 |
«1С:Розница 8. Магазин строительных и отделочных материалов» прошел ресертификацию «Совместимо»
«1С:Розница 8. Магазин строительных и отделочных материалов» с 2009 года выпускается Центром разработки «1С-Рарус». Актуальные редакции отраслевых решений регулярно проходят проверку на соответствие требованиям стандартам разработки фирмы «1С».
Решение «1С-Рарус» полностью соответствует задачам ведения оперативного и управленческого учета в торговле строительными и отделочными материалами и другими товарами для ремонта и интерьера.
Программа помогает выстраивать единое информационное пространство между магазинами, складами и центральным офисом. С помощью «1С:Розница 8. Магазин строительных и отделочных материалов» можно контролировать товарные запасы, планировать продажи и оценивать работу персонала.
Решение позволяет вести учет мерных товаров — система фиксирует первоначальные размеры рулонов, позволяет маркировать каждый рулон собственным штрихкодом и учитывать обрезки в соответствии с заданными нормами. Предусмотрен пересчет количества товара из одной единицы измерения в другую при продаже, например из метров в штуки, а также оформление доставки товаров и отгрузки крупногабаритной продукции со склада.
Решение поддерживает расширенный поиск товаров по характеристикам, автоматическое предложение сопутствующих позиций и инструменты мотивации продавцов на выполнение плана продаж. Для управления сетью предусмотрено планирование по магазинам и план-фактный анализ продаж.
Программа совместима с широким перечнем торгового оборудования и интегрируется с «1С:Управление торговлей», «1С:Бухгалтерия», а также с веб-витринами и маркетплейсами — Ozon, Wildberries, Яндекс Маркет, Магазин ВКонтакте и другими популярными онлайн-площадками.
Центр разработки «1С-Рарус» регулярно обновляет линейку решений «1С:Розница 8» с учетом изменений в законодательстве и потребностей отрасли.
За подробной информацией о возможностях «1С:Розница 8. Магазин строительных и отделочных материалов» обращайтесь к менеджерам компании «1С-Рарус».
Контактное лицо: Екатерина Соболева
Компания: 1С-Рарус
Добавлен: 13:40, 21.10.2025
Количество просмотров: 341
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия590 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия668 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия790 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |