Консультация
Кейс внедрения Quant.AI

Как дистрибьютор сократил поиск отклонений в продажах с 10–15 дней до одного дня

Внедрили Quant.AI для дистрибьюторской компании: объединили данные о продажах, клиентах, ассортименте и работе филиалов, настроили автоматический поиск отклонений и ежедневные AI-брифинги для руководителей.

12 филиалов контролируются ежедневно по единой системе показателей
8 500 SKU анализируются по продажам, остаткам и маржинальности
37 значимых отклонений выявлено за первый месяц работы
−89% времени на подготовку ежедневной управленческой сводки
Обсудить внедрение Quant.AI Посмотреть результаты проекта
Как работает Quant.AI

От данных о продажах до сигнала руководителю

В эксплуатации
Данные поступают из рабочих систем Продажи, остатки, клиенты, планы, скидки и возвраты загружаются автоматически
01
AI находит отклонения и возможные причины Сопоставляет филиалы, клиентов, менеджеров, категории и SKU
02
Руководитель получает готовый сигнал В Telegram приходит краткое объяснение: что изменилось и что проверить
03
Единый контур AI-аналитики
1С CRM Excel / SQL Quant.AI Telegram
Отклонения видны в текущем периоде Руководитель видит филиалы, клиентов и товары, которые требуют проверки сегодня
О заказчике

Дистрибьюторская компания с филиальной сетью по Казахстану

12 филиалов

Региональные подразделения отвечают за продажи, клиентскую базу и выполнение планов на своей территории.

4 600 B2B-клиентов

Компания поставляет товары магазинам, локальным сетям и корпоративным заказчикам в разных регионах.

8 500 SKU в ассортименте

По каждой позиции важно контролировать продажи, остатки, доступность, возвраты и маржинальность.

96 менеджеров по продажам

Сотрудники работают с закреплёнными территориями, клиентами и товарными направлениями.

Заказчик — дистрибьютор товаров повседневного спроса, который работает с розничными магазинами, локальными сетями и корпоративными клиентами по Казахстану. Продажи ведутся через 12 филиалов, а за отдельные территории, группы клиентов и товарные категории отвечают региональные команды.

Компания управляет ассортиментом из 8 500 SKU и клиентской базой из 4 600 организаций. Для коммерческого директора важно ежедневно видеть выполнение плана, динамику заказов, маржинальность, доступность товаров и результаты менеджеров в каждом филиале.

Операционные данные накапливались в 1С и CRM, планы подразделений и часть расчётов велись в Excel. Чтобы получить общую картину по компании, аналитикам приходилось объединять данные из нескольких источников и отдельно разбирать причины изменений по каждому филиалу.

Обсудим задачу
вашего предприятия

Поможем определить подходящее решение, состав работ и возможные этапы проекта.

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

Готово!

Мы свяжемся с вами и отправим чек-лист

До внедрения

Проблемы контроля продаж и филиалов до внедрения Quant.AI

Коммерческий блок получал регулярную отчётность по продажам, филиалам, клиентам и ассортименту. Однако для подготовки общей картины аналитикам приходилось объединять сведения из 1С, CRM и Excel.

Отчёты показывали, что показатель уже изменился. Чтобы определить причину, требовались дополнительные выгрузки, сравнение нескольких разрезов и уточнение ситуации у региональных руководителей.

Основные проблемы

01

Ежедневная сводка собиралась вручную

Аналитики объединяли выгрузки из 1С, CRM и Excel, проверяли расхождения и готовили материалы для коммерческого директора. На эту работу уходило до шести часов в день.

02

Причины падения продаж искали отдельно

Отчёт показывал снижение выручки, но не связывал его с конкретными клиентами, отсутствующими товарами, изменением скидок, возвратами или работой менеджера.

03

Филиалы было сложно сравнивать между собой

Подразделения отличались по ассортименту, клиентской базе и сезонности. Простое сравнение выручки не показывало, где возникла проблема, а где изменение соответствовало обычной динамике региона.

04

Снижение активности клиентов замечали с задержкой

Клиент мог постепенно сокращать объём заказов или перестать покупать отдельную категорию. На фоне общей клиентской базы такие изменения становились заметны только после существенного падения продаж.

05

Скидки и возвраты анализировались постфактум

Нетипичные скидки, рост возвратов и снижение маржинальности попадали в разбор после подготовки итоговой отчётности. Повлиять на результат текущего периода удавалось не всегда.

06

Между отклонением и решением проходило 10–15 дней

Скорость реакции зависела от того, когда аналитик заметит изменение, подготовит детализацию и передаст её ответственному руководителю. Часть проблем обнаруживали только на еженедельной встрече или после закрытия месяца.

Исходная ситуация

Данные в компании были, но руководители получали объяснение причин с задержкой. К моменту разбора отклонение уже влияло на продажи, маржинальность или выполнение плана периода.

Что компания хотела изменить с помощью Quant.AI

Руководителям было важно каждый день видеть, где продажи идут не по плану, почему это происходит и кто должен отреагировать.

Для этого поставили пять задач:

01 единые правила

Считать показатели одинаково во всех филиалах

Договориться, что считать выручкой, валовой прибылью, маржинальностью, активным клиентом, возвратом и выполнением плана. Это должно было убрать расхождения между отчётами филиалов.

02 поиск проблем

Не искать отклонения вручную

Quant.AI должен сам показывать, где снизились продажи: в каком филиале, у какого менеджера, клиента, категории или товара.

03 причины

Сразу показывать возможную причину

Вместе с отклонением показывать, что могло на него повлиять: клиент перестал заказывать, товара нет на складе, выросли возвраты, изменилась цена или менеджер дал необычно большую скидку.

04 клиенты

Раньше замечать снижение активности клиентов

Находить клиентов, которые стали заказывать реже, сократили объём или перестали покупать отдельные товарные группы, пока менеджер ещё может выяснить причину и вернуть продажи.

05 зоны ответственности

Показывать каждому только его участок работы

Собственнику — общую картину по компании, коммерческому директору — отклонения по сети, региональному руководителю — данные по его филиалам, клиентам и менеджерам. Важные изменения должны приходить в Telegram.

Решение: Quant.AI подключили к данным о продажах

Quant.AI подключили к 1С, CRM, SQL-базе и рабочим таблицам компании. Система собирает данные по филиалам в одном месте, ежедневно проверяет показатели и показывает руководителям, где изменились продажи и что на это повлияло.

Подключили действующие источники данных

Настроили загрузку данных из 1С, CRM, SQL и Excel: продажи, отгрузки, остатки, возвраты, скидки, планы, клиентов и менеджеров. Менять учётные системы или привычную работу сотрудников не потребовалось.

Данные обновляются автоматически — руководителям больше не нужно собирать файлы у каждого филиала.

Согласовали правила расчёта показателей

Вместе с коммерческим блоком определили, как считать выручку, валовую прибыль, маржинальность, активных клиентов, возвраты, скидки и выполнение плана.

Один и тот же показатель теперь рассчитывается одинаково во всех филиалах и отчётах.

Настроили ежедневную проверку продаж

Quant.AI сравнивает текущие показатели с планом и предыдущими периодами, проверяет филиалы, менеджеров, клиентов, категории и отдельные товары.

Вместе с отклонением система показывает, что изменилось: выпал клиент, снизились продажи отдельных товаров, выросли возвраты или скидки.

Настроили сводки и уведомления в Telegram

Каждое утро руководители получают краткую сводку по продажам. Если система находит существенное отклонение, ответственному сотруднику сразу приходит отдельное уведомление.

Собственник видит компанию целиком, коммерческий директор — всю сеть, а региональные руководители — только свои филиалы.

Этапы внедрения Quant.AI в дистрибьюторской компании

7 недель · от обследования до запуска
1
1 неделя

Обследование и выбор показателей

  • Провели интервью с коммерческим директором и руководителями филиалов
  • Разобрали действующие отчёты и управленческие встречи
  • Выбрали показатели для ежедневного контроля
  • Определили, какие изменения считать существенными
2
1 неделя

Подключение и проверка данных

  • Подключили 1С, CRM, Excel и SQL
  • Проверили историю продаж и данные по клиентам
  • Сопоставили справочники филиалов, товаров и менеджеров
  • Настроили ежедневное обновление данных
3
1 неделя

Настройка правил расчёта

  • Зафиксировали правила расчёта выручки и валовой прибыли
  • Согласовали маржинальность, скидки и возвраты
  • Определили активного клиента и выполнение плана
  • Проверили расчёты на данных разных филиалов
4
2 недели

Пилот на данных трёх филиалов

  • Проверили продажи, маржинальность, скидки и возвраты
  • Сопоставили найденные изменения с реальной ситуацией
  • Исключили сезонные и ожидаемые колебания
  • Уточнили пороги для разных показателей
5
1 неделя

Настройка сводок и доступа

  • Подготовили ежедневную сводку в Telegram
  • Настроили отдельные уведомления о важных изменениях
  • Разделили доступ по ролям и филиалам
  • Добавили возможность задавать вопросы по данным
6
1 неделя

Подключение всех филиалов

  • Подключили все 12 филиалов компании
  • Обучили руководителей и аналитиков
  • Проверили доставку сводок и уведомлений
  • Перевели Quant.AI в ежедневную работу

Результаты внедрения Quant.AI — в цифрах

После запуска компания перешла к ежедневному контролю продаж во всех 12 филиалах. Руководители видят изменения не позднее следующего рабочего дня и сразу получают данные, которые помогают проверить причину.

Показатель До внедрения После внедрения Результат
Подготовка ежедневной сводки до 6 часов около 40 минут −89% времени
Выявление существенного изменения 10–15 рабочих дней не более 1 дня реакция быстрее
Контроль филиальной сети выборочно и по запросу 12 филиалов ежедневно полный охват
Поиск причины изменения показателя отдельные выгрузки и сверки готовая детализация без ручного сбора
Существенные отклонения единого учёта не было 37 за первый месяц вся история сохранена
Доступ руководителей к данным Excel и письма Telegram и дашборд единая точка контроля
Первый месяц работы

37 существенных отклонений за первый месяц

В расчёт вошли изменения, которые действительно требовали проверки: снижение активности клиентов, выпадение товаров из продаж, необычные скидки и возвраты, а также просадка отдельных филиалов.

14 Клиенты стали заказывать реже

Ключевые клиенты сократили частоту заказов или перестали покупать отдельные товарные группы.

9 Товары выпали из продаж

Товары с регулярным спросом перестали продаваться в отдельных филиалах из-за недостаточного остатка или отсутствия позиции.

8 Нетипичные скидки и возвраты

Отдельные операции заметно отличались от обычного поведения сопоставимых клиентов и менеджеров.

6 Филиалы показали результат ниже ожидаемого

Продажи отдельных подразделений оказались ниже сопоставимых филиалов после учёта сезонности и структуры клиентской базы.

Итоги и выводы

Итог проекта: изменения в продажах стали видны каждый день

Quant.AI объединил данные из 1С, CRM и рабочих таблиц. Руководителям больше не нужно ждать отдельной выгрузки, чтобы понять, в каком филиале, у какого клиента или товара изменился результат.

Главный результат

Срок выявления проблем сократился с 10–15 рабочих дней до одного дня

Ежедневная сводка теперь требует около 40 минут на проверку вместо шести часов на сбор. Все 12 филиалов контролируются по одинаковым правилам. За первый месяц система зафиксировала 37 существенных отклонений и сохранила данные для их проверки.

10–15 → 1 рабочий день на выявление существенного изменения
−89% времени на подготовку ежедневной сводки
12 филиалов проверяются ежедневно

Что изменилось после внедрения

01

Все филиалы проверяются ежедневно

Продажи 12 филиалов рассчитываются по единым правилам и больше не зависят от формата отчёта конкретного подразделения.

02

Причина видна вместе с изменением

Руководитель сразу видит, выпал ли клиент, закончился ли товар, выросли ли возвраты или изменилась скидка.

03

Руководители не ждут отдельный отчёт

Утренняя сводка приходит в Telegram, а важные изменения направляются ответственному руководителю сразу после выявления.

04

Аналитики перестали собирать одинаковые выгрузки

Команда проверяет расчёты и причины изменений, а готовые разрезы по филиалам, клиентам и товарам формируются автоматически.

Дальнейшее развитие

01

Контроль остатков востребованных товаров

Раньше замечать ситуации, когда регулярные продажи останавливаются из-за недостаточного остатка в конкретном филиале.

02

Работа с клиентами, которые стали заказывать реже

Передавать менеджерам список клиентов для проверки и отслеживать, восстановился ли объём заказов после контакта.

03

Проверка скидок и возвратов

Расширять правила контроля для отдельных категорий, клиентов и менеджеров с разной структурой продаж.

04

Оценка результата принятых мер

Проверять, восстановились ли продажи после пополнения запасов, работы с клиентом или изменения условий продажи.

После запуска Quant.AI ежедневно показывает конкретное изменение, данные для проверки и ответственную зону. Руководители могут принять меры в текущем периоде, пока снижение продаж ещё можно исправить.

Quant.AI
О проекте

Вопросы о внедрении Quant.AI в дистрибьюторской компании

Как проходило внедрение, какие источники данных понадобились и как компания использует полученную аналитику в ежедневной работе.

Проект от обследования до промышленного запуска занял семь недель. Первые результаты появились на пилоте после подключения данных трёх филиалов. Затем сценарии скорректировали и масштабировали на всю сеть.

Нет. Quant.AI подключается к действующим источникам данных. В этом проекте использовались сведения из 1С, CRM, Excel и SQL-базы. Основные процессы продаж и учёта продолжили работать в прежних системах.

Для первого этапа достаточно истории продаж, данных о товарах, клиентах, филиалах, ценах, скидках, возвратах и остатках. Состав источников зависит от выбранных сценариев анализа.

Да. В проекте пилот провели на данных трёх филиалов. Такой подход позволил проверить качество данных, полезность сигналов и правила расчёта показателей до масштабирования.

Quant.AI учитывает историю показателя, сезонность, план, динамику сопоставимых подразделений и установленные бизнесом пороги. Правила чувствительности уточняются на пилоте, чтобы система не перегружала руководителей ожидаемыми изменениями.

Платформа сопоставляет изменение показателя с доступными факторами: клиентами, товарами, остатками, ценами, скидками, возвратами и действиями менеджеров. Вывод системы является версией для проверки, а окончательное решение принимает ответственный сотрудник.

Ежедневная сводка и срочные сигналы поступают в Telegram. Подробная информация доступна в дашборде. Руководитель также может задавать вопросы к данным обычным языком.

Да. Права настраиваются по роли и зоне ответственности. Собственник видит показатели всей компании, а региональный руководитель — данные закреплённых за ним филиалов, клиентов и менеджеров.

Хотите увидеть, какие отклонения в продажах можно находить автоматически?

Покажем, какие аномалии в выручке, остатках, ценах и работе менеджеров можно выявлять на ваших реальных данных с помощью Quant.AI.

Обсудить внедрение Quant.AI →
Другие кейсы компании SOWITA
1С:Документооборот для 3000 сотрудников: кейс SOWITA
Кейс внедрения 1С:Документооборота для 3000 сотрудников розничной сети: единое хранение, контроль исполнения и ускорение согласования в пять раз.
Внедрение 1С:Аналитики в строительном ритейле | SOWITA
Кейс внедрения 1С:Аналитики в сети строительных гипермаркетов: единые KPI, более 100 дашбордов, сокращение неликвидов и рост эффективности решений.
Внедрение 1С:ЗУП на производстве в Казахстане | SOWITA
Кейс внедрения 1С:ЗУП на производственном предприятии в Казахстане: расчет зарплаты для 240 сотрудников, кадровый учет и отчетность по требованиям РК.
Интеграция 1С:ДО, ЗУП и Бухгалтерии в ритейле | SOWITA
Кейс объединения 1С:Документооборота, ЗУП и Бухгалтерии в розничной сети: единые данные, меньше ручных операций, быстрее обработка табелей и согласований.
Кейс внедрения 1С:ТОИР на производственном предприятии
Кейс внедрения 1С:ТОИР: оцифровка оборудования, планирование ППР, учет ремонтных заявок, материалов и затрат, интеграция с действующей системой 1С.
Кейс внедрения AQYL в розничной сети | Речевая аналитика звонков | SOWITA
Кейс внедрения AQYL: автоматический анализ 18 400+ звонков в месяц, контроль качества операторов, аналитика обращений и выявление упущенного спроса.

Получите консультацию по вашему проекту

Мы поможем оценить объём работ, сроки и подобрать оптимальное решение именно для вашего бизнеса