Анализ товарных запасов: как в ТК «Волна» создали инструмент для планирования
Какую цену или скидку предложить покупателю? Что докупить, а что распродать? Елена Бочарова создала на ИИ-акселераторе приложение, которое помогает менеджерам торговой компании принимать решения по конкретным товарам.
Анализ товарных запасов нужен, чтобы связать остатки с продажами и принять решение по каждому товару: пополнить запас, распродать излишек или отдельно разобраться в изменении спроса. В ТК «Волна» для этого используют приложение, созданное с помощью ИИ.
Для торговой компании было важно видеть не только общую стоимость товаров на складе. Менеджерам требовалось понимать, какие позиции нужно заказать поставщикам, какие перестать накапливать и с какими неликвидами работать в первую очередь.
Почему анализ товарных запасов перестал помещаться в привычную работу с Excel
Елена начала собирать аналитическую модель в Excel с помощью ChatGPT. Нужно было объединить продажи и остатки, учесть сезонность и подготовить рекомендации по товарам.
По её оценке, за год накапливалось около 350 тысяч строк данных о продажах. Каждое обновление увеличивало объём рабочей книги. В конкретной модели Елены Excel стал работать слишком тяжело: загружать очередные данные и поддерживать расчёты становилось трудно.
Саму бизнес-задачу это не меняло. Предприятию по-прежнему был нужен понятный ответ: что происходит с запасами и какие действия нужны менеджеру.
ChatGPT предлагал варианты решения, а Алексей Колоколов посоветовал перенести разработку в Cursor. Этот переход помог Елене продвинуться от модели в таблицах к отдельному приложению с загрузкой файлов, фильтрами и выгрузкой результатов.
ИИ помог создать инструмент под рабочий процесс компании. Менеджеры получили интерфейс для регулярного анализа, а не ещё одну сложную книгу с расчётами.
Как устроена автоматизация управления товарными запасами
В основе приложения — данные самой компании. Для расчёта используются четыре набора:
- Остатки. Товар, себестоимость и количество на текущую дату.
- Продажи. Даты операций, товары, количество и выручка за выбранный период.
- Товарный справочник. Соответствие позиций и категорий.
- Коэффициенты сезонности. Настройки по категориям и месяцам года.
Менеджеры обновляют данные раз в неделю. Продажи и остатки поступают из 1С в формате TXT. В интерфейсе можно выбрать, какой файл обновить: новые строки продаж добавляются к накопленной истории, а актуальные остатки заменяют предыдущие.
Справочники загружаются отдельно и обновляются при необходимости. После загрузки всех четырёх наборов приложение выполняет расчёт.
Какие решения помогает принимать инструмент
Для менеджера важно не только видеть остатки, но и понимать, что делать с конкретным товаром. Приложение помогает найти возможность для продажи или обратить внимание на позицию, которую могли упустить при обычном просмотре отчёта.
Какую цену или скидку предложить
Менеджер вводит товар или артикул и получает рекомендацию по цене или скидке. Это помогает перейти от общей картины запасов к конкретному решению: какое предложение сделать по выбранному товару.
Так инструмент помогает заметить возможность, которую могли упустить, и пересмотреть условия продажи конкретной позиции. Результат анализа становится подсказкой для действия.
Что докупить, чтобы не упускать продажи
Модель сопоставляет историю продаж с текущими остатками и учитывает сезонность. Менеджер видит, какие товары стоит докупить и в каком объёме. Горизонт планирования задаётся в неделях.
Готовый список можно выгрузить в Excel с разбивкой по поставщикам и использовать при подготовке заявок. Так результаты анализа становятся основой для очередного заказа.
Что распродать, чтобы высвободить деньги
Приложение выделяет излишки и неликвидные товары. Менеджер может отдельно разобрать позиции, в которых накопились запасы, и решить, что стоит распродать вместо новой закупки.
Список неликвидов выгружается в Excel. Это позволяет работать с конкретными товарами и направлять внимание на запасы, которые мешают использовать деньги для пополнения востребованных позиций.
Поиск, поставщики и товарные категории помогают выбрать нужную часть ассортимента. Для повседневной работы менеджеру не требуется разбирать все показатели сразу: можно начать со списка товаров к закупке или распродаже.
В этом и состоит практическая задача оптимизации товарных запасов: обоснованно распределять закупочный бюджет между товарами, учитывая спрос и уже имеющиеся остатки.
Прогнозирование спроса на товары с учётом сезонности
История продаж помогает оценить, сколько товара может понадобиться в следующем периоде. Но ориентироваться только на прошлый объём недостаточно: спрос меняется, а в разные месяцы одна и та же категория может продаваться по-разному.
В инструменте ТК «Волна» для планирования используются динамика продаж и коэффициенты сезонности. Это помогает менеджерам оценивать потребность на выбранный горизонт и сопоставлять её с текущим запасом.
Какие рекомендации менеджер проверяет отдельно
Если продажи резко изменились более чем на 30%, такие позиции попадают в отдельный список. Его можно выгрузить в Excel и разобрать вручную перед принятием решения.
При разработке Елена выборочно пересчитывала товары в Excel, а менеджер по продажам дополнительно проверяла несколько позиций вручную. Такая сверка помогала уточнять логику расчёта и согласовывать рекомендации с рабочей практикой компании.
Приложение выполняет регулярные расчёты, а менеджер видит, какие рекомендации требуют его внимания перед закупкой.
Как приложение работает с данными компании
Инструмент работает локально. Рабочие выгрузки обрабатывает настроенное приложение; передавать их в нейросеть для каждого расчёта не нужно.
Для этого решения не создавали отдельную серверную базу данных. Информация сохраняется между запусками: после закрытия и повторного открытия приложения загруженные данные остаются. Они изменяются при очередном обновлении файлов.
Здесь важно различать два этапа: нейросеть помогала разрабатывать инструмент, а готовое приложение выполняет расчёты по заложенному алгоритму. Использование ИИ при создании продукта не означает, что сотрудники должны каждый раз отправлять ему рабочие таблицы.
Что получила ТК «Волна»
Елена создала рабочий инструмент анализа товарных запасов, которым пользуются менеджеры, отвечающие за закупки. Данные обновляются еженедельно, а результаты можно отобрать по нужным признакам и выгрузить для дальнейшей работы.
Менеджеры могут не только планировать пополнение запасов, но и получать рекомендации по цене или скидке для выбранного товара. Это связывает анализ запасов с повседневными решениями, от которых зависят продажи.
Для компании это понятный способ перейти от накопленных файлов к регулярным решениям по запасам. Для Елены — реализованный проект для бизнеса, в котором пригодились и её аналитический опыт, и инструменты, освоенные на ИИ-акселераторе.
Вопросы об анализе и управлении товарными запасами
Как получить рекомендацию по цене или скидке?
Менеджер вводит товар или артикул и получает рекомендацию по цене или скидке. Она помогает выбрать предложение по конкретной позиции и заметить возможность для продажи, которую могли упустить.
Какие данные нужны для анализа товарных запасов?
В проекте ТК «Волна» используются продажи, текущие остатки, товарный справочник и коэффициенты сезонности. Эти данные позволяют сопоставить наличие товаров со спросом и сформировать рекомендации.
Как понять, какие товары докупить, а какие распродать?
В приложении для ТК «Волна» рекомендации рассчитываются по продажам, остаткам, тренду и сезонности. Менеджер видит отдельные списки к закупке и распродаже, а позиции с резкими изменениями продаж проверяет вручную.
Нужно ли передавать данные в ChatGPT для каждого расчёта?
В этом проекте — нет. ИИ помогал создавать инструмент, а готовое приложение обрабатывает загруженные файлы локально. Для регулярного расчёта отправлять рабочие данные в ChatGPT не требуется.
Как проверить прогноз спроса перед использованием?
Елена выборочно пересчитывала товары в Excel, а менеджер по продажам дополнительно проверяла несколько позиций вручную. Позиции с резкими изменениями продаж приложение выделяет в отдельный список для проверки перед закупкой.
Решить свою рабочую задачу с помощью ИИ
На ИИ-акселераторе Института бизнес-аналитики А. Колоколова участники работают над собственными проектами с поддержкой кураторов. Елена использовала этот формат, чтобы перейти от модели в Excel к приложению, которым пользуется торговая компания.
Подробнее об ИИ-акселератореИстория ТК «Волна» показывает, как создать инструмент под конкретный процесс: взять рабочие данные, определить нужные решения, собрать приложение и проверить его вместе с людьми, которые будут им пользоваться.
Именно это делает анализ запасов частью управления: результат заканчивается списком понятных действий для менеджера.