Маркетинг ритейла сфокусирован на удержании. Ядро задач — лояльность, данные о покупателях и рассылки. Рынок платформ при этом фрагментирован: единого стандарта нет.
Респонденты разделены на малые (1–30 магазинов), средние (31–100) и крупные (100+) сети. Внутри каждой группы доля считается от числа сетей этой группы. Группа малых сетей самая немногочисленная, поэтому её доли стоит читать как тенденцию, а не точное значение.
С ростом сети усиливаются аналитика и работа с отзывами. У малых сетей заметно выше доля задач по чат-ботам и SMM при меньшем фокусе на охватной рекламе.
Средние сети активнее всех покупают специализированные платформы лояльности и CDP: масштаб уже требует системы, но ресурса на собственную разработку ещё нет. У крупных выше доля самописных решений, особенно в CDP — данные нередко лежат в собственных хранилищах.
Малые сети чаще выбирают универсальные сервисы (Unisender, SendPulse), крупные и средние — встроенные модули внутри платформ лояльности. Доля не использующих отдельный email-сервис максимальна у средних сетей.
Небольшие команды активнее замещают рутину инструментами вроде ChatGPT, DeepSeek и Midjourney. Самый выраженный контраст — в генерации изображений: малые сети используют Midjourney заметно чаще остальных, тогда как у крупных выше доля внешних подрядчиков и собственных дизайнеров.
По этим направлениям сегментация в исследовании не выделялась — показаны общие доли по всей выборке. Они задают фон, на котором читается разбивка выше.
Ориентир при выборе инструментов и оценке собственного стека на фоне своей весовой категории.
Малые сети компенсируют небольшую команду инструментами. Выше проникновение ИИ и универсальных сервисов, шире охват задач на одного человека: заметно больше чат-ботов, SMM и ИИ-генерации.
Средние сети — самые активные покупатели специализированных платформ лояльности и CDP. Масштаб уже требует системы, но ещё нет ресурса на собственную разработку. Максимальная доля Set Loyalty — именно в этом сегменте (25%).
Крупные сети чаще уходят в собственные и локальные решения, особенно в CDP, и сильнее инвестируют в аналитику и работу с отзывами. ИИ используется точечнее — часть задач закрывают подрядчики и штатные дизайнеры.