Аналитика в ритейле всегда была непростой задачей. Чем больше точек продаж и каналов, тем сложнее бизнесу ориентироваться в данных. Отчеты из ERP, CRM, e-com площадок, маркетинговых платформ и POS-систем часто сводятся вручную, BI-отделы перегружены, а бизнес-пользователи ждут ответа на свои вопросы неделями.
При этом если запрос бизнеса не приоритетный, то в бэклоге команды разработки он может висеть месяцами – сталкивался с подобным неоднократно. (А как у вас? Напишите, интересно как с этим обстоят дела сейчас)
Мы привыкли к дашбордам. Мы делаем их красивее, достовернее, выверяем каждый график и корпим над диаграммами. В то время как пользователю нужна вовсе не красота, а ясность, полученная вовремя.
Но давайте начнем с небольшой истории.
Кофе SOS
Оказывается, торговые сети используют кофе как трафикогенератор, а еще он способствует увеличению продаж сопутствующих товаров – выпечки, снэков и готовой еды. Вот почему в соседней “Пятерочке” теперь тусят подростки с чашкой кофе и смартфоном в руке.
Для крупных ритейлеров сотни кофепойнтов, разбросанных по стране, – это не только возможность, но и вызов. Так, один из наших клиентов столкнулся с задачей проверки гипотезы: не простаивают ли кофемашины в пиковые часы продаж. На первый взгляд – мелочь. На деле же – потерянная выручка и недовольные покупатели. Машины, как часто бывает, плохо оснащены датчиками, и заранее понять, что у них закончилось молоко или переполнен бак со жмыхом, невозможно.
Тогда коллеги сделали интересный алгоритм: он анализировал продажи кофе в течение всего дня и выявлял статистические аномалии, анализируя отклонения от средних значений в выборках за аналогичные временные интервалы. Если кофе статистически должно было продаваться, но не продавалось, система сигнализировала: что-то не так. Иногда это был сбой в электричестве, иногда – нехватка ингредиентов.
Они встроили наш ИИ-аналитик в систему оповещения ответственных лиц (директоров, снабженцев) и таким образом создали возможность не только быстро возвращать “трафикогенераторы” в строй, но и анализировать больше данных и выявлять другие закономерности. Так оперативная аналитика перестала быть делом “завтра” и превратилась в инструмент “здесь и сейчас”.
Это история про то, как из данных рождается действие, конвертируемое в прямой экономический эффект – выявленные простои кофепойнтов снизились на несколько десятков процентов.
От дашбордов к диалогу с данными
Данные для ритейла жизненно необходимы: продажи, промо, возвраты, остатки, оборачиваемость. Классическая схема работы такова: бизнес-подразделение формулирует вопрос → аналитики превращают его в задачу → инженеры делают выгрузки → кто-то собирает отчет → отчет попадает на стол к ответственному лицу → через время появляется ответ.
Проблема в том, что скорость бизнеса и скорость проведения анализа не совпадают.
Руководителю дивизиона, директору магазина или маркетологу часто нужен ответ в моменте, а не через неделю. Но BI-процессы инерционны. Поэтому сегодня нужны другие инструменты, позволяющие получить свежие данные, проанализировать, задать вопрос – и получить не просто диаграмму, но выводы, рекомендации или даже конкретное выполненное действие.
Конструкторы отчетов устарели. В век GPT пользователь хочет общаться с данными.
ИИ-аналитик, который отвечает
В ответ на этот запрос появился Easy Report – российское решение, которое позволяет получить ответ, просто общаясь с системой, просто задав вопрос в чате, в мессенджере в любом удобном интерфейсе.
Историю создания Easy Report мы рассказывали вот в этой статье. На тот момент это было классическое NLP-решение, а сегодня – полноценный ИИ-аналитик с применением современных алгоритмов больших языковых моделей (LLM).
Под капотом:
наличие бизнес-глоссария и справочников для понимания сокращений, аббревиатур и отраслевого слэнга;
гибкий языковой интерпретатор, понимающий запросы любой сложности и анализирующий не только исходный запрос, но и ответ;
гибридный движок, отвечающий за точную выборку данных и всегда выдающий достоверный факт;
возможность гибкой интеграции в закрытом контуре, в т.ч. любой корпоративный мессенджер, портал, мобильное приложение или агентную архитектуру (MCP).
Результат: ответ без задержек и галлюцинаций. Система понимает контекст, ведет диалог, умеет уточнять, раскладывать данные на детали, анализировать ситуацию и объяснять ее пользователю, давать рекомендации – и при этом строго соблюдает роли и права доступа (есть детальная поддержка RLS/OLS/CLS).
Помимо этого, мы очень хорошо вписываемся в текущие процессы, которые требуют оперативной нотификации либо побуждения к действию: что-то случилось, что-то сломалось, требуется срочное внимание, создание заявки и тд.
Как ритейл сделал аналитику частью рутины
Здесь я коротко расскажу как наши ритейловые клиенты применяют инструмент уже сейчас, и конечно же, это не исчерпывающий перечень. Дело в том, что самая новая версия вышла совсем недавно и не успела причинить достаточное количество пользы в силу своего возраста.
Если вам интересно больше узнать об Easy Report 3.0, приходите к нам на вебинар 16 сентября. Там мы впервые подробно расскажем о том, на что способна эта разработка и как нам удалось добиться 100%-й точности ответов даже при использовании LLM. Регистрация тут.
Парфюмерно-косметический ритейлер
Компания встроила Easy Report в существующие бизнес-процессы. В результате был обеспечен доступ к оперативным данным для всей управленческой вертикали – от совета директоров и акционеров наверху до директора каждой торговой точки.
Так, директора магазинов получают персональную сводку по своим KPI ежечасно. Это более 500 000 запросов в месяц, треть из которых идут как уточнения: «Сравни меня с соседним магазином», «Покажи остатки».
Это не просто отчеты, а рабочий инструмент для каждого пользователя.
Про этот кейс мы уже писали в статье.
Ритейлер бытовой техники
Здесь пользователи – топ-менеджеры, которые таким образом отслеживают продажи и находят драйверы и барьеры продаж и могут сразу же реагировать на отклонения. Каждый час они получают отчеты по выполнению планов в разрезе регионов и брендов. Ключевое отличие от предыдущего сценария – это бОльшее количество систем в интеграционном контуре, соответственно, больше разношерстных данных.
Тиражирование решения до массового пользователя сейчас в планах.
Крупный FMCG ритейлер
Компания встроила Easy Report в качестве аналитического ассистента в свою архитектуру. Он интегрирован и в корпоративные порталы, и в мобильные приложения компании. Здесь активно используется функционал как для анализа показателей, так и для оперативного оповещения об отклонениях. А также это первый клиент, где мы успешно запустили аналитическую записку, сгенерированную ИИ, которая на больших отчетных массивах помогает в разы быстрее понять, что происходит и что с этим делать.
Один из важнейших факторов успеха решения – высокий уровень доверия со стороны пользователей. Так как точность ответов максимально высока, отсутствуют галлюцинации, им не приходится перепроверять ответы и тратить на это свое время, а можно сразу же брать цифры и рекомендации в работу.
От цифр к действиям: почему бизнесу мало просто данных
Смысл всех этих примеров один: аналитика перестала быть конечной точкой (“вот тебе цифры, делай что хочешь”). Сегодня бизнес ждет интерпретаций и подсказок: что произошло, где отклонение, как действовать.
И это укладывается в три ключевых тренда:
Симплификация – конечные пользователи больше не хотят перестраивать и создавать новые отчеты, они хотят ответы, и как можно быстрее.
От data-driven к insight-driven – от культуры “данные ради данных” к культуре интерпретации и понимания происходящего.
Мультиагентные архитектуры – повсеместный тренд, сильно выходящий за рамки просто аналитики или какой-то частной системы, где в основе решения встает сквозной процесс: от триггера до действия. Как правило, это не один инструмент, а сеть умных ассистентов, встроенных в рабочие процессы.
По третьему блоку можно много рассказать и подсветить. Это очень важный и пока что крайне недооцененный тренд развития корпоративного ландшафта и я обязательно расскажу о нем детальнее в следующих статьях, поскольку он тесно перекликается с роадмэпом развития нашего решения.
Аналитика становится проще. Все чаще мы видим, что пользователи не хотят возиться с конструктором отчетов – они ждут интерактивности. Им удобнее просто задать вопрос и сразу получить ответ.
Во многом это результат “эффекта GPT”: мы привыкли к тому, что сложную задачу можно сформулировать в свободной форме, и система сама найдет и предложит решение. Этот тренд невозможно игнорировать – он уже меняет ожидания и поведение пользователей.
К чему это все идет
Easy Report сегодня – это уже не просто инструмент для построения отчетов по запросу, а большущий шаг к персональному аналитическому ассистенту, который не просто показывает данные, он их понимает и может предложить совершить какое-то действие, что наконец-то приближает нас к prescriptive аналитике.
Теперь система умеет работать со сложными составными показателями: брать исходный запрос, обращаться к внутренним инструментам, строить промежуточные отчеты и возвращать уточненные ответы. Например, если вы спросите: “Конверсия выросла везде или только в отдельных регионах?”, Easy Report автоматически сохранит контекст предыдущего запроса, учтет фильтры и построит корректное сравнение, при этом самостоятельно использовав нужный математический аппарат.
Важный момент: данные остаются безошибочными, потому что решение работает на базе корпоративного хранилища и сложной связи справочников с бизнес-глоссарием. Система может проводить корреляционный анализ, выбирать показатели из разных моделей данных и даже указывать, что связь между ними статистически несущественна (например, на основе коэффициента корреляции Пирсона).
Кроме того, Easy Report интегрируется с любыми BI-платформами. В диалоге можно попросить: «Покажи это на дашборде» – и система сама подтянет визуализацию из Tableau или Superset (есть несколько способов интеграции в т.ч. и с другими BI).
Все это укладывается в современную концепцию data-agents — когда у каждого сотрудника появляется “умный помощник-аналитик”, встроенный в его рабочие процессы.
***
На этом у меня все. Пишите, что вы обо всем этом думаете, с интересом подискутирую. Или приходите на вебинар и задайте вопросы создателю решения.