Как инструменты аналитики помогают повысить управляемость бизнеса?

Крупные компании вкладывают десятки миллионов в продвинутую бизнес-аналитику – она помогает им развивать бизнес в высококонкурентной среде. У малого бизнеса нет ни такого количества данных, ни таких ресурсов. Но это не значит, что аналитика им недоступна или не нужна. Как типовые инструменты, разработанные на основе аналитических проектов в enterprise, помогают небольшим компаниям повышать управляемость бизнеса, рассказывают Мария Бар-Бирюкова, заместитель генерального директора ГК «Корус Консалтинг», основательница Sellty, и Константин Смирнов, коммерческий директор компании «ДАР» (входит в ГК «Корус Консалтинг»).

Менее половины компаний малого и среднего бизнеса используют CRM, показало исследование Сбер Бизнес Софт и TenChat. Остальные для ведения базы клиентов и взаимодействия с ними используют Excel, электронную почту, мессенджеры и социальные сети. Низкий уровень автоматизации процессов в малом бизнесе – основной барьер для использования бизнес-аналитики.

Однако 25% респондентов из малого бизнеса, опрошенных «Битрикс 24», утверждают, что используют инструменты бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI). 26% компаний ведут аналитику в Excel. 31% опрошенных не знают, что такое BI-инструменты.

Тем временем именно аналитические выводы способны превратить интуитивное управление в осознанные решения, которые напрямую влияют на выручку и прибыль.

Крупный бизнес отличается от малого и среднего большим количеством бизнес-процессов и более высокой ценой ошибки – это обусловлено масштабом деятельности. Так, 72% компаний уже теряли деньги из-за отсутствия качественных данных. Поэтому крупные предприятия рассматривают работу с аналитическими данными как стратегический ресурс, требующий системного подхода.

Информация поступает и обрабатывается из множества источников. Это могут быть системы бухгалтерского учета, которые фиксируют финансовые показатели, платформы управленческого учета, где консолидируются данные по группе компаний, логистические решения вроде WMS, необходимые для анализа затрат на транспортировку – и множество других решений.

Когда источников становится много (обычно больше десяти), разрозненные массивы могут объединяться в корпоративные хранилища данных. Например, современные архитектуры, такие как Lake House, позволяют хранить как структурированные записи из CRM, так и неструктурированные данные – видеоролики или документы.

Архитектура Lake House представляет собой инновационный способ управления данными, сочетающий сильные стороны озер данных (Data Lake) и хранилищ данных (Data Warehouse), развернутых на базе облачных платформ. Использование сложных инструментов вроде Apache Spark позволяет крупным компаниям обрабатывать огромные массивы данных и использовать машинное обучение. На этом фундаменте работают BI-системы.

Бизнес-аналитика для крупных компаний – это, в первую очередь, мощный инструмент конкурентоспособности. Найденные инсайты помогают совершать прорывы в бизнесе – выходить на новые рынки или завоевывать лидерство в своем сегменте. Например, ритейлеры с помощью BI-инструментов прогнозируют спрос и финансовые показатели, находят закономерности в продажах, управляют запасами и рисками, оптимизируют маркетинговые кампании.

Так, сеть «Бургер Кинг» внедрила BI-систему в связке с программно-аппаратным комплексом для прогнозирования потребности в ингредиентах и готовых блюдах. Это позволило сократить объем списаний продукции за счет более точного прогнозирования потребностей в компонентах и сэкономить около 1 млрд рублей. Кроме того, увеличилась пропускная способность ресторанов на фудкортах за счет снижения времени обслуживания посетителей. Автоматизация процессов и улучшение качества продукции привели к заметному снижению количества жалоб от гостей.

В компании «Лемана Про» благодаря инструменту для планирования и анализа размещения товаров в коммерческих зонах гипермаркетов сократили время на заполнение данных с двух недель до двух дней, а также снизили количество ошибок в учете до 1%. Кроме того, благодаря собираемым данным компания строит отчеты по работе в различных разрезах, анализируя «узкие» места и выявляя потенциал для роста.

Работа с аналитическими данными позволяет повысить эффективность бизнеса, но требует значительных вложений в инфраструктуру и развитие компетенций. Минимальная стоимость внедрения BI-системы, которая включает базовые лицензии, настройку и интеграции, начинается от нескольких миллионов рублей. Для компаний малого и среднего бизнеса это неподъемные затраты. Но им и не нужны сложные BI-системы – у них обычно нет необходимого количества данных.

Ручные отчеты в 1С или Excel не дают преимуществ настоящей – «взрослой» – аналитики, которую используют корпорации. Схожую с enterprise функциональность можно получить, используя готовые инструменты, созданные на основе опыта крупных компаний. Такой формат аналитики не требует значительных финансовых вложений, большого количества источников данных и глубоких компетенций пользователей.

Главная задача в области аналитики для компаний СМБ – перейти от интуитивного управления к решению задач на основе актуальной, обновляющейся информации. Интуитивное управление не позволяет вовремя увидеть все проблемы – причины падения выручки или других критически важных показателей. Бизнес теряет прибыль, а собственник может только догадываться – это из-за низкой конверсии или убыточных промо, ведущих к кассовым разрывам, или же дело в том, что менеджер ушел в отпуск, оставив заявки без ответа.

В e-commerce даже простые отчеты на основе данных – будь то чековая аналитика или информация из B2B-портала или интернет-магазина – могут подсказать причины тех или иных изменений, например, падения продаж. А веб-аналитика способна помочь проследить путь клиента, например, по каким причинам он бросает корзину на сайте.

Аналитика продаж помогает быстро скорректировать стратегию бизнеса, например, в зависимости от сезонности или интереса к товару. А еще – найти способы повышения маржинальности. Например, оптовый дистрибьютор строительных материалов благодаря встроенной в b2b-портал аналитике обнаружил, что большинство сделок мелкие, а повторные заказы редки. Сегментировав клиентов по выручке и частоте покупок, компания сосредоточилась на крупных контрагентах и повысила средний чек.

Визуализация отчетов может строиться на основе таких инструментов, как Yandex Data Lens. Они позволяют за несколько кликов отразить собранные данные с помощью наглядных дашбордов и графиков. Это помогает в прямом смысле увидеть проблему – любые дисбалансы и аномалии заметны сразу.

Таким образом, аналитические инструменты, встроенные в облачные e-commerce платформы, позволяют:

• быстро оценивать ключевые финансовые показатели;
• прогнозировать спрос и избавляться от неликвидного товара;
• оптимизировать ассортимент для роста продаж и прибыли;
• анализировать поведение клиентов для повышения лояльности и повторных покупок.

Подобные аналитические инструменты доступны даже микробизнесу – стоимость подписки на сервисы начинается от нескольких тысяч рублей в год.

Запустить типовые аналитические инструменты в работу можно буквально за пару дней – речь идет об облачных решениях, которые не требуют подготовки инфраструктуры и длительного внедрения. Начать работать с аналитикой можно в три этапа.

Первый – подключение модулей аналитики, доступных «из коробки» зрелой e-commerce платформы. Они автоматизируют сбор данных и позволяют отслеживать ключевые метрики: частоту покупок (PF), средний чек (AOV), продолжительность цикла сделки (SCL), а также пожизненную ценность клиента (LTV). Это помогает оценивать эффективность бизнеса и корректировать стратегии.

Второй шаг – организация данных. Например, можно настроить ежедневный или еженедельный отчет для отправки на почту. Так у пользователя появляется возможность отслеживать аналитику на постоянной основе.

Третий шаг – обогащение отчетов. В частности, их можно дополнить данными из аналитических систем вроде «Яндекс Метрики», показателями офлайн-точек, результатами RFM-анализа и другими. На этом этапе достаточно выделить важные метрики в Google Docs.

Таким образом, рынок аналитики движется к демократизации. Доступ к технологиям упрощается благодаря готовым решениям, использующим опыт крупного бизнеса. Следующий шагом в развитии инструментов бизнес-аналитики станет использование генеративного ИИ (GenAI) – он упростит работу с данными и позволит получать аналитику «на лету», по запросу на естественном языке. По мнению Gartner, GenAI будет использоваться в бизнес-аналитике для создания диалоговых интерфейсов и автоматического генерирования идей. Крупный бизнес начинает использовать эти возможности в рамках сложных BI-систем. Скоро они станут доступны и малым компаниям.