Результаты Автоматизации процессов

Клиент - Клининговая компания

1. Автоматизация работы с базами данных (ведение и заполнение таблиц Excel), таблицами и сервисами Google;

2. Автоматизировать анализ данных (сбор и структурирование информации (о соискателях), обработка и формирование данных в отчёт);

3. Автоматизация производственных процессов HR-отдела (сбор в разных источниках, фильтрация по критериям, автозаполнение таблиц);

Шаг 1: Определение и согласование производственных процессов для внедрения автоматизации. Подбор инструментов, ПО и решений.

Шаг 2: Составление плана обучения сотрудников автоматизации работы по таблицам и базам данных, Google, Excel и анализу данных.

Шаг 3: Внедрение инструментов, ПО и решений, обучение персонала работе с таблицами и базами данных, Google, Excel и анализу данных.
Серия тренингов для коллектива по работе с нейросетями и ПО. Общая длительность: 16 часов.

Шаг 4: Последующая поддержка.
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Срок реализации проекта: 4 недели.

1. Полностью автоматизированный процесс сбора и фильтрации откликов соискателей и последующее занесение данных в таблицы Google, Excel.
Данные из почты Gmail и сервисов Google, из резюме и сопроводительного письма, фильтруются по нужным критериям и заносятся в в соответствующие столбцы таблиц в виде:
ФИО, резюме, контактных данных и основных компетенций кандитата.

2. Скорость обработки новых резюме сократилась до 10 минут на визуальную проверку данных.

3. За первый месяц работы, после автоматизации производственных процессов, было нанято 167 уборщиков, ранее за тот же период времени на работу устраивалось в среднем 30-50 новых сотрудников.

4. Масштабирование организации ускорилось в 3 раза.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.

Клиент - Оптовый магазин электроники

1. Автоматизация работы с базами данных (ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel);

2. Автоматизировать анализ данных (сбор информации (о конкурентах) и формирование данных в отчёт);

3. Оптимизировать процесс обучения менеджеров;

Было важно реализовать проект как можно быстрее, т.к. отдел маркетинга физически не успевал обрабатывать новые данные, ассортимент и цены постоянно обновляются, персонал не успевает вовремя обновлять сводные таблицы остатков и цен, что приводит к ошибкам в общении с клиентами.

В среднем, один сотрудник, тратил в день около 2х часов на однотипную работу в таблицах, весь отдел состоит из 6 человек.

Это приводило к задержке публикации новых позиций на торговые площадки и в соц.сети на 1-3 дня с момента поставки, что в итоге приводило к издержкам и недополученной прибыли.

Шаг 1: Выбор групп сотрудников для обучения автоматизации работы по базам данных, Excel и анализу данных.
На этом этапе были отобраны группы сотрудников для последующего обучения работе с нейросетями, в рамках их обязанностей.

Шаг 2: Серия тренингов для коллектива по работе с нейросетями.
Обучение сотрудников автоматизации работы по базам данных, Excel и анализу данных. Общая длительность: 14 часов.

Шаг 3: Последующая поддержка
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Срок реализации проекта: 3 недели.

1. Сотрудник собирает нужную, неструктурированную информацию, из разных баз данных, в единый файл и загружает в нейросеть, при обновлении или изменении информации, менеджер догружает её в диалоговое окно таблицы, нейросеть самостоятельно вносит новые данные и обновляет таблицу.

2. До внедрения автоматизации производственных процессов работы в базах данных, Excel и анализу данных, весь отдел тратил около 360 часов в месяц, на механическую работу обновления ассортимента, после около 75-ти часов. 285 часов рабочего времени отдела освободилось, для более сложной работы, которая требует человеческого вмешательства.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.

Клиент - Интернет магазин бытовой техники

Создание карточек товара.

Комплексная аналитика: Конкурентный анализ, SEO-оптимизация.

Автоматизация работы по базам данных и анализу данных.

1. Автоматизация работы с базами данных и анализу данных (ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel);

2. Автоматизировать анализ данных (сбор информации (о конкурентах) и формирование данных в отчёт);

3. Оптимизировать процесс обучения менеджеров;

Шаг 1: Автоматическое создание карточек товара.

Подбор группы нейросетей для автоматической генерации фотосета, видеоряда и SEO-оптимизации карточки товара.

Смотреть подробнее...

Прогнозирование спроса и оттока клиентов

Сформировали группу сотрудников для работы с системой статического моделирования и построения прогнозов на основе исторических данных и текущих рыночных тенденций.

Это ПО помогло точно прогнозировать будущие пики и спады продаж. Применение алгоритмов машинного обучения сократило время анализа потребительской активности с 2х недель до нескольких часов, позволяя реагировать на изменения спроса гибко и оперативно.

 

Автоматизация создания товарных карточек

Сформировали группу менеджеров и провели серию тренингов для:

1. Использования нейросетей, в данном случае Midjourney и Stable Diffusion, для генерации предметной съёмки. Эти сервисы позволяют автоматизировать выбор освещения, ракурсов и композиции, значительно сокращая время, требуемое для подготовки и редактирования снимков. Начальные изображения можно получить с помощью нескольких светлых фото на смартфон, это будет достаточно для создания качественного визуального контента.

2. Применения ChatGPT-4, для автоматической генерации текстов описаний. Метод включает парсинг SEO слов и фраз из анализа карточек конкурентов и отчётов от сервисов по подбору ключевых слов, и последующее создание уникальных, оптимизированных описаний, что способствует улучшению видимости продукции в поисковых системах.

3. Обучения команды методам быстрого формирования детализированных технических заданий для дизайнеров или видеомаркетологов, если необходима реализация сложного промо-материала, основываясь на понравившихся референсах. Также с помощью ChatGPT-4.

Этот процесс позволяет перевести любую визуальную идею в конкретное задание с необходимыми правками менее чем за 15-30 минут, обеспечивая быстрое и точное выполнение работ исполнителями.

Шаг 2: Автоматизация работы по анализу данных и базам данных.
Конкурентный анализ: сбор информации (о конкурентах). Этот анализ помогает выявить успешные стратегии и ошибки.
SEO-оптимизация: создание контент-плана и рекламных кампаний.
Создание, ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel.

Смотреть подробнее...

Автоматизация вышеперечисленных процессов привела к решению проблем и ускорения развития бизнеса.

После анализа процессов заказчика и утверждения обновлённой структуры были сформированы группы сотрудников для последующего обучения.

 

Шаг 1: Нейросети для автоматического создания карточек товара

На первом этапе сотрудники научились использовать нейросети, такие как Midjourney и Stable Diffusion, для генерации фотосета товара. Эти технологии предоставляют возможность не только автоматизировать создание визуала, но и настраивать его параметры, такие как:

• Регулировка освещения и углов съемки: Возможность настроить освещение, выбрав из спектра вариантов от мягкого диффузного до яркого направленного света, что позволяет подчеркнуть текстуру или форму продукта. Углы съемки также могут быть адаптированы.

• Подбор композиции: Нейросеть анализирует форму и размер объекта, автоматически предлагая несколько вариантов композиции, которые лучше всего подчеркнут его особенности. Это может быть центрирование для симметричных объектов или динамичное позиционирование для более сложных форм.

• Фон и стилизация: Менеджер может организовать фотосессию для наручных часов в элегантной офисной обстановке или представить спортивные кроссовки на фоне городского пейзажа.

После сбора и анализа ключевых слов сотрудник использует ChatGPT-4, чтобы автоматически сгенерировать описание для карточки. Он сочетает поисковые запросы с характеристиками продукта, получая на выходе точные и ясные тексты для карточек товаров с полным вхождением ключевых запросов и категорий.

 

Шаг 2: Полуавтоматическое ведение соц.сетей

Конкурентный анализ: Сотрудники используют GPT-4 для парсинга данных о страницах конкурентов: информацию о типах контента, частоте публикаций, вовлеченности аудитории и реакциях на различные маркетинговые кампании. Этот анализ помогает выявить успешные стратегии и ошибки конкурентов, на основе которых можно скорректировать собственный подход к ведению соцсетей.

Создание контент-плана и рекламных кампаний: На втором этапе, на основе полученных данных, сотрудник с помощью той же нейросети автоматически генерирует контент-план в таблице с уже готовыми текстами под каждый пост и РК. Это позволяет не только сэкономить время на создании контента, но и значительно улучшить его качество, делая его более релевантным и продающим.

 

Шаг 3: Автоматизация конкурентного анализа и сбора данных

Провели серию тренингов для сотрудников, направленных на освоение принципов работы по сбору данных о рынке и конкурентах с помощью GPT-4.

Это позволило им не только собирать данные о продажах и конкурентной активности, но и автоматически выводить их в таблицу для последующей аналитики.

Шаг 3: Обучение коллектива работе с нейросетями.
Серия тренингов для сотрудников, по работе по сбору данных, конкурентному анализу, SEO-оптимизации, по базам данных, таблицам Excel.

Шаг 4: Последующая поддержка.
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Общая длительность обучения: 14 часов.

Срок реализации проекта: 5 дней.

1. Полная автоматизация аналитической деятельности.

2. Создание карточки товара 2-2,5 часа (SEO, фото, видео)

3. Увеличение объёма продаж организации на 18%.

4. Удалось сократить команду на два человека, при этом увеличив производительность.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.

Клиент - Крупный розничный магазин электроники, товаров для дома, одежды

Задержки в запуске новых товаров на маркетплейсы.

Оптимизация закупок и управление запасами.

1. Автоматизация создания товарных карточек;

2. Автоматизировать анализ данных (прогнозирование спроса и оттока клиентов, управление закупками и запасами);

3. Оптимизировать процесс обучения менеджеров;

Шаг 1: Автоматическое создание карточек товара
Подбор группы нейросетей для автоматической генерации фотосета, видеоряда и SEO-оптимизации карточки товара.

Смотреть подробнее...

Автоматизация вышеперечисленных процессов привела к решению проблем и ускорения развития бизнеса.

После анализа процессов заказчика и утверждения обновлённой структуры были сформированы группы сотрудников для последующего обучения.

 

Шаг 1: Нейросети для автоматического создания карточек товара

На первом этапе сотрудники научились использовать нейросети, такие как Midjourney и Stable Diffusion, для генерации фотосета товара. Эти технологии предоставляют возможность не только автоматизировать создание визуала, но и настраивать его параметры, такие как:

• Регулировка освещения и углов съемки: Возможность настроить освещение, выбрав из спектра вариантов от мягкого диффузного до яркого направленного света, что позволяет подчеркнуть текстуру или форму продукта. Углы съемки также могут быть адаптированы.

• Подбор композиции: Нейросеть анализирует форму и размер объекта, автоматически предлагая несколько вариантов композиции, которые лучше всего подчеркнут его особенности. Это может быть центрирование для симметричных объектов или динамичное позиционирование для более сложных форм.

• Фон и стилизация: Менеджер может организовать фотосессию для наручных часов в элегантной офисной обстановке или представить спортивные кроссовки на фоне городского пейзажа.

После сбора и анализа ключевых слов сотрудник использует ChatGPT-4, чтобы автоматически сгенерировать описание для карточки. Он сочетает поисковые запросы с характеристиками продукта, получая на выходе точные и ясные тексты для карточек товаров с полным вхождением ключевых запросов и категорий.

 

Шаг 2: Полуавтоматическое ведение соц.сетей

Конкурентный анализ: Сотрудники используют GPT-4 для парсинга данных о страницах конкурентов: информацию о типах контента, частоте публикаций, вовлеченности аудитории и реакциях на различные маркетинговые кампании. Этот анализ помогает выявить успешные стратегии и ошибки конкурентов, на основе которых можно скорректировать собственный подход к ведению соцсетей.

Создание контент-плана и рекламных кампаний: На втором этапе, на основе полученных данных, сотрудник с помощью той же нейросети автоматически генерирует контент-план в таблице с уже готовыми текстами под каждый пост и РК. Это позволяет не только сэкономить время на создании контента, но и значительно улучшить его качество, делая его более релевантным и продающим.

 

Шаг 3: Автоматизация конкурентного анализа и сбора данных

Провели серию тренингов для сотрудников, направленных на освоение принципов работы по сбору данных о рынке и конкурентах с помощью GPT-4.

Это позволило им не только собирать данные о продажах и конкурентной активности, но и автоматически выводить их в таблицу для последующей аналитики.

Шаг 2: Автоматизация работы по анализу данных и базам данных.
Автоматизация работы по базам данных и анализу данных, в т.ч. конкурентному, сравнительному, классификационному, анализу временных рядов.
SEO-оптимизация: создание контент-плана и рекламных кампаний.
Создание, ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel.

Шаг 3: Обучение коллектива работе с нейросетями.
Серия тренингов для сотрудников, по работе с базами данных, анализу данных, SEO-оптимизации, таблицам Excel.

Шаг 4: Последующая поддержка.
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Общая длительность обучения: 19 часов.

Срок реализации проекта: 7 дней.

1. Полная автоматизация аналитической деятельности привела к значительному сокращению операционных издержек.

2. Оперативный запуск новых товаров - создание карточки товара 2-2,5 часа (SEO, фото, видео).

3. За 4 месяца работы повышение общей рентабельности бизнеса на 19%.

4. Удалось сократить издержки на 60%.

5. Снизить расходы на закупку и логистику на 29%.

6. Поднять повторные покупки на 12%.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.

Клиент - Крупный производитель спортивного питания и пищевых добавок, интернет магазин, ассортимент также представлен на Wildberries, Ozon, Сбермаркет.

Автоматизировать и увеличить скорость создания карточки товара для маркетплейсов.

Комплексная аналитика: Конкурентный анализ, SEO-оптимизация.

1. Автоматизация создания товарных карточек;

2. Автоматизация работы с базами данных и анализом данных (ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel);

3. Автоматизировать анализ данных (конкурентный анализ: прогнозирование спроса и оттока клиентов, сбор информации (о конкурентах), SEO-оптимизация);

4. Оптимизировать процесс обучения менеджеров;

Шаг 1: Автоматическое создание карточек товара.
Подбор группы нейросетей для автоматической генерации фотосета, видеоряда и SEO-оптимизации карточки товара.

Смотреть подробнее...

Автоматизация вышеперечисленных процессов привела к решению проблем и ускорения развития бизнеса.

После анализа процессов заказчика и утверждения обновлённой структуры были сформированы группы сотрудников для последующего обучения.

 

Шаг 1: Нейросети для автоматического создания карточек товара

На первом этапе сотрудники научились использовать нейросети, такие как Midjourney и Stable Diffusion, для генерации фотосета товара. Эти технологии предоставляют возможность не только автоматизировать создание визуала, но и настраивать его параметры, такие как:

• Регулировка освещения и углов съемки: Возможность настроить освещение, выбрав из спектра вариантов от мягкого диффузного до яркого направленного света, что позволяет подчеркнуть текстуру или форму продукта. Углы съемки также могут быть адаптированы.

• Подбор композиции: Нейросеть анализирует форму и размер объекта, автоматически предлагая несколько вариантов композиции, которые лучше всего подчеркнут его особенности. Это может быть центрирование для симметричных объектов или динамичное позиционирование для более сложных форм.

• Фон и стилизация: Менеджер может организовать фотосессию для наручных часов в элегантной офисной обстановке или представить спортивные кроссовки на фоне городского пейзажа.

После сбора и анализа ключевых слов сотрудник использует ChatGPT-4, чтобы автоматически сгенерировать описание для карточки. Он сочетает поисковые запросы с характеристиками продукта, получая на выходе точные и ясные тексты для карточек товаров с полным вхождением ключевых запросов и категорий.

 

Шаг 2: Полуавтоматическое ведение соц.сетей

Конкурентный анализ: Сотрудники используют GPT-4 для парсинга данных о страницах конкурентов: информацию о типах контента, частоте публикаций, вовлеченности аудитории и реакциях на различные маркетинговые кампании. Этот анализ помогает выявить успешные стратегии и ошибки конкурентов, на основе которых можно скорректировать собственный подход к ведению соцсетей.

Создание контент-плана и рекламных кампаний: На втором этапе, на основе полученных данных, сотрудник с помощью той же нейросети автоматически генерирует контент-план в таблице с уже готовыми текстами под каждый пост и РК. Это позволяет не только сэкономить время на создании контента, но и значительно улучшить его качество, делая его более релевантным и продающим.

 

Шаг 3: Автоматизация конкурентного анализа и сбора данных

Провели серию тренингов для сотрудников, направленных на освоение принципов работы по сбору данных о рынке и конкурентах с помощью GPT-4.

Это позволило им не только собирать данные о продажах и конкурентной активности, но и автоматически выводить их в таблицу для последующей аналитики.

Шаг 2: Автоматизация работы по анализу данных и базам данных.
Автоматизация работы по базам данных и анализу данных, в т.ч. конкурентному, сравнительному, классификационному.
Создание, ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel.

Шаг 3: Обучение коллектива работе с нейросетями.
Серия тренингов для сотрудников, по работе с базами данных, анализу данных, SEO-оптимизации, таблицам Excel.

Шаг 4: Последующая поддержка.
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Общая длительность обучения: 16 часов.

Срок реализации проекта: 4 дня.

1. Полная автоматизация аналитической деятельности.

2. Оперативный запуск новых товаров - создание карточки товара 2-2,5 часа (SEO, фото, видео).

3. Повышение рентабельности бизнеса на 12%.

4. Удалось сократить издержки на 30%.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.

Клиент - Сеть СТО. Ремонт и тех. обслуживание грузового автотранспорта. Склад запасных частей.

Неэффективное использование служебного пространства.

Замедление обслуживание клиентов.

Низкий уровень безопасности, объективного контроля сотрудников и территорий, СТО и склада.

1. Внедрение комплекса ПО нейросетевой видеоаналитики.

Шаг 1: Внедрение комплекса ПО нейросетевой видеоаналитики.
Склад, прилегающая территория. Тепловая карта.
Определение наиболее загруженных участков, выявление временных интервалов рабочей активности
Детекция движения, распознавание действий (курение, нарушение ТБ, воровство и пр) - по помещению, по террритории. Нейросети позволяют автоматически выявлять и регистрировать действия, нарушающие установленные правила безопасности.
Контроль выполнение работ, в т.ч. не зафиксированных в учетной системе предприятия.
Распознание действий, такие как перемещение товаров или денег, и предотвращать попытки хищения или мошенничества и пр.

Срок реализации проекта: 3 дня.

1. Минимизация простоев оборудования - отклонения в реальном времени направляются ответственному лицу и формируются в отчёты.

2. Контроль персонала - ежедневная отчётность о нахождении и действиях персонала в рабочей зоне, по каждому сотруднику.

3. Предупреждение несчастных случаев - информация с видеопотока мгновенно передается старшему смены для принятия оперативных решений.

4. Обьективный контроль территорий СТО и склада.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.

Клиент - Стоматологическая клиника

Обьективный контроль сотрудников и клиентов.

Автоматизация обработки первичной документации: снижение нагрузки на бухгалтерию и упрощение документооборота.

Шаг 1: Разработка голосового робота-оператора колл-центра.
Автоматизация обращений, запись клиентов на приём и занесение данных об обращениях в CRM - обработка однотипных заявок по телефону.

Шаг 2: Видеоаналитика для камер.
Контроль рабочего времени и пребывания на рабочем месте, соблюдения санитарных норм (бахилы, перчатки), контроля кассовой зоны, подсчёта посетителей и занесения клиентов в систему учёта.

Шаг 3: Перевод бумажных документов в цифровую форму и включение их в отчетность.
ПО распознает 90 % изображений любого формата, проверяет полноту заполнения, наличие подписей и печатей, а также следы редактирования (например в Photoshop). Интегрируется по API.

Шаг 4: Обучение коллектива работе с нейросетями.
Серия тренингов для сотрудников, по работе с базами данных, анализу данных.

Шаг 5: Последующая поддержка.
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Срок реализации проекта: 3 недели.

1. Полное исключение упущенных / просроченных заявок в колл-центре.

2. Контроль персонала - полное исключение простоя персонала и нарушений правил в клинике.

3. Общий рост KPI сотрудников на 55-61%.

Нам есть что предложить Вашему бизнесу!

Компания NexMind обладает высокими компетенциями в автоматизации производственных процессов, работе с базами данными, таблицами Excel, Google и анализом данных.

В короткие сроки разработаем для Вашего бизнеса индивидуальные решения, для увеличения производительности, автоматизации производственных процессов.