Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяИИ-решения для бизнесаЦены, товары и закупкиРекомендации по запасам для розничной сети

Рекомендации по запасам для розничной сети

Каждый день считает, сколько товара нужно в конкретном магазине, и присылает рекомендацию сотруднику — не в среднем по сети, а по каждой точке.
Рекомендации по запасам для розничной сети — решение La Chatte

Что это даёт бизнесу

У сети из десятков или сотен магазинов спрос в каждой точке свой: магазин у метро и магазин в спальном районе продают по-разному даже один и тот же товар. Если считать запас в среднем по сети, часть магазинов будет стоять с пустой полкой, а часть — со списанием просроченного товара. Помощник считает нужный запас по каждому магазину отдельно и присылает рекомендацию прямо тому, кто заказывает товар на месте.

  • Ошибка в запасах обходится розничной торговле дорого: по оценке IHL Group, дефицит и излишки вместе съедают около 6,2% розничных продаж в мире — это оценка порядка 1,7 трлн $ в 2026 году (Retail Insight Network).
  • Чем больше магазинов в сети, тем меньше смысла считать «в среднем»: «Магнит» строит отдельный прогноз для каждого из 33 000 своих магазинов, а не один прогноз на всю сеть (корпоративный блог «Магнита»).
  • Рекомендация приходит не аналитику в головной офис, а тому, кто заказывает товар в конкретном магазине, — в привычном для него виде, вплоть до простой таблицы.
  • Прогноз пересчитывается каждый день: если погода или местный спрос резко изменились, рекомендация меняется вместе с ними, а не через три недели, когда придёт следующий отчёт.

Источники: IHL Group, в изложении Retail Insight Network, «Магнит», корпоративный блог.

Какую проблему решает

Закупка по сети часто планируется в среднем: сколько товара продалось по всей сети, столько и заказывают пропорционально в каждый магазин. Но у одного магазина трафик выше по выходным, у другого — по будням, и усреднённый расчёт не видит этой разницы.

Сотрудник магазина замечает нехватку, когда покупатель уже не нашёл товар на полке, а излишек — когда товар уже пылится и его приходится списывать или уценивать. К этому моменту деньги уже потеряны.

Как это работает

1Собираем продажи по точкамкаждый магазин отдельно, не в среднем2Добавляем местные факторысезонность, погода, местные акции3Считаем нужный запаспо каждой позиции на ближайшие дни4Сравниваем с остаткоми видим, где риск дефицита или излишка5Отправляем рекомендациюсотруднику магазина, в привычном интерфейсе
Как считается рекомендация по магазину

Первый шаг определяет всё остальное: вся ценность решения в том, что расчёт идёт по каждой точке отдельно, а не усредняется по сети. Именно поэтому магазин у метро и магазин в спальном районе получают разные рекомендации на один и тот же товар.

Кому подходит

Розничным сетям от 20 магазинов с заметной разницей в спросе между точками: продукты, аптеки, DIY, товары повседневного спроса.

Что нужно от вас

История продаж и остатков по каждой точке минимум за полгода-год. Доступ к товарному учёту, обычно это 1С. Человек в каждом магазине или в закупке, который получает и использует рекомендации.

Границы решения

Рекомендация не размещает заказ поставщику сама — окончательное решение и его подтверждение остаются за сотрудником. На новых магазинах без истории продаж первые недели считает человек, а не модель. И рекомендация не спасёт от дефицита у самого поставщика — она показывает, сколько нужно, а не создаёт товар.

С чего начать

Возьмём историю продаж по нескольким магазинам и посчитаем рекомендацию задним числом — бесплатно, 40 минут. Дальше — аудит за 150 000 ₽, отраслевое внедрение на всю сеть — от 1 500 000 ₽.

Цены, товары и закупки — другие решения

Все решения направления →
Автоматизация закупок: поиск и подбор поставщиков — решение La Chatte

Автоматизация закупок: поиск и подбор поставщиков

Ищет поставщиков по вашим условиям, рассылает запросы предложений и сводит ответы для сравнения — закупщик решает быстрее и видит больше вариантов.
Автоматическое описание таблиц данных для авиакомпании — решение La Chatte

Автоматическое описание таблиц данных для авиакомпании

Когда в хранилище данных появляется новая таблица, помощник сразу пишет её описание и помечает столбцы с личными данными пассажиров.
Анализ данных с датчиков автопарка для экономии топлива — решение La Chatte

Анализ данных с датчиков автопарка для экономии топлива

Собирает данные с датчиков в машинах и показывает, где автопарк теряет топливо и время — по конкретному водителю и маршруту, а не в среднем.
Выездная медицина: маршруты и назначения без ручного планирования — решение La Chatte

Выездная медицина: маршруты и назначения без ручного планирования

Читает направления на визит и сам строит маршрут на день для патронажной медсестры или выездного врача — быстрее, чем при ручном планировании по бумагам.
ИИ-агент для подбора товаров по проблеме клиента — решение La Chatte

ИИ-агент для подбора товаров по проблеме клиента

Покупатель описывает свою проблему словами, а не названием товара, — помощник задаёт уточняющие вопросы и предлагает то, что реально подходит.
AI-копирайтер для карточек товаров в вашем магазине — решение La Chatte

ИИ-копирайтер для карточек товаров в вашем магазине

Пишет тексты карточек в голосе вашего бренда по шаблону, который вы задаёте один раз, — и держит один стиль, даже если товаров тысячи.
Контроль полок и запасов в магазине с помощью ИИ — решение La Chatte

Контроль полок и запасов в магазине с помощью ИИ

Камера или телефон сотрудника видит пустые места на полке раньше, чем это заметит покупатель, и сразу отправляет сигнал на пополнение.
Мониторинг цен и акций конкурентов по городам и точкам — решение La Chatte

Мониторинг акций и цен конкурентов в реальном времени

Собирает цены, скидки и акции конкурентов на сайтах, в приложениях и в офлайн-точках — по каждому городу и магазину отдельно, а не в среднем по рынку.
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?