Менеджеры ищут вместо продаж
Время опытных сотрудников уходит на копирование, сверку и работу с таблицами.
Проект в разработке · AI и автоматизация · B2BZakazator.
Zakazator.
Сотни позиций — не часы поиска.
B2B-система, которая превращает клиентскую Excel-заявку в проверенный подбор товаров из каталога магазина.
Заявка клиентаКабель ВВГ 3×2,5, 100 м
КаталогВВГнг-LS 3×2,5 мм² · бухта 100 м96% · проверить
AI готовит варианты. Менеджер принимает финальное решение.
50–500позиций в одной заявке
10 000+товаров в каталоге
2–3 часаручной работы сегодня
6 шаговот загрузки до экспорта
Контекст проекта
Клиент присылает список. Бизнес получает несколько часов ручной работы.
Крупные B2B-заявки часто приходят в Excel: десятки или сотни позиций без правильных артикулов. Названия сокращены, написаны свободно или отличаются от каталога.
Менеджер должен найти каждую позицию среди тысяч товаров, проверить характеристики и вручную собрать результат. Одна заявка превращается в 2–3 часа монотонной работы.
Пиковая нагрузка требует больше людей
Чтобы обработать больше заявок, бизнесу приходится увеличивать штат.
Ошибки становятся дорогими
Неверная характеристика приводит к переделке, возврату и потере доверия.
Знания остаются в головах
При уходе опытного менеджера компания теряет накопленные соответствия.
“Пока менеджер ищет товары, клиент ждёт коммерческое предложение. Теряется не только время — теряется скорость продажи.
Не просто распознавание
Прочитать Excel недостаточно. Нужно понять, какой товар имел в виду клиент.
Простое текстовое совпадение не работает. Нужно учитывать артикулы, размеры, единицы, характеристики, сокращения, синонимы и контекст товарной категории.
Кабель ВВГ 3×2,5,
сто метров
сто метров
Кабель силовой ВВГнг-LS
3×2,5 мм², бухта 100 м, ГОСТ
3×2,5 мм², бухта 100 м, ГОСТ
Zakazator обрабатывает заявку и предлагает наиболее подходящие товары. Уверенные совпадения можно подтвердить сразу. Для неоднозначных строк система показывает несколько вариантов.
Если надёжного совпадения нет, система честно сообщает об этом. Менеджер проверяет подготовленный результат и вмешивается только там, где действительно нужен человеческий опыт.
AI выполняет поиск и подготовку.
Человек принимает финальное решение.
Как работает продукт
От клиентского файла до готового результата.
Загрузка
Менеджер загружает Excel-заявку.
Разбор
Система извлекает позиции, количество, единицы измерения и характеристики.
Сопоставление
Каждая строка сравнивается с каталогом магазина.
Проверка
Менеджер подтверждает товар, выбирает другой вариант или отмечает отсутствие совпадения.
Обучение
Исправления сохраняются для следующих заявок этого клиента.
Экспорт
Проверенный результат выгружается в XLSX или CSV.
До и после
Не автоматизация ради автоматизации. Другая организация работы.
До ZakazatorС Zakazator
Искать товары по одномуПолучить подготовленный результат
Сверять похожие позицииПроверять предложенные варианты
Копировать итог вручнуюВыгрузить готовый файл
Вспоминать прошлые решенияИспользовать сохранённые соответствия
Зависеть от памяти экспертаНакапливать знания внутри системы
Результат для бизнеса
Меньше ручной работы. Больше времени на клиента.
Быстрее готовятся предложения
Сложная заявка не откладывается, а клиент получает ответ раньше.
Больше заявок на сотрудника
Рост объёма не требует пропорционального расширения отдела.
Меньше ошибок
Спорные совпадения передаются менеджеру, а не маскируются под уверенный ответ.
Опыт остаётся в компании
Решения менеджеров и формулировки клиентов сохраняются в системе.
Потенциальный эффект
Ценность можно посчитать ещё до внедрения.
Экономика зависит от количества заявок, времени обработки и стоимости часа менеджера.
Заявки в день × рабочие дни × сэкономленные часы × стоимость часа5 заявок × 22 дня × 1,5 часа × 800 ₽
132 000 ₽высвобождённой рабочей ёмкости в месяцЭто сценарная модель, а не обещание фактической экономии. Около 1,58 млн ₽ в год получается только для компании с указанными параметрами. Реальный эффект должен быть подтверждён данными пилота.
Доверие важнее красивой цифры
Честное «не найдено» лучше неверного товара.
Если данных недостаточно, Zakazator не скрывает неопределённость: показывает варианты или передаёт строку менеджеру. Уровень автоматизации растёт постепенно — вместе с подтверждёнными данными.
“Сначала доверие. Затем — масштаб автоматизации.
AI встроен в процесс, а не добавлен ради презентации.
Проект объединяет реальный пользовательский сценарий, работу с товарным каталогом, поиск по артикулам и характеристикам, смысловое сопоставление, проверку менеджером, накопление подтверждённых соответствий, экспорт и контур оценки качества.
- Реальный пользовательский сценарий
- Поиск по артикулам и характеристикам
- Смысловое сопоставление названий
- Проверка результата менеджером
- Накопление подтверждённых соответствий
- Экспорт и оценка качества
Work in progress
Рабочий MVP. Этап реального пилота.
Основной цикл реализован: загрузка, разбор, сопоставление, Review UI, исправления менеджера, обучение на подтверждениях и экспорт.
Backend и пользовательский интерфейс завершили основные этапы разработки. Проект находится на стадии Pilot-0 для магазина электротехники.
От задачи до системы
В этом проекте я соединяю продукт, бизнес и реализацию.
Я веду Zakazator как product и technical lead: формулирую продуктовую задачу, определяю границы MVP, проектирую пользовательский процесс, принимаю ключевые решения и организую разработку и приёмку.
AI-инструменты ускоряют реализацию, но требования, архитектура, качество, приёмка и ответственность остаются под человеческим контролем.
- 01Исследование бизнес-процесса и формирование ценности
- 02Определение границ MVP и декомпозиция разработки
- 03Архитектурные и продуктовые решения
- 04Организация AI-assisted разработки
- 05Ревью, контроль качества и production-гейты
- 06Подготовка пилота и развитие на основе данных
Один продукт — общий подход
Zakazator — один продукт. Подход применим шире.
Во многих компаниях сотрудники вручную переносят данные, ищут соответствия, сверяют таблицы и держат критические знания в голове.
- 01Найти дорогую ручную операцию.
- 02Понять, где действительно нужен человек.
- 03Рассчитать потенциальный эффект.
- 04Собрать ограниченный MVP.
- 05Проверить его на реальных данных.
- 06Масштабировать только подтверждённый результат.
Сложное — в управляемое.
Есть похожий ручной процесс?
Разберём, где теряется время и есть ли смысл в отдельном продукте.
Опишите, что сотрудники делают регулярно, где возникают задержки и сколько времени уходит на одну операцию.