Аналитик готовит отчёт 5 дней. Данные уже устарели. Решение принято на старой картине.
AI собирает данные за 1 час и строит 3 сценария. CEO видит картину — и решает.
AI автоматически собирает данные из 1С, CRM, ERP, мониторит конкурентов и новости. Строит SWOT-анализ, прогнозы с точностью 80-90%, показывает отклонения от KPI в реальном времени. Но стратегию определяет человек — AI даёт полную картину для решения.
Весь модуль AI-STRATEGY на одной картинке
Отчёт за 4-6 часов • Точность +30-40% • ROI 286-608%
Нажмите на изображение для просмотра в полном размере (откроется в новой вкладке)
AI-STRATEGY — модуль AI-FIRST Technology для автоматизации стратегического анализа и планирования. Подготовка отчетов за 4-6 часов вместо 3-5 дней. Точность прогнозов увеличивается на 30-40% благодаря ML-моделям. Экономия 13.9-25.5 млн руб./год за счет сокращения штата аналитиков и предотвращения ошибочных решений. ROI 286-608%, окупаемость 1.7-3 месяца.
📊 Что такое AI-стратегия?
AI-стратегия (AI Strategy) — применение искусственного интеллекта для автоматического сбора данных, анализа рыночных трендов, моделирования бизнес-сценариев и формирования стратегических рекомендаций. AI интегрируется с 1С, CRM, ERP, парсит конкурентов и новости, строит ML-прогнозы с точностью 80-90%.
🎯 ML-прогнозирование vs экспертные оценки
ML-моделирование сценариев (симуляция Монте-Карло, 10,000+ итераций) — анализ исторических данных, внешних факторов и рыночных трендов. В отличие от экспертных оценок (точность 50-60%), ML-модели достигают точности 80-90%. Согласно McKinsey, data-driven решения увеличивают прибыль на 5-6%.
AI для стратегии — прогнозы 90%+, решения в 5x быстрее
Стратегический анализ за 4-6 часов вместо 3-5 дней, точность прогнозов 85-90%
AI-система для стратегического планирования: автоматический сбор данных из всех источников (1С, CRM, ERP, конкуренты, рынки), сценарный анализ, SWOT, прогнозирование трендов. Сокращение времени анализа в 10 раз, data-driven решения с прогнозами ML.
ИСТОРИЯ: Как Игорь из Екатеринбурга ускорил стратегические отчеты в 12 раз и сэкономил 18 млн ₽/год
«Директор по развитию производственного холдинга. 3 аналитика готовили ежемесячный стратегический отчёт 4-5 дней: сбор данных из 1С, CRM, Excel, мониторинг конкурентов, построение прогнозов. К моменту готовности данные устаревали, решения принимались на устаревшей картине. Внедрили AI-стратегию — теперь полный отчёт за 5 часов. Данные актуальны на момент принятия решения, прогнозы ML-модели точнее на 35%. Сократили аналитиков с 3 до 1, экономия ФОТ 4.8 млн ₽/год. Главное — за счёт точных прогнозов и быстрых решений заработали дополнительно 13.2 млн ₽ (выход на новый рынок на 2 месяца раньше конкурентов). Итого эффект: 18 млн ₽/год.»
— Игорь В., директор по развитию, производственный холдинг, Екатеринбург
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
✅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
Интеграции с системами учета и аналитики
AI собирает данные автоматически из всех источников
ML-моделирование бизнес-сценариев
AI симулирует 3-5 сценариев развития бизнеса с прогнозом выручки, прибыли, ROI
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
- 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)
- 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
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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
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
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)
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
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 |
Автоматическая обработка (регулярные KPI, мониторинг)
Аналитик (специальные отчеты, анализ рекламы)
Старший аналитик (SWOT, запуск направлений)
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)
ROI за первый год
(Выгода 13.9-25.5 млн - стоимость 3.6 млн) / 3.6 млн
ROI последующие годы
(Выгода 13.9-25.5 млн - абонплата 0.6 млн) / 0.6 млн
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
📊 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
📋Ключевые выводы
Ускорение в 10-15 раз — стратегический отчет за 4-6 часов вместо 3-5 дней благодаря автоматическому сбору данных из 1С, CRM, ERP.
Точность прогнозов 80-90% — ML-модели на больших данных vs экспертные оценки 50-60% (+30-40% точности).
Сценарное моделирование — AI симулирует 3-5 сценариев (оптимистичный/базовый/пессимистичный) с оценкой вероятности каждого.
Human-in-the-Loop — CEO/стратег принимает решения, AI выполняет сбор данных, анализ и моделирование.
Готовы трансформировать стратегическое планирование?
Получите бесплатную консультацию. Мы проанализируем ваши процессы, рассчитаем точный ROI и покажем, как AI-STRATEGY изменит ваш бизнес.
Глоссарий стратегических терминов
Ключевые понятия для понимания AI-автоматизации стратегического планирования
AI-FIRST Technology(AI-FIRST)
Методология, при которой AI — первая линия обработки информации, человек — финальное звено принятия решений.
Подробнее →SWOT-анализ(SWOT)
Анализ сильных/слабых сторон, возможностей, угроз. AI формирует автоматически.
Сценарное планирование(SCENARIO-PLANNING)
Планирование 3 сценариев: оптимистичный, базовый, пессимистичный.
Competitive Intelligence (Конкурентная разведка)(COMPETITOR-INTEL)
Мониторинг конкурентов. AI отслеживает 50+ источников.
ML-прогнозирование(ML-FORECAST)
Прогноз на ML. Точность с 50-60% до 80-90%.
Стратегический дашборд(STRATEGIC-DASHBOARD)
Дашборд для CEO. AI формирует за 1 час вместо 3-5 дней.
OKR (Objectives and Key Results)(OKR)
Цели и ключевые результаты. AI отслеживает прогресс.
Market Analysis (Анализ рынка)(MARKET-ANALYSIS)
Анализ рынка. AI собирает данные из открытых источников.
Early Warning System (Раннее предупреждение)(EARLY-WARNING)
Выявление угроз на ранней стадии. AI мониторит слабые сигналы.
Источники и исследования
Данные актуальны на 3 января 2026 года
Data-driven компании в 23 раза чаще привлекают клиентов, в 6 раз чаще удерживают их и в 19 раз чаще получают прибыль выше среднего
Компании, использующие AI для принятия решений, показывают рост производительности на 5-6%
К 2026 году 75% организаций будут использовать AI для бизнес-аналитики и принятия стратегических решений
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.