У сучасній торгівлі управління запасами стало одним із ключових факторів стабільної роботи бізнесу. Покупець очікує знайти потрібний товар саме тоді, коли він йому потрібен, а компанія водночас має уникати зайвого накопичення продукції на складах. Баланс між доступністю товару та оптимальним рівнем запасів напряму впливає на прибутковість, швидкість обслуговування і довіру клієнтів. Саме тому торгові мережі все частіше переходять від ручного контролю до автоматизованих систем, які допомагають точніше прогнозувати попит і приймати рішення на основі реальних даних.
У торгівлі є дві проблеми, які виглядають протилежними, але мають спільний корінь. Перша — порожня полиця: покупець прийшов за товаром, а його немає. Друга — переповнений склад: гроші заморожені в продукції, яка місяцями не продається, а в продуктовому ритейлі ще й псується. За оцінкою дослідницької компанії IHL Group, через дефіцит і надлишок товарів світовий ритейл щороку недоотримує понад трильйон доларів, а типовий магазин втрачає близько 4% продажів лише через відсутність товару на полиці.
Корінь у обох проблемах один — неточне планування: коли попит недооцінили, виникає дефіцит, коли переоцінили — надлишок. Розберімося, як торгові мережі вирішують це завдання у 2026 році і чому ручне планування закупівель поступово відходить у минуле.
Чому “досвід закупівельника” більше не працює
Ще десять-п’ятнадцять років тому замовлення товару в магазин виглядало просто: категорійний менеджер дивився на минулі продажі, додавав запас “про всяк випадок” і відправляв заявку постачальнику. Для невеликого асортименту і стабільного попиту цього вистачало.
Сьогодні умови інші. Середній супермаркет оперує 10–30 тисячами товарних позицій, у кожної — свій попит, термін придатності, постачальник і графік поставок. Попит став значно мінливішим: на нього впливають акції, погода, свята, сезонність, ціни конкурентів. А ланцюги постачання — вразливішими: за даними Logistics Managers’ Index, вартість зберігання запасів у 2025–2026 роках залишається високою, тож тримати “гори про запас” стало відчутно дорожче. В Україні до цього додається власна специфіка: релокація складів, зміна логістичних маршрутів, відключення електроенергії та коливання попиту між регіонами.
Людина фізично не здатна щодня перераховувати оптимальне замовлення для десятків тисяч позицій у сотнях магазинів. Тому закупівельники в ручному режимі неминуче спрощують: замовляють “як минулого разу”, округлюють до повної палети, перестраховуються. Результат — одночасно і дефіцит ходових товарів, і надлишок неходових.
Західноукраїнський ритейл — гарна ілюстрація того, наскільки виросли вимоги до управління запасами. У Львові поруч із національними гравцями на кшталт АТБ і “Сільпо” працюють сильні локальні мережі: “Рукавичка” (частина холдингу “Львівхолод”), що має понад 200 магазинів у семи областях і входить до п’ятірки продовольчих мереж країни за кількістю торгових точок, мережа крамниць “Близенько” у форматі “магазин біля дому”, “Арсен” та інші. Конкуренція за покупця тут щільніша, ніж у багатьох інших регіонах, а отже, ціна порожньої полиці вища: незнайдений товар покупець купить буквально в сусідньому магазині.
Додає складності й формат. Локальні західноукраїнські мережі працюють переважно з невеликими магазинами площею від 70 до 1000 кв. м з асортиментом у кілька тисяч позицій — а чим менша площа, тим менше місця для “запасу про всяк випадок” і тим точнішим має бути щоденне замовлення. До того ж частина гравців, як-от “Львівхолод”, має власне виробництво — хлібопекарські, кондитерські та м’ясні цехи, тож планувати доводиться не лише закупівлі, а й випуск продукції з коротким терміном придатності. У таких умовах ручне управління запасами вичерпує себе швидше, ніж у великоформатному ритейлі.
Що змінилося: п’ять підходів, які стали стандартом
До 2026 року в управлінні запасами сформувався набір практик, які великі мережі вже не вважають інновацією — це базова гігієна бізнесу:
- Прогнозування попиту на основі даних. Системи аналізують історію продажів кожного товару в кожному магазині з урахуванням сезонності, акцій, свят і навіть погоди. Прогноз будується не “по магазину загалом”, а по конкретній позиції в конкретній точці.
- Автоматичне поповнення. Замовлення постачальнику формується системою щодня без участі людини. Менеджер лише контролює винятки — нові товари, нестандартні ситуації, збої поставок.
- Динамічний страховий запас. Замість фіксованого “тримаємо +20% про всяк випадок” буфер розраховується окремо для кожного товару залежно від стабільності попиту і надійності постачальника. Для товарів з рівним попитом запас мінімальний, для непередбачуваних — більший.
- Контроль за принципом “управління винятками”. Система сама підсвічує проблемні позиції: де насувається дефіцит, де запас завис, де постачальник систематично зриває строки. Людина працює тільки з цими сигналами, а не переглядає тисячі рядків у таблиці.
- Аналітика надлишків і неліквідів. Залежалий товар виявляється не під час річної інвентаризації, а щотижня — поки його ще можна розпродати з мінімальною знижкою, а не списати.
Спільна логіка всіх п’яти пунктів: рішення про замовлення приймає алгоритм на основі даних, а людина задає правила і розбирає нестандартні випадки.
Окремий тренд 2026 року — застосування машинного навчання у прогнозуванні. Класичні статистичні моделі добре працюють зі стабільним попитом, але збоять на новинках, акційних сплесках та рідкісних подіях. Алгоритми машинного навчання навчаються на даних усієї мережі і знаходять закономірності, які людина не помітить: наприклад, що продажі певної категорії зростають за два дні до різкого похолодання або що акція на один товар “тягне” за собою попит на супутні. Для мереж це не заміна базової автоматизації, а наступний рівень точності поверх неї.
Як це працює на практиці
Технічно за цим стоїть окремий клас програмного забезпечення — системи управління запасами, які підключаються до облікової системи мережі й щодня обмінюються з нею даними про продажі, залишки та поставки. Така програма для оптимізації запасів сама розраховує, скільки кожного товару потрібно замовити в кожен магазин і на центральний склад, враховуючи прогноз попиту, графік поставок і квоти постачальників.
Подібні рішення розробляють і українські компанії. Наприклад, продукт ABM Inventory від ABM Cloud автоматизує щоденне поповнення для торгових мереж: система формує замовлення по десятках тисяч позицій і показує менеджерам лише ті, що потребують уваги. Для мереж це означає перехід від “замовляємо інтуїтивно” до “замовляємо за розрахунком” — без розширення штату закупівельників.
Ефект від такого переходу мережі зазвичай вимірюють трьома показниками. Перший — рівень наявності товару на полиці: скільки відсотків часу ходові позиції доступні покупцю. Другий — оборотність: за скільки днів запас “прокручується” у продажі. Третій — частка надлишків і списань. Практика впроваджень у ритейлі показує, що автоматизація поповнення дозволяє одночасно скоротити запаси на 20–30% і зменшити дефіцит — тобто грошей у товарі заморожено менше, а полиці при цьому повніші.
Дефіцит і надлишок — це ще й про довіру покупця
Порожня полиця коштує мережі дорожче, ніж сума непроданого товару. Дослідження споживчої поведінки стабільно показують: значна частина покупців, не знайшовши потрібний товар, купує його у конкурента, а після кількох таких випадків — змінює магазин назовсім. У 2026 році, коли порівняти ціни й наявність можна за хвилину в смартфоні, покупець не “пробачає” дефіцит так, як раніше.
З надлишком ситуація дзеркальна, хоч покупець її й не бачить. Заморожені в неліквідах гроші — це кошти, яких мережі бракує на закупівлю ходових товарів, ремонти чи стримування цін. У продуктовій торгівлі надлишок — це ще й прямі списання: прострочені йогурти й зів’ялу зелень ніхто не купить навіть зі знижкою. Тож точне управління запасами врешті працює і на покупця: товар, який він шукає, є в наявності, а магазин не закладає втрати від списань у ціни.
Що з цього може взяти невелика мережа
Описані підходи давно не є привілеєм гігантів. Хмарна модель розповсюдження зробила системи управління запасами доступними для мереж із 10–20 магазинів: не потрібно купувати сервери і наймати IT-відділ, оплата йде за підписку.
Утім, починати варто не з купівлі програми, а з порядку в даних. Автоматизація працює лише тоді, коли облікова система показує коректні залишки: якщо за даними в магазині п’ять одиниць товару, а фактично — нуль, жоден алгоритм не сформує правильне замовлення. Тому перший крок для невеликої мережі — налагодити регулярні циклічні перерахунки і дисципліну приймання товару. Другий — навести лад в асортименті: вивести з матриці позиції, які не продаються. І лише третій — автоматизувати поповнення.
У 2026 році боротьба з дефіцитом і надлишком товарів — це передусім робота з даними. Мережі, які виграють, не вгадують попит краще за інших — вони прибрали вгадування з процесу: прогноз будує алгоритм, замовлення формується автоматично, а люди займаються винятками і стратегією.
Для покупця це означає повніші полиці і менше “товар закінчився”, для бізнесу — менше заморожених грошей і списань. А поріг входу в такі технології сьогодні достатньо низький, щоб про автоматизацію запасів думали не лише національні мережі, а й регіональні гравці з кількома десятками магазинів.
Майбутнє управління запасами: автоматизація та точність
У найближчі роки роль автоматизованих систем у ритейлі лише зростатиме. Чим більшим стає асортимент і складнішою логістика, тим важче контролювати запаси виключно за допомогою людського досвіду. Дані про продажі, поведінку покупців, сезонність і зовнішні фактори поступово стають основою для щоденних рішень.
Окрему увагу отримують технології прогнозування, які дозволяють не просто реагувати на зміни попиту, а передбачати їх. Це допомагає магазинам краще підготуватися до сезонних піків, акцій чи нестандартних ситуацій, коли звичайні методи планування можуть давати похибки.
Водночас автоматизація не означає повну заміну людей у процесі управління. Навпаки, роль спеціалістів змінюється: замість постійного перегляду таблиць вони можуть аналізувати результати, покращувати асортиментну політику та працювати над розвитком бізнесу.
У підсумку ефективне управління запасами стає не просто способом скоротити витрати, а важливим елементом клієнтського досвіду. Ті компанії, які зможуть поєднати технології, якісні дані та професійну експертизу, отримають перевагу на ринку завдяки стабільній наявності товарів і більш точному використанню ресурсів.
