Проблема
Владелец «МебельСтандарт» принимал решения по интуиции: закупал товары, которые «кажутся хитами», не анализировал сезонность. Результат — залежался товар на 2 млн ₽, который не продавался 8 месяцев. Google Analytics показывал цифры, но не давал рекомендаций.
Что мы нашли
- Решения по интуиции — залежался товар на 2 млн ₽
- Google Analytics показывает цифры, но не рекомендации
- Нет анализа сезонности и прогнозирования спроса
- Данные разрознены: 1С, Яндекс.Метрика, Excel-отчёты
Что сделали
Подключили ИИ-аналитика: собираем данные из 1С (продажи, остатки, оборачиваемость), Яндекс.Метрики (трафик, конверсия, поведение) — ИИ анализирует и выдаёт рекомендации еженедельно: какие товары докупить, на какие снизить цену, что продвигать в рекламе, какие категории растут.
Результат
- ИИ выявил 45 позиций с высокой оборачиваемостью — закупки увеличили продажи на 28%
- Прогноз сезонности: мебельные акции в октябре дали +40% продаж
- Владелец экономит 10 часов/мес на анализе данных
- Рекомендации по снижению цен помогли реализовать залежалый товар за 3 месяца
Технологии
GPT-4o
интеграция с 1С и Яндекс.Метрикой
еженедельные отчёты
прогнозирование спроса
Следующий шаг
Заказать такую услугу
Обсудить проект
Хотите похожий результат для своего магазина?
Разберём текущие ограничения, риски и быстрые точки роста до начала работ.