Кейсы
Как AI-аналитика меняет P&L у наших клиентов
FMCG / Производитель
Боль
Локальный P&L по 12 регионам собирали вручную в Excel: данные из 1С, SAP и банковских выписок. 3 аналитика тратили по 5 рабочих дней каждый месяц. К моменту готовности отчёт уже устаревал, и решения по регионам принимались «на ощупь».
Что сделали
Подключили все источники за 3 недели. Настроили автоматический P&L по 12 регионам с разбивкой по продуктовым линиям и каналам. Команда теперь спрашивает чат: «где упала маржа в апреле».
Результат
5 дней → 4 часа
на сбор P&L
+3.2 п.п.
маржинальности за 6 месяцев
3 аналитика
освободили на стратегию
Фарма / Дистрибьютор
Боль
Маркетинговая команда из 4 человек вручную сегментировала базу: 15+ групп по региону, типу клиники, объёму закупок. Бюджет распределялся «как обычно», частота и каналы — на интуиции. Open rate просел, CAC рос.
Что сделали
Подключили базу к модулю Acquisition. ML-модель за 2 недели нашла 8 скрытых микросегментов с разной чувствительностью к коммуникациям. Перераспределили бюджет: меньше массовых рассылок, больше точечных под каждый микросегмент.
Результат
−28%
стоимость привлечения (CAC)
+41%
open rate email-кампаний
8 микросегментов
вместо 15+ ручных групп
Ритейл / Сеть с собственным производством
Боль
Сеть планировала производство на основе прошлогодних данных и интуиции категорийных менеджеров. Прогноз ошибался регулярно — сеть теряла 12% продукции на списания.
Что сделали
Подключили модули Analytics (прогноз спроса на 14 дней) и Operations (план производства). Прогноз учитывает сезонность, промо-активности и локальные события. План производства автоматически подстраивается под прогноз каждый день.
Результат
Авто
план производства, без согласований
Хотите такой же результат под ваш бизнес?
Запросить демо →