Для ООО «СЕЛЕНА» (бренд «СЕЛЕНЦА — технологии природы»). Эксклюзивный дистрибьютор экологичных стройматериалов в крупнейшие сети DIY России. Оборот 762,5 млн ₽ в 2025 · +12 % за Q1 2026 · 10 ключевых клиентов · 2 склада ~3 000 м².
ООО «СЕЛЕНА» — устойчиво растущая компания (оборот 475 → 668 → 762,5 млн ₽ за 2023–2025, +12 % за Q1 2026), эксклюзивный дистрибьютор экологичных стройматериалов в крупнейшие сети DIY России: Леруа Мерлен, OBI, Петрович, Максидом, Аксидом, Сатурн, ОБИ-Инструменты.
Парадокс компании: при росте оборота чистая прибыль падает, а долговая нагрузка растёт за счёт отсрочки платежей сетей (80–90 дней), складских остатков (~20 млн ₽ неликвида), аренды двух складов общей площадью ~3 000 м² и стоимости заёмных средств.
Аудит выявил три критических разрыва: (1) отсутствие единой управленческой системы — отчётность собирается финансовым директором вручную из 1С, Битрикс24 и порталов сетей в Excel; (2) реактивное управление по фактическим показателям прошлого периода вместо опережающих метрик; (3) непрозрачная юнит-экономика по клиентам и SKU — компания не знает, какие из десяти крупных сетей действительно прибыльны после учёта логистики, отсрочки и складских затрат.
Поэтапное внедрение интегрированной системы управления на базе ИИ.
Аномалия: 71 % крупных компаний уже работают с генеративным ИИ. Конкуренты и сети-партнёры СЕЛЕНЫ — Леруа Мерлен, OBI и др. — активно цифровизуются. Задержка с автоматизацией управленческого контура создаёт нарастающую асимметрию в переговорах.
Компания одновременно демонстрирует все классические признаки «дозревания до ИИ-автоматизации» — растущий оборот, фрагментированную IT-инфраструктуру, отсутствие сквозной аналитики и осознание собственниками, что старые методы перестают работать на прибыль. Конкурентное окно — 12–18 месяцев. Опыт несостоявшейся семимесячной интеграции BI-шлюза показывает: проблема не в технологии, а в подходе к внедрению.
Приоритизация по влиянию на P&L и кассовый поток. Высокий приоритет — фундамент, без которого остальное не работает.
Сейчас: финансовый директор еженедельно/ежемесячно вручную собирает ДДС, БДР, ликвидационный баланс и отчёт по себестоимости из 1С, выгрузок порталов и Excel-таблиц. Отчётность показывает прошлое — не позволяет предсказывать.
Потенциал: автоконсолидация в единый дашборд. Прогноз маржи по каждой сделке, прогноз остатков на 14/30/60 дней, прогноз кассового потока с учётом отсрочки 80–90 дней, прогноз объёма закупок.
Технологии: гибридная архитектура — прямая интеграция через API там, где доступно (Битрикс24); ИИ-агенты, эмулирующие действия человека там, где API нет (1С, порталы).
Сейчас: компания подозревает, что крупнейший клиент (50 % оборота) — наименее маржинальный после полного учёта затрат, но точных цифр нет. Решения о ценах и переговорах принимаются «по интуиции».
Потенциал: полная аллокация затрат (логистика, стоимость отсрочки = ставка × дни × объём, доля аренды, ФОТ обслуживания клиента) на каждого клиента и SKU. Автоматический расчёт реальной маржи и ROIC.
Технологии: алгоритмический cost allocation на базе 1С + ML для распределения косвенных затрат по согласованным с финдиром правилам.
Сейчас: ~20 млн ₽ неликвида на складе (битые уголки, неподходящие размеры партий). Второй склад ~2 000 м² нельзя сократить из-за обязательств перед производителями. Минимальные объёмы закупки приводят к новой пересортировке.
Потенциал: ИИ-прогноз спроса по каждой SKU (сезонность DIY, акции конкурентов, тренды); автосигналы о неликвиде с рекомендациями по распродаже; оптимизация партий с балансом «обязательства производителю ↔ риск затоваривания».
Технологии: predictive analytics на 1С + ИИ-агенты для мониторинга публичных данных (поисковые тренды, акции конкурентов).
Сейчас: компания работает с B2B-сетями, но конечный спрос формируется частным покупателем. Нет видимости на то, какие продукты «выстреливают» в каких регионах, какие цвета/материалы в тренде, как меняются предпочтения покупателя DIY.
Потенциал: ИИ-агенты, ежедневно мониторящие листинги Леруа Мерлен, OBI и др., анализ упоминаний в соцсетях, поисковых запросах, на форумах. Предсказание спроса на 1–3 месяца вперёд.
Технологии: web scraping + анализ изображений + LLM-обработка трендовых сигналов.
Сейчас: накладные, отгрузочные документы, перенос данных «портал → 1С» выполняет документовед вручную. Среда/пятница — пиковые дни обработки заказов от ~112 магазинов одного крупного клиента.
Потенциал: автоматическое формирование документов на отгрузку из заказов в порталах, авто-загрузка в 1С, генерация маршрутных листов для логистики.
Технологии: RPA + LLM-агенты для парсинга PDF/Excel-выгрузок с порталов; интеграция с 1С через шлюз (частично разработан предыдущим подрядчиком).
Сейчас: менеджеры тратят значительное время на подготовку обоснований для сетей (расчёты, мониторинг рынка, аналитика) — особенно в задаче повышения цен.
Потенциал: ИИ-ассистент, который по запросу менеджера готовит пакет аргументов для конкретной сети: история закупок, текущая маржа, бенчмарки рынка, аргументы для обоснования повышения.
Технологии: RAG-система с подключением к управленческой БД (после реализации 4.1) + LLM.
Каждая в отдельности — управляемый риск. Вместе формируют структурную уязвимость: компания принимает решения о будущем на основе ретроспективных данных, собранных вручную одним человеком.
Управленческая отчётность собирается из десятка источников вручную. Любая ошибка или отсутствие финдиректора → потеря управленческого контура.
Кассовый разрыв, затоваривание, обвал маржи — компания узнаёт постфактум. Опережающие метрики (forward-looking KPIs) отсутствуют.
50 % оборота — один клиент. Без прозрачной юнит-экономики компания не может ни перевести его в плюс, ни безопасно от него уйти.
Шлюз 1С → BI разрабатывался полгода и не введён в эксплуатацию. Классический подход «дать ТЗ и ждать готовый продукт» в текущей реальности не работает.
71 % крупных компаний уже с ГИИ, 43 % — с предиктивной аналитикой. Сети-партнёры (Леруа Мерлен, OBI) активно цифровизуются. Задержка → асимметрия в переговорной позиции.
Поэтапная программа с фокусом на финансовый управленческий контур как фундамент. Модульная, ежемесячно отменяемая, без долгосрочных обязательств — в отличие от опыта с предыдущим подрядчиком.
Использовать готовое, если функционально; иначе — пересобрать через ИИ-агентов.
Финдиректор переходит с ручной сборки на автоматическую отчётность.
Прозрачная маржа после полной аллокации затрат, ранжирование по ROIC.
Закупки, склад, документооборот, мониторинг рынка — следующий горизонт.
Готовы открыть программу внедрения →
devlpr.ai предлагает трёхмесячную программу построения интегрированной системы управления на базе ИИ. Фундамент — единый дашборд с опережающими метриками, прозрачная юнит-экономика по 10 ключевым клиентам, прогнозная аналитика по складу с подготовкой к закрытию второго склада, автоматизация документооборота и ИИ-мониторинг рынка.
Программа оформляется как фиксированный 3-месячный проектный контракт с чёткими результатами на каждом этапе. Первая работающая версия дашборда — в течение 14 дней от старта.
По данным «Яков и Партнёры» и Nielsen (ноябрь 2025), компании, активно инвестирующие в цифровизацию, получают в 1,5–2 раза больший эффект на операционную прибыль, чем консерваторы рынка. У 74 % руководителей (Google Cloud 2025) ROI на ИИ-инвестиции достигается в течение первых 12 месяцев.
Программа оформляется как фиксированный 3-месячный проектный контракт. Оплата — тремя равными ежемесячными траншами по 900 000 ₽ в начале каждого месяца.
Аудит шлюза предыдущего подрядчика, интеграция 1С / Битрикс24 / порталы сетей, первая рабочая версия дашборда, прогноз кассового потока 90 дней и прогноз маржи по открытым сделкам.
Алгоритмическая аллокация затрат, прозрачная маржа по 10 клиентам, переговорные пакеты, ML-прогноз спроса по топ-50 SKU, бизнес-кейс закрытия второго склада.
Автоматизация формирования накладных, ИИ-мониторинг конечного спроса и трендов рынка, ИИ-ассистент коммерческой команды, передача владения системой.
Цель — за 14 дней показать первую работающую версию дашборда с реальными данными СЕЛЕНЫ, а к концу месяца перевести финдиректора на работу с автоматической отчётностью вместо ручной сборки.
Ответ на стратегический вопрос: кто из 10 крупнейших клиентов реально приносит прибыль, а кто финансируется за счёт остальных. Параллельно запускается прогнозная аналитика по складу — главный финансовый драйвер компании.
Полный расчёт экономии: аренда, ФОТ, логистика. План распродажи неликвида с timeline и KPI. Риск-анализ обязательств перед производителем.
Разделы «Юнит-экономика» (drill-down до SKU) и «Прогноз склада» (визуализация спроса и неликвида).
Финальный этап закрывает операционный контур (документооборот склада) и открывает стратегический (мониторинг рынка). СЕЛЕНА получает не только эффективную операцию, но и data-driven инструменты для опережающих стратегических решений + полную автономию.
Фундамент данных, дашборд, опережающие метрики
Юнит-экономика клиентов, прогноз закупок/склада
Документооборот, мониторинг рынка, ИИ-ассистент, передача
Фиксированный 3-месячный проектный контракт с зараннее определёнными deliverables. devlpr.ai обязуется выполнить все результаты в указанные сроки; при невыполнении ключевых deliverables этапа следующий транш переносится до их закрытия.
ООО «СЕЛЕНА» получает по окончании программы полные права собственности на исходный код, все модели, данные и инфраструктуру. Со стороны devlpr.ai нет претензий на долю в бизнесе или права принятия решений.
Архитектура спроектирована так, чтобы СЕЛЕНА могла работать с любым подрядчиком после завершения проекта. Никаких проприетарных привязок к devlpr.ai.
WhatsApp/Telegram-группа с Феликсом, Владиславом + финдиром · еженедельный статус-созвон в Zoom/Google Meet · фиксированный понедельник для старта спринтов, открытых вопросов и принятия решений.
Все суммы указаны без учёта НДС (если применимо). Счёт выставляется в начале каждого месяца со сроком оплаты 7 дней. Оплата — в рос. рублях по реквизитам, указанным в договоре.
Чтобы программа реализовала полный потенциал в фиксированные 3 месяца, со стороны компании критичны следующие пункты. Опыт неудачной интеграции 1С → BI подтвердил: проблема не в технологии, а в подходе.
Доступ (read-only) к 1С, Битрикс24, файлы текущей Excel-отчётности, переписка с предыдущим подрядчиком по шлюзу, доступы к минимум 3 порталам сетей. Задержка сдвигает финальный срок.
Каждый понедельник — с Феликсом или Владиславом (или уполномоченным представителем с правом принятия решений).
Ключевая фигура для валидации модели аллокации затрат и приёмки дашборда. Требуется ~3–4 часа в неделю на этапах 1 и 2.
Для автоматизации требуется либо доступ, либо согласование процесса работы ИИ-агентов через инфраструктуру СЕЛЕНЫ.
Срок реакции со стороны заказчика на открытые вопросы — не более 2 рабочих дней. Критично для соблюдения 3-месячного графика.
Феликс и Владислав подтверждают предложение и совместно определяют дату kick-off.
С финансовым директором ООО «СЕЛЕНА» для оценки состояния шлюза 1С → BI, разработанного предыдущим подрядчиком.
Договор на оказание услуг + соглашение о конфиденциальности и обработке данных. Выставление первого счёта. Настройка каналов коммуникации. Передача доступов.
Первый еженедельный статус-созвон в конце первой недели · рабочий прототип с реальными данными СЕЛЕНЫ.