Перейти к содержимому

ОКО: ИИ-система, которая помогает Ритейлу принимать управленческие решения за секунды

У вас есть ERP, WMS, POS, CRM и программа лояльности. Не хватает одного — ИИ, который читает их, анализирует и помогает вам делать выводы за минуты.

ОКО – это софт-помощник руководителя, который анализирует данные из разных систем компании, делает выводы и предложения, помогает принимать важные бизнес решения.

Система безопасно подключает нейросети к вашим уже существующим системам, работает в вашей защищённой экосистеме и отвечает на управленческие вопросы: например, почему магазин просел по марже, где риск списаний на следующей неделе, какая акция не окупится.

Подключается к существующим системам

Без миграции данных и перестройки инфраструктуры. ОКО работает поверх текущего ИТ-контура и начинает использовать уже накопленные данные.

Вы оцифровали всё, кроме управленческих решений

ОКО помогает принять управленческие решения за секунды: сколько заказать товара, где изменить цену, какую акцию запустить и на какие отклонения от тренда обратить внимание.

ОКО исправит это

Списания сжигают маржу в свежих категориях

ОКО видит остатки по срокам годности, продажи и завозы в моменте и сигнализирует о риске списания за 1–2 дня до того, как товар придётся выбросить — или сама запускает точечную акцию, пока он ещё продаваем.

Закупки не успевают за спросом

ОКО строит прогноз на основе данных из ERP, WMS, POS и внешних факторов. Сервис может сам формировать предложения по заказу, человек нужен только для финального решения. Точность прогноза растёт за счёт того, что модель работает с данными конкретной сети и конкретной точки, а не с усреднёнными отраслевыми паттернами

Промо не окупается

ОКО подключенный к данным о марже, остатках, истории продаж и мониторингу конкурентов, оценивает ожидаемый эффект акции до запуска и может корректировать цены и промо-план в реальном времени в рамках заданных бизнес-правил.

Магазины разные, решения шаблонные

ОКО отвечает на бизнес-вопросы на естественном языке и предлагает решения на уровне конкретного магазина за секунды, без ожидания отчета от аналитика и без привязки к единому шаблону на всю сеть.

Клиент уходят к конкурентам

ОКО обращается к актуальной истории покупок, остаткам и профилю клиента. Формирует предложение под текущий контекст, а не под сегмент недельной давности.

В вашей сети уже есть всё, кроме безопасного ИИ

ERP знает закупки. WMS — остатки и сроки годности. POS — что реально ушло с полки. CRM — кто купил. Программа лояльности — что клиент любит. Но соединяет эти данные человек. Аналитик долго собирает выгрузки. Категорийный менеджер держит в голове картину по 200 магазинам. Директор точки принимает решение интуитивно, потому что ждать отчёт некогда.

Нейросети могли бы делать это за секунды — если бы у них был доступ ко всем системам одновременно и в понятном ему формате.

ОКО не приходит на замену 1С, CRM или WMS. Он получает контролируемый доступ к данным, которые там уже есть, и связывает их в единый ответ.

Подключаем нужные системы сети: заказы, склад, кассы, лояльность.

01

Настраиваем бизнес-правила и права доступа. ОКО видит и делает только то, что вы разрешили.

02

ОКО отвечает на управленческие вопросы и предлагает рекомендации за секунды.

03

Почему это выгоднее, чем ещё один ИИ-пилот

Каждая точечная ИИ-интеграция обычно решает одну задачу и стоит отдельного бюджета. Подключение через ОКО делается один раз, дальше любой новый сценарий (следующая категория, новый магазин, новая задача) использует уже готовую инфраструктуру, а не строится с нуля.

Это меняет саму экономику: не разовый дорогой пилот, а актив, который окупается на каждом следующем применении.

Четыре шага подключения

01Пишем MCP-адаптеры

софт, который помогает нейросети безопасно и без утечек получить доступ к вашим данным и проанализировать их, к API, БД и внутренним сервисам: продажи, склад, закупки, лояльность, персонал, финансы.

02Описываем бизнес-контекст

Нейросеть получает не голые таблицы, а понятные сущности: чек, SKU, партия, срок годности, магазин, смена, промо, клиент, поставка, отклонение.

03Настраиваем сценарии работы

Права, доступные методы, набор данных задаются на уровне интеграции. ОКО работает только в разрешённом контуре — что можно читать, что можно менять, кому что видно.

04Ограничиваем доступ

Задаём права, доступные данные и действия, чтобы система работала только в разрешённом контуре.

Увидеть работу ОКО на ваших данных →

Начинаем с 1–2 управленческих вопросов, а не с «большого ИИ-проекта»

Выбираем боль

Один процесс с прямым эффектом на P&L. Например: списания скоропорта в 20 ваших магазинах.

01

Определяем источники

Какие системы содержат факты для ответа — POS, WMS, программа лояльности.

02

Пишем MCP-адаптеры

Только нужные методы, только в разрешённом контуре, только под задачу.

03

Настраиваем ОКО

Бизнес-правила, связи между сущностями, аналитические сценарии, формат ответа.

04

Тиражируем

Добавляем магазины, категории, вопросы, алерты и автопроверки — переиспользуя уже написанные адаптеры.

05

От первой боли до работающего сценария — около 2 недель

За 1 час определим первый сценарий

Разберём вашу инфраструктуру, выберем 1–2 задачи с прямым эффектом на P&L и покажем, как ОКО сможет работать с ними через MCP-адаптеры.

Сразу определим объём пилота

Согласуем, какие системы подключаем, какие данные используем и какой результат хотим получить на первом этапе..

Без долгого внедрения

Начинаем с одного понятного сценария, проверяем его на ваших данных и только после этого масштабируем решение.

Команда с опытом сложных интеграций

Демо проводят специалисты, которые создавали MCP-адаптеры для промышленности, строительства и логистики. Работаем под NDA.

Увидеть работу ОКО на ваших данных →

ОКО контролирует продажи, остатки, списания, промо, лояльность, персонал. Единая картина по сети без замены существующих систем. Ответы на управленческие вопросы за секунды.

Сайт использует файлы cookie, что позволяет получать информацию о вас. Это нужно, чтобы улучшать сайт. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookie - подробнее в нашей Политике на обработку персональных данных