Задача

Автоматизировать однотипные процессы с целью повышения общей производительности и снижения издержек

Клиент

Оптовый магазин электроники

 

О проекте

Задачи

1. Автоматизировать ведение и заполнение отчётов и таблиц;

2. Автоматизировать сбор информации о конкурентной активности и формировать данные в отчёт;

3. Оптимизировать процесс обучения менеджеров (так как ассортимент и цены постоянно обновляются, персонал не успевает вовремя обновлять сводные таблицы остатков и цен, что приводит к ошибкам в общении с клиентами);

4. Автоматизация работы с данными.

Примечание

Было важно реализовать проект как можно быстрее, т.к. отдел маркетинга физически не успевал обрабатывать новые поступления и оформлять карточки. 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, в зависимости от её размера, что в итоге привело к издержкам и недополученной прибыли.

  

Реализация

Шаг 1: Выбор групп сотрудников для обучения

Выполнять перечисленные задачи коллектив будет автоматически с помощью ChatGPT. На этом этапе были отобраны группы сотрудников для последующего обучения работе с нейросетью в рамках их обязанностей.

Шаг 2: Серия тренингов для коллектива

Обучение сотрудников автоматизации их работы. Общая длительность: 14 часов.

Шаг 3: Последующая поддержка

Помощь сотрудникам в работе с новым инструментом для быстрого старта и привычки использовать на постоянной основе.

Срок реализации проекта: 3 недели.

Затраты на нейросеть: 125$ ежемесячно (за аккаунты 5-ти сотрудников).

 

Результаты

Сотрудник собирает нужные неструктурированные данные из разных источников в единый файл и загружает в нейросеть, после чего она самостоятельно очищает их и собирает в отчёт или таблицу строго по заданным параметрам.

Это может быть информация о расходах на логистику или данные о продажах или конкурентах.

При поступлении новых позиций, менеджер загружает в диалоговое окно таблицы с остатками, артикулами и пр. и накладные от поставщика, после чего нейросеть самостоятельно вносит в нужные столбцы новые данные (обычно от 50 товаров за каждую поставку) и обновляет таблицу. Остается только поставить стоимость.

До: весь отдел совместно тратит 360 часов в месяц на механическую работу обновления ассортимента.

После: вместо 2х часов, персонал ежедневно тратит 15-35 минут на работу с Excel, то есть около 75-ти часов ежемесячно.

Вследствие автоматизации рутинной работы и работы в Excel, коллектив получил доступ к актуальной информации о стоимости, наличии и характеристиках товаров сразу после их поставки, что полностью исключило убытки от продаж по старым ценам и задержек в обновлении ассортимента.

285 часов рабочего времени отдела продукции освободилось для более сложной работы, которая требует человеческого вмешательства.

format_quote

В следствие активного роста, любой бизнес сталкивается с тем, что в какой то момент штат перестает справляться с обьемом задач. В таких случаях наиболее рентабельным решением (вместо найма новых сотрудников) будет автоматизация тех процессов, которые отнимают наибольшее кол-во времени. Этот кейс - наглядный пример выгоды такой стратегии. Мы вряд ли сможем представить, сколько бы еще времени и денег потерял наш заказчик, начав нанимать новых менеджеров. Для простой работы с таблицами.

Евгений Кошкин, ведущий разработчик в NM

Похожие проекты

Схожие решения в категории "E-commerce"

Подробнее call_made

Прогнозирование спроса, оттока клиентов и автоматическая генерация карточек товаров