Систех > Дистрибуция Шрёдингера
Відкрити в Telegram
Цифровизация FMCG, телекома, DIY и Oil&Gas. Разбираем тренды, кейсы и отраслевую специфику ИТ-решений. От команды «Системных Технологий» и приглашенных экспертов Наш сайт: https://sys4tec.com Связь: @tlasolteo
Показати більше930
Підписники
+224 години
+17 днів
-1030 день
Архів дописів
🔥Продолжаем историю опросов — делимся с вами полной версией
Оцените ключевые показатели мерчандайзинга по ссылке: https://forms.yandex.ru/cloud/6a26a10b493639660138f92c
Кто заплатит за мерч? Клуб лидеров FMCG
Рост инфляции и издержек при слабом реальном спросе сжимает маржу производителей. Приоритеты мерчандайзинга смещаются – с простого присутствия на полке на измеримый возврат инвестиций.
10 июня собираем лидеров FMCG, чтобы обсудить стратегии эффективности в условиях давления на маржу. Если вы руководитель мерчандайзинга и не получили нашего приглашения — регистрируйтесь, будет интересно😊
🛒 Новые условия – новые KPI
Опытом поделятся Олег Ястребов, «Руст», Лина Малыгина, «Алвиса» и участники открытого микрофона. Реальные цифры, рабочие подходы и честный разговор о том, что «взлетело», а что нет.
🧬 Смена модели: штатные, агентские, совмещенные
Доклады готовят Константин Петров, «Пивоварни Бочкарёв», Артём Николаев, «Черкизово» и Вероника Снитко, «Напитки вместе». Три подхода с фокусом на окупаемость вложений.
🙂Технологии управления полкой
Артур Бабошкин, «Системные Технологии» расскажет об инструментах, которые помогут снижать издержки, в любой момент быть на полке, эффективно управлять ассортиментом, оборачиваемостью, и промо. Даже без интернета.
Между блоками — кофе-брейки и дискуссии. Завершим день ужином и нетворкингом — лучшие инсайты, как известно, 🍾в неформальной обстановке.
#мерчандайзинг #FMCG
+1
Как «Ладога» перевела 250 сотрудников на новую SFA-платформу за 4 месяца
Алкогольный холдинг «Ладога» завершил реавтоматизацию полевых продаж: 250+ сотрудников в Москве и Санкт-Петербурге перешли на платформу «ST Чикаго» — в рамках подготовки к миграции на новую ERP. 💪
Перед обновлением IT-ландшафта нужно было заменить устаревшую SFA и выстроить процессы на новой технологической базе.
«Один из вызовов – сложная модель ценообразования. У нас индивидуальные условия: для разных клиентов и товарных позиций действуют разные цены, которые регулярно обновляются. В такой модели критичны точность и актуальность данных, а также удобная работа с ними "в полях"» Александр Яблоков, вице-президент по информационным технологиям компании «Ладога»Что сделали: внедрили ST Чикаго» с централизованным управлением справочником цен – полевые сотрудники всегда работают с актуальными данными, риск ошибок при оформлении заказов снижен. Результат: единое цифровое пространство для 250+ человек, прозрачность процессов продаж и устойчивая основа для дальнейшей цифровой трансформации — всё это за 4 месяца 🤝 Следующий шаг для «Ладоги» – переход к data-driven управлению продажами: система будет рекомендовать действия для развития конкретных торговых точек на основе аналитики. Читайте подробнее на сайте На вопросы ответим в комментариях.
🎉 Результаты розыгрыша:
🏆 Победители:
1. Сницерева🧳 (@travelsni)
2. Мария (@pikesweat)
3. Ekaterina (@Ep013)
✅Проверить результаты
+3
Как цифровой контроль ДМП избавил компанию от фрода
Описали в карточках кейс по управлению дополнительными местами продаж с нашего прошлого вебинара, делимся.
Задача:
Крупный FMCG-производитель (бакалея, 2 000+ мерчандайзеров, 30 типов ДМП) столкнулся с разрывом план /факта размещения торгового оборудования. Реклама вне ТТ ограничена, отсутствие конструкций в торговом зале означает потерю контакта с покупателем.
+ Команда использовала разные приложения для мерчандайзинга и контроля ДМП. Ключевой проблемой был фрод: мерчи фотографировали одни и те же конструкции в разных зонах, подтасовывая KPI.
Требовалось выстроить единый процесс с контролем факта, антифродом и прозрачной мотивацией полевого персонала.
Контекст проекта и решения смотрите на карточках👆
Результаты:
⏺️One App вместо двух приложений;
⏺️офлайн-режим c сохранением данных при отсутствии сети;
⏺️исключен фрод с перемещением оборудования;
⏺️мерч видит план, отмечает факт и получает обоснованный бонус;
⏺️аналитика план/факт по сетям и регионам;
⏺️основа для переговоров с ретейлом.
Визит стал короче, компания получает больше информации по каждому ДМП, а KPI мерчей привязаны к фактическим данным
Подробнее о кейсе рассказываем в видео
Рекомендация каналов и розыгрыш сертификатов
К Всемирному дню книги разыгрываем 3 сертификата Литрес по 3 000 вместе с лучшими в рунете каналами по управлению мерчандайзингом.
Как участвовать?
— Подпишитесь на каналы Дистрибуция Шрёдингера, OPEN Group и Ставка на мерч.
— Нажмите кнопку «Участвовать», бот проверит подписку.
Итоги 30 апреля, победителей определит рандомайзер. Спасибо, что вы с нами)
+4
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 👌
+7
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
+3
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 архивахКаждый 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 маркетплейсовНедавно 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 😉
+3
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 LabКак 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
+3
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 😊
Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
