Как объединить онлайн и офлайн в рознице с помощью ИИ
Что это даёт бизнесу
Покупатель не делит свою жизнь на «онлайн» и «офлайн» — это разделение существует только внутри компании, в разных базах данных. Он купил в магазине, а скидку за эту покупку почему-то не видит в приложении. Заказал на сайте, а вернуть хочет в ближайшей точке — и там о заказе ничего не знают. Решение связывает историю покупок из обоих каналов в одну, чтобы бонусы, рекомендации и возвраты работали одинаково, где бы человек ни находился.
- Сети такого масштаба, как «Магнит», уже строят 17 млрд прогнозов ежедневно для 33 000 магазинов на объединённых данных о продажах и остатках — это ориентир по масштабу задачи, а не наш кейс, но он показывает, насколько розница полагается на такие системы.
- X5 Group получила в 2025 году около 5 млрд ₽ дополнительной операционной прибыли от решений, построенных на данных о покупках и товарах по всей сети, — рыночный показатель эффекта, к которому идёт вся отрасль.
- У нас есть опыт розницы с похожими по масштабу задачами: сопоставление датасета примерно на 50 млн товаров для сервиса Brandquad и работа с аптечными сетями «Вита» и 36,6.
Источники: Habr, «Магнит» о платформе F&R, Retail.ru, X5 Group об эффекте ИИ за 2025 год.
Какую проблему решает
Сеть с магазинами и сайтом обычно управляет ими как двумя разными бизнесами: своя система лояльности, свой склад, свои акции. Покупатель об этом не знает и не должен знать — но чувствует на себе каждый раз, когда бонус не сработал в другом канале.
Отдельная команда для сайта и отдельная для розницы — обычная практика, но данные при этом не встречаются друг с другом. В результате сеть теряет и точность прогноза спроса, и лояльность клиента, который выбирает магазин, где ему не приходится ничего объяснять на кассе.
Как это работает
Третий шаг обычно самый трудоёмкий технически, но именно он снимает бытовое раздражение покупателя: одна и та же скидка и один и тот же остаток товара видны и на кассе, и в приложении, а не расходятся между системами.
Кому подходит
Розничным сетям от нескольких десятков точек с собственным сайтом или приложением, где сейчас склад, касса и интернет-магазин работают на разных системах и не обмениваются данными в реальном времени.
Что нужно от вас
Доступ к учётным системам розницы (обычно 1С), к сайту или приложению, к системе лояльности и человек, который отвечает и за офлайн, и за онлайн одновременно, — обычно это редкость, и её стоит назначить на старте.
Границы решения
Решение не заменяет 1С и кассовое ПО — оно связывает то, что в них уже есть, а не переписывает учёт с нуля. Объединённый профиль покупателя строится только на данных, на которые он дал согласие при оформлении карты лояльности или заказа, и хранится на сервере в России по 152-ФЗ. Для сетей, где утечка данных о покупателях — критичный риск, всю систему можно поставить на ваш собственный сервер, как это сделано для аптечной сети «Вита».
С чего начать
Разбор — бесплатно, 40 минут. Аудит процессов — 150 000 ₽, две недели. Отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение 150 000–400 000 ₽ в месяц.
Сценарии применения ИИ — другие решения
Все решения направленияAI для автоматизации контекстной рекламы по марже
AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий
AI для продуктовых команд: перевод технических текстов
AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1
AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников
AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения
AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее
AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?
За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.