Систех > Дистрибуция Шрёдингера

Как ML+AI сократили меппинг точек с 1 месяца до 3 дней Описали в статье и карточках кейс по управлению клиентской базой с нашего прошлого вебинара, делимся. Клиент: крупный производитель FMCG c дистрибьюторской моделью RTM. Собственных полевых команд нет, развитие территории лежит на торговых партнёрах. Задача: чтобы расширить покрытие и оценить реальную ёмкость рынка, компания приобрела объемную базу торговых точек. Но использовать её «как есть» не получилось из-за низкого качества данных – дубли, некорректные адреса, записи без координат. Ручной меппинг силами пяти операторов занимал около месяца. Такой темп не позволял системно управлять юниверсом для достижения стратегических целей Решение: мы усилили SFA «ST Чикаго», которую клиент использует с 2020 года, ML/AI-алгоритмом меппинга торговых точек. Алгоритм ищет кандидатов на сопоставление на карте с постепенным расширением радиуса поиска, автоматически обогащает данные (название, ИНН, юрлицо, контакты, виды деятельности) и принимает решение по меппингу. Типовые случаи обрабатывает ML, сложные и неоднозначные — AI. Результаты здесь и на карточках: ⏺️ 10 000 точек обрабатываются за 1–3 дня вместо месяца; ⏺️ –95% времени ручного труда; ⏺️ 100% прозрачность процесса: аналитика по стране и регионам; ⏺️ визуализация юниверса и дистрибьюторской сети на карте. Работа с клиентской базой превратилась в непрерывный управляемый процесс без расширения штата. Подробнее об этом кейсе рассказываем в статье и видео На вопросы ответим в комментариях 😉

Вчера провели вебинар «Как качать продажи в точке без лишних инвестиций. Кейсы FMCG». Разобрали, как сочетание готовых модулей и инди-доработок помогает находить дополнительные точки роста: от работы с клиентской базой до контроля инцидентов и доп. мест продаж. Делимся материалами 🔥 Как получить презентацию и запись: · Проверьте, что вы подписаны на канал · Перейдите в бота @systtech1_bot · Нажмите /start (иначе вы видите прошлый пост) Если пропустили встречу — всё уже в боте 👌

Друзья! Наш первоапрельский пост будет не про блокировки, а про альпак. Про блокировки вы и так всё знаете :) а вот про калининградских альпак (замок Нойхаузен, Тиргартен) могли и пропустить. Будете в нашей области — приходите обниматься с пушистыми мордами. С радостью составим компанию. На фото: систехи, козы камерунские, кролики и альпаки (не путать с ламами), 29.03. И напоминаем о завтрашней онлайн-встрече про серийный и инди-функционал «ST Чикаго». Регистрация открыта до 9:00

Как системно управлять инцидентами в точках? Анонс вебинара В точке всегда что-то может пойти не так. Повторяющиеся проблемы производители зашивают в опросники и чек-листы. А для всего остального мы придумали системное управление инцидентами 😎

О чем тут речь? Например, о сломанной вывеске, гудящем холодильнике или тусклой лампочке над промо-выкладкой. Такие нюансы негативно влияют на имидж и продажи бренда. Но самый инициативный мерч и самый вовлечённый супервайзер завязнут в чатах, пытаясь найти ответственных и донести информацию. Проблемы часто видят непрофильные сотрудники, но им еще сложнее понять, к кому же обращаться.

На вебинаре 2 апреля расскажем, как один из наших крупнейших клиентов системно решил проблему с инцидентами. Кейс пока под NDA, но уже можно говорить о сути, целях и главных KPI проекта 🙂 Если коротко: 1️⃣Сотрудник в точке видит проблему 2️⃣Фиксирует её в приложении (клик + фото) 3️⃣Система сама назначает задачу и отправляет инцидент ответственному: сервису, дистрибьютору, менеджеру и др. 4️⃣Руководитель видит онлайн-статус: «в работе», «решено», «отклонено». Без сложного внедрения, ручного контроля и бесконечных чатов. Простой рабочий инструмент, который закрывает боль и защищает имидж и продажи производителя в каждой точке. 👉 Подробности на вебинаре. Регистрация здесь

Друзья! 2 апреля мы проведем вебинар по скрытому потенциалу платформы «ST Чикаго». Будем показывать, как сочетание готовых модулей и инди-доработок помогает нашим клиентам извлекать дополнительную выгоду из уже работающей системы. 🗓2 апреля ⌚️10:00 Анастасия Акимова и Марина Иванова разберут 3 реальных кейса. Они еще под NDA, но мы можем делиться их ощутимыми результатами. И делимся 😊 В фокусе: — Активная клиентская база: алгоритм поиска перспективных точек роста вместо работы с аутсайдерами. — Комбо «ML + AI»: как ускорить работу с активной клиентской базой (и почему без этого дальше пне поедет) — Дополнительные места продаж: вывод паллеты и дисплеев из серой зоны на 100% эффективность — Инциденты: быстрая фиксация проблем и гарантированное доведение каждой до решения. Если вы не пользуетесь «ST Чикаго», но следите за рынком и собираете лучшие практики – заходите на огонек, будем рады 😊 Зарегистрироваться

Исследуя процессы enterprise-компаний, мы обнаружили типовую проблему, которая встречается в самых разных отраслях — телеком, FMCG, фарма, финтех. Везде, где есть сложные матрицы согласования договоров, бизнес теряет скорость на документообороте.

Основные потери времени происходят в одних и тех же местах: — заполнение карточек договора и реквизитов — проверка условий и отклонений от шаблонов — маршрутизация согласований — поиск нужного пункта в документах и архивах

Каждый из этих этапов с помощью AI можно превратить в простое действие внутри системы — условную «кнопку», которая выполняет рутинную работу автоматически. Показываем их на второй карточке ☝️

Такие механики применяются не только в документообороте. Их используют и в смежных процессах:

• закупки — проверка штрафов, сроков, SLA • финансы — сверка договор–счёт–акт и реквизитов • логистика — контроль условий поставки • продажи — проверка ключевых условий для клиента • e-commerce — мониторинг изменений в офертах маркетплейсов

Недавно мы подробно разобрали этот подход на вебинаре: показали архитектуру решения, сценарии внедрения и реальные кейсы. Материалы и запись - в боте @systtech1_bot Не хотите смотреть запись? Пишите в комментариях «ДЕМО» — покажем, как это работает вживую и ответим на вопросы.

Провели вместе с Т2 вебинар «Ускоряем в 10 раз: разбор реальных AI-кейсов FMCG, Telecom, DIY». Разобрали использование ИИ в реальных бизнес-процессах: для мониторинга POSM, оптимизации документооборота и быстрого поиска в базах знаний. Делимся материалами 🔥 Как получить презентации и ссылку на запись: · Проверьте, что вы подписаны на канал · Перейдите в бота @systtech1_bot · Нажмите /start 🔗 Бонус! Вся информация о RAG ST Cortex на одной странице

❗️Друзья, нужна ваша помощь Мы готовим релиз новой версии сайта. Структура, дизайн, тексты уже есть, не хватает главного – вашего пользовательского опыта. Поэтому приглашаем добровольцев на короткие UX-интервью 😊 ⚙️Формат участия Онлайн-встреча на 30 минут. Созвонимся, вы поделитесь экраном и сделаете пару заданий, например, — найти кейсы по вашей отрасли — или зарегистрироваться на вебинар. Мы ничего не продаем и не рекламируем, только наблюдаем, фиксируем и передаем разработчикам. Кто нам нужен? Любой пользователь, который заходил на наш сайт (или мог бы это делать по работе). Сложных терминов не будет, подготовка не требуется. 🔗Как записаться? Поставьте «+» в комментариях, придем договариваться про слоты. Подарим симпатичный мерч каждому участнику 😉

RAG нужен всем или знакомьтесь, ST Cortex

RAG нужен всем. Если у вас есть базы знаний, техдока и регламенты, то есть и проблемы с данными. Главная – сотрудники тратят чудовищно много времени на поиск информации. Находят не всегда. Евгений Ярофеев, директор ST SI Lab

Как это бьет по бизнесу? · Ключевые сотрудники (эксперты) тратят до 40% времени отвечая на одни и те же вопросы, вместо проектов, за которые им реально платят · Компания платит x2 за переизобретение материалов и регламентов (никто не знает, что это «уже делали»). · Новый сотрудник выходит на полную эффективность только через ~6 мес., ведь знания живут в головах и чатах, а не в системе. Обычный поиск безнадежно устарел, он не понимает вопросов и контекста. Во внешний AI ключевые знания выгрузить нельзя из-за ограничений безопасности. Упс. Систех 25 лет на рынке, у нас тысячи документов, инструкций, конфигураций. И нам очень важно, чтобы сотрудник получал ответ вопрос, а не результат поиска. Когда технология RAG перестала быть rocket science, мы внедрили ее у себя – а потом и у ключевых клиентов. 👉 На вебинаре 26 февраля делимся опытом запуска RAG, обсуждаем цели, сложности, инсайты и выгоды. Зарегистрироваться на вебинар

Вебинар. Ускоряем в 10 раз: разбор реальных AI-кейсов FMCG, Telecom, DIY 🗓26 февраля ⌚10:00 МСК Команда SYSTECH и T2 покажет, как AI-решения работают в реальных бизнес-процессах: от документооборота и POSM до RAG-систем и поддержки продаж. 🔗 Зарегистрироваться на вебинар Программа: 10:00 ИИ в бизнесе: от хайпа и экспериментов к готовым решениям Игорь Гусаков, CPO, SYSTECH 10:05 Как ускорить обработку POSM в 10 раз. Опыт T2 Марта Цветкова, руководитель направления по продвижению бренда и продуктов T2 10:20 Нет времени разбираться, дайте кнопку: AI для эффективного документооборота. Кейсы FMCG и DIY Евгений Ярофеев, руководитель ST SI Lab, SYSTECH 10:35 Внедрение RAG: цели, сложности, инсайты и выгоды Андрей Макаров, CTO, SYSTECH 10:50 Дискуссия и ответы на вопросы 🔗 Зарегистрироваться на вебинар

SYSTECH + ELMA = ПРОРЫВ ГОДА Наша команда low-code разработки привезла с ELMA Partner Day’26 не только инсайты, но и награду «Прорыв года».

«Прорыв года» — номинация для партнёров ELMA, которые начали сотрудничество в 2025 году и показали впечатляющий рост бизнеса.

Неожиданно и очень приятно! 🙂 Значит, движемся в правильном направлении. Будем и дальше помогать бизнесу приводить в порядок и оцифровывать запутанные ручные процессы с помощью LCNC-платформ. Заявки на ускорение процессов принимаем тут 👉 https://elma.sys4tec.com

Фрагмент выступления Филиппа Коновалова, руководителя Low-code разработки SYSTECH на вебинаре Просто добавь AI: как в 4 раза ускорить согласование контрактов. Опыт FMCG

От бункера до облака: 3 варианта AI-архитектуры для чувствительных данных На проектах с ИИ мы сталкиваемся с конфиденциальной информацией: 152-ФЗ, 98-ФЗ, коммерческая тайна, договоры с контрагентами. О том, как выстроить архитектуру решения с учетом требований безопасности, много говорили на вебинаре «Просто добавь AI». Делимся основными подходами.

1⃣ «Бункер»: локальное развертывание Первый порыв – создать локальную модель на закрытом хостинге. Данные никуда не уходят, и это главный плюс. Минусы – сроки и инвестиции: нужна инфраструктура и суровые LLM-инженеры для обучения и поддержки модели. Обновление может потребовать ресурсов, сопоставимых с внедрением. Долго, дорого, но для многих компаний пока единственный вариант работы с AI.

2⃣Облачный сервис (LLM как услуга) Второй вариант – готовые коммерческие решения (в РФ это Yandex.GPT или GigaChat). Экономика здесь другая: быстрый старт, оплата и обновления по подписке, настройка промптами. Важно, чтобы контракт с провайдером запрещал использование ваших данных для дообучения его моделей. При этом договоры с вашими контрагентами должны допускать передачу информации третьим лицам.

3⃣Гибридный подход с LLM-прокси Третий вариант – обезличить информацию перед отправкой в облако. Для этого на стороне компании разворачивается промежуточный прокси-сервис. Его задача — заменять чувствительные данные (имена, реквизиты, суммы и др) на синтетические аналоги, и выполнять обратную замену в полученных ответах. С прокси потенциально можно использовать и зарубежные проприетарные модели. Минусы – небольшая задержка при обезличивании и необходимость отразить использование прокси в договорах с вашими клиентами / партнерами.

Итог: ✔️Локальная модель — максимальный контроль при высоких затратах. ✔️Облачный сервис — скорость и экономия при условии юридической проработки. ✔️LLM-прокси — баланс между мощностью облачных решений и безопасностью данных. 👇К посту приложен фрагмент записи вебинара и карточки с разбором каждой стратегии. Мы в Систехе умеем работать во всех подходах. Приходите, покажем 😊

📌 Рассказываем: как «Алвиса» обновила IR-систему контроля выкладки без сбоев в высокий сезон В холдинге 110 000+ точек продаж, 300+ мерчандайзеров и сезонная нагрузка ×2. Вы уже понимаете, что замена ключевого ИТ-контроля - это не просто внедрение очередного проекта, а самое настоящее испытание на прочность всей операционной логики? В кейсе «Системные технологии» поделились, как компания «Алвиса» прошла бесшовную замену системы контроля выкладки на базе Image Recognition (IR), сохранив привычные процессы, данные и работу полевой команды (даже в разгар сезона!). 🎯 Некоторые выводы из кейса: ➡️ Сложности интеграции разрозненных SFA и IR-систем приводили к высоким затратам на поддержку и долгому устранению ошибок. ➡️ Пилот, постепенное масштабирование и параллельная работа старой/новой системы позволили избежать остановки бизнеса. ➡️ Точность распознавания SKU выросла до ~95%, а стоимость владения системой снизилась. Читайте полный кейс здесь, особенно, если вам близки задачи автоматизации полевых данных и повышения качества контроля выкладки.

📈Прозрачная дистрибуция на базе ST DMS. Кейс EKF EKF («Электрорешения») — ведущий игрок российского рынка электротехники с высокой долей проектных сделок. Компания обратилась к нам в связи с замедлением роста бизнеса из-за отсутствия данных о реальных продажах дистрибьюторов.

«Развивать продажи на базе анализа sell-in можно только до определённого предела. Дальнейший рост компании напрямую зависит от эффективности партнёров — от того, как товар продаётся в канале». Виктория Шагарова, менеджер по развитию проектных продаж компании «Электрорешения»

Задача проекта: автоматизировать дистрибуцию и перейти от интуитивных решений к управлению на данных. Ключевые вызовы: ⏺️ 19 000+ SKU, включая сборки и разукомплектации; ⏺️ 200+ дистрибьюторов с неоднородным IT-ландшафтом (1С, свои разработки, Excel); ⏺️ Низкое качество исходных данных. Решение: система управления сетью сбыта ST DMS. Мы автоматизировали сбор и консолидацию данных от дистрибьюторов, создав для EKF единый источник правды о рынке. Результаты проекта: ✔️ Прозрачные данные по sell-out и остаткам у ключевых партнёров. ✔️ Управляемые складские запасы дистрибьюторов с возможностью отслеживать критические остатки, предотвращать затоваривание и контролировать «агрессивные» отгрузки. ✔️ Планирование производства на базе фактической динамики продаж. ✔️ Оптимизация операционной нагрузки. Подробнее о задачах, этапах и итогах проекта — в карточках и статье на сайте. Узнать больше о ST DMS и записаться на демо можно в комментариях

Друзья! Уходящий 2025-й стал для нас с вами годом важных шагов и инвестиций в будущее — в будущее бизнеса и в будущее самой важной отрасли экономики. Ведь каждый ИТ-проект в FMCG — это не только решение задач, но и вклад в индустрию, от которой зависят миллионы людей каждый день. Спасибо, что идёте этим путём вместе с нами. От всей команды СТ желаем, чтобы в Новом году технологии работали на вас в полную силу. Пусть автоматизация перекрывает рутину, а аналитика дает ясные и точные ориентиры. Пусть каждый проект приносит измеримую пользу, высвобождая время, ваш самый ценный ресурс, для новых идей и стратегических прорывов. С наступающим! 😊

🏆PopAI 2025: наша с Т2 награда за инновации в оформлении Наконец-то получили аналоговую версию диплома PopAI 2025 за победу в номинации «Инновационные технологии и искусственный интеллект в оформлении». Показываем 😊 Наше решение позволило Т2 в 10 раз ускорить обработку данных, сократить расходы на POSM на 30% и снизить трудозатраты сотрудников на 90%.

«ИИ помогает нам формировать более продуманную матрицу POSM, оптимизировать закупки и снижать издержки. Мы можем управлять визуальными материалами на основе объективных данных, а не гипотез». Марта Цветкова, руководитель направления по продвижению бренда и продуктов T2

О задачах, этапах и результатах проекта рассказываем в блоге T2 на Хабре: https://habr.com/ru/companies/t2/articles/979724/ Если интересуют технические подробности и стек – welcome на демо, запись в комментариях P.S. И да, и нам есть чем гордиться: в номинации мы обошли Ozon. #ST_SI_Lab #AI

Хороший кейс всегда рождает вопросы. А возможность задать их напрямую ЛПРам— бесценна. Как вы помните :) мы с JDE и KT&G участвуем в конкурсе «Проект года 2025». Голосование входит в решающую стадию, сейчас вы можете оставить комментарии к кейсам и получить ответы от заказчиков. Эксперты к диалогу готовы 👌 👤Андрей Киреев, Head of Sales Operations JDE Россия Проект: «Создание единой платформы управления дистрибуцией за 5 месяцев». Номинация: «Лучший проект управления маркетингом и продажами» Задать вопрос → https://globalcio.ru/projectoftheyear/list/53342/ 👤Дмитрий Козеруков, CIO KT&G Global Rus Проект: «ROI под контролем: управление инвестициями и рост контрактов ×10». Номинация: «Лучшее решение для оптовой торговли» Задать вопрос → https://globalcio.ru/projectoftheyear/list/52899/ Как это работает? ✔️Вы регистрируетесь на сайте (это быстро). ✔️Оставляете вопрос в комментариях к кейсу. ✔️Эксперт изучит его и даст развернутый ответ. P.S. Голосование продлится до 11 января 2026

10 декабря вместе с командой Elma разбирали узкие места договорной работы в FMCG. Обсудили, как автоматизация на базе BPM помогает ускорить процессы, а добавление AI-модулей – изменить подход к согласованиям.🔥 Главные темы встречи: — Автоматизация согласования штрафов и претензий от ритейла: как перестать платить по «автоштрафам» и выстроить системную работу. — AI-модули для нетиповых договоров: как LLM выстраивает маршруты согласования и подсвечивает пункты договора согласующим. — Работа с чувствительными данными (152-ФЗ и 98-ФЗ): преимущества и недостатки архитектурных решений. — Специфика затрат на проекты с LLM: Capex, Opex, какие есть варианты, на что обратить внимание 💡Темы встречи раскрыты в презентации. Ее можно использовать для обоснования инициативы внедрения AI в контракт-менеджмент. Как получить презентацию и ссылку на запись: ⏺ Проверьте, что вы подписаны на канал ⏺ Перейдите в бота @systtech1_bot ⏺ Нажмите /start #ELMA365 #LCNC

71 ответ про распознавание полки На вебинаре «IR как стратегический актив» вопросов было столько, что спикеры едва успевали отвечать. Это лучшая оценка нашей работы. Как и обещали, собрали ответы в одном файле. Переходите по ссылке, изучайте, внедряйте. Спасибо за вашу вовлечённость — именно вы превращаете наши онлайны в экспертные дискуссии. 💪 Отдельный респект авторам самых глубоких вопросов! Сертификаты под елочку получают: ⏺️Денис, Эрманн ⏺️Ольга, СДС Фудс ⏺️Елена, Мумт P.S. ✔️Запись и презентации — у бота @systtech1_bot до 17.12. ✔️Есть кейс или вопросы? Обсудим! Ставьте «+» в комментариях или заказывайте демо