В FMCG и ритейле принятие решений всё чаще зависит от того, насколько быстро аналитика становится доступной не только дата-сайентистам, но и линейным менеджерам. Командам больше не хватает BI-дашбордов с фильтрами – им нужен инструмент, который «понимает вопрос» и сразу выдаёт ответ. Именно здесь вступает в игру инструменты на базе генеративного искусственного интеллекта.
По данным McKinsey, 55% компаний в сегменте потребительских товаров (CPG – consumer packaged goods) уже используют Generative AI в маркетинге, продажах и управлении продуктами. Большинство – как раз для аналитики и поддержки принятия решений. В ProSpace мы видим такой же тренд у клиентов: скорость реакции, снижение зависимости от аналитиков, возможность оперативно получать ответы на бизнес-вопросы становятся конкурентным преимуществом. Не просто «анализировать», а «действовать» – это новый запрос от команд продаж и трейд-маркетинга.
По данным McKinsey, 55% компаний в сегменте потребительских товаров (CPG – consumer packaged goods) уже используют Generative AI в маркетинге, продажах и управлении продуктами. Большинство – как раз для аналитики и поддержки принятия решений. В ProSpace мы видим такой же тренд у клиентов: скорость реакции, снижение зависимости от аналитиков, возможность оперативно получать ответы на бизнес-вопросы становятся конкурентным преимуществом. Не просто «анализировать», а «действовать» – это новый запрос от команд продаж и трейд-маркетинга.
Co-pilot для аналитики и P&L: когда BI уже не хватает
Даже в самых продвинутых BI-системах путь от бизнес-вопроса до ответа – это цепочка из фильтров, выгрузок, сверок версий и, чаще всего, ожидания помощи от аналитика. «Где просел ROMI по промо?», «Сколько мы потеряли на скидках в категории X?», «Какие механики сработали в прошлом квартале?» — всё это занимает часы, а иногда и дни. Тем временем промо уже закончилась, бюджет пересчитан, контракты подписаны.
Новая парадигма — интерфейсы на базе GenAI, которые делают аналитику доступной напрямую. Больше не нужно изучать BI-дашборды или ждать свободного окна у аналитика: достаточно задать вопрос в чате – привычным бизнес-языком. Например:
– «Покажи самую прибыльную промо за май»
– «Где скидка съела маржу по клиенту X?»
– «Сравни ROMI по каналам за последний квартал»
Ассистент понимает смысл, переводит запрос в SQL, извлекает данные из корпоративной базы и возвращает не просто таблицу, а уже интерпретированный ответ — с визуализацией, пояснением и акцентами на ключевых отклонениях. Ответ, который можно сразу обсуждать и использовать в работе.
Это не фантазия — такие решения уже внедрены в крупнейших международных компаниях. По данным исследования Google Cloud «601 Real-World Generative AI Use Cases from Industry Leaders»:
Новая парадигма — интерфейсы на базе GenAI, которые делают аналитику доступной напрямую. Больше не нужно изучать BI-дашборды или ждать свободного окна у аналитика: достаточно задать вопрос в чате – привычным бизнес-языком. Например:
– «Покажи самую прибыльную промо за май»
– «Где скидка съела маржу по клиенту X?»
– «Сравни ROMI по каналам за последний квартал»
Ассистент понимает смысл, переводит запрос в SQL, извлекает данные из корпоративной базы и возвращает не просто таблицу, а уже интерпретированный ответ — с визуализацией, пояснением и акцентами на ключевых отклонениях. Ответ, который можно сразу обсуждать и использовать в работе.
Это не фантазия — такие решения уже внедрены в крупнейших международных компаниях. По данным исследования Google Cloud «601 Real-World Generative AI Use Cases from Industry Leaders»:
- PepsiCo автоматизировала подготовку и визуализацию P&L-отчётов с помощью GenAI, сократив путь от данных к действию.
- Unilever встроила ассистента в BI и CRM: команды получают ответы на бизнес-вопросы через чат-интерфейс.
- L’Oréal отслеживает и объясняет отклонения по KPI в разрезе категорий и регионов.
- P&G использует GenAI для анализа эффективности трейд-активностей и прогнозирования ROI.
- Coca-Cola HBC подключила ассистента к аналитической платформе – он даёт рекомендации по промо и дистрибуции в режиме реального времени.
Это не замена аналитиков, а способ развернуть аналитику лицом к бизнесу. GenAI-интерфейс становится «вторым экраном» для команд RGM, трейд-маркетинга и продаж – без лишнего барьера и с мгновенным фидбеком.
В основе таких решений лежит комбинация нескольких ключевых технологий. Для понимания естественного языка используются foundation-модели – например, GPT, Gemini или Claude. Чтобы быстро находить релевантные данные среди массивов информации, применяются технологии семантического поиска и векторные базы, такие как Weaviate, Pinecone и Qdrant. Преобразование бизнес-запросов в SQL или команды для BI-систем осуществляется с помощью NL-to-SQL и NL-to-BI интерфейсов. А для точных и контекстных ответов всё чаще используют архитектуру с доизвлечением информации (retrieval-augmented generation, RAG). Эти решения глубоко интегрируются с корпоративными платформами – Snowflake, Looker, Power BI, Salesforce, SAP – и становятся не отдельными продуктами, а частью единой среды принятия решений.
Но чтобы такой ассистент действительно работал в реальном бизнесе – знал, где искать данные, как интерпретировать контекст, какие KPI важны, какие ограничения действуют – нужна не просто технология. Нужен партнёр, который понимает и бизнес-логику, и архитектуру систем. Тот, кто умеет соединить BI, CRM, ERP и модели GenAI в работающий продукт, встроенный в процессы, а не в отчёты.
Команда ProSpace уже реализует такие решения вместе с клиентами – от FMCG и ритейла до рекрутинговых агентств. Мы совмещаем экспертизу в управлении доходностью, промо, аналитике и современных технологиях ИИ, чтобы помочь компаниям ускорять обратную связь между данными и действиями.
В основе таких решений лежит комбинация нескольких ключевых технологий. Для понимания естественного языка используются foundation-модели – например, GPT, Gemini или Claude. Чтобы быстро находить релевантные данные среди массивов информации, применяются технологии семантического поиска и векторные базы, такие как Weaviate, Pinecone и Qdrant. Преобразование бизнес-запросов в SQL или команды для BI-систем осуществляется с помощью NL-to-SQL и NL-to-BI интерфейсов. А для точных и контекстных ответов всё чаще используют архитектуру с доизвлечением информации (retrieval-augmented generation, RAG). Эти решения глубоко интегрируются с корпоративными платформами – Snowflake, Looker, Power BI, Salesforce, SAP – и становятся не отдельными продуктами, а частью единой среды принятия решений.
Но чтобы такой ассистент действительно работал в реальном бизнесе – знал, где искать данные, как интерпретировать контекст, какие KPI важны, какие ограничения действуют – нужна не просто технология. Нужен партнёр, который понимает и бизнес-логику, и архитектуру систем. Тот, кто умеет соединить BI, CRM, ERP и модели GenAI в работающий продукт, встроенный в процессы, а не в отчёты.
Команда ProSpace уже реализует такие решения вместе с клиентами – от FMCG и ритейла до рекрутинговых агентств. Мы совмещаем экспертизу в управлении доходностью, промо, аналитике и современных технологиях ИИ, чтобы помочь компаниям ускорять обратную связь между данными и действиями.
Кейс ProSpace: ассистент для RGM и трейд-маркетинга
Один из клиентов ProSpace – крупная FMCG-компания – использовал нашу платформу для управления промо. Однако несмотря на наличие BI-системы, команда сталкивалась с типичной для рынка ситуацией: «в BI всё есть – но на каждую цифру уходит по 30 минут, чтобы найти, проверить и объяснить».
Запрос был сформулирован просто и точно: «Сделайте так, чтобы наши менеджеры могли получать аналитику по промо и контрактам в чате – как в разговоре с аналитиком».
В ответ мы разработали ассистента на базе GenAI, который позволяет трейд-маркетингу, RGM и коммерческим командам получать нужную информацию через привычный текстовый запрос. Ассистент распознаёт смысл, переводит вопрос в SQL, исполняет запрос на базе данных клиента и возвращает результат не в виде сырой таблицы, а как интерпретированный отчёт с пояснениями, графиками и акцентами на ключевых отклонениях. Это снижает порог входа и ускоряет переход от данных к решению – особенно в тех случаях, когда счёт идёт на часы.
Для реализации решения мы глубоко интегрировали ассистент с ProSpace.Promo, BI-системой клиента (Power BI), CRM, контрактными условиями и иерархиями товаров и клиентов. Это позволило создать единое окно доступа к аналитике по всей цепочке – от механики промо до итогового P&L.
Что это дает бизнесу:
Запрос был сформулирован просто и точно: «Сделайте так, чтобы наши менеджеры могли получать аналитику по промо и контрактам в чате – как в разговоре с аналитиком».
В ответ мы разработали ассистента на базе GenAI, который позволяет трейд-маркетингу, RGM и коммерческим командам получать нужную информацию через привычный текстовый запрос. Ассистент распознаёт смысл, переводит вопрос в SQL, исполняет запрос на базе данных клиента и возвращает результат не в виде сырой таблицы, а как интерпретированный отчёт с пояснениями, графиками и акцентами на ключевых отклонениях. Это снижает порог входа и ускоряет переход от данных к решению – особенно в тех случаях, когда счёт идёт на часы.
Для реализации решения мы глубоко интегрировали ассистент с ProSpace.Promo, BI-системой клиента (Power BI), CRM, контрактными условиями и иерархиями товаров и клиентов. Это позволило создать единое окно доступа к аналитике по всей цепочке – от механики промо до итогового P&L.
Что это дает бизнесу:
- сокращение времени на получение инсайтов с часов до секунд;
- снижение зависимости от аналитиков;
- рост точности и уверенности в решениях (все данные – live, из одной базы);
- удобство для RGM, трейд-маркетинга и KAM-менеджеров – без необходимости обучаться BI.
Ассистент не просто отвечает на вопросы – он даёт объяснение, рекомендации и подсвечивает отклонения, превращая отчёты в действия.
Выводы: GenAI меняет темп принятия решений
Внедрение GenAI в аналитику трансформирует не только инструменты, но и саму динамику бизнес-процессов. То, что раньше занимало часы и дни – согласование, сбор данных, построение отчётов, расшифровка результатов, – теперь происходит за минуты. Всё это заменяет диалог с ИИ-ассистентом, доступный в любой момент.
Особенно заметен эффект в функциях с высокой скоростью изменений: трейд-маркетинге, ценообразовании, управлении инвестициями в промо. По данным McKinsey, 65% CPG-компаний, внедривших GenAI в аналитику, отмечают двукратное ускорение процессов принятия решений. Но главное – не просто скорость, а рост операционной уверенности: когда нужная информация появляется мгновенно и без посредников, команды действуют увереннее и точнее.
В проектах ProSpace мы наблюдаем, как GenAI уже встроен в повседневную работу:
– RGM-команды используют ассистента для подготовки стратегий к QBR;
– KAM-менеджеры – для анализа клиентских отклонений по ROMI и SKU;
– финансовые аналитики – для экспресс-проверки гипотез при бюджетировании.
Такой подход меняет мышление: вместо привычного «давайте запросим отчёт» возникает новый формат – «давайте спросим ассистента». Это смещает фокус команды от сбора данных к принятию решений – без задержек и лишних коммуникаций.
ИИ больше не воспринимается как абстрактная «технология будущего». Он уже сегодня помогает находить ответы на прикладные вопросы:
Интеграция GenAI в аналитику и процессы управления доходностью даёт измеримый эффект:
Переход от «анализировать потом» к «понимать и действовать сейчас» становится новой нормой – и ключевым конкурентным преимуществом.
Особенно заметен эффект в функциях с высокой скоростью изменений: трейд-маркетинге, ценообразовании, управлении инвестициями в промо. По данным McKinsey, 65% CPG-компаний, внедривших GenAI в аналитику, отмечают двукратное ускорение процессов принятия решений. Но главное – не просто скорость, а рост операционной уверенности: когда нужная информация появляется мгновенно и без посредников, команды действуют увереннее и точнее.
В проектах ProSpace мы наблюдаем, как GenAI уже встроен в повседневную работу:
– RGM-команды используют ассистента для подготовки стратегий к QBR;
– KAM-менеджеры – для анализа клиентских отклонений по ROMI и SKU;
– финансовые аналитики – для экспресс-проверки гипотез при бюджетировании.
Такой подход меняет мышление: вместо привычного «давайте запросим отчёт» возникает новый формат – «давайте спросим ассистента». Это смещает фокус команды от сбора данных к принятию решений – без задержек и лишних коммуникаций.
ИИ больше не воспринимается как абстрактная «технология будущего». Он уже сегодня помогает находить ответы на прикладные вопросы:
- Какая промоакция дала лучший результат в категории X?
- Почему просел ROMI в канале Y?
- Какие клиенты не выполнили план продаж в этом месяце?
Интеграция GenAI в аналитику и процессы управления доходностью даёт измеримый эффект:
- сокращение времени анализа и подготовки отчётов до 90%;
- ускорение решений и снижение зависимости от ручной аналитики;
- рост ROMI за счёт оперативной реакции на данные.
Переход от «анализировать потом» к «понимать и действовать сейчас» становится новой нормой – и ключевым конкурентным преимуществом.
Хотите понять, как ИИ может сократить время на аналитику и повысить ROMI?
Скачайте гайд с 40+ кейсами использования GenAI в бизнесе – от аналитики и HR до клиентского сервиса и документооборота.