Как бренды зоотоваров используют ИИ для прогнозирования спроса
Рынок товаров для домашних животных — один из самых динамичных сегментов FMCG в России. По данным компании «Нильсен», за первое полугодие 2025 года продажи в категории выросли на 15,1% в денежном выражении и на 5,9% в упаковках, а онлайн-продажи показали прирост почти 48%.
Такой рост требует от производителей и ритейлеров новых инструментов управления ассортиментом и запасами. Классические методы прогнозирования спроса уже не справляются с высокой вариативностью поведения покупателей.
Именно поэтому бренды все активнее обращаются к инструментам искусственного интеллекта (ИИ).
Как ИИ помогает зообизнесу
Алгоритмы машинного обучения анализируют исторические данные — продажи, возвраты, акции, погодные условия, социальные факторы. На основе этого формируется модель, которая позволяет:
- планировать закупки и избегать дефицита или избыточных складских запасов;
- автоматически формировать заказы поставщикам;
- учитывать внешние факторы — от рыночных новостей до погодных условий и инфляции;
- строить несколько сценариев прогноза: базовый, оптимистичный и стрессовый.
Для компаний с широкой матрицей SKU и региональной спецификой это критически важно: спрос на корм для кошек премиум-сегмента в Москве и на Дальнем Востоке может отличаться в разы, и модель должна адаптироваться к каждой локации.
Международный опыт
На глобальном рынке уже есть впечатляющие примеры:
- Petco и Chewy используют ИИ для персонализации рекомендаций. Система анализирует породу, возраст и историю покупок питомца, предлагая товары, максимально соответствующие его потребностям.
- Некоторые маркетплейсы тестируют ИИ-ассистентов, которые помогают владельцам питомцев подобрать корма с учетом состояния здоровья и рекомендаций ветеринара.
Такой подход повышает лояльность и формирует доверие: владелец чувствует, что к нему и к его питомцу относятся индивидуально.
Российские кейсы
В России внедрение идет медленнее, но есть яркие примеры. Так, корпорация «Тавела» начала использовать ИИ при работе с карточками товаров на Wildberries. Видеоролики для продвижения наполнителей для кошачьих туалетов автоматически монтируются алгоритмом: подбираются сцены с котами, визуальные акценты и музыка. Это позволяет в десятки раз ускорить производство контента и тестировать гипотезы в реальном времени.
Пока речь идет скорее о маркетинговых инструментах, чем о глубоком прогнозировании спроса. Но кейс «Тавела» показывает, что ИИ способен не только оптимизировать логистику и запасы, но и формировать уникальный пользовательский опыт.
Барьеры внедрения
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в зообизнесе сопряжено с трудностями:
- качество данных: неполные или дублированные записи из ERP и CRM сильно искажают прогнозы;
- регулярное обновление: модели нуждаются в постоянной подкачке свежих данных, иначе они теряют точность;
- товары с коротким жизненным циклом: для новых кормов или игрушек у алгоритма просто нет истории продаж, и в прогнозах приходится опираться на экспертные оценки.
Кроме того, компании сталкиваются с вопросами прозрачности: бизнесу важно понимать, почему система рекомендует тот или иной сценарий. Это особенно критично для крупных сетей с многомиллиардным оборотом.
Перспективы
ИИ в зообизнесе — это не только про прогнозирование спроса. В перспективе технологии будут использоваться для:
- динамического ценообразования (учет акций конкурентов и сезонности);
- автоматизации рекомендаций в e-commerce;
- улучшения клиентского сервиса через чат- и видео-ассистентов;
- управления цепочками поставок в условиях нестабильной экономики.
С учетом того, что категория товаров для животных уже входит в топ-3 сегментов по онлайн-продажам FMCG, внедрение ИИ становится не роскошью, а необходимостью.
Вывод
Искусственный интеллект в зообизнесе перестает быть модным словом и становится инструментом конкурентной борьбы. Международные примеры показывают, что технологии способны создавать персонализированный опыт и удерживать клиентов. Российские компании пока находятся в начале пути, но кейсы вроде «Тавела» демонстрируют, что потенциал огромен. Ключевым вызовом остается работа с данными — именно от их качества зависит эффективность алгоритмов.
В ближайшие годы ИИ станет стандартом в управлении ассортиментом, логистикой и маркетингом зоотоваров, а от скорости его внедрения будет зависеть, кто из игроков рынка займет лидерские позиции.