Аналитика, которая отвечает за 5 минут

Агент собирает данные из 1С, CRM и маркетплейсов, отвечает на ad-hoc запросы и строит дашборды и отчёты.

Начать
Выручка · дашборд
обновляется сам

1С, CRM и маркетплейсы в одной картине

Все интеграции
Яндекс Метрика
Яндекс DataLens
Sheets-iconCreated with Sketch.Google Sheets
1С:Предприятие
Битрикс24
amoCRM
Wildberries
Ozon
Яндекс Маркет
MPStats

ИИ для анализа данных: ad-hoc запросы на словах

Спросите данные обычным языком, и агент соберёт выгрузку, посчитает и объяснит результат без SQL и аналитика.

Возвраты по WB · май
с источниками

Возвраты +14% к июлю, основной рост дала размерная сетка по новинкам. Сверил с отраслевыми бенчмарками и справкой площадки.

ИИ для аналитики: дашборды и отчёты

Строит сводные дашборды по выручке, воронке и каналам, обновляет их по расписанию и шлёт нужным людям.

Данные из всех систем

Сводит 1С, Битрикс24, amoCRM и маркетплейсы в одну картину без ручных выгрузок и склейки таблиц.

Инсайты, а не просто цифры

Находит аномалии и тренды, объясняет причины и предлагает следующий шаг: готовый вывод для решения.

Почему маржа по рознице упала с 14% до 11,8% за три недели?

Главная причина: рост закупочных цен по 6 SKU, плюс скидки. Логистика почти не повлияла. Предлагаю пересмотреть наценку, расчёт приложил.

Расчёт маржи · розница

Документ · XLSX
Сведи продажи Wildberries и Ozon за [период] и сравни с [предыдущим периодом / тем же периодом прошлого года]. По каждой площадке, категории и SKU покажи выручку, заказы или выкупы, цену реализации, возвраты и остатки на начало и конец периода. Для каждого падения разложи его на факторы: количество заказов или выкупов, цена реализации, возвраты или отсутствие товара в остатках. Вклад каждого фактора в рублях показывай только если он есть в данных. Спрос называй фактором только при наличии показов, переходов или конверсии из аналитики площадки; иначе помечай это как гипотезу. На выходе: таблица по SKU, отсортированная по потерянной выручке, и десять позиций, которые дали половину падения.Собери в Google Таблицах дашборд выручки по каналам [Ozon / Wildberries / другие, перечисли] и обновляй его [каждый понедельник утром]. Лист «Данные» перезаписывай целиком, лист с графиками не трогай: он ссылается на «Данные». Историю прошлых недель не затирай: каждая неделя идёт отдельной строкой. Если источник не ответил или отдал явно неполный период, не подставляй ноль и не тяни прошлую неделю. Оставь ячейку пустой, помести неделю в лист «Пропуски» с причиной и напиши об этом в сообщении об обновлении. После каждого запуска пришли короткую сводку: что обновилось, какие каналы не подтянулись, изменение выручки к прошлой неделе одной строкой.Разбери возвраты на Wildberries за [период] и сравни с [предыдущим периодом]. Посчитай долю возвратов к заказам по каждому SKU и категории, а по складам, если площадка отдаёт этот разрез. Разложи по причинам из отчёта площадки; брак, «не подошёл размер» и «не соответствует описанию» держи раздельно: это разные зоны ответственности. Не объясняй рост сезонностью, пока не покажешь, что то же было в прошлом году. Если данных за прошлый год нет, так и напиши. Не делай вывод по SKU, где меньше [20] заказов: пометь «мало данных». Для остальных выдели позиции, где доля возвратов выше средней по категории больше чем в полтора раза, и оцени потери с учётом логистики. На выходе: таблица по SKU и пять позиций с наибольшей оценкой потерь и достаточной выборкой.Сведи продажи из 1С, Битрикс24, Ozon и Wildberries за [период] в одну таблицу. Сопоставляй номенклатуру по [артикулу / штрихкоду / приложенному справочнику соответствий], а не по названию. Приведи единицы измерения и валюту к одному виду, зафиксируй, считаем выручку с НДС или без. Сними дубли: одна отгрузка, попавшая и в 1С, и в CRM как сделка, это одна строка. Если позиция не сопоставилась или сопоставилась только по похожему названию, не склеивай на глаз, вынеси её на лист «Не сопоставлено» с вариантами. На выходе XLSX: лист «Продажи» в разрезе: дата, канал, единый артикул, количество, сумма; лист «Не сопоставлено» и лист «Справочник соответствий», который я смогу дополнить.
Посчитай маржу по SKU по неделям за [период] по продажам Ozon и Wildberries и себестоимости из 1С. По каждой неделе разложи цену реализации на комиссию площадки, логистику, скидки и акции, себестоимость. Найди SKU, где маржа отклонилась от собственного среднего за период больше чем на [порог]. По каждому отклонению назови фактор с цифрой: сколько рублей дала выросшая комиссия, сколько скидка, сколько закупка. Не называй причину, если разложение её не показывает, пиши «фактор не определён». Себестоимость бери на дату отгрузки. Где её нет, не подставляй среднюю по категории, вынеси SKU в список «нет себестоимости». На выходе: таблица по SKU и неделям и топ отклонений в рублях.Сравни [месяц] с [предыдущим месяцем] по продажам Ozon, Wildberries и 1С. Покажи выручку, число заказов, средний чек и возвраты: всего, по каналам и по категориям. Для каждой строки дай изменение в рублях и в процентах и укажи, за счёт чего оно вышло: больше заказов или выше чек. Отдельно перечисли всё, что делает месяцы несопоставимыми: разное число рабочих дней, акции площадки, крупный разовый заказ, незакрытые возвраты. Крупные разовые сделки покажи и в общей цифре, и отдельной строкой «без разовых». Выручку считай по [отгрузке / оплате], одинаково для обоих месяцев. На выходе: таблица сравнения и пять категорий, давших основной вклад в изменение.Посчитай воронку продаж по данным [Битрикс24 / amoCRM] за [период] и сравни с [предыдущим периодом]. По каждому этапу: сколько сделок вошло, сколько прошло дальше, конверсия в следующий этап и сквозная конверсия от первого этапа, среднее и медианное время в статусе. Считай по истории переходов, а не по текущему статусу сделки. Сделки, перескочившие этап, покажи отдельной строкой, а не размазывай по соседним. Не давай списка конкретных сделок и рекомендаций по ним: только цифры и различия периодов. Если по этапу меньше [30] сделок, пометь конверсию как ненадёжную и не делай на ней выводов. На выходе: таблица по этапам с двумя периодами рядом и три этапа с наибольшим падением конверсии.Посчитай ДРР по каждой рекламной кампании за [период]: Яндекс Директ и рекламные кабинеты Ozon и Wildberries. По каждой кампании: расход, выручка по атрибуции кабинета, ДРР, число заказов, средний чек. Внутри одной площадки бери одну модель атрибуции и напиши, какую. Не складывай выручку из разных кабинетов по одному заказу: это двойной счёт. Если по кампании выручку нельзя привязать к расходу, вынеси её в «атрибуция не определена», а не приписывай ей общие продажи категории. Отдели кампании с ДРР выше [целевого] от тех, где мало данных для вывода: при расходе меньше [порога] или менее [20] заказов пометь строку как ненадёжную. На выходе: таблица по кампаниям по убыванию расхода и итог: сколько бюджета ушло в кампании с ДРР выше целевого.

Частые вопросы

Где хранятся данные и как защищён доступ, разбираем отдельно: раздел о безопасности

Нет. Сформулируйте вопрос обычными словами, и агент сам найдёт нужные таблицы, соберёт выгрузку, посчитает и объяснит результат. SQL и аналитик в штате не нужны.

Из 1С, Битрикс24, amoCRM, Wildberries, Ozon, Яндекс Маркета, почты и таблиц по API. Сводит всё в одну картину без ручных выгрузок и склейки.

Агент опирается на данные из ваших систем и показывает источник каждой цифры. Расчёты воспроизводимы: можно раскрыть, как получился результат, и проверить.

По расписанию, которое вы зададите: каждый час, утром или к совещанию. Агент пересобирает данные и присылает свежий отчёт нужным людям сам.

Готовые сценарии

Все сценарии
Понять, где просели продажи на WB и Ozon

Месяц закрыли хуже плана, а причина не читается: заказов меньше или цена ниже? Агент считает спад по Ozon и Wildberries отдельно и называет фактор.

Дашборд выручки по каналам с обновлением по расписанию

Каждый понедельник кто-то заново собирает один и тот же отчёт, и он опаздывает к совещанию. Агент пересобирает его в Google Таблицах сам.

Разобрать рост возвратов на Wildberries по причинам

Обраток стало заметно больше, а отчёты кабинета не говорят почему. Агент считает долю возвратов по товарам и причинам и переводит её в рубли.

Свести продажи из 1С, CRM и маркетплейсов в одну таблицу

Одна и та же позиция называется по-разному в 1С, в CRM и на площадке. Агент сводит продажи в одну таблицу и отдельно показывает, что не сошлось.

Найти аномалии в марже за последние недели

Выручка на месте, а денег в итоге меньше. Агент считает маржу (то, что остаётся с продажи после расходов) по каждому товару по неделям.

Сравнить месяц с прошлым по выручке и заказам

Собственник спрашивает: стало лучше или хуже и на сколько. Агент считает оба месяца по одному правилу и говорит, что мешает их сравнивать.

Собрать воронку из CRM и найти, где теряются сделки

Заявок много, а до оплаты доходит мало, и где теряются, точно никто не скажет. Агент считает переходы по этапам и сравнивает с прошлым периодом.

Посчитать ДРР по кампаниям: доля расходов на рекламу

Бюджет разбросан по Директу и кабинетам площадок, а отдача считается на глаз. Агент считает ДРР (долю рекламы в выручке) по каждой кампании.

Сделать дашборд в Excel или Google Таблицах

Файл рассыпается после каждой новой выгрузки: диапазоны съезжают, срезы отваливаются. Агент собирает дашборд, который это переживает.

Гайды по теме

Ответы из данных без очереди к аналитикам

Подключите источники за минуты и спрашивайте данные обычными словами: агент соберёт, посчитает и объяснит.

Начать