Компания накопила данные в CRM, ERP и таблицах, но управленческие решения по-прежнему принимаются на основе ощущений или запоздалых Excel-отчетов. Воронка непрозрачна, прогнозы выручки не точны, а денежные потоки сложно планировать.
Типичная проблема
Данные разрознены по системам, аналитика строится вручную и устаревает к моменту готовности. Нет понимания, какие когорты клиентов приносят стабильную выручку, а где цикл сделки аномально длинный.
Цель
Выстроить управленческую аналитику на основе реальных данных: прозрачная воронка, когортный анализ клиентов, прогнозирование выручки и денежных потоков.
Что делает GMT
Инвентаризируем все источники данных, оцениваем их качество, выявляем дублирования и расхождения.
Определяем ключевые метрики, логику расчета, измерения и источники данных для каждого показателя.
Настраиваем автоматическую загрузку, трансформацию и нормализацию данных из CRM, ERP и других источников.
Сегментируем клиентов по когортам (по дате первой сделки, каналу, продукту, региону) и анализируем поведение: повторные покупки, LTV, срок жизни, отток.
Строим интерактивные дашборды с drill-down, настраиваем модели прогноза Cash Flow на основе исторических данных и текущей воронки.
Архитектура
| Слой | Компоненты |
|---|---|
| Источники данных | CRM (сделки, клиенты, активности)ERP / 1С (оплаты, отгрузки)Excel / Google Sheets (если есть) |
| ETL / Data Warehouse | Python / dbtPostgreSQL / ClickHouse / BigQueryScheduled pipelines |
| BI-инструменты | Power BI / Metabase / Tableau / RedashДашборды воронки, когорт, cash flowDrill-down аналитика |
Результат
FAQ
Часто — да. Мы начинаем с аудита качества данных и включаем очистку в план проекта. Запускать BI на "грязных" данных — потеря времени.
Зависит от задач, бюджета и технической зрелости команды. Power BI — для экосистемы Microsoft, Metabase — для технических команд, Tableau — для крупных enterprise. Подбираем под ваш контекст.