Войти в матрицу больше не значит попасть к покупателю. В цифровой витрине у товара начинается отдельная жизнь, на которую обычные инструменты не действуют
Я уже писал о том, как алгоритмы изменили решения о входе в матрицу и удержании в ней. Тема вызвала много реакций, и почти в каждой второй мне писали примерно одно и то же: «У нас все еще интереснее — мы в матрице, но в доставке нас как будто нет». Это и есть сюжет, о котором стоит поговорить отдельно.
Когда обсуждают онлайн-продажи продуктов, чаще всего спорят о больших вещах: кто выиграет — сети или маркетплейсы, какая модель доставки эффективнее, что будет с дарксторами. Эти вопросы важны, но для поставщика они вторичны. Первичен другой: что происходит с конкретным SKU в момент, когда он попадает в цифровую витрину — и почему этот момент стал почти неуправляемым.
Цифровая полка живет по своим правилам
Долгое время онлайн-канал в сетях развивался как продолжение офлайнового. Если товар есть в матрице — он автоматически появляется и в приложении. Если запущено промо — оно отражается и там. Если у позиции хорошие продажи — она и в цифровой витрине стоит на видном месте.
За последние полтора-два года эта связка ослабла, а в крупных сетях — практически распалась. У онлайна появились собственные механизмы ранжирования, собственные правила выпадения из выдачи, собственная логика рекомендаций и собственные триггеры замены товара в заказе. Они опираются на общую матрицу, но дальше работают самостоятельно.
Для поставщика это означает простую вещь. Категорийный менеджер больше не контролирует судьбу вашего товара в цифровом канале. Он по-прежнему отвечает за матрицу, цену, промо-план, ввод и вывод SKU. Но что произойдет с конкретной позицией внутри приложения — будет ли она в подборках, попадет ли в персональные рекомендации, как часто ее начнут заменять при сборке, на каком месте она появится в категорийной выдаче — это решает уже не он.
Я называю это второй категорийной комиссией. Первая, человеческая, продолжает работать на входе. Вторая, алгоритмическая, работает на выходе — в момент встречи товара с покупателем в цифровой витрине. И вторая в последние два года стала влиятельнее первой.
Четыре механизма, о которых поставщик чаще всего не знает
Из практики работы с производителями я вижу, что компании, в среднем, неплохо понимают свою физическую полку: где стоит, на какой высоте, рядом с какими позициями, какая выкладка. Про цифровую полку понимания намного меньше, и это создает системные слепые зоны.
Ранжирование в выдаче. Когда покупатель открывает категорию в приложении сети, он видит товары не в случайном порядке и не в том, в котором они стоят на физической полке. Их сортирует алгоритм, который учитывает десятки параметров: конверсию по карточке, полноту цифрового описания, наличие изображений нужного качества, скорость сборки, частоту замен, рейтинг отзывов, поведение конкретного пользователя. Производитель, чей товар физически есть в матрице, но имеет неполную карточку, плохое фото или историю частых замен, оказывается в нижней части выдачи. Это эквивалент полки на уровне щиколоток — товар присутствует, но его не видит почти никто.
Логика замены при сборке. Когда в дарксторе или магазине не оказалось вашей позиции, сборщик не выбирает замену сам. Он действует по правилам, которые задает система: какой товар можно предложить вместо отсутствующего, в каком порядке предлагать варианты, можно ли заменить на собственную торговую марку сети. Для поставщика это означает, что часть его продаж уходит конкурентам автоматически, без какого-либо обсуждения. И что в этой логике замены позиция СТМ сети чаще всего стоит выше брендовых аналогов.
Персональные рекомендации. Сети активно развивают персонализацию: подборки на главной, индивидуальные промо, напоминания о товарах, которые покупатель брал раньше. Чтобы товар попал в эти механики, у него должна быть полная цифровая карточка, корректная атрибутика и история продаж, которую алгоритм может «прочитать». Если карточка обновлена давно, а атрибуты заполнены частично — товара для рекомендательной системы как будто нет. Он есть в каталоге, но не в подборках, а основные продажи в онлайне сейчас идут именно через подборки.
Локальная доступность. В офлайне поставщик понимает, в каких магазинах его товар представлен. В онлайне ситуация сложнее: в одном районе позиция доступна, в соседнем нет, и причина может быть не в матрице, а в распределении остатков по дарксторам или в логике, по которой сеть управляет ассортиментом разных доставочных зон. Это означает, что фактическое покрытие в цифровом канале часто заметно отличается от того, что зафиксировано в договоре, и поставщик может месяцами не понимать, почему его доля в онлайн-продажах не растет пропорционально доле в офлайне.
Каждый из этих четырех механизмов влияет на продажи, и ни один из них не управляется через переговоры с категорийным менеджером.
Типичная история
В прошлом году к нам пришел производитель молочной продукции среднего размера, регионального масштаба, с прочными позициями в офлайне и устойчивым брендом. Конкретные показатели я приводить не буду, но порядок такой: в офлайне доля в категории у конкретной сети составляла около восьми процентов, в онлайне той же сети — меньше двух.
Объяснений было несколько, и все звучали разумно. Покупатели онлайна моложе и меньше любят региональные бренды. У федеральных конкурентов больше маркетинговый бюджет. У сети есть СТМ в этой подкатегории. Все это правда, но все это объясняло разрыв в полтора-два раза, а не в четыре.
Когда мы стали разбираться, выяснилось следующее. Карточки большинства SKU не обновлялись с момента ввода в матрицу — около двух лет. Фотографии были сделаны в студии при запуске и с тех пор не переснимались, хотя дизайн упаковки за это время менялся дважды. Атрибутика была заполнена примерно на шестьдесят процентов — то есть половина параметров, по которым алгоритм может зацепить товар в фильтрах и рекомендациях, у сети просто отсутствовала. Отзывы никто не модерировал; среди них был десяток жалоб двухлетней давности на брак, который компания давно устранила, но в карточке они оставались наверху как самые ранние.
Самое интересное обнаружилось в логике замен. У одной из позиций — основного йогурта линейки — частота заменяемости при отсутствии достигала, по нашим оценкам, более тридцати процентов. То есть каждый третий клиент, заказавший этот йогурт, в итоге получал что-то другое. Альтернатива, на которую система предлагала замену, была СТМ сети с близкой ценой. И поскольку часть клиентов после первой замены продолжала покупать заменивший товар — повторные продажи терялись уже навсегда.
Категорийный менеджер этой сети, с которым у компании были хорошие рабочие отношения, искренне не знал ни одной из этих деталей. Это не его зона, и его KPI на них не завязаны. Когда мы подняли вопрос на встрече, он первый удивился: «У вас же все в порядке с матрицей, я не понимаю, о чем речь».
В этом и проблема. Для категорийного менеджера все в порядке, а для алгоритма цифровой витрины — нет.
Почему стандартные инструменты здесь не работают
Производители, столкнувшись с просадкой в онлайне, обычно идут привычным путем. Запрашивают у сети дополнительное промо, договариваются о трейд-маркетинговых активностях, просят выделить позицию на главной странице приложения. Иногда соглашаются на скидку, чтобы попасть в баннер.
Эти инструменты не бесполезны, но они работают на коротком горизонте. Промо заканчивается — и алгоритмическая выдача возвращает товар в ту же позицию, где он был до промо. Баннер уходит — и трафик на карточку обнуляется. Если базовые параметры карточки и операционные показатели по SKU не изменились, эффект промо не накапливается. Это как поливать растение, не пересаживая его из горшка, в котором закончилась земля.
Реальная работа с онлайн-полкой устроена иначе. Она ближе к тому, что в e-commerce называется управлением контентом и операционными метриками карточки. Это значит — следить за полнотой и актуальностью атрибутов, регулярно обновлять визуал, отрабатывать отзывы, отслеживать частоту замен и понимать, на что именно заменяют, контролировать стабильность остатков по доставочным зонам, видеть собственную позицию в выдаче и понимать, какие SKU стоят выше и почему.
В большинстве производственных компаний, с которыми я работаю, такой функции просто нет. Эта зона разорвана между отделом продаж (который занят матрицей), маркетингом (который занят брендом в целом) и трейд-маркетингом (который занят промо). Никто не отвечает целиком за цифровое представление товара в каждой конкретной сети. И пока такой ответственности нет — товар в онлайне живет сам по себе.
Что я предлагаю проверить
Я не люблю универсальных рекомендаций, но есть несколько диагностических вопросов, которые позволяют быстро понять, насколько компания готова к работе с цифровой полкой.
Знаете ли вы текущую долю своих SKU в онлайн-канале каждой ключевой сети и сравниваете ли ее с офлайн-долей. Если разрыв больше чем в полтора раза в любую сторону — это сигнал к разбору.
Кто в компании отвечает за качество и актуальность цифровых карточек ваших товаров в сетях и приложениях, и есть ли у этого человека KPI по этому направлению. Если ответ «у нас этим занимается несколько человек по чуть-чуть» или «маркетолог в свободное время» — функции по сути нет.
Знаете ли вы частоту замен по своим ключевым SKU в онлайн-сборке и на какие позиции вас заменяют. Если эти данные не собираются — у вас невидимый канал утечки продаж в пользу конкурентов и СТМ.
Когда последний раз обновлялись изображения и описания ваших карточек в крупных сетях. Если ответ «при заводе в матрицу» — карточка уже устарела, какой бы давности этот ввод ни был.
Отслеживаете ли вы отзывы на свои товары на онлайн-витринах сетей и есть ли регламент работы с негативом. Если нет — у вас в карточке могут годами висеть жалобы, которые отпугивают часть покупателей и одновременно понижают ранжирование.
Это не полный аудит, и положительные ответы по всем пяти пунктам не гарантируют успеха. Но отрицательные ответы хотя бы по половине из них почти гарантируют, что в онлайн-канале вы теряете долю, и теряете ее не из-за продукта или цены.
Где это закончится
Цифровая полка ведет себя как новая инфраструктура, и она требует своей функции в компании — так же как двадцать лет назад потребовалась функция работы с сетями, а десять лет назад — функция работы с маркетплейсами. Производители, которые осознают это в ближайший год, получат фору. Те, кто продолжит работать с онлайном как с приложением к офлайну, постепенно увидят, что их доля в цифровом канале расходится с офлайновой не в их пользу — и расхождение будет нарастать.
В предыдущей колонке я заканчивал тезисом, что окно для перестройки еще открыто. Здесь скажу то же самое, но с поправкой: применительно к онлайн-полке окно уже,́ потому что у первой категорийной комиссии есть человеческая инерция, а у второй — нет. Алгоритмы перестраиваются быстрее, чем коммерческие практики, и каждые полгода требования к качеству цифрового представления товара поднимаются еще на ступень.
Тем, кто почувствует это раньше других, в 2026 году будет существенно проще, чем тем, кто решит, что цифровая полка — это все-таки часть маркетинга.
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: