Рынок в этом году не щадил никого в продуктовой рознице: потребление меняется, категория проседает, и почти все производители и дистрибьюторы считают не прибыль, а то, насколько меньше они продали год к году. На этом фоне результат «Нуржанар» выделяется: падения продаж там не заметили. Расскажу, что они для этого сделали.
С чем компания пришла к задаче
«Нуржанар» – завод в Западном Казахстане с историей больше полувека: пивобезалкогольное производство запустили ещё в 1969 году, а сейчас это современная линия, выпускающая пиво, воду и безалкогольные напитки – в том числе в кегах, для розничных точек со своим оборудованием для розлива. Свою продукцию завод не просто производит, а ведёт её в рознице собственной полевой командой – и вот она действительно разношёрстная: торговые агенты, мерчендайзеры, техники, обслуживающие оборудование для розлива в точках продаж. Учётная система – 1С, полевая работа – «Наполеон», давно и привычно.
Проблема была не в том, что чего-то не хватало технически. Проблема была управленческая, и она знакома почти любому руководителю с большой полевой командой: слишком много рутинного контроля – стандарт визита, качество фотоотчётов, всё нужно было проверять вручную. Ввод нового сотрудника съедал недели – обучить, проверить, что усвоил, снова проверить. А общий уровень кандидатов на рынке труда, как и везде, постепенно снижался – значит, тратить время на подготовку приходилось ещё больше.
Что сделали: три точки, где подключили Claude
Руководство «Нуржанар» не стало строить для этого отдельную систему – подключили Claude к тому, что уже было.
Первое – автоматическое построение отчётов прямо в 1С. Данные о результатах работы стали выгружаться и собираться в отчёты регулярно и без участия человека.
Второе – и это как раз то место, где потребовалась наша часть работы: мы расширили API «Наполеона», чтобы у Claude был доступ к базе данных программы – не только к результатам визитов, а ко всей базе и к логам действий агентов в приложении. Это и дало AI-ассистенту возможность видеть не отчёт «визит состоялся», а то, как агент на самом деле работал.
Третье – автоматизировали чаты в WhatsApp, самом массовом мессенджере в регионе: и с персоналом, и с клиентами.
Что это дало за полгода
Штат сократился с 12 торговых представителей до 7 – но это не история про экономию. Частоту визитов в немаржинальные точки снизили и перевели часть из них на телесейл, маршруты по оставшимся точкам оптимизировали. А освободившийся фонд оплаты труда потратили на усиление оставшейся команды – забрали с рынка тех, кто сильнее.
«Не было задачи сэкономить ФОТ, была задача оптимизировать работу отдела, а освободившиеся ресурсы направить на усиление команды», – формулирует это руководитель «Нуржанар».
Заодно автоматизировали расчёт мотивации: не нужно вручную вести таблицы, достаточно один раз задать Claude форму и объяснить, как считать.
Обучение и аттестация перестали требовать внимания руководителя. В систему загрузили методические материалы по продажам и работе с клиентами – статьи, книги – и по ним Claude сделал выжимки в виде презентаций, а затем аттестационные тесты. Новые и действующие агенты регулярно проходят обучение, по каждому формируется отчёт об усвоении знаний по направлениям, и если где-то видно провал – туда же возвращаются и дотягивают.
Порядок в полевой дистрибуции стал жёстче, но без ручного контроля. Фотоотчёты по итогам визитов распознаются автоматически, по ним агенту ставятся задачи на следующий визит, а в чатах регулярно появляются дополнительные задачи «от руководства» – без того, чтобы кто-то из руководства лично это всё писал.
Итог
Рынок в целом падал, «Нуржанар» – нет. А у руководства освободилось заметно больше времени: рутинные задачи, которые раньше требовали постоянного ручного внимания, теперь не требуют его вовсе.
Если у вас тоже есть «Наполеон» и вы думаете, какие данные из него можно превратить в управленческие решения, а не просто в отчёт для галочки – напишите нам на info@grsoft.ru, расскажем, что можно сделать на вашей базе.
Частые вопросы
Мы расширили API в проекте, открыли Claude доступ к этим данным – и именно это позволило ассистенту анализировать не отчёт «визит состоялся», а то, как агент на самом деле работал.
Отчёт о визите показывает факт, но не процесс. Логи действий раскрывают, как агент вёл себя в приложении: сколько времени провёл на точке, какие шаги пропустил, как заполнял данные. Без этого AI-ассистент видел бы только «галочку», а с логами – реальную картину работы полевой команды.
Штат торговых представителей сократился с 12 до 7 – но не за счёт увольнений ради экономии. Часть немаржинальных точек перевели на телесейл, маршруты оптимизировали.
Нет, задача была другой. Сокращение – следствие оптимизации маршрутов и перевода части точек на телесейл, а не цель проекта. Сэкономленные средства пошли на то, чтобы забрать с рынка более сильных сотрудников.
Освободила время. Контроль раньше требовал постоянного ручного внимания. Теперь фотоотчёты распознаются автоматически, задачи на следующий визит ставятся без участия человека, аттестация и отчёты об усвоении знаний формируются сами. Руководитель перестал быть «контролёром» и занялся управлением.
Первым делом – понять, какие данные из «Наполеона» у вас уже есть и какие из них можно превратить в управленческие решения. Дальше мы подбираем подходящее решение и инструмент. Напишите на info@grsoft.ru – расскажем, что можно сделать на вашей базе.
