Почему место на полке сегодня стало таким дорогим ресурсом? Еще несколько лет назад пересмотр планограмм для многих сетей был регулярной, но не самой приоритетной задачей. Ассортимент менялся медленнее, покупательские предпочтения были более стабильными, а обновление выкладки зачастую происходило по заранее утвержденному графику. Сегодня условия работы категорийных менеджеров стали значительно сложнее. Производители регулярно выводят новые товары, расширяются собственные торговые марки, увеличивается количество сезонных и промо-предложений. При этом площадь большинства магазинов остается неизменной, а в компактных форматах еще и сокращается. Торговое пространство перестало быть просто местом для размещения товаров. Оно стало ограниченным ресурсом, за который одновременно конкурируют новые SKU, действующий ассортимент, промоакции, коммерческие договоренности и особенности различных форматов магазинов. Поэтому пересмотр полочного пространства сегодня — это уже не разовая корректировка планограммы, а постоянный управленческий процесс, который требует регулярной оценки и принятия решений на основе данных. Читайте больше полезных материалов: spaceplanner.ru/...sta
Lasmart | Аналитика и рост в ритейле
Как устроен AI-Ready ⚙️ AI-Ready объединяет несколько компонентов, каждый из которых решает свою задачу. Вместе они формируют инфраструктуру, которая позволяет AI работать с корпоративными данными по единым правилам — без изменения существующей DWH- и BI-инфраструктуры. Но прежде чем внедрять AI, важно ответить на главный вопрос: готова ли к этому ваша инфраструктура? Именно с этого начинается работа с AI-Ready — за одну неделю мы проводим аудит готовности к ИИ и формируем практический план дальнейших действий. По итогам аудита вы получите: ✅ аудит DWH- и BI-архитектуры; ✅ карту разрывов до AI-ready уровня; ✅ целевой контур и приоритизированную дорожную карту; ✅ оценку сроков и стоимости перехода. Узнайте, готова ли ваша инфраструктура к внедрению AI. За одну неделю вы получите объективную оценку текущего состояния, карту ключевых ограничений и план дальнейших действий: lasmart.ru/...ics
Одна категория, несколько типов оборудования, разные планограммы 🤔 Типичная ситуация для розничной сети: одна и та же категория выкладывается в магазинах на разном оборудовании: пристенный стеллаж, гондола, разные размеры секций, разные форматы торговых точек. Для каждого типа оборудования используется своя планограмма. На первый взгляд всё корректно — товары размещены, полка собрана, категория представлена. Но возникает важный вопрос: одинаковый ли состав товаров попал во все варианты выкладки? Вручную проверить это сложно. Нужно сравнивать планограммы между собой, сверять SKU, искать отсутствующие позиции и понимать, где расхождение действительно обосновано, а где это ошибка. ИИ-функционал SpacePlanner помогает сделать такую проверку быстрее. Можно сформулировать запрос: Все выделенные планограммы должны иметь одинаковый ассортимент. Выведи планограммы, которые отличаются по ассортименту. Выведи список товаров, которые отсутствуют в выкладке. На выходе специалист получает: 📊 список планограмм с отличиями; 📊 список товаров, которые не попали в выкладку; 📊 понимание, где ассортимент расходится между форматами оборудования. Это помогает быстрее находить ошибки до внедрения планограмм в магазины и поддерживать единый контроль ассортимента по сети. 👉🏻 ИИ-функционал SpacePlanner доступен для пилота на данных вашей сети. Покажем, как быстро находить расхождения в планограммах, ошибки выкладки и упущенные товары. Оставьте заявку — обсудим ваш сценарий и покажем, как это работает на практике.
Как мы готовим корпоративные данные к работе с AI 🤖 Одна из самых трудоемких задач при подготовке данных к работе с AI — описать существующий ландшафт данных. В крупных компаниях это тысячи таблиц, сотни отчетов и десятки информационных систем. Создать и поддерживать Data Lineage вручную практически невозможно. Поэтому в Lasmart AI-Ready мы разработали собственное решение, которое автоматически: 📊 формирует бизнес-описание существующих данных с помощью AI; 📊 строит Data Lineage; 📊 создает основу для формирования семантического слоя. После этого AI получает не просто доступ к данным, а понимание того, откуда они пришли, как связаны между собой и где используются. Это открывает новые сценарии работы AI: 🔹 проводить impact-анализ и показывать, какие отчеты затронет изменение ETL или SQL; 🔹 объяснять происхождение любой метрики вплоть до системы-источника; 🔹 помогать строить отчетные витрины и выполнять ad-hoc запросы. 🔗 Подробнее о решении
