📈

AI-First Technology™ / Модуль

AI-STRATEGY

Стратегия и анализ

Представьте: CEO просит аналитика подготовить стратегический отчет к совещанию в понедельник. Аналитик 3 дня собирает данные из 1С, Excel, CRM вручную, еще 2 дня анализирует в Excel, строит графики в PowerPoint. К понедельнику отчет готов, но... данные уже устарели (прошла неделя!), конкуренты снизили цены позавчера, а ваша компания узнает об этом только сегодня — слишком поздно.

А теперь представьте: AI собирает данные из ВСЕХ источников автоматически за 1 час (1С, CRM, ERP, конкуренты, новости, рынки), анализирует тренды за 2-3 часа, строит сценарии (оптимистичный/базовый/пессимистичный), формирует SWOT-анализ и стратегические рекомендации — всё готово за 4-6 часов вместо 3-5 дней. Данные актуальны, прогнозы точные (+30-40% благодаря ML), решения принимаются быстро. Это AI-First Strategy.

×10-15

Ускорение отчетов

С 3-5 дней до 4-6 часов

+30-40%

Точность прогнозов

ML-модели на больших данных

40-50%

Сокращение штата

С 2-3 до 1-2 человек

13.9-25.5 млн ₽

Эффект в год

ROI 286-608%

⚠️

Дисклеймер: Все примеры, кейсы и данные на этой странице обезличены и содержат вымышленные показатели.

Цифры эффективности (экономия 13.9-25.5 млн ₽, ROI 286-608%) основаны на усредненных расчетах для компаний с отделом аналитики от 2-3 человек. Фактические показатели для вашей компании могут отличаться и зависят от специфики бизнеса, процессов, объема данных и других факторов.

Проблема: Дорого, медленно, неточно

Стратегия строится на устаревших данных и интуиции аналитиков

😰

Долгая подготовка отчетов

×3-5 дней на стратегический отчет — аналитик вручную собирает данные из 1С, Excel, CRM, ERP

×Данные устаревают к моменту готовности — конкуренты снизили цены, клиент ушел, тренд изменился

×80% времени — сбор данных вручную — копирование из 1С в Excel, сверка, исправление ошибок

×Нет real-time мониторинга — KPI обновляются раз в неделю/месяц вручную

💔 Потери:

• Упущенные возможности: 3-5 млн ₽/год
• Простои руководства: 2-4 млн ₽/год

🐌

Субъективные прогнозы

×Прогнозы строятся на интуиции — нет ML-моделей, нет больших данных

×Точность прогнозов 50-60% — каждый второй прогноз ошибочен

×Нет учета внешних факторов — аналитик не успевает мониторить конкурентов, новости

×Частые ошибки в планировании — план 100 млн ₽, факт 70 млн ₽

💔 Потери:

• Ошибки прогнозов: 5-10 млн ₽/год
• Потеря доверия инвесторов: -10-20% оценки

💸

Большой штат аналитиков

×2-3 аналитика — ФОТ 4.8-7.2 млн ₽/год

×80% времени — рутина — копирование данных, сверка, очистка

×Текучка кадров 40-50%/год — выгорание от рутины

×Обучение: 3-6 месяцев — нужно знать бизнес-процессы, системы

💔 Потери:

• ФОТ аналитиков: 4.8-7.2 млн ₽/год
• Текучка кадров: 1.2-2.5 млн ₽/год

📉

Реактивный подход

×Узнаем о трендах постфактум — конкурент снизил цены 2 недели назад

×Нет проактивной аналитики — работаем "по запросу"

×Упущенные возможности: 5-10 млн ₽/год — не заметили рост спроса вовремя

×Нет раннего предупреждения — узнали об оттоке клиента, когда он ушел

💔 Потери:

• Упущенные возможности: 5-10 млн ₽/год
• Несвоевременное реагирование: 3-8 млн ₽/год

💔

Итого: Дорого, медленно, неточно

Вы платите 4.8-7.2 млн ₽ в год на ФОТ аналитиков, тратите 3-5 дней на подготовку стратегических отчетов (данные устаревают), прогнозы строятся на интуиции с точностью 50-60% (каждое второе решение ошибочно), узнаете о трендах и рисках постфактум (когда уже поздно) и теряете 13-28 млн ₽/год на упущенных возможностях и ошибочных решениях.

Вопрос: Что если существует способ получать актуальные стратегические отчеты за 4-6 часов вместо 3-5 дней, с точностью прогнозов на 30-40% выше и автоматическим мониторингом рисков и возможностей в реальном времени?

⚙️ Архитектура: AI-надстройка над системами учета и аналитики

ВАЖНО: AI-STRATEGY — это НЕ замена ваших учетных систем (1С, CRM, ERP), а интеллектуальная надстройка над существующими системами

Двухуровневая архитектура

AI-First Strategy (интеллектуальный слой)

• Автоматический сбор данных

• Анализ трендов (ML-модели)

• Моделирование сценариев

• Прогноз рисков

• Автогенерация отчетов

↕

интеграция через API

↕

Ваши системы учета и аналитики

• 1С / ERP (данные)

• CRM (клиенты, сделки)

• BI-системы (Power BI, Tableau)

• Внешние источники (рынки)

✅Что делает AI-STRATEGY

• Собирает данные автоматически (1С, CRM, ERP, конкуренты, новости)

• Анализирует тренды (ML-модели на больших данных)

• Моделирует сценарии (симуляции Монте-Карло)

• Формирует SWOT-анализ автоматически

• Прогнозирует риски и возможности

• Генерирует отчеты (PowerPoint, PDF)

❌Что НЕ делает

• Не заменяет 1С/ERP (интегрируется с вашей системой)

• Не заменяет CRM (анализирует данные из CRM)

• Не заменяет BI-системы (дополняет Power BI/Tableau)

🔗 Интеграции (примеры)

Учет:

1С:УТ, 1С:ERP, SAP, Oracle ERP Cloud

CRM:

amoCRM, Битрикс24, Salesforce, HubSpot

BI:

Power BI, Tableau, Qlik Sense, Google Data Studio

Внешние источники:

Парсинг конкурентов, новостные API, Bloomberg, Reuters

Решение: AI-First подход

В традиционной модели человек делает всё, а Excel помогает. В AI-First всё наоборот

🤖

AI выполняет ВСЁ (90-95%)

✓Автоматический сбор данных — из 1С, CRM, ERP, конкурентов, новостей за 1 час

✓Анализ рыночных трендов — парсинг конкурентов, новостей, соцсетей в реальном времени

✓Моделирование сценариев — 3-5 сценариев (оптимистичный/базовый/пессимистичный)

✓SWOT-анализ — автоматическое выявление сильных/слабых сторон, возможностей/угроз

✓Мониторинг KPI 24/7 — отслеживание 20-50 метрик, алерты об отклонениях

✓Прогнозирование рисков — ML-модели предсказывают отток клиентов, падение спроса

✓Автоматические отчеты — генерация PowerPoint, PDF, дашбордов за 4-6 часов

👤

Человек = Супервайзер (5-10%)

✓Принимает стратегические решения — изучает аналитику AI, выбирает сценарий

✓Работает с топ-менеджментом — презентует стратегию на совете директоров

✓Корректирует модели — настраивает параметры симуляций и сценариев

✓Обучает AI — добавляет новые источники данных, размечает важные события

✓Анализирует критические ситуации — кризисы, санкции, пандемии

✓Развивает стратегию — формулирует долгосрочные цели, миссию, видение

🧠 Интеллект AI: Технические возможности

Как AI анализирует данные и формирует стратегические рекомендации

🧠

RAG-технология (Retrieval-Augmented Generation)

AI использует базу знаний вашей компании: историю продаж, финансов, стратегий, решений руководства

✓История стратегий — AI знает, какие стратегии работали в прошлом

✓База рыночных трендов — 1,000+ кейсов изменений рынка

✓Типовые сценарии — 50+ сценариев развития бизнеса

✓Решения руководства — учет стиля принятия решений CEO

🔗

Интеграции с системами учета и аналитики

AI собирает данные автоматически из всех источников

✓Интеграция с 1С/ERP — продажи, финансы, производство в реальном времени

✓Интеграция с CRM — воронка, клиенты, сделки, риски оттока

✓Парсинг конкурентов — цены, продукты, маркетинг, отзывы

✓Финансовые рынки — курсы валют, цены сырья, индексы

📊

ML-моделирование бизнес-сценариев

AI симулирует 3-5 сценариев развития бизнеса с прогнозом выручки, прибыли, ROI

✓Симуляция Монте-Карло — 10,000 симуляций с разными параметрами

✓Учет внешних факторов — рынок, конкуренты, макроэкономика

✓Чувствительность к параметрам — какие параметры наиболее критичны

✓Рекомендации по сценариям — оптимальный сценарий на основе риск-доходности

🔮

Предиктивная аналитика рисков и возможностей

ML-модели предсказывают риски и возможности ДО того, как они реализуются

Прогноз оттока клиентов:

"Клиент Х снизил объем заказов на 30% за 2 месяца → вероятность оттока 75% → рекомендация: провести переговоры"

Выявление возможностей:

"Спрос на товар А растет на 20%/месяц → рекомендация: увеличить закупки → потенциал +5 млн ₽"

Мониторинг конкурентов:

"Конкурент Б снизил цены на 15% → вероятность потери доли рынка 60% → рекомендация: запустить акцию"

Риски поставщиков:

"Поставщик В задерживает поставки → вероятность срыва 50% → рекомендация: найти альтернативу"

До / После внедрения AI-STRATEGY

Конкретные сравнения работы с AI и без AI

Подготовка стратегического отчета для совета директоров

БЫЛО (вручную)

Время подготовки: 3-5 дней (сбор данных из 5-8 систем, сведение в Excel, графики в PowerPoint)
Актуальность данных: устаревшие (данные 3-5 дней назад → конкуренты уже снизили цены)
Точность прогнозов: 50-60% (аналитик делает прогноз на глазок, без ML)
Учет внешних факторов: вручную (аналитик не успевает мониторить конкурентов, новости)
Ошибки в решениях: 5-10 млн ₽/год (неверные прогнозы → ошибочные инвестиции)

СТАЛО (AI-First)

Время подготовки: 4-6 часов (AI собирает данные за 1 час, анализирует за 2-3 часа) — ×10-15 быстрее!
Актуальность данных: свежие (данные собраны сегодня утром → решения на актуальной информации)
Точность прогнозов: 80-90% (ML-модели на больших данных) — +30-40% точности!
Учет внешних факторов: автоматически (AI парсит конкурентов, новости 24/7)
Ошибки в решениях: 1-2 млн ₽/год (точные прогнозы снижают ошибки в ×5-7) — экономия 4-8 млн ₽/год!

Мониторинг KPI и управленческих метрик

БЫЛО (вручную)

Частота обновления KPI: раз в неделю/месяц (аналитик вручную собирает данные, обновляет дашборд)
Время выявления проблем: 1-4 недели (продажи упали неделю назад, узнали только сегодня)
Алерты о проблемах: нет (CEO узнает о падении продаж на еженедельном совещании)
Потери: 3-5 млн ₽/год (не заметили падение продаж вовремя, клиенты ушли к конкурентам)

СТАЛО (AI-First)

Частота обновления KPI: real-time (AI собирает данные каждый час) — ×720 быстрее!
Время выявления проблем: 1-2 часа (AI предупреждает об отклонении в течение часа) — ×168-672 быстрее!
Алерты о проблемах: мгновенно (AI отправляет алерт CEO в Telegram: Продажи упали на 10%)
Потери: 0.5-1 млн ₽/год (реагируем немедленно → удерживаем клиентов) — экономия 2.5-4 млн ₽/год!

Моделирование бизнес-сценариев (запуск нового продукта)

БЫЛО (вручную)

Время моделирования: 2-3 дня (аналитик вручную строит модель в Excel)
Количество сценариев: 1 (базовый) — высокий риск ошибки
Учет рисков: субъективный (аналитик думает, что конкуренты снизят цены на 5%)
Точность прогноза ROI: 50-60% (факт: ROI 8% vs прогноз: ROI 15%)
Ошибки инвестиций: 5-10 млн ₽/год (запустили продукт, который не взлетел)

СТАЛО (AI-First)

Время моделирования: 2-4 часа (AI симулирует 3-5 сценариев) — ×10-15 быстрее!
Количество сценариев: 3-5 (оптимистичный/базовый/пессимистичный) — видим ВСЕ исходы!
Учет рисков: на основе данных (AI анализирует конкурентов за 2-3 года, прогноз вероятности 75%)
Точность прогноза ROI: 80-90% (факт: ROI 12% vs прогноз: ROI 13%) — +30-40% точности!
Ошибки инвестиций: 1-2 млн ₽/год (точные прогнозы в ×5-7 раз) — экономия 4-8 млн ₽/год!

Прогнозирование рисков (отток ключевого клиента)

БЫЛО (вручную)

Выявление риска: постфактум (клиент ушел, узнали сегодня → потеря 5-15 млн ₽/год)
Время реагирования: нет (клиент уже ушел → поздно что-то делать)
Удержание клиентов: реактивное (пытаемся вернуть, успех 10-20%)
Потери от оттока: 5-15 млн ₽/год (ключевой клиент ушел → потеря выручки)

СТАЛО (AI-First)

Выявление риска: за 1-3 месяца ДО события (AI: вероятность оттока 75%)
Время реагирования: 1-3 месяца (AI предупредил → провели переговоры, удержали клиента)
Удержание клиентов: проактивное (исправили проблемы ДО оттока, успех 60-80%) — ×3-8 эффективнее!
Потери от оттока: 1-3 млн ₽/год (удерживаем 60-80% клиентов) — экономия 4-12 млн ₽/год!

📊 Примеры: 5 живых кейсов

Конкретные результаты применения AI-STRATEGY в реальных задачах

📈

Пример 1: Анализ рынка и конкурентов

Мониторинг цен 50 конкурентов за месяц

Задача:

Отследить изменения цен конкурентов, выявить тренды, скорректировать стратегию ценообразования

09:00 — AI запустил парсинг

• 50 конкурентов × 5,000 товаров
• 250,000 цен проанализировано
• Выявлен тренд снижения на 8%

17:00 — AI сформировал отчет

• Риск: потеря 10-15% доли рынка
• Рекомендация: снизить цены на 5-7%
• Или запустить акцию "скидка 10%"

✅ Результат:

• Анализ 50 конкурентов за 1 день (вручную 2-3 недели)
• Выявлен критический тренд (снижение цен на 8%)
• Экономия: удержана доля рынка (предотвращена потеря 10-15 млн ₽/год)

🎯

Пример 2: Моделирование сценариев

Запуск нового продукта — 3 сценария за 4 часа

Задача:

Оценить целесообразность запуска нового продукта (линейка эргономичной мебели)

Оптимистичный

• Год 1: 50 млн ₽
• Год 2: 70 млн ₽ (+40%)
• ROI: 180% за 2 года
• Вероятность: 25%

Базовый

• Год 1: 35 млн ₽
• Год 2: 45 млн ₽ (+28%)
• ROI: 120% за 2 года
• Вероятность: 55%

Пессимистичный

• Год 1: 20 млн ₽
• Год 2: 22 млн ₽ (+10%)
• ROI: 60% за 2 года
• Вероятность: 20%

✅ Результат:

• 3 сценария смоделированы за 4 часа (вручную 2-3 дня)
• Принято обоснованное решение (базовый: ROI 120%, вероятность 55%)
• Подготовлен план Б на случай агрессии конкурентов

🔍

Пример 3: SWOT-анализ для годового планирования

За 6 часов вместо 3-5 дней

Сильные стороны

• Ассортимент 1,000+ SKU
• Доставка 2-3 дня
• NPS 65 (vs 45-55 у конкурентов)

Слабые стороны

• Цены на 10-15% выше
• Доля рынка 8% (vs 15-20%)
• Нет онлайн-магазина

Возможности

• Рост рынка 10-15%/год
• B2B-сегмент (+50 млн ₽/год)
• Онлайн-магазин (+30 млн ₽/год)

Угрозы

• Конкуренты снижают цены 8-15%
• Рост курса валют (+5-10%)
• Новые стандарты (затраты 2-3 млн ₽)

✅ Результат:

• SWOT-анализ готов за 6 часов (вручную 3-5 дней)
• Выявлено 5 возможностей и 3 угрозы
• Потенциал роста: +80 млн ₽/год (онлайн +30 млн, B2B +50 млн)

📊

Пример 4: Мониторинг KPI в реальном времени

Выявление падения продаж за 2 часа вместо недели

Задача:

Отслеживать 20 ключевых метрик компании в реальном времени, предупреждать об отклонениях

Пятница 14:00 — AI обнаружил отклонение

• Выручка упала на 12% за 3 дня
• Конверсия снизилась с 3% до 2.4%
• Причина: конкурент запустил акцию

14:05 — AI отправил алерт CEO

• Telegram: "Продажи упали на 12%"
• Рекомендация: запустить акцию
• CEO собрал экстренное совещание

✅ Результат:

• Проблема выявлена за 2 часа (вместо недели)
• Запущена акция "скидка 10%" в течение 2 часов
• Экономия: предотвращены потери 2.4-4.4 млн ₽

⚠️

Пример 5: Прогноз риска оттока клиента

Удержан клиент на 12 млн ₽/год

Задача:

Предсказать отток ключевого клиента ДО того, как он уйдет

Июнь — AI выявил тревожные сигналы

• Объем заказов ↓35% за 2 месяца
• Частота заказов ↓50%
• Вероятность оттока: 75%

01 июля — AI отправил алерт

• Потенциальная потеря: 12 млн ₽/год
• Рекомендация: СРОЧНО переговоры
• Менеджер созвонился с клиентом

✅ Результат:

• Риск оттока выявлен за 1 месяц ДО ухода (проактивно)
• Предложили скидку 5% + гарантия доставки 2 дня
• Экономия: удержан клиент на 12 млн ₽/год

🔄 Сценарии эскалации

Как AI определяет, кто должен принять решение

🤖

Автоматический отчет (Confidence: 94%)

Еженедельный KPI-дашборд

Confidence: 94%

Процесс:

• Понедельник 09:00 — AI собрал данные из 1С, CRM, Google Analytics
• 10:00 — AI сформировал дашборд PowerBI с 20 метриками
• 10:30 — AI отправил отчет CEO, CFO, директорам

Результат:

Руководство НЕ участвовало (100% автоматическая обработка). Время: 1.5 часа вместо 1 дня вручную.

👤

Аналитик (Confidence: 85%)

Анализ эффективности рекламы

Confidence: 85%

Процесс:

• 09:00 — AI собрал данные из Google Ads, Яндекс, Facebook
• 11:00 — AI проанализировал: Google ROI 150%, Facebook ROI 80%
• 11:15 — AI эскалировал аналитику маркетинга (confidence 85%)
• 12:00 — Аналитик представил отчет руководителю

Результат:

Время: 3 часа (2 часа AI + 1 час аналитик) вместо 1-2 дней вручную.

🔧

Старший аналитик (Confidence: 76%)

Запуск нового направления (B2B)

Confidence: 76%

Процесс:

• День 1 — AI собрал данные о B2B-рынке (500 млн ₽/год, рост 10-15%)
• 12:00 — AI провел SWOT-анализ (confidence 76% → эскалация)
• День 2 — Старший аналитик провел углубленный анализ, опросил клиентов
• 17:00 — Представил отчет CEO (инвестиции 10 млн ₽, ROI 150%)

Результат:

Время: 2 дня (0.5 дня AI + 1.5 дня старший аналитик) вместо 5-7 дней вручную.

👔

CEO/Стратег (Confidence: 65%)

Выход на новый региональный рынок

Confidence: 65%

Процесс:

• Неделя 1 — AI собрал данные о рынке СПб (200 млн ₽/год, 15 конкурентов)
• Неделя 2 — AI эскалировал CEO + стратегу (confidence 65%, критическое решение)
• Неделя 3 — Стратегическая сессия (2 дня): оценили риски, альтернативы
• CEO представил решение совету директоров (инвестиции 20 млн ₽, окупаемость 2-3 года)

Результат:

Время: 3 недели (1 неделя AI + 2 недели обсуждения + согласование с советом).

📊 Матрица принятия решений

Кто принимает решение в зависимости от сложности и критичности

Параметр	🤖 Авто	👤 Аналитик	🔧 Старший	👔 CEO/Стратег
Тип анализа	Регулярный (KPI)	Специальный (реклама)	Сложный (SWOT)	Стратегический (M&A)
Confidence AI	≥ 90%	80-90%	70-80%	< 70%
Горизонт	1-3 месяца	3-6 месяцев	6-12 месяцев	> 1 год
Критичность	Низкая	Средняя	Высокая (5-20 млн ₽)	Критическая (>20 млн ₽)
Тип решения	Тактическое	Оперативное	Стратегическое	Трансформация
Время	1-6 часов	1-2 дня	2-5 дней	1-4 недели

🤖

70-80%

Автоматическая обработка (регулярные KPI, мониторинг)

👤

15-20%

Аналитик (специальные отчеты, анализ рекламы)

🔧

5-8%

Старший аналитик (SWOT, запуск направлений)

👔

1-3%

CEO/Стратег (M&A, выход на рынки)

💰 ROI: Полный расчет экономики

Сколько стоит, сколько экономит, когда окупается

БЫЛО (без AI)

ФОТ отдела аналитики:

• 2-3 аналитика × 150-200К₽/мес = 300-600К₽/мес
• Налоги 30%: 90-180К₽/мес
• ИТОГО: 4.7-9.4 млн ₽/год

Потери:

• Ошибки прогнозов: 5-10 млн ₽/год
• Запоздалые решения: 3-5 млн ₽/год
• Упущенные возможности: 5-10 млн ₽/год
• Несвоевременное реагирование: 3-8 млн ₽/год

ИТОГО потери: 20.7-42.4 млн ₽/год

СТАЛО (с AI-STRATEGY)

Стоимость системы:

• Внедрение: 3,000,000 ₽ (единоразово)
• Абонплата: 50,000 ₽/мес = 600,000 ₽/год
• Первый год: 3,600,000 ₽

ФОТ (сокращен):

• 1-2 супервайзера: 180-440К₽/мес
• Налоги 30%: 54-132К₽/мес
• ИТОГО: 2.8-6.9 млн ₽/год

Снижение потерь:

• Ошибки прогнозов: 2-5 млн ₽/год
• Запоздалые решения: 0.5-1 млн ₽/год
• Упущенные возможности: 1-2 млн ₽/год
• Несвоевременное реагирование: 0.5-2 млн ₽/год

ИТОГО затраты: 10.4-20.5 млн ₽/год

ЭКОНОМИЯ

ФОТ:

1.9-2.5 млн ₽/год

Сокращение штата с 2-3 до 1-2 человек

Снижение потерь:

12-23 млн ₽/год

Точные прогнозы, своевременные решения

ОБЩАЯ ВЫГОДА:

13.9-25.5 млн ₽/год

1.9-2.5 млн (ФОТ) + 12-23 млн (снижение потерь)

286-608%

ROI за первый год

(Выгода 13.9-25.5 млн - стоимость 3.6 млн) / 3.6 млн

2,217-4,150%

ROI последующие годы

(Выгода 13.9-25.5 млн - абонплата 0.6 млн) / 0.6 млн

1.7-3 мес

Окупаемость

3.6 млн / (13.9-25.5 млн / 12 мес)

📦 Тарифы

Прозрачное ценообразование с полным комплектом услуг

📦

BASE VERSION

Основной функционал для автоматизации стратегического анализа и планирования

3,000,000 ₽

внедрение + 50,000 ₽/мес

📊 Автоматический сбор данных

• Интеграция с 1С, CRM, ERP
• Парсинг конкурентов (цены, продукты)
• Мониторинг новостей и рынков

📈 Мониторинг KPI и метрик

• Real-time дашборды (20-50 метрик)
• Автоматические алерты
• Визуализация трендов

📄 Стратегические отчеты

• SWOT-анализ (автогенерация)
• Моделирование сценариев (ML)
• Прогноз рисков и возможностей
• Автогенерация PowerPoint

🔗 Интеграция

• 1С / ERP / CRM
• BI-системы (Power BI, Tableau)
• Внешние API (рынки, новости)

Первый год:

3,600,000 ₽

3,000,000 ₽ (внедрение) + 600,000 ₽ (12 мес)

Окупаемость:

1.7-3 месяца

ROI 286-608% за первый год

What's Included

⚙️

Внедрение и настройка

4-6 недель, интеграция с 1С, CRM, ERP, BI-системами

🎓

Обучение команды

2 дня: аналитики, стратеги, руководство

📞

Техподдержка 24/7

Telegram, email, телефон

🔄

Обновления

Бесплатно, новые ML-модели, функции

📊

Мониторинг

Real-time дашборды KPI

🛡️

SLA гарантии

99.5% uptime, компенсация за простой

🔗 Интеграции

AI-STRATEGY интегрируется со всеми популярными системами учета и аналитики

📊

1С / ERP

Внутренние данные (продажи, финансы, производство)

1С:УТ, 1С:ERP, SAP, Oracle ERP Cloud

💼

CRM

Данные о клиентах, сделках, воронке

amoCRM, Битрикс24, Salesforce, HubSpot

🌐

Внешние источники

Парсинг новостей, соцсетей, конкурентов

Google News, РБК, Twitter, Facebook

📈

Аналитика

Трафик, конверсия, поведение

Google Analytics, Яндекс.Метрика

📊

BI-системы

Визуализация, дашборды

Power BI, Tableau, Qlik Sense, Google Data Studio

🤖

ML-платформы

Прогнозы, сценарии, симуляции

TensorFlow, PyTorch

📧

Уведомления

Алерты об отклонениях метрик, рисках

Email, Slack, Telegram

📄

Документооборот

Автогенерация отчетов

PowerPoint, PDF, Excel

🔗

API рынков

Финансовые рынки, валюты, индексы

Bloomberg, Reuters, ЦБ РФ, MOEX

Часто задаваемые вопросы

Ответы на популярные вопросы о внедрении AI-STRATEGY

Загрузка...

Готовы трансформировать стратегическое планирование?

Получите бесплатную консультацию. Мы проанализируем ваши процессы, рассчитаем точный ROI и покажем, как AI-STRATEGY изменит ваш бизнес.

Получить консультацию Смотреть другие модули

✉️

sergei@digital-pro.tech

⚠️

Важная информация о стоимости и условиях внедрения

Данная информация не является публичной офертой. Указанные цены являются ориентировочными и могут быть скорректированы после детального анализа бизнес-процессов вашей компании.

Стоимость оборудования не включена. Цены на внедрение AI-систем включают только программное обеспечение, настройку и интеграцию. Стоимость серверного оборудования, компьютеров, сетевой инфраструктуры и другого технического оснащения рассчитывается отдельно исходя из требований вашей инфраструктуры.

Индивидуальный подход. Финальная стоимость и сроки внедрения определяются после проведения предпроектного обследования, которое включает анализ существующих процессов, технической инфраструктуры и специфики вашего бизнеса.

Для получения коммерческого предложения с детальным расчетом стоимости внедрения под ваш бизнес свяжитесь с нашими специалистами.