Почему поставщикам пора прощаться с Excel? Разбираемся в плюсах автоматизации
Время прочтения — 15 минут
Содержание
От приёма заявок по телефону – к самостоятельному оформлению заявок на закупку с сопровождением от ИИ-ассистентов. От записей в блокнотах – к управлению клиентской базой и оплатам через ERP-платформы. От учёта товаров в таблицах Excel – к продвинутым WMS-системам. За последние 10 лет цифровые решения не только интегрировались в цепочки поставок, но и стали эффективно управлять ими, прогнозировать спрос и расширять клиентскую базу не хуже опытных менеджеров. Или, по крайней мере, значительно помогать им в автоматизации учёта и рутинных процессов.
По данным Министерства экономического развития РФ, уровень внедрения ИИ в приоритетные отрасли экономики России составляет 31,5%. Технологию активно используют для прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов и управления запасами, что повышает эффективность цепочек поставок.
Меняются и запросы самих ритейлеров: российский рынок e-commerce достиг объема в 11,2 трлн рублей, продемонстрировав рост на 39% по сравнению с предыдущим годом. Особенно активно развивается сегмент быстрой доставки (Q-commerce), где ключевыми факторами успеха являются скорость и точность выполнения заказов. Ритейлеры всё чаще отдают предпочтение локальным поставщикам из-за оперативной доставки и гибкости в условиях сотрудничества. Это вынуждает поставщиков конкурировать буквально на уровне нескольких секунд и копеек во времени и стоимости отгрузки.
Малые и средние бизнесы, как правило, лучше понимают потребности локальных рынков, чем крупные игроки. Поэтому даже для них «умные» склады, end-to-end аналитика и внедрение искусственного интеллекта становятся уже не опцией, а необходимостью.
При этом проблемы в управлении сохраняются на всех уровнях: согласно исследованию GEODIS Supply Chain Worldwide Survey, только 6% из 623 опрошенных компаний заявили о достижении полной прозрачности и прослеживаемости цепочки поставок. А 47% компаний отмечают, что существующих ИИ-инструментов всё ещё недостаточно для полноценного прогнозирования спроса и оптимизации затрат.
Так что же делать поставщикам в 2025 году? Стоит ли небольшим компаниям задуматься об автоматизации цепочки поставок или лучше продолжать вести учёт в Excel и работать с каждым клиентом лично? Помогут ли B2B-кабинеты и предиктивная аналитика увеличить объёмы поставок для среднего бизнеса? Сохранит ли свою актуальность продукция крупных корпораций, учитывая глобальный тренд на устойчивое развитие и поддержку местных производителей?
В этой статье мы разберём, о какие подводные камни спотыкается автоматизация, что образует «дыры» в цепочках поставок и какие технические решения помогают их устранить.
Первые шаги к автоматизации поставок для малого бизнеса
Самым уязвимым сегментом в организации цепочек поставок остается малый бизнес. Такие компании вырастают из небольших ферм или семейных предприятий и поставляют продукцию в местные заведения и магазины. Процессы у них часто выстроены по-старинке: заказы принимаются по телефону или в мессенджерах, учёт ведётся в Excel или на бумаге, а управление складами осуществляется вручную. Взаимодействие с ресторанами и ритейлерами строится, как правило, на личных контактах и договоренностях. А в штате редко есть технические специалисты.
История успеха. Основанная в 2009 году как небольшой кооператив, компания LavkaLavka начала с объединения фермеров для прямых поставок экологически чистых продуктов потребителям. В дальнейшем она расширила свою деятельность, открыв рестораны и магазины, а также внедрив цифровые решения для управления заказами и используя ИИ в логистике. Это позволило LavkaLavka эффективно конкурировать на рынке и стать заметным игроком в сфере устойчивого питания в России.
С одной стороны, малый бизнес выигрывает за счёт качества: по данным исследования McKinsey, в 2025 году интерес потребителей к здоровой и полезной продукции вырос на 30%, а 40% производителей в сегменте F&B назвали устойчивое развитие своим ключевым приоритетом. Тренд на поддержку местных сообществ создаёт благоприятные условия для роста мелких поставщиков, особенно на региональных рынках.
С другой стороны, процессы у малых сетей поставок не так хорошо организованы, как у среднего и крупного бизнеса. Недостаток аналитики по продажам мешает гибко управлять ценообразованием, из-за чего клиенты нередко выбирают конкурентов, которые благодаря автоматизации предлагают более выгодные условия и высокую скорость отгрузки.
Ошибки из-за «ручной работы»
Без автоматизации бизнес полностью зависит от человеческого фактора. Это чревато ошибками: заказ забывают внести в ведомость, фиксируют не ту позицию или количество, допускают неточности при оформлении накладных и выставлении счетов. Такая несогласованность приводит к недопоставкам, утерянным заказам и конфликтам с клиентами — особенно если речь идёт о ресторанах с жёстким графиком или ритейл-сетях с автоматической приёмкой.
✍ Пример. Мелкие поставщики нередко отгружают товар без унифицированной системы маркировки: на коробках нет стандартных стикеров, штрихкодов, названий или даты фасовки. В результате на складе клиента приёмка проходит буквально «вслепую»: сотрудник пытается сопоставить физические коробки с таблицей в Excel или скрином из мессенджера. Даже при высоком качестве продукции постоянная путаница и ошибки могут привести к отказу от сотрудничества.
Изучите кейс компании, для которой организовали автоматизацию приема заказов.
Новый сайт и личный кабинет для b2b
Создали платформу для компании, занимающейся импортом и дистрибуцией электронных компонентов. Помогли обновить сайт и перейти от телефоных и email-заказов к полноценной работе в онлайне и оформлению сделок через личный кабинет.
Плохая прослеживаемость и высокие цены
Отсутствие централизованной системы учёта приводит к тому, что товар может быть принят в заказ, даже если его уже нет в наличии, из-за чего поставки срываются. Без оперативного контроля остатков бизнес не может вовремя выявить как излишки, так и дефицит товаров.
Кроме того, небольшие объёмы делают сложным управление себестоимостью и логистикой: мелким поставщикам трудно точно рассчитать издержки на доставку. Если конкуренты могут предложить оптимизированную логистику или скидки, поставщик рискует потерять клиента.
✍ Пример. Поставщик молочной продукции соглашается на срочную доставку для нового ресторана. Позже выясняется, что часть товаров находится на другом складе, а доставка займёт на два часа больше. Затраты резко возрастают, но цена уже согласована. Сделка оказывается убыточной. Через пару дней ресторан получает предложение от конкурента – по сути, та же продукция, но на 5% дешевле и с гарантированной доставкой по графику. Результат: клиент переходит к другому поставщику.
Сложности с документооборотом и комплаенсом
Малые компании обязаны соблюдать регуляторные нормы (ЕГАИС для алкоголя, ФГИС «Меркурий» для продукции животного происхождения, маркировку «Честный знак» и прочие требования). Вручную работать с этими системами трудно: нужно каждый день подтверждать ветеринарные сертификаты (ВСД) в «Меркурии» для каждой поставки мясной или молочной продукции, передавать данные об алкогольных накладных через УТМ ЕГАИС и так далее.
Для крупного дистрибьютора это – часть рутинных процессов, но для маленькой сыроварни, фермы или цеха – ежедневный стресс. Менеджерам и бухгалтерам приходится работать с разными форматами документов, следить за сроками, загружать накладные в клиентские или государственные системы. Любая ошибка может привести к отклонению поставки или штрафу.
✍ Пример. Если поставщик продолжает использовать устаревшие программы и вручную формировать PDF-файлы, его заказы остаются без необходимых электронных сопроводительных документов и могут быть отклонены при приёмке. В итоге товар возвращается на склад, а компания вынуждена срочно переходить на новые системы и искать новых клиентов, рискуя потерять товар из-за порчи или истекших сроков.
Отсутствие интеграции с клиентами
Рестораны и магазины всё чаще используют цифровые системы закупок. Начинающему поставщику трудно подключиться к таким системам: например, крупная ресторанная сеть может требовать EDI-обмен (электронный документооборот), а у малого бизнеса нет ни технического специалиста, ни бюджета на интеграцию.
Пробелы возникают и на этапе «последней мили». Даже если и у поставщика, и у клиента есть цифровые инструменты (например, ERP или применение ИИ в логистике), они могут быть никак не связаны друг с другом. Поставщик может отправить накладную в одном формате, а система ресторана не сможет её обработать.
✍ Пример. Шеф-повар оформляет заказ фермеру по почте или в мессенджере, а фермер вручную переносит его в свою систему. Или у фермера есть современный сайт для частных клиентов, но нет функции электронного подтверждения B2B-заказов. Из-за таких нестыковок заказ теряет актуальность, требует уточнений или вовсе не доезжает до клиента.
Столкнулись с проблемами при автоматизации цепочки поставок? Оставьте заявку, а мы подберем решение
Технические решения для мелких поставщиков
К счастью, даже небольшие компании сегодня могут внедрять доступные технологии, которые помогают решить описанные выше проблемы.
B2B-маркетплейсы
Например, существуют B2B-маркетплейсы, где рестораны размещают заказы множеству поставщиков (в России, к примеру, это MixCart и аналоги). Обе стороны работают в единой системе: ресторан оформляет заказ онлайн, а поставщик сразу видит его в своей админ-панели, подтверждает заявку, и накладная автоматически поступает в учётную программу, что соответствует требованиям электронного документооборота.
Простая аналитика и отчеты
На старте достаточно базовой отчетности в системе: остатки на складе, сроки годности партий, задолженности клиентов. Автоматизация помогает контролировать просроченные платежи и отправлять напоминания. Также можно получать аналитику по продажам: какие товары наиболее востребованы, а какие – нет. При необходимости данные можно выгрузить за выбранный период и использовать их для прогнозирования спроса на следующий сезон.
Интеграция с государственными системами
Многие типовые программы уже умеют работать с ЕГАИС и «Меркурием». Например, сервисы вроде DocsInBox и MixCart предлагают модули, упрощающие отправку электронных накладных с алкоголем и получение ветеринарных сертификатов автоматом. Использование этих решений экономит время: вместо того чтобы каждый раз заходить в госпортал, документы отсылаются в один клик или даже автоматически по расписанию. Это минимизирует риск штрафов и освобождает сотрудников для других задач.
Облачные сервисы и ERP-системы
Существуют недорогие SaaS-решения для учета товаров, закупок и продаж (например, облачные версии 1С, системы вроде «МойСклад» и другие сервисы). Они позволяют вести склад в цифровом виде, видеть остатки в реальном времени и выписывать документы без ошибок. Достаточно настроить базовые функции:
- Справочники товаров и цен;
- Автоматическое списание при продаже;
- Простой анализ продаж.
Это снижает зависимость от человеческого фактора и ускоряет отгрузки.
Аналогично – и на складе: подключение сканера штрихкодов к учётной системе позволяет фиксировать приёмку и отгрузку сканированием, что значительно сокращает время инвентаризации и снижает вероятность ошибок. Также можно внедрить адресное хранение (систему размещения по стеллажам и ячейкам) и маркировку партий, чтобы точно знать, где находится каждый товар. Даже минимальная автоматизация склада повышает скорость обработки заказов и устраняет путаницу.
Общие рекомендации по автоматизации процессов
Решения для малых поставщиков должны быть доступными, простыми во внедрении и масштабируемыми. Такому бизнесу важно быстро почувствовать эффект: сократить ручной труд, навести порядок в запасах, быть уверенным в соблюдении нормативных требований. При этом системы должны развиваться вместе с компанией. По мере роста ассортимента и клиентской базы малый поставщик может захотеть подключить новые функции – например, при выходе на маркетплейсы интегрировать свои цифровые склады с их системами.
✍ Пример. В ходе разработки приложения для быстрорастущей сети дарк китченов Sizl в Чикаго мы использовали множество готовых интеграций – от онлайн-чата для клиентской поддержки до инструментов для сбора аналитики. Это позволило обеспечить гибкое масштабирование и высокую адаптивность под рост бизнеса: мы продолжаем развивать продукт, и внедрение новых функций занимает в среднем 1-2 дня.
Sizl: как мы стали техническим партнером сети дарк китченов в Чикаго
История работы над приложением для быстрорастущей сети дарк китченов с доставкой еды и самовывозом, которая началась с ребилда и продолжилась разработкой нового функционала. Сразу после релиза продукт привлёк инвестиции, а сама компания продолжила активно расширять своё присутствие в Чикаго.
Поставщики среднего масштаба: рост, интеграция и эффективность
Средние сети поставок уже вышли за рамки микробизнеса, но ещё не достигли масштабов крупных корпораций. Обычно они работают в одном или нескольких регионах, обслуживая десятки ресторанов, кафе, локальных торговых сетей и дарксторов. В их распоряжении – 2-3 склада и ассортимент, насчитывающий сотни или даже тысячи товарных позиций (SKU).
В штате таких компаний от 20 до 100 сотрудников: менеджеры по продажам, логисты, кладовщики, водители, бухгалтеры. Часто у них есть собственный автопарк и базовая система учёта. Например, 1С:Комплексная автоматизация, МойСклад, Контур.Маркет, Бизнес.Ру, Galaktika ERP, Parus, Axelor и другие решения.
Согласно данным логистической компании Warehousewiz, 55% компаний среднего масштаба сегодня сосредоточены на повышении устойчивости и гибкости цепочек поставок, а 57% называют полную прослеживаемость своим главным приоритетом.
✍ История успеха. Компания «Pet Line», известный поставщик на оптовом рынке зоотоваров, внедрила модуль логиста на базе системы 1С для оптимизации процесса доставки. Это позволило не только оптимизировать маршруты с учётом особенностей бизнеса, но и точно рассчитывать стоимость доставки. За счёт правильного распределения заказов по дням недели водители успевают выполнить все заявки в срок, попадают во временные окна и минимизируют опоздания, благодаря чему увеличилось число довольных и лояльных клиентов.
Тем не менее в процессах автоматизации всё ещё остаются «дыры», которые напрямую влияют на эффективность и потенциальную доходность бизнеса.
Фрагментированные системы и «острова автоматизации»
В средних компаниях автоматизация часто представлена разрозненными сервисами, которые используются отдельно в каждом подразделении. Это приводит к тому, что процессы не объединены в единую сквозную систему. Например, склад ведёт учёт в отдельной программе или в Excel, отдел продаж работает через amoCRM, заказы от клиентов поступают на email, через формы на сайте или по телефону. Бухгалтерия использует 1С:Бухгалтерию, а логистика планируется вручную через Яндекс.Карты или просто в таблицах.
Так появляются, так называемые, «острова автоматизации» – отдельные участки цепочки поставок, которые не взаимодействуют между собой. В результате менеджерам приходится вручную собирать заказы, сводить остатки, копировать данные между системами. Это приводит к задержкам поставок, несоответствиям в отчётности и замедлению управленческих решений.
✍ Пример. Менеджер по продажам получает заказ от ресторана через сайт, переносит его вручную в CRM, затем по телефону уточняет детали и пересылает информацию на склад. Склад выгружает остатки из Excel, проверяет доступность товара и отправляет данные бухгалтерии для счёта. Поскольку заказ оформляется частями в разных системах, на этапе отгрузки одна из позиций оказывается недоступной. Ресторан получает неполную поставку и вынужден срочно искать замену.
Расскажем, как сделать цепочку поставок более прозрачной. Просто забронируйте слот
Максим Бонцевич
CEO dev.family
Управление складом и запасами
Если бизнес не использует продвинутую систему автоматизации WMS (Warehouse Management System), возникают сложности с адресным хранением. При увеличении ассортимента без чёткой логики размещения на полках возникает хаос: инвентаризация замедляется, а персонал тратит время на поиск нужного товара.
Особенно остро проблема проявляется при наличии нескольких складов. Бизнесу становится сложнее управлять объёмами хранения, определять, на какой склад и в каком количестве доставлять товар, а также обеспечивать подходящие условия хранения. Без единой системы пополнение запасов в ресторанах и магазинах становится нестабильным.
✍ Пример. В компании три склада, и один из них перегружен сезонными товарами. Из-за отсутствия единого контроля логист складывает продукцию в любое свободное место, не соблюдая логики адресного хранения. Когда поступает срочный заказ, сотрудники тратят полчаса на поиск нужной партии. При этом оказывается, что аналогичный товар был в избытке на другом складе. Но о его наличии никто не знал, потому что системы не синхронизированы.
Сложности в управлении клиентскими базами
У средних поставщиков взаимодействие с корпоративными заказчиками обычно организовано через ERP-системы. Однако по мере роста многие компании начинают открывать собственные точки продаж. Это увеличивает поток клиентов и усложняет управление данными: нужно отслеживать популярные позиции, поддерживать лояльность и контролировать эффективность продаж в разных каналах.
✍ Пример. Несколько лет назад к нам обратился ритейлер морепродуктов John Dory с задачей перезапустить существующую программу лояльности в формате мобильного приложения. Цель – охватить больше клиентов, ускорить накопление бонусов и скидок, а также получить детальную аналитику по продажам. После релиза приложение заняло 2-е место в своей категории в App Store и продолжает привлекать 8-10 тысяч новых пользователей ежемесячно. Так John Dory не только расширил региональное присутствие, но и запустил доставку для частных клиентов.
Больше подробностей – в полной версии кейса.
John Dory. Приложение программы лояльности для крупного ритейлера морепродуктов
История создания кроссплатформенного мобильного приложения для быстрорастущей сети розничной торговли морепродуктами, функционал которого объединяет программу лояльности, онлайн-чат для поддержки клиентов, каталог товаров, интерактивную карту магазинов и уникальные акционные предложения.
Логистические издержки и неоптимальные маршруты
При переходе от работы в одном городе к обслуживанию нескольких регионов при отсутствии автоматизации логистика становится одной из самых затратных и сложных статей бизнеса. У поставщиков среднего масштаба доставка может составлять от 15% до 30% всех операционных издержек.
Если маршруты прокладываются без учёта пробок, окон доставки, загрузки транспорта или совместимости заказов, возникают потери: машины ездят полупустыми, водители тратят часы на объезды, а расходы на топливо растут. Для ресторанов с высоким трафиком и дарк китченов даже 30-минутная задержка может означать отмену заказов, упущенную смену или срочный поиск альтернативного поставщика.
Неоптимальная логистика также напрямую влияет на финансовую устойчивость: если поставщик не может точно рассчитать себестоимость доставки каждого заказа, он рискует либо потерять прибыль, либо клиентов.
✍ Пример. Поставщик охлаждённых закусок получает заказ от сети кафе с доставкой «на завтра». Менеджер спешит подтвердить его, не проверив, что часть товара есть только на складе в соседнем регионе. Водителю приходится заезжать за продукцией по пути – маршрут удлиняется, сроки сдвигаются, расходы на топливо и время поставки удваиваются. Заказ всё же доставлен, но с опозданием, из-за чего заведение вынуждено временно убрать позиции из меню.
Пробелы в аналитике и прогнозировании
На этапе активного роста бизнес начинает генерировать большие объёмы данных: продажи по каждому клиенту и точке доставки, сезонные колебания спроса, обороты по товарным группам, затраты на логистику, скидки, возвраты. Однако эти данные часто хранятся в разных системах, и чтобы свести их, приходится использовать ручной труд.
Объективную картину бизнеса может дать только сквозная аналитика. С её помощью можно понять, какие клиенты действительно приносят прибыль, а какие генерируют убытки из-за высоких логистических затрат и немаржинальных заказов. Также аналитика позволяет сравнить закупочные цены и фактическую доходность по каждой позиции.
Без инструментов прогнозирования компании либо закупают излишки и сталкиваются с массовыми списаниями (особенно, если продукция скоропортящаяся), либо не успевают пополнить запасы популярных товаров и в итоге теряют продажи и клиентов.
Узнайте больше про интеграцию AI в автоматизацию поставок на бесплатной консультации
Максим Бонцевич
CEO dev.family
Технические решения для среднего бизнеса
Автоматизация в компаниях среднего масштаба решает задачи более высокого порядка: помогает выявлять узкие места в продажах, улучшать клиентский опыт и регулярно оптимизировать операционные расходы.
B2B-кабинеты для клиентов
Кастомные B2B-платформы делают процесс заказа удобным и прозрачным для клиента. Управляющие ресторанами и магазинами получают доступ к личному кабинету, где могут просматривать каталог с актуальными остатками, ценами, спецпредложениями, оформлять заказы 24/7 и сразу получать сопроводительные документы. Это снижает количество ручных заявок и звонков, разгружает отдел продаж и минимизирует ошибки при передаче данных.
Главное, не забыть про качественный онбординг: нужно не только подключить клиента, но и обучить его работе с системой.
✍ Пример. Для компании Полимерторг мы разработали B2B-кабинет не только для автоматизации приема заявок, но и предусмотрели систему подсказок, чтобы сократить количество ошибок со стороны клиентов, организовали полный цикл отслеживания закупки с календарем, уведомлениями и новостями, а также интегрировали онлайн-чат для оперативных консультаций с менеджерами. Такое решение помогло автоматизировать 80% работы с клиентами, а полный цикл оформления заявки в B2B-кабинете занимает не более 2 минут.
Посмотреть кейс B2B-кабинета для Полимерторг можно тут.
Полимерторг. Создание личного кабинета для b2b, автоматизация и диджитализация бизнеса
Помогли оцифровать крупный бизнес, сократить расход человеко-часов на работу с клиентами, улучшить сервис и перешагнуть в новую digital-эру. Это позволило отстроиться от конкурентов, внедрить аналитику и маркетинговые инструменты и автоматизировать многие процессы. Одним словом, стать технологичнее и эффективнее.
Бизнес-аналитика и отчётность
Большие данные помогают поставщикам в принятии решений. Для этого средний бизнес начинает внедрять BI-инструменты – сначала на базе расширенной отчётности, затем – через платформы вроде Sravni BI, Форсайт.Аналитика, Контур.Аналитика, AnyLogic BI, которые позволяют собирать данные из разных источников и визуализировать их в реальном времени.
Следующий шаг – предиктивная аналитика. Даже простая ИИ-модель, обученная на истории продаж, способна прогнозировать спрос на следующий месяц: когда начнётся рост по сезонным позициям, сколько сырья нужно заказать к праздникам, где нарастить закупки, чтобы не упустить продажи.
Полученные инсайты можно оформить в интерактивные графики и дашборды, которые позволяют быстро замечать отклонения, точки роста и потенциальные потери. В отличие от ручного свода данных в Excel, система формирует отчёты за минуты и делает их доступными в один клик.
✍ Пример. Недавно мы разработали тикет-систему для управления обратной связью пользователей, которая не только собирает отзывы из разных источников и организует работу support-отдела, но и позволяет быстро выгружать аналитику за разные периоды по нужным проектам.
Подробности – в кейсе Malpa Games:
Malpa Games: как разработка ticket-системы ускорила обработку отзывов для паблишера мобильных игр
История разработки кастомной системы с полным циклом управления отзывами геймеров, разделением по ролям, фильтрацией, гибким предоставлением аналитики и автоматизацией ответов с помощью искусственного интеллекта. А также перспективами стать полноценным SaaS-продуктом.
Интеграционные решения (EDI/API)
Чтобы не потерять крупных клиентов, среднему бизнесу приходится инвестировать в цифровые интеграции. Многие ритейлеры, рестораны и маркетплейсы работают через автоматизированные закупочные системы и ожидают, что поставщики будут использовать аналогичные подходы.
Наиболее распространённый вариант – EDI-интеграция. С помощью провайдера можно настроить электронный обмен заказами, накладными и счетами в нужном формате. Заказ, отправленный клиентом из его системы, сразу появляется в интерфейсе поставщика. Ответ (подтверждение, отгрузка, счёт) автоматически возвращается тем же способом.
Это особенно актуально при работе с крупными сетями, где EDI — обязательное условие для партнёрства.
Общие рекомендации по автоматизации процессов
Главный вызов для растущих компаний – масштабирование. Увеличивается количество товаров, клиентов, заказов и транзакций, и IT-системы должны справляться с этой нагрузкой без потери стабильности и скорости.
Поэтому средним поставщикам уже не подходят коробочные решения и SaaS-продукты. Их функциональность ограничена, а внедрение изменений требует компромиссов. Когда процессы быстро меняются, компании нужна кастомная разработка, которая адаптируется под их специфику.
Идеальные решения для среднего бизнеса – модульные: они позволяют добавлять новые функции, подразделения или каналы продаж по мере развития компании, не нарушая общую логику бизнес-процессов. Такая архитектура обеспечивает гибкость и снижает риски остановки операций при масштабировании.
Нашли «дыры» в своей цепочке поставки? Приходите на бесплатную консультацию, и мы подберем решение!
Максим Бонцевич
CEO dev.family
Крупные поставщики: быстрое подключение клиентов, большие данные и проактивное управление
Крупнейшие поставщики продуктов питания — это федеральные оптовые компании и крупные региональные дистрибьюторы, обслуживающие десятки или сотни торговых точек. Их основными клиентами являются ресторанные сети (вроде «Теремок», «Шоколадница», «Чайхона №1»), ритейлеры и супермаркеты (такие как «Пятёрочка», «Магнит», «Лента», «ВкусВилл»), гостиничные сети («Азимут», «Россия», «Radisson Россия»), а также онлайн-гипермаркеты и сервисы доставки («СберМаркет», «Яндекс Маркет», «Самокат»).
Такие компании работают с огромным ассортиментом — десятки тысяч товарных позиций (SKU), у них есть собственные склады, автопарк, рефрижераторы и продвинутые технологии в логистике, включая элементы ИИ. Для управления бизнесом они используют мощные ERP-системы, такие как «1С:ERP», «Галактика», «Парус» . На складах всё чаще внедряется автоматизация — от сортировочных линий и систем управления WMS до роботизированных комплексов.
✍ История успеха. Компания Ozon внедрила масштабную гиперавтоматизацию складов, используя роботов-погрузчиков с RPA-управлением, дроны с LiDAR-сканерами для автоматической инвентаризации, голосовые чек-листы на базе NLP и облачную синхронизацию через AWS. Эти технологии позволяют Ozon значительно ускорить обработку заказов, сократить до 70% непродуктивной работы, снизить операционные издержки и повысить точность комплектации.
Несмотря на высокий уровень автоматизации и развитую IT-инфраструктуру, крупные дистрибьюторы сталкиваются с системными вызовами:
- Интеграционные «узлы» и «слепые» зоны – IT-архитектура крупных компаний состоит из устаревших, плохо связанных между собой систем, что тормозит внедрение новых решений;
- Плохая гибкость и низкая скорости масштабирования – традиционные ERP-системы не справляются с быстро меняющимися сценариями и скачками спроса на продукцию, как это может автоматизация цепочек поставок;
- Рост операционных затрат – за последние три года они выросли в среднем на 15-25%;
- Низкая прозрачность и сложности с end-to-end аналитикой – даже в больших компаниях часто отсутствует централизованная система мониторинга, объединяющая закупки, хранение, отгрузку, возвраты, прослеживаемость партий и прибыльность по клиентам.
Рассмотрим эти проблемы подробнее.
Ищете технического партнера? Расскажем про нашу экспертизу и обсудим форматы сотрудничества
Максим Бонцевич
CEO dev.family
Основные проблемы крупного бизнеса
Системные, архитектурные и организационные сложности, с которыми сталкиваются крупные поставщики.
Сложность и громоздкость систем
Во многих больших компаниях до сих пор работают легаси-системы (устаревшие технология и решения) – ERP или CRM, разработанные еще 10-15 лет назад. Они могут быть сильно кастомизированы, и любое обновление превращается в проект с рисками: меняется один модуль – ломается другой. Внедрение новых технологий (например, API-интеграция с маркетплейсами или поддержка мобильных интерфейсов) становится долгим и дорогим процессом.
✍ Пример. Если новый клиент требует EDI-интеграции или синхронизации складов в реальном времени, а текущая система это не поддерживает, внедрение может занять месяцы, бизнес упустит возможность.
Подключение новых клиентов
Когда крупный поставщик выходит в новый регион или запускает новое направление, один из ключевых вызовов – оперативное подключение новых клиентов. Это могут быть рестораны, торговые сети, отели или маркетплейсы, и каждый из них требует определённого уровня взаимодействия: документы, онбординг, внедрение ИИ в логистику, условия работы.
Чтобы ускорить этот процесс и снизить нагрузку на менеджеров, компании всё чаще внедряют автоматизированные сценарии подключения. Такие решения предполагают включает:
- Оправку стандартного пакета документов (договора, инструкций, коммерческих предложений) сразу после регистрации или запроса от клиента;
- Цифровой онбординг, где заказчик проходит через чек-лист: знакомится с условиями поставок, настраивает доступ к B2B-кабинету, учится формировать заказы;
- Интеграцию с системами клиента (через API или EDI), чтобы упростить обмен заказами и статусами;
- Маркетинговую автоматизацию – например, рассылку актуальных каталогов, акций, инструкций по продуктам в ответ на триггеры (новая регистрация, интерес к категории, загрузка прайс-листа).
При этом, если каких-то данных или документов будет не хватать, система может автоматически дозапросить их, чтобы не тратить время менеджеров на уточнения и дополнительную коммуникацию.
✍ Пример. При разработке кабинета для лизинговой компании мы продумали алгоритм сбора заявок, где пользователю нужно было заполнить подробную анкету, на основании которой система принимала решение о кредитовании и переключала его на следующие шаги.
Подробности – в кейсе Reсo.
РЕСО-БелЛизинг. Личный кабинет для покупки автомобилей в лизинг
Вместо обновления старого сайта создан новый, с улучшенным маркетингом и каталогами. Главное нововведение — личный кабинет для автоматизации лизинга: поэтапные заявки, онлайн-документооборот и управление сопутствующими процессами (страховки, разрешения).
Аналитика больших данных
Крупные поставщики собирают огромные массивы данных: продажи по часам и регионам, сезонность, поведение клиентов, возвраты, логистика, скидки. Но эти данные бесполезны без правильной аналитики.
У большинства компаний есть BI-системы, но они используют их для отчётов, а не для прогнозирования. То, что нужно рынку сейчас – это предиктивная аналитика (предсказывает, что будет) и прескриптивная аналитика (рекомендует, что делать).
Кейсы с полноценным внедрение ИИ в работу крупных компаний пока скорее исключение. Основные причины – нехватка специалистов по Data Science, устаревшие базы данных, слабая интеграция между системами. Те, кто научится работать с данными глубже конкурентов, получат устойчивое преимущество на рынке.
Технические решения для крупного бизнеса
Некоторые примеры решений, которые помогут крупным поставщикам улучшить прослеживаемость цепочки поставок.
Автоматизация складов и центров распределения
Крупные дистрибьюторы все чаще используют физическую автоматизацию: конвейерные линии, сортировщики, автоматические стеллажи и даже робототехнику. Особенно это распространено для распределительных центров, обрабатывающих тысячи коробок в день.
Автоматизация склада повышает скорость и почти устраняет ошибки при комплектации заказов. Помимо этого, у больших компаний внедряются системы автоматического контроля условий хранения: датчики IoT фиксируют температуру и влажность в холодильниках и рефрижераторах, сигнализируют об отклонениях. Это помогает поддерживать качество скоропортящихся и замороженных продуктов на каждом этапе поставки.
Больше о системах мониторинга читайте в нашей статье:
Искусственный интеллект и предиктивные модели
С ростом бизнеса у дистрибьюторов накапливаются огромные объёмы данных: продажи по регионам, остатки на складах, динамика спроса, маршруты доставки, промо-акции, даже погодные условия. Чтобы извлечь из этой информации реальную пользу, крупные компании всё чаще подключают ИИ-модели к следующим процессам:
- Прогноз спроса – алгоритмы анализируют историю продаж, сезонные тренды, маркетинговые активности и поведение клиентов, чтобы точно спрогнозировать, сколько и каких товаров потребуется на складе;
- Управление запасами – ИИ помогает оптимизировать распределение товаров между складами и точками продаж, чтобы избежать излишков и дефицита. Модель подсказывает, что и куда лучше переместить, ещё до появления проблемы;
- Предиктивная логистика – системы предсказывают пробки, задержки, перегрузки линий, погодные аномалии и предлагают превентивные решения: изменить график доставки, увеличить количество машин, пересчитать маршруты;
- Оптимизация маршрутов – ИИ встраивается в TMS-систему и в реальном времени переназначает точки доставки, чтобы сбалансировать нагрузку и ускорить выполнение заказов.
Для этого ИИ подключается к источникам данных – ERP, автоматизации склада через WMS-систему, CRM, погодным API, платёжным системам – и формирует модели на основе миллионов записей. Сценарии и прогнозы визуализируются в BI-дашбордах, где менеджеры сразу видят отклонения, риски и рекомендации.
End-to-End аналитика
В крупных компаниях всё чаще внедряются интегрированные панели мониторинга KPI, которые доступны для всех уровней менеджмента – от операционных специалистов до топ-руководства. С их помощью можно отследить весь путь заказа: как быстро он был принят, как оперативно собран на складе, как доставлен, когда и с каким результатом продан и на каком этапе могли возникнуть задержки.
Такие инструменты помогают выявлять узкие места и адресно инвестировать в улучшения. Кроме того, в крупных компаниях актуальны системы Performance Management для персонала. В них фиксируются показатели сотрудников – складских работников, водителей, менеджеров. Это формирует культуру постоянного развития, где решения принимаются на основе фактов и данных, а не интуиции.
✍ Пример. Мы начинал разработку приложения для сети Пивточка, которая представлена более 250 магазинами, с создания программы лояльности. Сейчас это не просто витрина с продукцией и онлайн-магазином, а фронт всей внутренней кухни большого бизнеса, который собирает ценную аналитику и помогает в управлении складами, а данные приложения влияют на KPI менеджеров.
Посмотрите кейс Пивточки:
Приложение программы лояльности для крупного сетевого ритейлера
История разработки мобильного приложения для сети из 189 магазинов разливного пива. Она начиналось как простое обновление программы лояльности. Но в итоге клиент получил полноценный канал коммуникации со своей аудиторией, с которым он начал собирать информацию о покупателях, увеличил сумму среднего чека и улучшил свои предложения.
Общие рекомендации по автоматизации процессов
Для крупных дистрибьюторов основная задача – внедрять инновации быстрее конкурентов, не теряя стабильности.
Но по мере роста и усложнения процессов появляются новые ограничения – не столько технологические, сколько структурные.
Во-первых, масштаб. Любое изменение в большой системе – это десятки согласований, организация взаимодействия между отделами, проверок на совместимость. Даже простая доработка может растянуться на долгие месяцы. IT-команды отлично справляются с поддержкой, но у них не всегда есть ресурсы на быстрый запуск новых направлений или эксперименты.
Во-вторых, фокус на основном бизнесе. Внутренним командам приходится расставлять приоритеты и, как правило, они сосредоточены на поддержке текущих процессов, снижении рисков и обеспечении бесперебойной работы. Всё, что выходит за рамки этой логики – инновации, прототипы, нестандартные задачи – требует либо дополнительной нагрузки на текущие команды, либо поиска ресурсов вне.
Взять на себя эти задачи могут технические партнеры, которые заберут на себя разработку новых решений, интегрируют нестандартные инструменты, помогут быстро проверить гипотезы. И все это, не нарушая работу основного «ядра» бизнеса. Такая модель работает только при условиях, когда команда разработчиков понимает архитектуру бизнеса, общается с его сотрудниками и разделяет общую ответственность за результат.
Запускаете новое направление или столкнулись с ограничениями старой системы? Приходите на консультацию – найдём решение вместе
Максим Бонцевич
CEO dev.family
Заключение
Неважно, кто вы – фермер с тетрадкой, дистрибьютор на три региона или крупная компания с роботами на складе – все категории поставщиков сегодня сталкиваются с главным вызовом: быстрая, точная и бесперебойная поставка в максимальных объемах с минимальными расходами на логистику.
Автоматизация процессов не всегда означает, что текущие системы нужно полностью переписывать или срочно внедрять ИИ. Это улучшение процессов там, где это необходимо. Чтобы менеджерам не приходилось искать товар по коробкам, пересчитывать долги вручную и объяснять в пятый раз, как оформить заказ.
Кому-то нужно просто перестать вести склад в Excel. Кому-то – объединить системы, чтобы отделы начали говорить на одном языке. А кому-то – перестать бояться выносить эксперименты за пределы внутренних IT-команд. Бизнес растёт, а старые инструменты – нет, если не уделить им должного внимания.
