Кейс внедрения ИИ: автоматизация работы с поставщиками в платформе ПрайсАп

03 августа 2026

Константин Куделько

Содержание статьи

«ПрайсАп» — рабочий кабинет поставщика, который автоматизирует ключевые операции: обновление прайс-листов, сопоставление товаров с предложениями, сборку комплектов, приём заказов из почты, расчёт цен, выгрузку данных на площадки, аналитику и логистику.

Отдельную роль в системе играет ИИ: он распознаёт заказы из писем, помогает сопоставлять товары, отвечает на вопросы по данным платформы и сокращает объём ручной обработки информации.

В результате сотрудники меньше времени тратят на перенос данных, сверку таблиц и подготовку отчётов, а актуальные цены, остатки и заказы собираются в одной системе. По предварительной оценке, платформа экономит до 6–8 часов ручной работы в день.

О проекте

До внедрения автоматизации значительная часть работы выполнялась вручную:

прайс-листы поставщиков скачивались и обрабатывались в Excel;
заказы из писем переносились в таблицы или CRM;
цены и остатки сверялись перед каждой продажей;
товары сопоставлялись по названию, артикулу и бренду;
отчёты собирались из нескольких источников;
файлы для площадок формировались вручную;
данные по доставкам сводились отдельно.

Такой подход требовал постоянного участия сотрудников и создавал риск ошибок: можно было использовать устаревшую цену, пропустить товар, неверно перенести количество или продать позицию, которой уже нет у поставщика.

Задача проекта заключалась не просто в создании ещё одной учётной системы. Требовалось объединить основные процессы поставщика в одном рабочем кабинете и автоматизировать повторяющиеся операции.

Что было автоматизировано

В платформе реализованы:

единая панель управления;
приём и обработка заказов;
автоматическое распознавание заказов из электронной почты;
каталог товаров;
учёт предложений поставщиков;
обновление цен и остатков по расписанию;
автоматическое сопоставление товаров;
управление комплектами;
правила ценообразования;
экспорт файлов;
аналитика;
логистика;
ИИ-помощник по данным платформы.

1. Утренняя сводка и общая картина бизнеса

До автоматизации

Чтобы понять текущую ситуацию, сотруднику приходилось собирать данные из Excel, электронной почты и мессенджеров.

На это уходило около 20–30 минут каждое утро. При этом итоговая информация могла быть уже неактуальной.

После внедрения

После входа в «ПрайсАп» пользователь сразу видит:

компании;
заказы;
быстрые действия;
продажи;
выручку;
средний чек;
динамику;
наиболее продаваемые товары.

Основная картина доступна примерно за одну минуту.

Результат

Экономия составляет около 20–30 минут в день, или до 9–10 часов в месяц.

Скриншот: панель управления

Скриншот: статистика продаж

2. Автоматический приём заказов из почты

До автоматизации

Менеджер открывал письмо, вручную переносил товары, количество, имя и телефон клиента в таблицу или CRM.

Один заказ занимал в среднем 10–15 минут. При ручном вводе возникали опечатки и ошибки.

После внедрения

Платформа распознаёт письмо и автоматически создаёт черновик заказа.

В карточку переносятся:

товары;
количество;
данные клиента;
стоимость закупки;
цена продажи;
маржа;
доставка.

Менеджеру остаётся проверить информацию и подтвердить заказ. Это занимает около 2–3 минут.

Результат

Экономия — примерно 10–12 минут на каждом заказе.

При 10 заказах в день сотрудник высвобождает около двух рабочих часов.

Скриншот: список заказов

Скриншот: карточка заказа

3. Единый каталог товаров

До автоматизации

Каталог велся в Excel. Карточки создавались вручную, а связь между товаром и предложениями поставщиков не отслеживалась автоматически.

На поддержание каталога уходило до 1–2 часов в день.

После внедрения

В «ПрайсАп» сформирован единый каталог, где для каждого товара видны:

модель;
статус;
количество предложений поставщиков;
связанные позиции;
актуальные данные из импортов.

Каталог обновляется автоматически на основании загружаемых прайс-листов.

Результат

Экономия составляет около 1–1,5 часа в день.

Скриншот: каталог товаров

4. Контроль цен, остатков и прибыли

До автоматизации

Перед продажей менеджер открывал файлы нескольких поставщиков и вручную проверял:

цену;
наличие;
остаток;
маржу.

На это уходило 30–60 минут в день.

Главный риск заключался в использовании устаревшего прайс-листа.

После внедрения

Все предложения отображаются в одной таблице.

Пользователь видит:

закупочную цену;
розничную цену;
маржу;
остаток;
статус предложения.

Прайсы обновляются по расписанию, поэтому сотрудник работает с актуальными данными.

Результат

Экономия — около 45 минут в день.

Дополнительно снижается риск продажи товара по устаревшей цене или при отсутствии остатка.

Скриншот: предложения поставщиков

5. Автоматическое обновление прайс-листов

До автоматизации

Для обновления данных сотруднику требовалось:

Скачать файл поставщика.
Открыть его в Excel.
Проверить структуру.
Заменить цены и остатки.
Подготовить обновлённый файл.
Разослать его или загрузить на площадки.

На одного поставщика уходило 2–4 часа за один цикл обновления.

При нескольких поставщиках операция могла занимать целый рабочий день.

После внедрения

В системе настраивается профиль импорта.

Далее платформа автоматически:

забирает файл поставщика;
обрабатывает его;
обновляет цены;
обновляет остатки;
фиксирует изменения;
показывает уведомления.

Участие сотрудника в штатном обновлении не требуется.

Результат

Экономия — 2–4 часа на одного поставщика за цикл.

При ежедневном обновлении 3–5 прайс-листов экономия может достигать 10–20 часов в неделю.

Скриншот: профили импорта

6. Автоматическое сопоставление товаров

До автоматизации

Чтобы связать товар с предложением поставщика, сотрудник сравнивал:

название;
артикул;
бренд;
характеристики.

На одну позицию уходило около 2–3 минут.

При каталоге из тысячи товаров такая работа занимала несколько дней.

После внедрения

Платформа автоматически формирует кандидатов на сопоставление товара и предложения.

Сотруднику остаётся:

одобрить связку;
отклонить связку.

Автоподбор запускается ежедневно.

Результат

Большая часть ручной сверки исключается.

При обработке сотен позиций экономия составляет примерно 4–6 часов в неделю.

Скриншот: кандидаты на сопоставление

7. Управление комплектами

До автоматизации

Специалист вручную определял состав комплекта и проверял наличие всех компонентов.

Например, для душевого уголка необходимо учесть:

створки;
поддон;
крепёж;
дополнительные элементы.

На один комплект уходило 5–10 минут.

После внедрения

Платформа:

хранит структуру комплекта;
проверяет наличие компонентов;
показывает недостающие позиции;
импортирует комплекты из файлов поставщиков;
позволяет управлять комплектами по брендам;
применяет правила ценообразования.

Результат

Экономия составляет примерно 7–8 минут на одном комплекте.

При обработке 100 комплектов — около 12–13 часов.

Скриншот: импорт комплектов

8. Автоматическая выгрузка данных на площадки

До автоматизации

Сотрудник вручную:

отбирал товары;
рассчитывал цены;
формировал колонки;
создавал файл;
загружал его на площадку или передавал партнёру.

Операция занимала 1–3 часа в день.

При этом сформированный файл быстро устаревал.

После внедрения

В «ПрайсАп» настраиваются профили экспорта.

Платформа автоматически:

формирует файл;
подставляет актуальные цены;
передаёт остатки;
выгружает данные по расписанию;
обновляет Google Sheets.

Результат

Экономия — 1–3 часа в день.

Площадки получают актуальные цены и остатки без участия сотрудника.

9. Аналитика и маркетинг

До автоматизации

Отчёты по каналам продаж, рекламе и конверсии собирались из нескольких кабинетов и файлов.

На подготовку уходило 2–4 часа в неделю.

Возникала дополнительная проблема: разные сотрудники могли работать с разными версиями таблиц.

После внедрения

В платформе создан единый аналитический раздел.

В нём доступны:

визиты;
заказы;
выручка;
конверсия;
отмены;
ROAS;
источники трафика;
топ товаров;
фильтры по периоду;
фильтры по каналу;
фильтры по бренду.

Результат

Отчётность формируется автоматически.

Экономия — около 2–4 часов в неделю.

Скриншот: маркетинговая аналитика

10. Логистика и доставки

До автоматизации

Сотрудник вручную объединял заказы в рейсы, проверял маршруты и рассчитывал расстояния по картам.

На планирование уходило 30–60 минут в день.

Ошибки приводили к лишним расходам на топливо и нарушению сроков доставки.

После внедрения

В одном разделе объединены:

заказы;
рейсы;
водители;
транспорт;
склады.

Расстояния рассчитываются автоматически.

Результат

Экономия — около 45 минут в день.

11. ИИ-помощник для анализа данных

Это один из сценариев, где искусственный интеллект используется напрямую.

До внедрения

Чтобы ответить на вопрос:

Сколько заказов было за месяц и какие товары продавались лучше всего?

сотруднику требовалось выгрузить данные, объединить таблицы и сформировать итог.

На один такой вопрос уходило 30–60 минут.

После внедрения

Пользователь задаёт вопрос обычным языком.

ИИ-помощник анализирует данные платформы и возвращает:

таблицу;
показатели;
краткий вывод.

Он может отвечать на вопросы по:

заказам;
каталогу;
поставщикам;
ценам;
продажам.

Результат

Время получения ответа сокращается до одной минуты.

Экономия — 30–60 минут на каждый аналитический запрос.

Скриншот: ИИ-помощник

Итоговая экономия времени

Процесс	До автоматизации	После внедрения
Утренняя сводка	20–30 минут в день	около 1 минуты
Приём заказа	10–15 минут	2–3 минуты
Ведение каталога	1–2 часа в день	автоматическое обновление
Сверка цен и остатков	30–60 минут в день	данные в одном окне
Обновление прайс-листа	2–4 часа на поставщика	автоматически
Сопоставление товаров	2–3 минуты на позицию	подтверждение кандидата
Проверка комплекта	5–10 минут	автоматическая проверка
Выгрузка на площадки	1–3 часа в день	автоматически
Аналитика	2–4 часа в неделю	готовый дашборд
Логистика	30–60 минут в день	единый раздел
Ответ на аналитический вопрос	30–60 минут	около 1 минуты

По средней оценке платформа сокращает до 6–8 часов ручной работы в день. Фактически автоматизация высвобождает время одного сотрудника и уменьшает количество ошибок при переносе данных.

Какую роль сыграл искусственный интеллект

Важно разделять обычную автоматизацию и функции ИИ.

Большинство операций в «ПрайсАп» выполняется по заранее настроенным правилам:

обновление прайс-листов;
импорт и экспорт;
расчёт цен;
проверка комплектности;
формирование отчётов;
управление заказами.

ИИ применяется там, где недостаточно строгого алгоритма:

распознавание заказов из писем;
анализ неструктурированного текста;
подбор кандидатов для сопоставления товаров;
ответы на вопросы по данным платформы обычным языком.

Такое сочетание даёт более надёжный результат: обычные алгоритмы отвечают за точные операции, а ИИ помогает обрабатывать текст и находить нужную информацию.

Что получил заказчик

В результате внедрения была создана единая платформа, которая:

объединяет работу с поставщиками;
автоматизирует обновление цен и остатков;
сокращает ручной ввод заказов;
поддерживает актуальность каталога;
автоматизирует выгрузки;
показывает маржу и финансовые показатели;
помогает управлять логистикой;
предоставляет готовую аналитику;
позволяет получать ответы по данным с помощью ИИ.

Вывод

Кейс «ПрайсАп» показывает, что наибольший эффект даёт не внедрение ИИ как отдельного инструмента, а его включение в полноценный бизнес-процесс.

ИИ распознаёт письма, помогает сопоставлять товары и анализировать данные. Платформа выполняет расчёты, обновляет цены, создаёт заказы, формирует выгрузки и хранит результаты.

За счёт этого сотрудники тратят меньше времени на повторяющиеся операции и могут сосредоточиться на продажах, работе с поставщиками и развитии бизнеса.