Retail / AI Automation Dashboard

Retail & E-commerce
Analytics

Как международный retail-бренд сократил время подготовки отчетов с 6 часов до 3 секунд, внедрив локальную обработку данных на лету.

Кратко о кейсе

Что это
Веб-приложение для retail-аналитики продаж
Клиент
Международный премиум-текстильный бренд
Результат
Отчет за 3 секунды вместо 4–6 часов ручной работы
Технологии
React 19, TypeScript, XLSX streaming, Google Gemini Pro
Безопасность
Client-side: данные не покидают браузер
Срок запуска
от 3 недель

Барьер Старого Подхода

Аналитика превращалась в рутину. Сотни таблиц, человеческий фактор и неизбежные задержки.

error_outline

4-6 часов рутины еженедельно

У бренда с широкой номенклатурой премиального текстиля выгрузки из внутренних систем содержали сырые, разрозненные данные. Аналитики собирали отчеты "руками".

Итог: постоянный поиск VLOOKUP`ом, выравнивание десятков тысяч строк и неизбежные «битые» наименования, искажающие метрики всего департамента.

group

Аналитики

  • closeЧистка данных вручную
  • closeРиск опечаток в SKU
  • close4–6 часов на один отчет
trending_down

Руководство

  • closeПоздние управленческие решения
  • closeНет веры в достоверность цифр
  • closeЗадержка данных до 7 дней
0
Автоматизация
0
Обработка данных
0
Правил логики

Локальное Решение

Веб-приложение для автоматического процессинга продаж. Безопасная потоковая обработка из Master Data напрямую в браузере, без отправки на бэкэнд.

psychology
Smart Parsing

Хирургичный разбор номенклатуры

Распознает 26 атрибутов SKU из «сырых» таблиц. Нормализует цвета, размеры и автоматически переводит коллекции RU → EN на лету.

shield

Strict Protection

Многофакторная логика. К примеру: «Коврик» с параметрами "детской кроватки" автоматически уходит в категорию Kids.

join_inner

Fuzzy Matching

Сложное нечеткое сопоставление наименований с мастер-каталогом (точность 99%) для предотвращения дублей и потерь отчетов.

auto_awesome
Gemini Pro API

AI-Саммаризация продаж

Интеграция с LLM для формирования текстового саммари по ключевым инсайтам: аномальные падения, бестселлеры и возвраты текстом для CEO.

format_quote

«Самой сложной частью было научить систему "думать" как категорийный менеджер. Мы написали более 900 строк логики только для разбора нюансов номенклатуры, чтобы система понимала разницу между "Декоративной наволочкой" и "Наволочкой для сна" лучше, чем сам пользователь Excel.»

person
Евгений Катков
CTO, Aibot.pro

Глубокое погружение
в интерфейс системы

1 Загрузка данных

Файл с данными загружается в браузер. Система мгновенно подтверждает начало обработки данных и валидирует файл.

2 Умная категоризация

Сводка метрик моментально пересчитывается: от общих продаж и конверсии, до аномалий по категориям.

3 Аналитика и AI-инсайты

Готовый отчет. Движок обрабатывает 10 000+ строк менее чем за 2 секунды прямо в браузере. Исключение человеческих ошибок.

upload-zone.ui
Интерфейс загрузки Excel-файла в систему Togas Analytics: drag-and-drop зона для выгрузки Master Data
dashboard.ui
Главный дашборд Togas Analytics: умная категоризация SKU и аналитика продаж retail-бренда в реальном времени
ai-settings.ui
Настройки AI-модуля Togas Analytics: управление логикой Gemini Pro и правилами парсинга номенклатуры

Ключевые преимущества

Мы сделали акцент на скорость, автономность и безопасность (Zero Trust Data).

speed

Сверхвысокая скорость

10 000+ строк данных обрабатываются менее чем за 2 секунды прямо в браузере. Вы больше не ждете загрузки отчетов: все работает мгновенно.

security

Client-Side

Вся обработка выполняется на стороне клиента. Файлы с коммерческими данными не покидают ваш браузер.

palette

Luxury UX

Интерфейс в строгой премиум дизайн-системе с мгновенной валидацией данных (Instant Feedback).

account_tree

900+ строк защитной логики

Система сама определяет категорию товара, опираясь не только на прямое название, но и на скрытые косвенные признаки из 26 атрибутов SKU, гарантируя 100% достоверность результата.

Технологии под капотом

React React
TypeScript TypeScript
bolt Vite
Tailwind Tailwind CSS
table_chart XLSX (streaming)
join_inner Fuzzy Matching
auto_awesome Google Gemini API

Результаты внедрения

query_stats
query_stats

Для аналитиков

  • timer Время отчета: с 4–6 часов → 3 секунды
  • dataset Обработка 10 000+ строк: менее 2 секунд
  • block Ручной VLOOKUP форматов: полностью исключен
  • bug_report Конфликты в номенклатуре: выявляются автоматически
supervisor_account
supervisor_account

Для руководства

  • check_circle Отчет по продажам готов сразу после выгрузки базы
  • verified_user Достоверность данных: 900+ строк защитной логики
  • manage_search Детализация до SKU: без дополнительных запросов аналитику
  • lightbulb AI-инсайты (Executive Summary): генерируются ИИ

Частые вопросы

Q1 Как удалось сократить время отчета с 6 часов до 3 секунд?
Система полностью исключает ручной труд: 900+ строк логики автоматически категоризируют товары по 26 SKU-атрибутам, fuzzy matching нормализует названия с точностью 99%, а потоковый парсинг обрабатывает 10 000+ строк Excel прямо в браузере менее чем за 2 секунды.
Q2 Данные покидают браузер? Насколько это безопасно?
Нет, данные не покидают браузер. Вся обработка происходит на стороне клиента (Client-Side): файлы парсятся потоковым методом прямо в браузере. Серверу отправляется только запрос к Google Gemini API для генерации текстового саммари, но сами исходные данные остаются на устройстве пользователя.
Q3 Что такое fuzzy matching и зачем он нужен?
Это алгоритм нечеткого сопоставления, который распознает «битые» и вариативные названия товаров из Excel-выгрузок и сопоставляет их с мастер-каталогом. Точность: 99%. Это исключает дубликаты и ошибки в отчетах.
Q4 Что делает AI-компонент (Google Gemini)?
Google Gemini Pro генерирует текстовое Executive Summary на основе обработанных данных и выделяет бестселлеры, аномальные падения продаж, возвраты. Это готовый аналитический отчет для CEO.
Q5 Какие форматы данных поддерживаются?
Система принимает Excel (XLSX), XML и CSV файлы. Парсинг выполняется потоковым методом, поэтому даже файлы с десятками тысяч строк обрабатываются без задержек и без загрузки на сервер.
Q6 Сколько времени занимает внедрение?
От 3 недель. Основное время уходит на адаптацию 900+ строк логики категоризации под конкретную номенклатуру (SKU) клиента. Каждый проект уникален, потому что у каждого бизнеса своя структура товаров.
rocket_launch Готовое решение для бизнеса

Ваша аналитика продаж
должна быть такой же автономной.

  • check Интеграция корпоративных данных (XML/CSV/XLS)
  • check Сохранение конфиденциальности (Client-Side)
  • check Адаптация AI под вашу номенклатуру (SKU)
  • check Минимизация рутинного труда аналитиков
Вернуться к кейсам

Срок запуска: от 3 недель. Пишется под ваши задачи.

Другие кейсы

smart_toy
HR-Автоматизация

HR-Бот: Автономный найм и адаптация

Читать кейс →
trending_up
Sales / AI Automation

AI-воронка продаж: Сайт + Бот + CRM

Читать кейс →
search
Job Tech / AI Automation

ИИ-автоматизация поиска работы

Читать кейс →