Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИЛокальные офферы: реклама под конкретный магазин сети

Локальные офферы: реклама под конкретный магазин сети

Собирает рекламный оффер под конкретный магазин сети из его реальных остатков и цен конкурентов рядом — вместо одной акции на всю сеть целиком.

Что это даёт бизнесу

Локальные запросы в поиске — «рядом со мной» — конвертируются в покупку заметно чаще обычных: по оценке отраслевых обзоров, до 28% таких запросов заканчиваются покупкой, а сам объём подобных запросов вырос в разы за последние годы (RocketData со ссылкой на Safari Digital). Розничная сеть с одинаковой рекламой на все магазины теряет часть этого эффекта: предложение должно совпадать с тем, что реально есть на полке в конкретном магазине.

  • Собирает оффер под конкретный магазин: то, что есть в наличии именно там, а не усреднённо по сети.
  • Учитывает, что рядом делают конкуренты в этом районе, — если наш парсинг цен конкурентов уже подключён, оффер это видит.
  • Продажи по регионам расходятся на 5–15% по отдельным категориям товаров (New Retail, обзор рынка ритейл-медиа, 2025): одинаковый оффер на всю сеть не может быть одинаково удачным везде.
  • Обновляет предложение по мере изменения остатков, а не держит одну акцию, пока товар не закончился и объявление не устарело.

Источники: RocketData, локальный маркетинг для ритейла, New Retail, обзор рынка ритейл-медиа.

Какую проблему решает

У сети 40 магазинов один и тот же рекламный баннер: «Скидка 20% на всю линейку». В одном городе линейка вся в наличии, а в другом три позиции из пяти закончились ещё на прошлой неделе. Покупатель приходит на объявление и уходит ни с чем.

Настраивать отдельную акцию под каждый магазин вручную нереально — маркетолог физически не успевает следить за остатками сорока точек одновременно.

Как это работает

1Берём остатки по магазинамиз 1С или товарного учёта2Смотрим, что рядом у конкурентовесли подключён наш парсинг цен3Собираем оффер под точкуто, что реально есть и по своей цене4Публикуем под этот магазинв геотаргетинге рекламного кабинета5Обновляем при смене остатковакция снимается, когда товар кончился
Как собирается оффер под магазин

Пятый шаг решает главную проблему обычной локальной рекламы: объявление не должно жить дольше, чем есть товар под него.

Кому подходит

Розничным сетям от 15–20 магазинов с разным ассортиментом по точкам: продуктовым сетям, аптечным сетям, DIY, магазинам у дома.

Что нужно от вас

Доступ к товарному учёту по каждой точке (обычно 1С), доступ к рекламным кабинетам с геотаргетингом, человека, который утверждает офферы по категориям.

Границы решения

Не работает без учёта остатков по точкам: если система магазинов не разделяет наличие по каждому адресу, сначала нужно навести порядок там. Не заменит саму акцию — если скидка невыгодна покупателю, локализация не сделает её привлекательнее. И не подходит сетям меньше 10–15 точек: на таком масштабе разница между магазинами обычно ещё не оправдывает автоматизацию.

С чего начать

Разбор бесплатный, 40 минут: посмотрим на остатки по нескольким вашим точкам и покажем, где расходится ассортимент. 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?