 10% выглядит безобидно: клиенту приятно, продажи подрастут, а прибыль, кажется, потеряет те же 10%.

На деле прибыль теряет гораздо больше.

Товар стоит 1000 рублей. Переменные затраты на единицу (сырьё, закупка, доставка, процент менеджеру) составляют 700 рублей. С каждой продажи остаётся 300, маржа 30%.

Даём скидку 10%. Цена 900, затраты те же 700, с продажи остаётся 200.

Цена упала на 10%, заработок с продажи упал на треть. Чтобы прибыль осталась прежней, продажи должны вырасти на 50%.

Формула:

нужный рост продаж = скидка / (маржа − скидка)

При марже 50% той же скидке хватит +25% продаж. Если скидка равна марже, с каждой продажи остаётся ноль.

Ловушка наценки

Многие считают в наценке. Наценка 50% означает маржу 33%: купили за 100, продали за 150, заработали 50 из 150.

Скидка 30% на такой товар кажется терпимой, ведь «наценка же 50». Цена падает до 105, заработок с единицы падает с 50 до 5 рублей. Чтобы заработать столько же, сколько без акции, продать нужно в 10 раз больше.

Повышение цены

Поднимаем цену на 10%, до 1100. Затраты прежние, с продажи остаётся 400 вместо 300.

Прибыль не изменится, даже если уйдёт четверть клиентов. Было 100 заказов по 300, это 30 тысяч. Стало 75 заказов по 400, те же 30 тысяч. Если ушли 10 человек из 100, прибыль вырастает на 20%.

Формула:

допустимая потеря клиентов = повышение / (маржа + повышение)

Скидка вычитается из маржи, повышение к ней прибавляется. Поэтому чем тоньше маржа, тем дороже скидка и тем безопаснее повышение. При марже 20% скидка 10% требует удвоить продажи, а повышение на 10% выдерживает уход трети клиентов.

В McKinsey посчитали это для 1200 крупнейших компаний мира: если поднять цены на 1% при том же спросе, операционная прибыль вырастет в среднем на 11%. Рост объёма или снижение затрат на тот же процент дали бы заметно меньше.

Вторая потеря в формулу не попадает: общую скидку получают все, включая тех, кто купил бы и по полной цене. На них вы просто теряете деньги.

Что с этим делать?

Посчитать маржу по каждой позиции: (цена − переменные затраты) / цена. Я бы начинал с этой цифры. Без неё акция превращается в лотерею.
Перед скидкой задать себе один вопрос: верю ли я, что продажи вырастут на столько, сколько показывает формула? Если честный ответ «нет», акция уменьшит прибыль.

Если без скидки не обойтись, выбирать формы дешевле прямой. Подарок товаром на 10% от чека обходится по себестоимости: при марже 30% это 7% от чека вместо 10%. Скидка за объём имеет смысл, когда клиент берёт больше, чем взял бы без неё. Скидка за предоплату хотя бы ускоряет приход денег.

Повышать цену вместе с ценностью: сроки, гарантия, сервис. Начинать с новых клиентов, постоянных предупреждать заранее. Тест на части ассортимента скажет больше любых опасений.

Когда скидка оправдана?

Распродать неликвид, который иначе придётся списать. Загрузить простаивающие мощности, если скидка достаётся только дополнительным заказам. Привлечь клиента, который потом годами покупает по полной цене.

Во всех трёх случаях за скидкой стоит расчёт.

Скидку можно дать за минуту. Отбивать её приходится месяцами.

💛 Сергей Нефедов

ИИ в ритейле: карта из 48 продуктов

▶️ Мы собрали карту из 48 ИИ-продуктов российских розничных сетей, маркетплейсов, аптек и сервисов доставки. И как оказалось, самый серьёзный ИИ в российской рознице работает там, где покупатель его не видит. А то, что видит, пока в основном остаётся в тестовом режиме.

Из 48 продуктов 22 доступны всем, 9 - внутренние, 14 - в пилоте или тесте и 3 - только в разработке. Самые крупные цифры получаются в прогнозе, выкладке и кассах, то есть там, где результат считается в рублях выручки, а не в приятных ответах бота. И если выбирать, где искать реальный эффект, смотреть стоит именно туда.

Магнит обошёл X5

На карте у X5 четыре продукта, а у Магнита целых 10. Это больше, чем у любого другого игрока, включая Wildberries (7) и Яндекс (5), но дело даже не в количестве. Магнит закрыл почти всю цепочку розницы:

🔴 для покупателя - подбор косметики и ассистент в приложении;
🔴 для магазина - прогноз спроса и контроль выкладки;
🔴 для кассы - собственная платформа самообслуживания;
🔴 для поставщиков - чат-аналитик;
🔴 для сотрудников - корпоративный ассистент и агент для разработчиков.

X5 покупателям предлагает ГаляGPT, а остальное - внутренний контур для сотрудников: единый вход к разным моделям, платформа, где персонал сам создал больше 2,3 тыс. агентов, и ИИ-инфраструктура. Продуктов X5 для прогноза, полки и касс мы не нашли.

Масштаб у Магнита тоже другой.

🔽 Система прогноза считает 17 млрд прогнозов в день на 90 дней вперёд по каждому товару в каждом из 33 тыс. магазинов, а время расчёта сократилось с десяти часов до четырёх. Контроль наличия на полках ежедневно проверяет больше 160 млн связок «магазин и товар».

Впрочем, всё это цифры самой компании, и в таких случаях компании обычно называют ту, которая красиво звучит в пресс-релизе. Это относится и к остальным цифрам эффекта на карте - почти все они взяты у самих компаний, и мы везде помечаем их как заявленные:

🔴 Магнит говорит, что BeautyScan поднял средний чек на 29,2%, но сравнение идёт с контрольной группой до запуска пилота.
🔴Fix Price обещает до плюс 2% оборота от контроля выкладки в пилоте на 500 магазинах, но только в точках, где сотрудники отрабатывали задачи активно и корректно.
🔴 Аптека.ру сообщает о конверсии выше на 77% у покупателей, которые читают ответы ассистента, однако такие люди и без ИИ скорее купят.

Из 12 диалоговых ассистентов для покупателей на 19 октября 2026 года работают семь. У Ozon он только в пилоте с августа и доступен ограниченному числу пользователей. У Авито ассистент «Ави» в тесте, у Wildberries поиск-чат в разработке, у Купера интеграция «ГигаЧата» объявлена в феврале без подтверждения запуска.

Что созрело раньше всего

🔽 Если искать самое зрелое из того, что видит человек, это виртуальная примерка. Wildberries открыл её для всех пользователей в России, у Lamoda она охватывает около 400 тысяч товаров (по данным компании, больше миллиона пользователей в апреле), у Яндекс Маркета примерка в Ultima в бете и работает в девяти городах.

Кассы самообслуживания с распознаванием товара тоже оказались одним из самых зрелых мест, но точность называют сами производители, например АТОЛ заявляет до 98,9%, а независимых замеров нет. По «Окею», «Светофору» и «Марии-Ре» информации, увы, не так много, как хотелось бы.

ИИ приводит покупателей и забирает их

🔽 Самый любопытный слой на карте только появляется. ВкусВилл открыл сервер, через который внешний ИИ-агент ищет товары, смотрит карточки и собирает корзину; по словам компании, число ежедневных заказов через него за январь-сентябрь 2026 года выросло больше чем в пять раз.

Яндекс заявляет, что 30% покупок в Алисе проходят через универсальный чекаут и что кнопка «Купить в 1 клик» поднимает конверсию в 1,5 раза, при этом методику не раскрывает.

🔼 Так или иначе, но лояльность к приложению сети постепенно теряет свою значимость. Если выбирает ассистент, побеждает тот магазин, к которому у агента есть открытый доступ и понятные данные. Сети без такого интерфейса рискуют даже не заметить, как их покупатель ушёл к конкуренту.

🦾 AI для бизнеса в Telegram | в MAX