№209, декабрь 2018
Статьи свежего номера

Первая смена
Переориентация на российское консервное производство и запуск новой торговой марки Ferragosto в сегменте «средний минус» позволили «Фёст», эксклюзивному дистрибьютору известного бренда Lorado, выйти в плюс после кризисного спада продаж. В 2019 году компания намерена открыть собственную линию по выпуску зеленого горошка и увеличить общий объем сбыта на 20%.
Прибрать  к рукам
Мода на finger food, то есть продукты, которые можно есть руками, постепенно захватывает не только заведения общепита, но и розничную торговлю. Стремление россиян к удобству в потреблении и ускоряющийся ритм жизни привели к активному распространению замороженных снеков – наггетсов, стрипсов, фрикаделек, чебуреков и блинчиков. По разным оценкам, эта категория уже занимает до 5–10% рынка заморозки.
На пороге зрелости
Российский рынок продуктового ритейла продолжает консолидироваться и к 2020 году перейдет в стадию зрелости и стабильности. Темпы роста при этом будут значительно ниже, чем в прошедшие два-три года. Это уже видно по планам открытия на 2019 год. Даже лидер рынка анонсировал всего 2000 новых «Пятерочек» вместо 2600 в 2018 году. Кирилл Терещенко подготовил для журнала подробный аналитический текст по итогам минувшего года и обозначил ведущие тренды на 2019 год.



















Главная Рубрики Инструменты № 208, ноябрь 2018

Наука побеждать

Данных в мире все больше, а термин Big Data вдруг перестал быть модным. О Business Intelligence, разведке в дебрях больших данных, перестали говорить с былым восторгом. Новый фаворит сезона – Data Science. X5 Retail Group создала отдельное подразделение, которое работает с данными. Оно занимается прогнозированием спроса, оптимизацией промо и ассортимента, созданием персональных предложений для покупателей и многими другими задачами. Рассмотрим детальнее, чем новая наука может помочь ритейлу.


АВТОР: Наталья Николаева

Еще лет пять-семь назад на конференциях в секции проектов по Business Intelligence обещали: «мы не дадим бизнесу утонуть в море данных», «мы поможем найти самые неожиданные закономерности в горах ненужного хлама» и «мы предсказываем будущее». Сейчас то же самое говорят о Data Science. Как такое может быть? Чем вообще различаются эти направления? Объяснения на профильных сайтах только вводят в заблуждения, говоря, что BI – это получение информации из данных, а Data Science – получение знания. Туманно, не правда ли? И я помню, как сейчас: эксперты, рассказывая про свои BI-проекты, говорили: «Мы достанем для вас знания».

Хуже того, ко всем предыдущим терминам добавились новые. Когда читатель видит броские заголовки в духе «как машинное обучение спасет ритейл» или «срочно работаем с биг датой», то у него неминуемо остается ощущение, что технологий становится все больше и что все они совершенно разные, но спасут непременно. Однако потом замечает: кейсы и там, и сям приводятся одни и те же. Получается, речь об одной технологии? Data Science, machine learning, BI – это синонимы, антонимы или все-таки ступеньки в иерархии?

Полный текст статьи читайте в печатной версии журнала «МОЕ ДЕЛО.Магазин».

Еще в этой категории: « Живая среда








Мнения экспертов

автор: Михаил Николаев, генеральный директор торгового дома «Николаев&Сыновья», управляющий партнер семейного предприятия «Николаев&Сыновья»
Возможность не для всех
автор: Валентин Агарков, заместитель председателя комиссии ОП РФ по развитию малого и среднего бизнеса
Точка невозврата
автор: Светлана Тимонина, директор по развитию территорий агрохолдинга «Гудвилл»
Крупяной «айсберг»