AI-агент каждый день считает по кабинету Wildberries, с каких складов уезжают заказы, и подсказывает, куда везти ближайшую поставку. Ниже — обезличенный пример того, что получает селлер на выходе.
Когда покупатель оформляет заказ, маркетплейс везёт товар с ближайшего склада, где он есть. Если рядом товара нет — везут с дальнего: например, из центра в Сибирь через всю страну.
У товара-локомотива индекс локализации всего ~30%: две трети заказов едут издалека, и за это продавец переплачивает каждый месяц. Отчёт расставляет приоритеты — куда грузить в первую очередь.
| Регион | Склад | Доля заказов | Локализация | Статус | Приоритет |
|---|---|---|---|---|---|
| Сибирь | Новосибирск | ~19% | ~1% | грузить | №1 |
| Поволжье | Казань / Самара | ~15% | ~2% | грузить | №2 |
| Северо-Запад | Санкт-Петербург | ~9% | ~3% | грузить | №3 |
| Урал | Екатеринбург | ~8% | ~6% | грузить | №4 |
| Юг | Краснодар | ~8% | ~11% | грузить | №5 |
| Дальний Восток | Хабаровск / Владивосток | ~7% | ~2% | грузить | №6 |
| Центр | Москва | ~30% | ~99% | закрыто | не грузить |
Сибирь даёт почти столько же заказов, сколько центр, — а товара там почти нет. Самая большая утечка на логистике, грузить туда первым. Центр уже закрыт на 99% — туда лишнее везти незачем, только заморозит деньги в остатках.
AI-агент каждый день сам идёт в Wildberries и забирает данные по заказам и складам — без ручной выгрузки.
Считает индекс локализации и коэффициент логистики по каждому товару и каждому региону.
Выдаёт понятный список: куда грузить ближайшую поставку и в каком порядке, а куда — не надо.
Я ставлю задачу на поставку. Цифры собирает система, решение остаётся за человеком.
Ниже расходы на доставку с каждого заказа.
Товар ближе к покупателю → меньше отказов.
Карточка растёт в регионах, где появляется товар.
Веду рекламу на Wildberries, консультирую и автоматизирую аналитику — помогу не терять на логистике.
Написать в Telegram WhatsApp