???? ФАЙДА Бот ⚡

???? Платформа автоматизации приёма заказов и обращений 24/7 через мессенджеры и почту для дистрибьютора продуктов питания

???? О компании

???? Обзор проекта

???? Демо

???? Метрики

???? План работ

⚙️ Технологии

????

ООО «ФАЙДА» — Дистрибуция продуктов питания

B2B-дистрибьютор продуктов питания с импортной составляющей: кондитерские изделия, напитки (включая молокосодержащие), сухофрукты, орехи, лапша быстрого приготовления

???? 356244, Ставропольский край, г. Михайловск, ул. Коллективная, зд. 2

???? Генеральный директор: Умашев Арсен Саидмухмадович

Статус: Малое предприятие | Сотрудники: 9 чел. | География: Ставропольский край

Данные приведены по информации из открытых источников

???? Рыночный контекст 2026

???? Рынок

1,216 трлн ₽ (9 мес. 2024) — розничные продажи молочной продукции в РФ. Давление маржинальности в опте усиливается.

???? Конкуренты

H&N (бывш. Danone), Вимм-Билль-Данн (PepsiCo), ЭкоНива, Молвест, Комос Групп — федеральные игроки с ресурсами.

???? Тренды

Рост СТМ, онлайн-каналы, жёсткий контроль маркировки и прослеживаемости продукции.

⚠️ Ключевые вызовы 2026

Ценовое давление и сжатие маржинальности в оптовом сегменте
Рост стоимости логистики и оборотного капитала
Риски по срокам годности скоропорта и возвратам
Регуляторные требования: маркировка, сертификация декларации соответствия

???? Бизнес-контекст

ООО «ФАЙДА» — молодое оптовое предприятие FMCG на ранней стадии развития, специализирующееся на дистрибуции продуктов питания. Компания фокусируется на локальном рынке г. Михайловска и прилегающих территорий Ставропольского края.

???? Сильные стороны

Гибкость и скорость принятия решений
Персональный подход к клиентам
Быстрая доставка в пределах Михайловска
Агрессивная ценовая политика

⚠️ Вызовы

Ограниченный штат (9 человек)
Высокая операционная нагрузка
Зависимость от конкретных сотрудников
Риск потери заказов вне рабочего времени

???? Миссия проекта

Автоматизация приёма и обработки заказов и клиентских обращений через мессенджеры и электронную почту с использованием ИИ-логики. Решение снижает нагрузку на команду, обеспечивает контроль сроков обработки и повышает удержание клиентов.

???? Ключевые проблемы

???? Ручной приём

Заказы через мессенджеры и звонки без единой точки входа

???? Неструктурированность

Сообщения в свободной форме без чёткого формата

???? Рабочее время

Нет обработки заказов вне 9:00–18:00

???? Зависимость от людей

Высокая нагрузка на 9 сотрудников при росте заказов

❌ Потеря заявок

Риск упущенных заказов при пиковых нагрузках

???? Отсутствие контроля

Нет чёткой ответственности и контроля сроков ответа

✨ Предлагаемое решение

???? AI-приём заказов 24/7 ???? FAQ-ответы (цены, наличие, сроки) ????️ Классификация обращений по типу и срочности ???? Автоматическая передача менеджеру ⏰ Контроль дедлайнов и напоминания ???? Ежедневные отчёты руководителю

???? Минимальный набор полей заказа (пилот)

Для пилотного проекта определён минимально жизнеспособный набор данных, достаточный для обработки 95% типовых заказов:

???? Клиент

Наименование или код из справочника (например: «Кафе Солнце», «Магазин №7»)

????️ Товар

Наименование из справочника ассортимента (кондитерские изделия, напитки, сухофрукты, орехи, лапша)

???? Количество

В коробках или килограммах (например: «50 кор.», «30 кг»)

???? Дата отгрузки

Желаемая дата доставки («завтра», «послезавтра», «01.02.2026»)

???? Адрес доставки

Адрес склада или точки продаж (если отличается от стандартного)

???? Комментарий

Свободный текст (необязательно, например: «срочно к 10:00», «без сметаны»)

???? Telegram-диалог с клиентом

Пример реального диалога между клиентом и ФАЙДА Ботом. Клиент отправляет заказ в свободной форме, бот мгновенно извлекает структурированные данные и передаёт менеджеру.

???? ФАЙДА Бот

Здравствуйте! ???? Рад помочь с заказом.

???? Пожалуйста, укажите:
• Товары и количество (в коробках/кг)
• Дату отгрузки
• Адрес доставки (если отличается)

Или просто напишите всё в свободной форме — я разберусь! ✨

16:44

???? Магазин «Алания»

Привет! Нужен срочный заказ на завтра:
— Финики сорт Маджхоль 20 кг
— Кофейный напиток молокосодержащий 30 кор.
— Шоколадные вафли 25 кор.
— Лапша быстрого приготовления 40 кор.
Доставка на склад на ул. Кирова, 102. Счёт с НДС.

16:45

???? ФАЙДА Бот

✅ Заказ сформирован:

???? Заказ №F2026-087
???? Клиент: Магазин «Алания» (Владикавказ)
???? Ассортимент:
  • Финики Маджхоль — 20 кг
  • Кофейный напиток молокосодержащий — 30 кор.
  • Шоколадные вафли — 25 кор.
  • Лапша быстрого приготовления — 40 кор.
???? Отгрузка: 02.02.2026 (завтра)
???? Адрес: ул. Кирова, 102, Владикавказ
???? Условия: Счёт с НДС
⚠️ Внимание: Скоропорт! Требуется термоконтроль при доставке.

✅ Передан менеджеру. Подтверждение в течение 2 часов.
⏱️ Обработка: 22 секунды

16:46

Примеры собраны на тестовых данных, сгенерированных для демонстрации работы платформы

???? Обработка заказов из электронной почты

Платформа автоматически обрабатывает заказы, поступающие на корпоративную почту. Письма анализируются моделью ИИ, данные извлекаются и структурируются аналогично сообщениям из мессенджеров.

Добрый день! Прошу оформить заказ на следующие позиции: 1. Финики сорт Маджхоль — 15 кг 2. Орехи кешью жареные — 10 кг 3. Кофейный напиток молокосодержащий — 25 кор. 4. Шоколадные конфеты в коробке — 20 кор. Дата отгрузки: 03.02.2026 Адрес доставки: г. Ставрополь, ул. Ленина, 45, склад Б С уважением, Иван Петров Менеджер по закупкам Магазин №7

⏰ Контроль дедлайнов и напоминания

Система автоматически отслеживает сроки обработки заказов и отправляет напоминания менеджеру при приближении или пропуске дедлайна.

⚠️ ФАЙДА Система

⏰ Напоминание о дедлайне!

Заказ №F2026-086 (Магазин №7)
Статус: ⏳ Ожидает подтверждения
Дедлайн: 17:23 31.01.2026
❗ Осталось 15 минут до истечения срока

???? Открыть заказ | ✅ Подтвердить

17:08

???? Ежедневный отчёт руководителю

Каждое утро в 9:00 система формирует сводный отчёт о состоянии заказов и отправляет его руководителю в Telegram.

???? ОТЧЁТ ПО ЗАКАЗАМ за 31.01.2026 ✅ Обработано: 12 заказов ⏳ В работе: 3 заказа ⚠️ Просрочено: 0 заказов ???? Статистика: • Новые заказы: 8 шт. (420 000 ₽) • Вне рабочего времени: 2 шт. (15%) • Срочные (дедлайн <1ч): 1 шт. ???? Требуют внимания: • Заказ F2026-086 — дедлайн 17:23 (Магазин №7) ???? Активность менеджеров: • Иванов А.: 7 заказов (ср. время 1.8 мин) • Петров С.: 5 заказов (ср. время 2.3 мин) ???? Рекомендация: Запасы фиников Маджхоль снижаются — рекомендуем заказать у поставщика до 05.02 ———————————————— ???? Сформировано автоматически системой ФАЙДА Бот

???? Сценарии диалога

???? Приветствие и аутентификация

???? Определение типа обращения

???? Новый заказ

???? Запрос наличия товара

???? Уточнение цен

???? Сроки отгрузки

???? Статус документов

⚠️ Рекламация / возврат

???? Сбор данных заказа

Извлечение товара, количества, даты, адреса из свободного текста

Уточняющие вопросы при неполноте данных

Валидация по справочнику ассортимента

✅ Подтверждение и визуализация

Формирование структурированного заказа с номером

Отображение всех полей для подтверждения клиентом

???? Передача менеджеру

Запись в единую таблицу заказов с полями: клиент, товары, количество, дата, статус

Уведомление ответственного менеджера

Установка дедлайна ответа (2 часа для стандартных заказов)

⏰ Контроль дедлайнов

Автоматическая установка срока ответа (2 часа для стандартных заказов)

Напоминания менеджеру за 15 и 5 минут до дедлайна

Эскалация руководителю при пропуске дедлайна

???? Ежедневная аналитика

Формирование отчёта в 9:00 утра: новые заказы, статусы, метрики менеджеров

Отправка отчёта руководителю в Telegram

Рекомендации по управлению запасами на основе заказов

???? Таблица заказов для менеджера

Все заказы автоматически попадают в единую таблицу с возможностью фильтрации и контроля статусов:

№ заказа	Клиент	Товары	Дата отгрузки	Статус	Дедлайн ответа
F2026-087	Магазин «Алания»	Финики Маджхоль (20 кг), Кофейный напиток (30 кор.), Вафли (25 кор.), Лапша (40 кор.)	02.02.2026	✅ Подтверждён	18:46 31.01
F2026-086	Магазин №7	Финики (15 кг), Орехи кешью (10 кг), Кофейный напиток (25 кор.), Конфеты (20 кор.)	03.02.2026	⏳ Ожидает подтверждения	17:23 31.01
F2026-085	Кафе «Уют»	Молоко 3.2% (50 кор.), Кефир 2.5% (30 кор.), Сметана 15% (20 кор.)	31.01.2026	✅ Отгружен	14:00 30.01

???? Показатели эффективности пилота

Целевые метрики для пилотного проекта (10 дней) с замером до/после внедрения. Измерение проводится на выборке из 50+ реальных заказов.

????

Автоматизация заказов

≥30%

(было 0%)

⏱️

Время приёма заказа

≤2 мин

(было 5–10 мин)

????

Заказы вне раб. времени

≥10%

(было 0)

????

Маршрутизация ≤2 мин

≥90%

(было 10–30 мин)

????

Экономия команды / неделя

≥6 ч

(было 0)

✅

Полнота данных заказа

≥95%

Целевой показатель

✨ Показатели качества

Ошибки менеджеров при ручном вводе:

−30%

Потерянные/пропущенные заявки:

0

Точность распознавания данных:

≥95%

???? Методология измерения

Замеряется как разница между временем поступления сообщения от клиента и временем формирования структурированного заказа в системе. Для ручной обработки — время от получения сообщения до внесения данных в учётную систему менеджером.

Рассчитывается как отношение заказов, полностью обработанных платформой без участия человека (извлечение всех полей + передача менеджеру), к общему количеству заказов за период. Целевой порог — 30% для пилота.

Проверяется наличие всех обязательных полей (клиент, товар, количество, дата отгрузки) в сформированном заказе. Оценивается на выборке из 50+ реальных заказов до и после внедрения.

???? План пилотного проекта (10 календарных дней)

Детальный план работ с чёткими результатами каждого этапа. Все этапы выполняются совместно с командой для обеспечения соответствия бизнес-процессам.

День 1–1.5

Подготовка данных

Сбор 50+ реальных заказов из мессенджеров и почты; структурирование ассортимента; подготовка базы знаний (цены, наличие, сроки отгрузки)

✅ Набор данных для обучения ИИ + FAQ-база

День 2

Архитектура диалогов

Проектирование сценариев: ветки «заказ», «наличие», «рекламация»; определение обязательных полей заказа; согласование

✅ Диаграмма сценариев + шаблон структурированного заказа

День 3

Настройка бота

Создание бота для мессенджера; базовая маршрутизация; подключение к облачной платформе

✅ Рабочий бот с приветствием и выбором сценария

Дни 4–5

ИИ-логика обработки

Настройка промптов для извлечения данных заказа; интеграция с языковой моделью; обучение на реальных примерах; обработка свободной формы

✅ Распознавание: товар, количество, адрес, дата ≥90%

День 6

Почтовый канал

Настройка приёма писем через протокол IMAP; параллельная обработка обращений из электронной почты

✅ Единая точка входа для мессенджеров и почты

День 7

Интеграция с менеджером

Формирование структурированного заказа → уведомление менеджера + запись в таблицу заказов; настройка дедлайнов

✅ Единая таблица заказов с контролем сроков обработки

День 8

Тестирование

Прогон 20+ реальных сценариев; замер точности извлечения данных; корректировка промптов

✅ Отчёт по ошибкам + финальная настройка

День 8.5

Запуск пилота

Запуск в продакшн на 3–5 ключевых клиентов; ежедневный мониторинг первые 3 дня; оперативная поддержка

✅ Работающая система + логи обработки

День 9

Адаптация

Анализ ошибок за 3 дня пилота; донастройка сценариев под реальные запросы клиентов; обучение команды

✅ Стабильная работа с точностью ≥95%

День 9.5–10

Итоги и дорожная карта

Замер метрик (время обработки, доля автоматизации); сравнение до/после; рекомендации по масштабированию на всю клиентскую базу

✅ Отчёт эффективности + план масштабирования

???? Результаты пилота

✅ Работающая система обработки заказов 24/7 без участия человека на этапе приёма
✅ Полные логи всех обращений с временными метками и статусами обработки
✅ Ежедневные отчёты руководителю о новых заказах и срочных обращениях
✅ Замеренные метрики эффективности с доказательством экономии времени команды
✅ Детальная дорожная карта масштабирования на всю клиентскую базу

⚙️ Технологический стек

Для пилотного проекта выбраны проверенные и быстро внедряемые технологии. Все компоненты работают автономно без сложных интеграций.

????

Telegram Bot API

Основной канал взаимодействия с клиентами. Мгновенная доставка сообщений, бесплатный трафик, высокая вовлечённость.

????

Языковая модель

Модель ИИ для извлечения структурированных данных из свободного текста. Обучена на реальных заказах.

☁️

Облачная платформа

Размещение бота и логики обработки на облачной платформе с высокой доступностью.

????

Почтовый клиент

Параллельный приём обращений из электронной почты через IMAP-интеграцию.

????

Таблица заказов

Единая таблица заказов для менеджера с возможностью фильтрации, сортировки и экспорта.

????

Уведомления

Мгновенные уведомления ответственному менеджеру о новых заказах и срочных обращениях.

???? Ограничения пилотного проекта

???? Ограниченный набор сценариев диалогов (базовые ветки: заказ, наличие, цены, сроки)
???? Без интеграции с учётными системами
???? Без автоматического выставления счетов и накладных
???? Обработка только текстовых сообщений (без изображений и документов)

???? Боли для ИИ: дорожная карта масштабирования

Пилот фокусируется на приёме заказов. Но для дистрибьютора продуктов питания критически важны следующие задачи — все они решаемы через развитие платформы:

Анализ истории заказов по артикулам для прогнозирования спроса с учётом сезонности и скоропортности (финики, молокосодержащие напитки). Автоматическое формирование заказов поставщикам при достижении критических остатков. Снижение потерь от просрочки на 15–20%.

Группировка заказов по географии и температурному режиму (скоропорт vs сухой груз). Формирование оптимальных маршрутов доставки с учётом загрузки транспорта. Снижение логистических издержек на 12–18%.

Автоматический расчёт маржинальности каждого заказа с учётом закупочной цены, логистики и условий клиента. Предупреждение менеджера при работе «в минус» или ниже целевой рентабельности. Защита от ценового демпинга.

Извлечение данных из счёт-фактур, счётов, сертификатов и деклараций соответствия (в т.ч. для импортного ассортимента). Автоматическая сверка с заказами. Снижение ручной работы бухгалтерии на 70% и минимизация рисков при проверках.

Мониторинг сроков годности по партиям. Автоматическое предупреждение о приближении критических дат для скоропорта. Прогнозирование риска возвратов на основе истории клиента и условий хранения. Снижение потерь от возвратов на 25%.