Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИКак объединить онлайн и офлайн в рознице с помощью ИИ

Как объединить онлайн и офлайн в рознице с помощью ИИ

Связывает покупки в магазине и на сайте в одну историю клиента: скидка, накопленная офлайн, работает в приложении, а онлайн-заказ можно забрать и вернуть в любой точке.

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

1Собираем данные из обоих каналовкассы в точках и заказы на сайте2Связываем по клиентукарта лояльности, телефон, почта3Синхронизируем остатки и бонусычтобы скидка и наличие были едиными4Заказ на сайте — забрать в точкеи наоборот, возврат в любом канале5Считаем спрос по сети целикома не отдельно по сайту и по точкам
Как онлайн и офлайн становятся одной историей

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 направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?