Как AI-агент заменил менеджеров по подбору товаров у оптового поставщика

Задача

К нам обратился оптовый поставщик строительных и промышленных товаров. Ежедневно им приходят десятки клиентских запросов на подбор позиций: кто-то присылает Excel-таблицу с артикулами, кто-то — список с описанием нужных характеристик, кто-то и вовсе перечисляет всё в письме.

Раньше этим занимались менеджеры. На каждый запрос уходило от 30 минут до нескольких часов:

• разбирали, что именно нужно клиенту
• вручную искали товары на сайте поставщика
• если нужной позиции не было — подбирали аналоги, сравнивали характеристики
• считали наценку по каждой позиции
• собирали итоговое КП и отправляли его клиенту в PDF

При росте числа запросов команда не успевала. Часть клиентов ждала по несколько дней. Часть — уходила к конкурентам.

Почему обычные инструменты не подошли

Задача кажется технической, но на практике каждый запрос немного отличается. Разные форматы данных, разные формулировки, разные требования к характеристикам товара.

Классические парсеры и скрипты работают хорошо только с однородными данными. Любое отклонение от формата — и всё ломается.

Готовые CRM-решения умеют вести клиента, но не умеют самостоятельно искать товары на сайте, сравнивать характеристики и формировать коммерческое предложение.

Передать задачу джуниор-менеджерам — вариант, но это снова найм, обучение и неизбежные ошибки в расчётах и подборе.

В итоге компания продолжала держать двух-трёх опытных менеджеров исключительно на этой рутине.

Решение: AI-агент, который закрывает весь цикл подбора

С помощью платформы MimikkAI был создан агент, который полностью берёт на себя процесс обработки клиентского запроса.

Агент:

• получает запрос клиента в любом формате (Excel, текст, PDF)
• анализирует перечень запрашиваемых позиций
• заходит на сайт поставщика и ищет каждый товар
• если товара нет точного совпадения — подбирает аналог, сравнивая характеристики из запроса с характеристиками на сайте
• просчитывает наценку по каждой позиции по заданной логике
• формирует итоговое коммерческое предложение в PDF с логотипом компании и контактами

Менеджер подключается только в нестандартных ситуациях: когда клиент просит особые условия или когда ни один аналог не подходит по параметрам.

Как создаётся такой агент

Настроить агента можно без разработчиков — прямо внутри платформы MimikkAI.

Шаг 1. Описание задачи в Mimaker

Пользователь открывает Mimaker и описывает, что должен делать агент:

«Агент получает список товаров от клиента. По каждой позиции ищет товар на нашем сайте. Если точного совпадения нет — подбирает аналог с похожими характеристиками. Рассчитывает цену с наценкой по таблице коэффициентов. Формирует коммерческое предложение в PDF.»

На основе описания создаётся агент — MIM.

Шаг 2. Загрузка агента в панель управления

Готовый MIM-файл загружается в аккаунт. Агент сохраняется и доступен для повторного использования при каждом новом запросе.

Шаг 3. Настройка логики подбора и расчёта

Задаётся логика работы: по каким полям искать совпадение, как сравнивать характеристики, какую формулу применять для расчёта наценки.

Шаг 4. Загрузка запроса клиента

Менеджер или сам клиент через форму загружает файл с перечнем нужных товаров. Каждая строка — отдельная задача для агента.

Шаг 5. Запуск агента

Агент запускается через MimikkAI Editor и последовательно обрабатывает каждую позицию: ищет товар, анализирует характеристики, считает цену.

Шаг 6. Готовое коммерческое предложение

На выходе — PDF с оформленным КП: наименования, характеристики, цены, сумма заказа, контакты менеджера.

Результаты внедрения

После запуска агента время обработки одного запроса сократилось с нескольких часов до 10–15 минут.

• Скорость подготовки КП выросла в 5–7 раз
• Менеджеры освободили 6–8 часов в день от рутинного подбора
• Ошибки в расчёте наценки практически исчезли — агент не ошибается в арифметике
• Клиенты получают ответ в тот же день, а не через день-два

Команда переориентировалась на работу с крупными клиентами и нестандартными запросами — там, где нужны опыт и переговорные навыки.

Почему AI-агенты подходят для задач подбора

Подбор товаров — это большой объём однотипных операций с элементом аналитики. Нужно не просто найти товар, а ещё сравнить характеристики и сделать расчёт. Именно здесь агент работает лучше любого скрипта.

Агент умеет:

• читать неструктурированные данные и понимать контекст запроса
• сравнивать характеристики как человек — по смыслу, а не только по точному совпадению строк
• работать с любым сайтом через браузер, не завися от структуры его кода
• масштабироваться: обрабатывать 10 и 1000 запросов с одинаковым усилием

Что доступно пользователям платформы

На платформе MimikkAI любой менеджер или руководитель может создать агента для подбора товаров под свою специфику — без программирования.

Не нужно внедрять тяжёлую ERP-систему. Не нужно ждать месяцами. Достаточно описать логику работы, и агент начнёт обрабатывать запросы уже сегодня.

Если хотите увидеть, как это работает на ваших данных, оставьте заявку на демонстрацию на нашем сайте.

Команда MimikkAI