Оптимизация маршрутов с помощью AI: от теории к практике

Подробный гайд по использованию искусственного интеллекта для построения эффективных маршрутов торговых представителей.

Дмитрий Титов

15 ноября 2025 г.

15 мин чтения

Введение

Дистрибуция — одна из самых сложных и ресурсоёмких функций в бизнесе. Управление полевыми командами требует постоянного контроля, координации и анализа огромного количества данных. В этой статье мы разберём, как современные AI-технологии помогают оптимизировать работу торговых представителей и увеличить ROI.

"Данные — это новая нефть, но только если вы знаете, как их очищать и использовать."

— Эксперт по аналитике

Проблематика

Традиционные методы управления дистрибуцией сталкиваются с рядом критических проблем:

•Отсутствие реального контроля за визитами торговых представителей
•Низкая эффективность маршрутов (до 30% времени тратится на дорогу)
•Задержка получения данных с полей (отчёты приходят через 2-3 дня)

💡Совет эксперта:

Всегда начинайте оптимизацию маршрутов с анализа GPS-треков за последние 30 дней. Это позволит выявить паттерны и «узкие места» в текущей логистике.

Решение

AI-платформа Sellout MCP решает эти проблемы комплексно, предоставляя:

+35%

Рост выручки

-25%

Снижение затрат

100%

Прозрачность

Результаты

После внедрения платформы компания достигла следующих результатов за первые 3 месяца:

Увеличение количества активных торговых точек на 42%

Сокращение километража на 28%

Рост среднего чека на 18%

Выводы

🎯Ключевые выводы:

AI-оптимизация маршрутов позволяет сократить затраты на топливо до 30%
Telegram как платформа для торговых снижает порог входа и повышает adoption rate
Реал-тайм аналитика помогает супервайзерам фокусироваться на стратегии, а не контроле