Внедрение ИИ у селлера на Wildberries и Ozon: 26 автоматизаций за 6 недель

Кейс внедрения ИИ для селлера на Wildberries и Ozon: производитель косметики, шесть кабинетов, оборот около 45 млн ₽ в месяц. За шесть недель команда из шести человек запустила 26 автоматизаций вместо трёх по плану, а собственник впервые видит компанию целиком каждое утро. Ниже — промежуточный замер с методикой: что дал ИИ-контур, а что — сезон, цены и площадки.

Опубликовано 1 октября 2026 · Разбор Антон Ро Батень

Точка А: с чем пришли

• ·Сводной отчётности не было: цифры собирали вручную под конкретный вопрос.
• ·Продажи смотрели два раза в неделю, расходы — раз в месяц.
• ·Единого справочника товаров не было — дубли и несовпадения между кабинетами.
• ·Ответ на вопрос «какая маржа у кабинета за период» занимал от дня до недели через финансиста.
• ·Все ключевые решения проходили через собственника, который управляет компанией удалённо.

Что сделали

1. 1

   Корпоративный ИИ-контур на восемь человек

   Собственник, операционный директор, руководитель отдела продаж, менеджеры кабинетов и администратор работают в общей защищённой среде. У каждого — свой рабочий проект с описанием роли и процессов, поэтому ИИ-помощник с первого запроса знает, чем человек занимается.

2. 2

   Подключения к данным

   Прямой доступ к кабинетам Wildberries и Ozon, сервису аналитики маркетплейсов, учётной системе, трекеру задач, почте, диску и календарю. Учётная система — только на чтение: ИИ собирает и анализирует, решения принимают люди.

3. 3

   Распаковка ролей

   Каждый сотрудник прошёл интервью: что делает, сколько времени на это уходит, где ошибается. Из ответов собрали карту процессов и список задач на автоматизацию по убыванию эффекта.

4. 4

   26 автоматизаций руками команды

   Сводки, контроль цен и остатков, разбор рекламы и финотчётов, ответы на отзывы, «ценовой светофор», платное хранение. Каждую автоматизацию сотрудник запускал сам и защищал перед операционным директором с демонстрацией экрана — приёмка внутри компании, а не у подрядчика.

5. 5

   Утренняя сводка собственнику

   Каждый день в 6:00 — шесть кабинетов на одном экране: выручка, прибыль, маржа, доля рекламы в выручке, товары в минусе, кампании, которые сливают бюджет, и остатки на исходе.

Что ИИ нашёл в данных

• ·Собственный бренд числился в отчёте по рынку конкурентом: доля в нише занижалась втрое — 12,9 % вместо 37,8 %. Компания — лидер ниши, а не третья.
• ·Роста в штуках за год нет: 59 тыс. единиц в месяц и год назад, и сейчас. Весь рост выручки на 27 % — это цена, и спрос на повышение не отреагировал.
• ·Маржа одной площадки за год упала вдвое — с 26 % до 14 %, а её доля в выручке — с 52 % до 26 %.
• ·Стеллажи, станки и компрессоры на 4 млн ₽ числятся в учёте как товар — показатели запасов и оборачиваемости искажены.
• ·Декларации соответствия на 43 % выручки истекают в один день, включая два самых продаваемых товара.
• ·Маржа одинаковых товаров в разных кабинетах — от 13 % до 25 %.
• ·Логистика одного кабинета — 98,6 ₽ за штуку против 62,2 ₽ на тех же товарах в соседнем: это 56 % прибыли кабинета.
• ·Свои кабинеты конкурируют друг с другом на рекламных аукционах — 10 своих товаров в одной выдаче.
• ·Мёртвый сток: товар с запасом на 1 128 дней.
• ·Ключ доступа к финансам всех шести кабинетов лежал открытым текстом в документе с общей ссылкой. Ключ отозвали.

Точка Б: результаты

Прибыль в день выросла на пятую часть при том, что площадки стали забирать на 11 пунктов выручки больше — около 6,5 млн ₽ в месяц при сентябрьских оборотах. Рост продаж в окупаемость не включали.

Как считали

• ·База — июнь: последний месяц, когда обе площадки работали без перебоев. Летом склады Wildberries работали с перебоями, и сравнение с июлем или августом завысило бы результат.
• ·Сентябрь неполный и не дозрел по выкупам, поэтому всё в расчёте на день; прибыль может скорректироваться.
• ·Цифры — из сервиса аналитики маркетплейсов, одна методика для всех периодов. Прибыль — прибыль отдела маркетплейсов после налогов.
• ·Часы — оценка самих сотрудников, в деньги переведены по окладам без бонусов.
• ·У каждой цифры помечен источник: из системы, по оценке или расчёт. Где цифры нет — «не замерено», а не оценка.

Что из этого не заслуга ИИ

• ·Рост выручки и продаж — сезон, поставки на склады и восстановление площадки после перебоев.
• ·Рост среднего чека — ценовые решения принимали люди.
• ·Рост комиссии — решение площадок, контур его только измерил.
• ·Что контур дал на самом деле — скорость, частоту и полноту картины: продажи и расходы каждый день, ответ о марже за минуты вместо дней.

Что не получилось

• ·Найденные потери пока не остановлены: сигнал приходит, а действия нет. Одна убыточная кампания продолжала работать после двух предупреждений в утренней сводке.
• ·Четверо из шести упирались в лимиты нейросети; руководитель продаж теряла на этом до половины рабочего дня.
• ·Одну автоматизацию остановили — её цифры расходились с кабинетом.
• ·Отзывы на Ozon не автоматизировать без отдельного тарифа площадки.

Слово собственника и команды

Что дальше

• ·Контур исполнения: у каждой находки — задача, ответственный, срок и проверка в недельном разборе, что потеря обнулилась.
• ·Чистый учёт запасов: вывести оборудование из товарных остатков.
• ·Цены под новую комиссию — в первую очередь по кабинету, где маржа упала вдвое.
• ·Повторный замер через три месяца: что из найденного остановлено и сколько это дало в рублях.

Что взять себе

1. 1.В первые недели ИИ — это рентген ваших данных: самое ценное он находит в ошибках учёта и отчётов, а не в автоматизациях.
2. 2.Лучшие автоматизации придумывает сотрудник, чья это рутина. Приёмка — у его руководителя, тогда инструмент остаётся в компании, а не у подрядчика.
3. 3.Мерьте эффект от честной базы и не приписывайте ИИ сезон и цены: цифра без источника — не цифра.
4. 4.Найти потерю — полдела: у каждого сигнала должен быть ответственный и срок.