 |
Холдинг ABI Product автоматизировал дистрибьюцию, внедрив комплекс «ST-Мобильная Торговля. Чикаго»
ABI Product – первый в России производитель мясных продуктов, начавший автоматизировать дистрибьюторскую сеть. Внедрение специализированного IT-решения продолжалось более полутора лет. Сегодня компания объявляет о завершении основной стадии проекта: автоматизирована работа 25 филиалов, систему «ST-Мобильная Торговля. Чикаго» ежедневно используют более 350 сотрудников.
Источник:
http://www.sys4tec.com/
В состав ABI Product входят 12 предприятий, дистрибьюторская сеть холдинга охватывает более 60 регионов России. В связи с интенсивным развитием компании, в 2008 году руководство приняло решение о внедрении SFA-системы (системы автоматизации продаж), позволяющей повысить эффективность работы торговых агентов и оптимизировать сбор и консолидацию информации. Кроме того, система должна была решить следующие задачи:
• Максимально сократить время передачи заказа
• Контролировать работу торговых агентов вплоть до каждого перемещения
• Получать качественную аналитическую информацию по всем рынкам сбыта.
Тендер среди поставщиков SFA-систем выиграли две компании, которым было предложено провести «пилотные» внедрения. Протестировав оба IT-решения и оценив компетенции специалистов, руководство холдинга сделало окончательный выбор в пользу программно-аппаратного комплекса «ST – Мобильная Торговля. Чикаго», разработанного ГК «Системные Технологии».
Готовой SFA-системы, учитывающей потребности производителя мясопродуктов в 2008 году на российском рынке еще не было. Поэтому поставщик обязался не только провести внедрение, но и обеспечить специфические доработки функционала.
Начальник отдела управления проектами корпоративного центра ABIGROUP Антон Зарослов отмечает, что программный комплекс решает все поставленные перед ним задачи:
«Основа – передача заявок, GPS-контроль, отчетная часть и т. д. – уже работает, проект находится на финальной стадии, осталось подключить несколько площадок. Мы выполнили большой объем работ: от формирования своих потребностей в автоматизации до собственно внедрения комплекса на всех основных дистрибуторах, и теперь перешли на более спокойный темп. Сейчас основное внимание проектная команда уделяет стандартизации бизнес-процессов и внедрению нового функционала, постепенно подключая оставшиеся площадки. Перед этим мы тщательно подготавливаем и автоматизируем их с учетом накопленного опыта, после тонкой административной работы.
О принципах работы комплекса «ST – Мобильная Торговля. Чикаго» рассказывает Алексей Боррото-Якубовский, руководитель отдела продаж ТРД ГК «Системные Технологии»:
– Система состоит из мобильной («ST – Мобильная торговля») и офисной частей («ST-Чикаго»). Задача мобильной части, реализованной на базе КПК, максимально облегчить работу торгового агента на маршруте. Все, что можно сделать без участия сотрудника, делается автоматически. Это позволяет исключить ошибки при работе «в полях».
При сборе предварительных заказов принципиальное значение имеет оперативность доставки, которая в конечном счете повышает доходность бизнеса и формирует лояльность клиентов. Для этого в «ST – Мобильная торговля» реализована возможность онлайн-заказа. Агент может не только зарезервировать товар на складе, но и получить обратно актуальные складские остатки. Это позволяет ускорить ввод заказов в систему, сократить количество операторов и минимизировать ошибки, неизбежно возникающие при ручном вводе данных. SFA-система позволяет торговым компаниям обеспечивать стабильно высокое качество обслуживания точек. Причем оно не зависит от качеств самих агентов: им достаточно правильно нажимать на кнопки – система, путем предусмотренных в ней сценариев, позволит агенту «не забыть» выполнить действия, необходимые для обеспечения заданного уровня обслуживания.
С «ST – Мобильная торговля» у менеджера появляется эффективный инструмент контроля работы агента – в каждой торговой точке происходит фиксация времени и GPS-координат начала и окончания работы, выполнения всех основных операций. Здесь также реализован интеллектуальный контроль операций агента, с учетом предоставленных ему прав, истории взаимоотношений с конкретным клиентом, отсрочек, финансовых лимитов и т. п.
Основные функции офисной части, или «ST-Чикаго», – автоматизация процесса сбора данных от КПК, дистрибуторов/филиалов и консолидация этих данных в центральном офисе (отгрузки товара в торговые точки, остатки товаров на складах дистрибутора, дебиторская задолженность и др.). В «ST-Чикаго» реализован комплексный многомерный анализ накопленных данных (OLAP), веб-отчетность для менеджмента и, конечно, GPS-контроль торговых представителей на маршруте.
«ST-Чикаго» задумана как специализированная учетная система (УС) и представляет собой автоматизированную систему планирования, исполнения, контроля и анализа активностей торговых бизнес-процессов. «ST-Чикаго» учитывает все, что нужно для поддержания этих бизнес-процессов, при этом не дублируя тех функций, которые обычно реализованы в стандартных системах – чтобы избежать двойного учета.
Отмечу, что реализованный для ABI PRODUCT функционал доступен клиентам ГК «Системные Технологии» в новой версии программного комплекса «ST-Мобильная Торговля.Чикаго»
Участники проекта
ABI PRODUCT
Крупный мясоперерабатывающих холдинг, выпускающий продукцию под марками «Стародворские колбасы», «Личная история», «Зареченские колбасы», «Медвежье ушко», «Ядрена копоть», «Благолепные», «Умелый повар», «Царедворье», «Белый дым», «Бистория», «Златовка». В состав холдинга входят 12 предприятий, осуществляющий полный производственно-сбытовой цикл от создания брендов и рецептур до организации разветвленной дистрибьюторской сети и торговли более чем в 60 регионах России.
ГК «Системные Технологии»
Группа компаний, занимающаяся разработкой и внедрением систем автоматизации дистрибьюторских сетей «ST-Мобильная Торговля». ГК «Системные Технологии» работает на рынке с 2000 года, за это время ее услугами воспользовались Cadbury Russia, «Крафт Фудс Рус.», Philip Morris, ТД «Сандора», Wella Russia и еще более 1400 предприятий различного масштаба
Контактное лицо: Марина Кислинская
Компания: Системные Технологии
Добавлен: 12:37, 29.09.2010
Количество просмотров: 766
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия601 |
| «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, Россия592 |
| 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, Россия670 |
| 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, Россия791 |  |
| 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. |
|
|
