21.05.2026  Новости, Дистрибьюторы/субдистрибьюторы, Искусственный интеллект, Новые продукты, ОС и разработка приложений

Анализ планограммы в среднестатистической розничной сети выглядит так: аналитик выгружает данные продаж, сопоставляет их с текущей выкладкой, формирует гипотезы и передаёт рекомендации категорийному менеджеру. Цикл занимает от нескольких дней до недели. За это время ассортимент уже изменился, а часть рекомендаций устарела. Именно этот разрыв закрывает ИИ-агент SpacePlanner: он встроен непосредственно в процесс работы с планограммой, без отдельного аналитика, без выгрузок в сторонние системы, без выхода из рабочего интерфейса. Почему анализ выкладки остаётся узким местом Современная розничная сеть накапливает данные быстро: продажи по SKU, остатки, данные фотоотчётов, тепловые карты трафика. Проблема не в отсутствии данных — проблема в разрыве между данными и решением. Стандартная цепочка выглядит так: Мерчандайзер фотографирует полку и отправляет отчёт Аналитик сопоставляет фото с планограммой и данными продаж Формируются рекомендации по корректировке выкладки Рекомендации согласовываются с категорийным менеджером Задача передаётся в магазин Время между фиксацией проблемы на полке и её устранением в сетях без автоматизации — 3-7 дней. За это время сеть несёт прямые потери: товар стоит не там, где должен, высокомаржинальные позиции теряют фейсинг, импульсные зоны работают вхолостую. При масштабировании на 100+ точек ручной анализ становится физически невозможным. Ни один аналитик не успевает обрабатывать данные по каждой планограмме каждого магазина с достаточной ... читать далее.