ИИ на маршруте: как искусственный интеллект перестраивает продажи в традиционной рознице

Анна Миронова | Эксперт в коммерции, экс-CEO производственной компании. 30 лет в бизнесе. Коммерческая трансформация и внедрение ИИ. Автор канала @mironovanni | annimironova.com

Торговый представитель проводит за рулём и в отчётах больше времени, чем с клиентом. Кто работал в дистрибуции, знает эту арифметику наизусть. Маршрут строится на глазок, часть визитов уходит на точки, которые почти ничего не заказывают, заказ пишется от руки, а вечером всё это вбивается в систему. Для живого общения с товароведом времени остаётся на удивление мало.

При этом традиционная розница, вся эта несетевая мелкая торговля, для ряда категорий на огромной части мира остаётся существенным и значимым куском бизнеса, в первую очередь с точки зрения дистрибуции и заработка. В России и странах СНГ это особенно справедливо. И именно сюда, в самую ручную и неоцифрованную часть коммерции, приходит искусственный интеллект.

В апреле 2026 года BCG опубликовал исследование, посвящённое ровно этому: как ИИ меняет работу распределённых каналов продаж на развивающихся рынках. Вывод у него денежный и конкретный: компании-первопроходцы уже получают рост продаж в канале от 15 до 20%. За этой цифрой стоит несколько независимых механизмов, и каждый из них по отдельности уже интересен.

Умный маршрут

Первое, что меняется, это сам маршрут торгового представителя. Раньше его строил супервайзер по опыту и карте: вот территория, вот точки, объезжай. Теперь маршрут собирает система, которая смотрит на геоданные, историю заказов каждой точки, её потенциал и плотность трафика. Она выстраивает день так, чтобы человек попадал туда, где есть оборот и где его присутствие реально влияет на заказ.

Результат считается не в километрах, а во времени живого контакта. По данным BCG, одна из международных CPG-компаний после внедрения ИИ-компаньона с динамической оптимизацией маршрутов получила на 25% больше времени торговых представителей с клиентами. Те же люди, тот же рабочий день, но целая четверть времени вернулась туда, ради чего эта работа и существует: к разговору с точкой. Одновременно вырос средний ассортимент в заказе: торговые стали продавать на 8% больше SKU за один визит, просто потому что появилось время показать и предложить.

Умный заказ

Второй механизм работает внутри самого визита. Среднеразмерный бренд бытовой химии на одном из развивающихся рынков внедрил ИИ-компаньона, который подсказывает каждой точке, что и в каком объёме стоит заказать. Система смотрит на то, что уже стоит на полке, что продалось, что берут похожие магазины по соседству, и формирует рекомендацию под конкретный магазин, а не усреднённую заявку по территории. Результат: рост продаж бренда на 11% за первый же месяц.

Здесь важно, откуда этот рост. В каждую точку просто поехал правильный заказ: тот ассортимент и тот объём, который эта точка способна продать. Меньше пустой полки, меньше зависших остатков, больше оборачиваемости. Никакой магии, только точность.

Умный разговор

Третий сюжет, пожалуй, самый неочевидный. Голосовой ИИ-агент, принимающий заказы на местном языке, самостоятельно обрабатывает от 5 до 10% всех заказов в канале. Точка звонит или отвечает на звонок, разговаривает с агентом обычными словами, и заказ попадает в систему без участия торгового представителя и без бумажного бланка.

Для рынков, где значительная часть предпринимателей привыкла работать голосом, а не через приложение, это снимает главный барьер оцифровки. Не нужно учить точку новому интерфейсу. Достаточно того, что она и так умеет делать каждый день: говорить.

Помощник, который не уходит домой

Цифровой агент работает с точкой круглосуточно: принимает заказы, отвечает на вопросы по ассортименту и ценам, напоминает об оплате, возвращает сорвавшиеся заявки. Торговый представитель физически не может одновременно обслуживать сотню точек в нерабочее время. Агент может.

Отдельно стоит то, как вся эта система собирает информацию. ИИ объединяет структурные данные — историю биллинга, программы лояльности — с неструктурными: фотографиями полки, рукописными заметками торгового, записями разговоров с клиентами. Раньше эта половина информации оседала в блокнотах и головах людей, а потом исчезала вместе с ними. Теперь она работает на решение.

Почему это про нас

Легко отмахнуться: развивающиеся рынки, где-то далеко, у нас всё иначе. Но если посмотреть трезво, описанная BCG картина ложится на российский и снговский рынок почти без зазора. Огромное поле традиционной розницы, полевые команды на маршрутах, ручной сбор заказов, данные, которые оседают в блокнотах и головах сотрудников. Всё то, что BCG описывает как зону роста, у нас есть в избытке.

Более того, сам угол — route-to-market через ИИ — в русскоязычном профессиональном поле почти не занят. Про ИИ в маркетинге и создании контента говорят все. Про ИИ в полевых продажах, в управлении маршрутами и в работе с традиционной розницей не говорит почти никто. А это именно та часть коммерции, где рутины больше всего и где освобождённое время стоит дороже всего.

Мой вывод

ИИ в продажах - это не про то, чтобы заменить торгового представителя, а чтобы вернуть ему его работу. Забрать маршрутные листы, ручные заявки, ночные сверки и отдать обратно время на клиента. BCG называет это переосмыслением самой модели работы полевой команды, а не просто автоматизацией отдельных задач.

Технологически всё это уже возможно. Вопрос, как обычно, управленческий: кто в компании первым решит перестроить под это свою коммерческую функцию. Те, кто сделает это сейчас, получат рост в канале, который конкуренты потом будут догонять годами.

Источник: Boston Consulting Group, “How AI Can Reshape Distributed Sales Channels in Emerging Markets”, апрель 2026, bcg.com/publications/2026/how-ai-can-reshape-sales-channels-in-emerging-markets.