От ассортимента до новой торговой точки: какие решения принимает бизнес с помощью ИИ и данных ОФД

Кассовый чек выглядит как простое подтверждение покупки, но в нем много полезных данных — не просто для учета, а для принятия управленческих решений. Так, в чеке указывают:

• дату и время расчета;

• адрес и место расчета;

• наименования товаров, работ или услуг;

• количество каждой позиции;

• цену за единицу;

• стоимость товара с учетом скидок и наценок;

• форму оплаты;

• ставку и сумму НДС;

• тип операции — например, продажа или возврат.

По чекам предприниматель определяет, что, когда и в какой торговой точке покупали, какие товары оказались в одной корзине.

Один чек дает информацию об отдельной покупке. При сборе данных со всех касс бизнес получает полную картину продаж. Например, в личном кабинете «Платформы ОФД» доступна подробная аналитика по кассам, торговым точкам и отдельным товарам. Бизнес может:

• отслеживать общую выручку и средний чек;

• смотреть количество покупок и возвратов;

• сравнивать показатели магазинов и отдельных касс;

• оценивать динамику продаж за разные периоды;

• находить наиболее продаваемые товары;

• анализировать количество и стоимость проданных позиций.

Отчет в личном кабинете позволяет заметить изменение показателей — например, снижение выручки или продаж отдельной категории. Но отчет не объясняет, почему это произошло и что бизнесу делать дальше.

Для поиска причин нужно сопоставить сразу несколько факторов: показатели разных торговых точек и периодов, состав покупок, особенности ассортимента, расположение магазина и другие данные. Вручную обработать такой объем информации сложно.

Анализировать большие массивы данных, находить закономерности и формировать гипотезы помогают инструменты на основе ИИ. Например, нейросеть может определить, чем отличаются более успешные торговые точки, какие товары стоит заменить, где выше спрос и на какую аудиторию ориентироваться в продвижении.

С помощью ИИ-инструментов бизнес переходит от просмотра показателей к поиску решений.

Для этого алгоритмы:

• группируют и сопоставляют кассовые операции;

• сравнивают продажи в разные периоды, в отдельных магазинах и районах;

• находят отклонения от обычной динамики;

• выявляют товары, которые часто покупают вместе;

• находят связи между продажами и внешними факторами;

• формируют гипотезы и переводят их в практические рекомендации.

Кофе давно стал для АЗС отдельным источником выручки, но на некоторых заправках партнера «Платформы ОФД» его продажи начали снижаться. Инструменты на основе ИИ проанализировали большой массив чековых данных и сопоставили показатели из разных торговых точек. 

Выяснилось, что на АЗС с парковкой спрос на кофе выше. Компания предположила, что водители охотнее берут напиток там, где можно ненадолго остановиться, отдохнуть и выпить его не за рулем.

После этого на заправках оборудовали зоны отдыха. За три месяца продажи кофе выросли на 19%.

Умные решения

Для тех, кто создает будущее

Выбрать сервис

Чем больше товаров представлено в магазине, тем шире выбор для покупателей. Но часть позиций может занимать место на полках и почти не влиять на выручку.

Чтобы проверить эффективность ассортимента, показатели розничной точки партнера сравнили с продажами магазинов в Ярославской области. Анализ показал, что 28% товарных позиций приносят только 9% выручки. Из них выбрали товары с наиболее низким вкладом в продажи и сократили ассортимент на 16%.

Освободившееся место отвели под сезонную продукцию и товары для дачников, на которые наблюдается спрос в регионе. В результате продажи выросли на 15% за четыре месяца.

При открытии кофейни важно оценить спрос в конкретном районе. Даже две точки в одном городе могут работать по-разному: в одной чаще покупают кофе с десертами, в другой — снеки и полноценные обеды.

Инструменты на основе ИИ обработали массив данных из чеков и построили тепловую карту покупок кофе и выпечки по районам города. Затем алгоритмы сопоставили средний чек и состав покупок рядом с предполагаемыми адресами.

Анализ показал, что около первой локации выше спрос на десерты, поэтому в меню усилили линейку тортов. В районе второй точки покупатели чаще выбирали снеки и бизнес-ланчи — на них приходилось 35% выручки.

ИИ помог точнее оценить спрос и адаптировать предложение каждой кофейни под особенности района. В результате срок выхода на окупаемость сократился с 12 до 8 месяцев, а выручка пилотной точки за четыре месяца выросла на 25%.

Производитель снеков продвигал новые батончики среди посетителей фитнес-залов, но продажи оставались низкими. Анализ отдельных покупок не объяснял причину, поэтому ИИ изучил состав корзин и товары, которые покупатели выбирали вместе с батончиком.

В 80% таких чеков также встречались дорогие сорта кофе, вода в стеклянной таре и спортивные журналы. Это значило, что товар интересен широкой аудитории, которая следит за питанием и ведет активный образ жизни.

Компания изменила позиционирование и перенесла рекламу из фитнес-залов в премиальные кофейни, вегетарианские рестораны, тематические журналы и блоги. За год продажи батончиков выросли на 65%.

Умные решения

Для тех, кто создает будущее

Выбрать сервис

ИИ находит закономерности, которые сложно обнаружить в обычных отчетах. Но сам по себе вывод алгоритма еще не означает, что бизнесу нужно немедленно менять ассортимент, открывать точку в выбранном районе или перераспределять рекламный бюджет.

Например, высокие продажи кофе на АЗС с парковкой могут быть связаны не с возможностью отдохнуть, а с расположением заправки или ценами. Низкий вклад товара в выручку также не всегда означает, что его нужно исключить из ассортимента. Позиция может дополнять другие товары или пользоваться сезонным спросом.

Поэтому работа с рекомендациями строится поэтапно:

1. Бизнес формулирует конкретную задачу, например увеличить продажи категории, пересмотреть ассортимент или выбрать локацию для новой точки.

2. ИИ сопоставляет чековые данные и другие доступные показатели, выявляет отклонения и формирует гипотезу.

3. Специалисты оценивают, какие еще факторы могли повлиять на результат и можно ли применить рекомендацию в конкретных условиях.

4. Изменение тестируют на одной точке, выделенном ассортименте или в отдельном рекламном канале.

5. Результат сравнивают с предыдущим периодом, похожими точками или контрольной группой.

6. Решение распространяют на весь бизнес, только если пилотный проект подтвердил эффективность.

Такая схема работы снижает риск дорогих ошибок. Компания не перестраивает всю сеть на основании одной найденной связи, а сначала проверяет ее в ограниченном масштабе.

Чековые данные показывают реальное поведение покупателей, а ИИ находит в них связи и переводит результаты анализа в конкретные действия. «Платформа ОФД» помогает бизнесу принимать решения с учетом фактического спроса, состава покупок и показателей отдельных торговых точек. 

Читайте также:

• Как малый и средний бизнес использует данные ОФД: 14 решений для продаж, маркетинга и аналитики.

• Данные ОФД, кассы и эквайринга: в чем разница и что важно проверять бухгалтеру.

• Как розничному магазину подготовиться к маркировке товаров в 2026 году: пошаговая инструкция для нового бизнеса.

Реклама: ООО «ЭВОТОР ОФД», ИНН: 9715260691, erid: 2W5zFHSi8cZ