От заявки до заказа в 1С
100 мин→14 мин
в среднем за 30 дней
Кейс · Продукты питания оптом для магазинов · Распознавание документов
Поиск по названию против памяти клиента: чем закончилось сравнение на 112 заявках
Ульяновская оптовая база получает заявки фотографиями тетрадных листов, голосовыми и таблицами сетей со своими артикулами. Мы сравнили два способа сопоставлять строки заявки с номенклатурой 1С на одних и тех же заявках. Победил второй, но первый успел отгрузить магазину не то масло.
- Ниша
- Продукты питания оптом для магазинов
- Город
- Ульяновск и область
- Канал
- WhatsApp и почта
- Внедрение
- 7-19 августа 2026
- Пакет
- Интеграция с 1С, 89 900 ₽
- Замер
- 30 дней до и после
Работа менеджера на заявку
42 мин→6 мин
проверка черновика вместо набора
Пересорт в отгрузке
17→4
строк за месяц
Заявок за месяц
212→236
от 84 магазинов и кафе
Поиск по названию против памяти клиента: о чем спорили
Оптовая база «Склад Заволжье» стоит на Промышленной улице в Ульяновске. Возит бакалею, масла, консервы и чай в магазины у дома, сельпо области и кафе. В номенклатуре 1С 1 640 позиций, своих машин три.
Заявки приходят как угодно. Хозяйка магазина в Майне фотографирует тетрадный лист, сеть «Хлебосольный» шлет Excel со своими артикулами, кафе надиктовывает голосовое. Две менеджера, Ирма и ее напарница, переводили все это в заказ 1С руками.
100 минот заявки до заказа в 1С
42 минработы менеджера на одну заявку
17строк пересорта в отгрузке за июль
Что ИИ будет читать заявки, решили сразу. Спорили, как он будет искать товар. Владелец, Елизар Гаврилович, хотел самый простой путь: прочитал строку, нашел похожее название в номенклатуре, готово.
«Названия у нас нормальные, вся номенклатура в 1С. Зачем городить еще таблицу, если машина и так поймет, что «греча ядрица» это гречка?»
Елизар Гаврилович, владелец
«Поймет, что гречка. Но не поймет, что Майна всегда берет восьмисотграммовую, а кафе на Гончарова мешок по 25 кило. Это я помню, а не номенклатура.»
Ирма, менеджер
Мы предложили не спорить, а сравнить. Вариант А ищет по названию. Вариант Б сначала смотрит таблицу пар: как именно этот клиент называл товар в прошлых заказах и какой артикул ему отгрузили. Оба варианта читали одни и те же заявки две недели.
Дни 1-37-9 августа
Дни 1-3: что лежит во входящих вместо заявки
Сначала разобрали все 212 заявок за месяц до старта: в каком виде пришли и что в них написано. Почта - это сети и кафе, остальное - WhatsApp.
Шесть форматов покрывают 201 из 212 заявок, 95%. Самый частый - фото рукописного списка на 30-40 строк. Самый неудобный - голосовое «как в прошлый раз, плюс масло»: текста нет, а «прошлый раз» знает только менеджер.
Сокращения повторяются: «подс раф 5л», «греча 0,8», «льн х/о». Строка - это всегда товар, количество и единица, но единица бывает любой. «2 меш» у сахара значит 50 кг, у муки 25 или 50, смотря кто пишет.
Так выглядит обычная заявка из WhatsApp. Вопрос про минимальный заказ масла задают почти все новые магазины: масла холодного отжима продаются коробом по 12 бутылок, и этого нет ни в одном прайсе.
Дни 4-610-12 августа
Дни 4-6: вариант А ищет по названию
Вариант А устроен прямолинейно. Распознавание превращает фото, PDF и Excel в текст, модель режет текст на строки, а поиск по номенклатуре находит три ближайших названия. Лучшее получает оценку уверенности от 0 до 1.
WhatsApp и почтафото, текст, PDF, Excel
Распознаваниетекст и строки заявки
Поиск по 1С3 похожих названия на строку
Оценка уверенностизеленая, желтая, красная строка
Черновик заказав 1С, ждет менеджера
Слабое место видно сразу по номенклатуре. В 1С рядом лежат два льняных масла: «холодного отжима, 250 мл» за 412 ₽ и «нерафинированное, 0,25 л» за 189 ₽. Для поиска по словам они почти одинаковые. Различие в двух буквах «х/о», которые магазины пишут, а номенклатура нет.
Плюс варианта А - ему не нужна история. Новый магазин с первой заявки получает такой же черновик, как старый.
Дни 7-913-15 августа
Дни 7-9: вариант Б сначала смотрит таблицу пар
Для варианта Б собрали таблицу пар из заказов с апреля. Каждая пара - это строка, как ее написал клиент, и артикул, который ему в итоге отгрузили. Вышло 2 900 пар по 84 клиентам.
Если строка заявки совпадает с парой этого клиента, вариант Б берет артикул из пары и ставит зеленую отметку. Если нет - ищет по названию, как вариант А. Новая пара попадает в таблицу, только когда ее подтвердит менеджер. Сети со своими артикулами вариант Б закрывает полностью: «ХС-118» у «Хлебосольного» всегда означает одно и то же.
Пары привязаны к контрагенту 1С, а не к номеру телефона. Хозяйка «Ромашки» пишет то с личного WhatsApp, то с рабочего, и обе переписки ложатся на одну карточку.
Правила для обоих вариантов собрали в одном Google Документе: пороги уверенности, фасовка, аналоги. Елизар Гаврилович оставил комментарий про аналоги, и он стал отдельным пунктом.
Пункт 4 запрещает подставлять аналог: если товара нет, ИИ пишет менеджеру, а не выбирает похожий. Ирония в том, что именно аналог через неделю и уехал магазину. Только ИИ не знал, что это аналог.
Дни 10-1316-19 августа
Дни 10-13: как мерили, чтобы было честно
Первый замер - стенд. Взяли 12 июльских заявок, 400 строк, где правильный артикул известен по отгрузке. Оба варианта разобрали их без менеджера.
Вариант А верно сопоставил 371 из 400 строк, вариант Б - 396. Четыре промаха Б - фасовка: «рожки 5 кг мешок» при том, что клиент раньше брал только пачки. Их мы оставили желтыми, а не чинили: мешок рожков берут два кафе в месяц.
Стенд мерит строки, но не мерит менеджера. Поэтому в бою договорились так. Оба варианта читают каждую заявку и пишут свои черновики. Первую неделю менеджеры подтверждают черновики А, вторую - Б. Точность считаем по обоим черновикам на всех заявках, время - по тому, с которым работали.
- Заявки не делили по клиентам: сети и сельпо попали в обе недели.
- Объявления, прайс и ассортимент две недели не трогали.
- Ошибкой считали строку, которую менеджер исправил, и строку, которую вернул магазин.
19 августа, в среду, первым пришел тетрадный лист из «Ромашки» в Майне: 34 строки. Черновик А был готов через минуту, желтых строк две.
День 1622 августа, сб
День 16: холодный отжим против нерафинированного
В пятницу эко-магазин «Полезная лавка» прислал заявку текстом. Среди 11 строк была такая: «льн х/о 0,25 Ладья 24». Вариант А нашел в номенклатуре «Масло льняное нерафинированное, 0,25 л» с уверенностью 0,88. Порог зеленого был 0,85, и строка ушла в черновик зеленой.
Ирма подтверждала черновики А, зеленые строки не открывала: так было написано в правилах. Касьян собрал заказ по 1С, в субботу утром Газель отвезла его на Гончарова.
Хозяйка лавки, Анисья Рогова, вскрыла короб при разгрузке. Вместо масла холодного отжима «Ладья» за 412 ₽ приехало нерафинированное «Поволжье» за 189 ₽. ИИ подставил аналог, хотя считал, что нашел тот самый товар.
Для лавки разница не в 5 352 ₽ по накладной. Ее покупатели приходят именно за маслами холодного отжима, и витрина стояла пустой до понедельника. Касьян привез 24 бутылки «Ладьи» с утренней машиной, Елизар Гаврилович дал 5% на следующий заказ.
Анисья в субботу вечером написала отзыв на Яндекс Картах. Ответил на него Елизар Гаврилович сам, без шаблона.
Оценку она не поменяла, двойка так и стоит. Но через три недели «Полезная лавка» заказала 36 бутылок «Ладьи», и заказ ушел через вариант Б.
Добавили словарь сокращений и привели объемы к одному видуПричина в данных, которые видел поиск: в названии номенклатуры не было слов «холодного отжима» в сокращении «х/о», а объем был записан по-разному, «250 мл» и «0,25 л». Мы добавили словарь сокращений магазинов, привели объемы к одному виду и ввели список признаков, которые обязаны совпасть: холодный отжим, йод, ГОСТ, фасовка. Не совпал признак - строка желтая при любой уверенности. Вариант Б эту строку не тронул бы: «Ладья» стояла в каждой заявке лавки с апреля.
День 261 сентября, вт
День 26: итог сравнения, вариант Б на 112 заявках
За две недели пришло 112 заявок, 3 740 строк. Оба варианта разобрали каждую, и разница вышла больше, чем на стенде.
| Две недели, 112 заявок | Вариант А: по названию | Вариант Б: пары и название |
|---|---|---|
| Строк верно с первого раза | 3 482 из 3 740, 93,1% | 3 688 из 3 740, 98,6% |
| Желтых строк менеджеру | 214 | 96 |
| Неделя подтверждения | дни 13-19, 57 заявок | дни 20-26, 55 заявок |
| От заявки до заказа в 1С | 19 мин | 13 мин |
| Минут работы менеджера | 9 | 5 |
| Ошибок дошло до отгрузки | 3, одна из них - «Ладья» | 0 |
Главная разница - в желтых строках. У варианта А их вдвое больше, и каждая - это менеджер, который открывает три варианта и вспоминает клиента. Вариант Б вспоминает за нее.
У Б есть цена: таблицу пар надо вести. Новые пары подтверждает менеджер, и на новом магазине Б работает как А, пока не накопится история. Обычно хватает двух-трех заявок.
Со следующего дня база работает только на варианте Б, с правкой после «Ладьи» для новых строк.
День 4318 сентября, пт
День 43: 30 дней и 14 минут вместо 100
| Заявки магазинов | 8 июля - 6 августа | 19 августа - 17 сентября |
|---|---|---|
| Заявок обработано | 212 | 236 |
| От заявки до заказа в 1С | 100 мин | 14 мин |
| Минут работы менеджера на заявку | 42 | 6 |
| Часов менеджеров в месяц | 148 | 24 |
| Строк пересорта в отгрузке | 17 | 4 |
В 30 днях есть и неделя варианта А, поэтому среднее 14 минут, а не 13. По дням видно, где кончилась неделя А: со второй недели заявки доходят до 1С быстрее.
В июле хуже всего было в понедельник и воскресенье: заявки выходных ждали до утра. С ИИ черновик готов через минуту в любой день, и задержка - только до прихода менеджера.
На 18 сентября в 1С все заказы недели созданы из черновиков. Выделен заказ «Полезной лавки» от 17 сентября: 36 бутылок «Ладьи», все строки зеленые.
Цифры месяца мы прислали файлом, а Ирма ответила своей.
Что так и не отдали ИИ
- Голосовые: 14 в месяц. Расшифровка работает, но «как в прошлый раз, плюс масло» без менеджера не собрать.
- Заявки «то же, что в прошлый раз» письмом: 12 в месяц. Технически можно, но владелец хочет, чтобы такие видел человек.
- Новые магазины в первые две-три заявки: у них нет пар, и работает вариант А с осторожными порогами.
Деньги победителя: 124 часа менеджеров в месяц
Выручку разбор заявок не добавляет: магазины заказывают столько, сколько продают. Поэтому в расчете одно время. Две менеджера тратили на заявки 148 часов в месяц, стали 24.
| Статья | Значение |
|---|---|
| Часов на заявки до и после | 148 и 24 в месяц |
| Освободилось | 124 ч в месяц |
| Стоимость часа менеджера с взносами | 420 ₽ |
| Экономия | 52 080 ₽ в месяц |
| Распознавание, модель и сервер | 3 200 ₽ в месяц |
| Пакет «Интеграция» с модулем 1С | 89 900 ₽ |
| Окупаемость | около 8 недель |
Пакет с интеграцией 1С дороже обычного: черновик заказа создается прямо в учете, с ценой клиента и резервом на складе. Без этого пришлось бы выгружать Excel и загружать руками, и половина экономии ушла бы туда.
13 строк пересорта в месяц, которые больше не возвращаются, - это рейсы Газели и недовольные магазины. В рубли их никто не переводил, и мы не стали придумывать цифру. «Ладья» обошлась дешево: замену возили попутно, а 5% скидки Анисье - копейки на фоне ее заказов.
Освободившиеся часы Ирма отдала обзвону сельпо, которые заказывали раз в месяц. Это следующий замер, и в эти цифры он не входит.
Вопросы и ответы
Магазины пишут как попало. ИИ правда разбирает тетрадный лист?
Разбирает, если почерк читается на фото. На 61 фото за июль нечитаемых было 3, их менеджер уточнял звонком. Труднее всего с сокращениями, поэтому у базы есть словарь: «х/о», «подс», «раф», «меш».
Зачем таблица пар, если ИИ и так понимает названия?
Понимает, что это гречка, но не знает, какую фасовку берет этот магазин и какое масло он имеет в виду. Таблица пар хранит, что клиенту отгружали раньше. На наших 112 заявках она дала 98,6% верных строк против 93,1% по одному названию.
Сети присылают Excel со своими артикулами. Это проблема?
Наоборот, самый простой случай. Артикул сети однозначен, после первой подтвержденной пары он всегда ложится правильно.
Что будет, если товара нет на складе?
ИИ не подставляет аналог сам. Строка становится желтой, менеджер звонит клиенту и предлагает замену. После истории с маслом это правило распространили и на признаки товара: холодный отжим, йод, ГОСТ.
Заказ создается в 1С без менеджера?
Создается черновик заказа покупателя с ценами клиента. Проводит его менеджер после просмотра желтых строк. Полностью без человека заказы не проходят, и владелец пока не хочет этого менять.
Сколько стоит распознавание одной заявки?
В нашем случае модель, распознавание и сервер обходятся в 3 200 ₽ в месяц на 236 заявок, около 14 ₽ за заявку. Фото тетрадного листа дороже текста, Excel почти бесплатный.
Артем Кузьмин
Основатель AviGrowth, GreenMP, Digital Core и SFB. Частный инвестор.
С 2015 года строю бизнесы, которые живут на трафике. AviGrowth ведет кабинеты на Авито, GreenMP - магазины на маркетплейсах, Digital Core внедряет ИИ. Четыре компании, 60+ человек в команде, 170 млн рублей оборота в год.
- Бизнесов в работе
- 100+
- Человек в команде
- 60+
- Оборот в год
- 170 млн ₽
- Клиентов по рекомендации
- 84%
Хотите так же
в своей нише?
Прогоним ваши заявки за месяц через сопоставление с номенклатурой и покажем, сколько строк ИИ разберет без менеджера.
Заявка отправлена
Свяжемся в рабочее время, уточним задачу и договоримся о бесплатном демо на ваших данных.