ИИ в торговле: заявки от оптовиков, остатки и прайсы без менеджера

Чем торговая компания отличается от интернет-магазина?

Разница не в товаре, а в том, откуда берутся деньги. Интернет-магазин платит за трафик и считает конверсию визита в заказ. Торговый посредник платит за отношения: у него полсотни постоянных покупателей, и оборот держится на том, что они возвращаются каждый месяц. Новый клиент здесь событие, а не строка в отчёте по рекламе.

Отсюда три отличия. Цена у каждого клиента своя и зависит от категории, объёма и истории отгрузок. Заказ приходит не через корзину, а письмом или файлом со списком позиций. Сделка не заканчивается оплатой: дальше отгрузка, накладная и акт сверки.

Поэтому и автоматизация строится иначе. В магазине ИИ помогает человеку выбрать товар из каталога. В опте он помогает быстро ответить тому, кто выбор давно сделал. Если у вас розница — вот статья про это: подбор по параметрам, статус заказа и возвраты мы разобрали в материале про нейросеть для интернет-магазина. Здесь дальше речь только про опт.

Заявки от постоянных клиентов: заказ из «пришлите счёт на это»

Типовая заявка в опте выглядит небрежно: три строки в мессенджере, фотография списка или файл с чужими артикулами. Менеджер сопоставляет это с номенклатурой, проверяет остаток по каждой позиции и только потом считает сумму. На заявке из 15 строк это полчаса работы.

ИИ разбирает такое обращение за секунды. Он читает свободный текст, находит позиции по названию и артикулу, помечает то, чего нет на складе, и предлагает аналог. Дальше он подставляет цену, положенную этому клиенту, и собирает счёт на проверку. Менеджер смотрит спорные строки и отправляет.

Важна последовательность: счёт клиенту ИИ не отправляет сам. В опте цена это часть договорённостей, и ошибка в ней стоит дороже скорости. Поэтому документ готовит ИИ, а кнопку «отправить» нажимает человек.

Прайс, остатки и персональные цены

Всё держится на одном правиле: цену и остаток ИИ не запоминает, а запрашивает в момент ответа. Модель, которая выучила прайс в марте, в сентябре уверенно назовёт старую цену, и разбираться с этим будет не она. Подключение идёт через API учётной системы, регулярную выгрузку или промежуточную базу — тем способом, который уже есть у компании.

Мы разобрали переписку отдела продаж одной торговой компании и получили понятную картину запросов. На вопросы про наличие и цену приходится 44% обращений, на статус отгрузки 23%, на обращения новых клиентов 19%, на документы и сверки 14%. Первые две группы это почти две трети потока, и именно они не требуют переговоров.

Персональные цены требуют отдельной настройки доступа. ИИ должен видеть, какая колонка прайса относится к этому покупателю, и не имеет права показать её другому. Категорию он берёт из карточки клиента в CRM, а скидку сверх прайса не согласовывает никогда. Это переговорная зона, и она остаётся за людьми, как и отсрочка платежа.

Второй участок это статус отгрузки. Вопрос «когда уедет моя машина» менеджер задаёт логисту, ответ возвращается через час. ИИ читает ту же таблицу за секунды. Как связывают такие звенья, мы писали в разборе про автоматизацию бизнес-процессов, а тонкости отгрузок — в статье про ИИ в логистике.

Розница у оптовика: наличие, бронь и самовывоз

У большинства торговых компаний рядом с оптом живёт маленькая розница: пункт выдачи, шоурум, стойка на складе. Поток обращений там другой. Человек спрашивает, есть ли позиция в наличии, можно ли отложить до вечера и во сколько закрывается склад. Менеджер по опту отвечает на это между делом и теряет нить крупной заявки.

Розничный поток отдают ИИ целиком. Он отвечает про наличие по тому же остатку, ставит бронь на заданный срок и присылает адрес с часами работы. Если позиции нет, предлагает замену или записывает на поступление. Менеджер подключается, когда речь заходит о крупной партии.

Цифры в таблице читаются так. Ответ на вопрос о наличии сейчас занимает 40 минут: менеджер доходит до него в перерыве между заявками. С ИИ ответ уходит за 30 секунд. Нагрузка падает с 30 заявок в день до 12, и остаются те, где нужен человек. Доля ошибок в цене снижается с 6% до 0, потому что цена больше не берётся по памяти.

Сколько стоит вопрос «есть на складе и почём»: расчёт-пример

Посчитаем на условной компании. Все числа ниже это допущения, а не результат конкретного клиента. Пусть в отдел продаж приходит 1 200 обращений в месяц по всем каналам: почта, мессенджеры, телефон, сайт. Для отдела из четырёх менеджеров это обычная нагрузка торговой компании средней руки.

Типовыми, то есть не требующими переговоров, окажутся 62% из них. Это 744 запроса в месяц: наличие, цена по прайсу, статус отгрузки, повтор прошлого заказа. На каждый такой запрос менеджер тратит 3,5 минуты вместе с походом в учётную систему и возвратом к прерванной задаче.

Умножаем: 744 запроса на 3,5 минуты дают 2 604 минуты, то есть 43 часа в месяц. Это около 5 рабочих дней одного менеджера, потраченных на пересказ того, что лежит в базе. Эти дни возвращаются в переговоры, повторные продажи и работу с должниками.

Свои цифры считают по выгрузке переписки за месяц, а время на ответ замеряют секундомером на десяти случаях. Если типовых запросов меньше трети, начинать стоит не с ИИ, а с порядка в номенклатуре.

Что ИИ в торговле делать не должен

Первое ограничение касается фактов. Цена, наличие и срок поставки берутся только из систем компании. Если данных нет или они устарели, правильный ответ один: «уточню и вернусь», и разговор уходит менеджеру. Оценивать срок «примерно» и округлять остаток нельзя. Закон о защите прав потребителей требует от продавца достоверной информации о товаре, а покупатель планирует отгрузку по вашему ответу.

Второе ограничение про переговоры. Скидка сверх прайса, отсрочка платежа, условия возврата партии и разбор претензии по качеству это работа человека. ИИ здесь только собирает факты: что заказывали, когда отгрузили, что написано в накладной. Решение принимает менеджер или руководитель.

Третье про рассылки. Новый прайс, распродажа остатков и акции уходят в мессенджеры только тем, кто дал отдельное согласие на рекламные сообщения: этого требует статья 18 закона «О рекламе». Согласие собирают отдельной отметкой, отписку делают в один клик. Контакты и история заказов относятся к персональным данным по 152-ФЗ, поэтому доступ к базе раздают по ролям.

Четвёртое про товар. Возрастные и лицензируемые категории ИИ не продаёт: такой запрос уходит человеку, который умеет проверять документы покупателя.

С чего начать торговой компании

Начинают не с выбора модели, а с данных. Если остатки лежат в трёх местах и расходятся, ИИ будет быстро и уверенно отвечать неправду. Поэтому первый шаг это ревизия номенклатуры и один источник остатков. Иногда на нём проект встаёт на месяц, и это дешевле недоотгрузок.

Когда поток заявок сам по себе мал, автоматизировать нечего, и сначала нужен спрос. В кейсе по продвижению автоакустики мы вложили 125 000 ₽ в Яндекс Директ и получили 340 000 ₽ выручки, ROAS 272%. Подробности в кейсе по автоакустике: там видно, как считается окупаемость на реальном товарном бизнесе.

Если рядом со складом есть своё производство, картину со стороны цеха дополнит разбор про ИИ для производства. Проверить себя можно за вечер: откройте переписку за вчера и посчитайте, сколько сообщений были ответом на «есть и почём».

Частые вопросы