С какими аналитическими проблемами сталкивается ретейл и как их можно решить с помощью BI-системы
Современный ретейл столкнулся с уникальным парадоксом: при изобилии данных компании испытывают острый дефицит полезной информации. Согласно исследованию Retail Systems Research, 78% розничных сетей тратят более 40% рабочего времени не на анализ данных, а на их сбор и приведение к единому формату. Это приводит к тому, что ключевые решения принимаются либо с опозданием, либо на основе неполных или недостоверных данных.
В этой статье мы детально разберем три фундаментальные проблемы, с которыми сталкиваются ретейлеры при работе с данными, и покажем, как их можно решить с помощью современных BI-инструментов. Все решения протестированы на реальных проектах для ювелирной сети SENAT (120+ точек продаж) и производителя канцтоваров «Феникс» (международная дистрибуция).
Ретейл — одна из самых быстроразвивающихся и конкурентных отраслей, где точность и скорость работы с данными напрямую влияют на выручку и эффективность бизнеса. Однако в реальности компании часто сталкиваются с разрозненными системами, дублирующими данными и ручной сводкой в Excel, что тормозит принятие решений. Бизнес-аналитика позволяет преодолеть эти сложности при условии грамотной настройки процессов и архитектуры данных.
Материал подготовлен на основе кейсов и практического опыта внедрения BI-системы AW BI, которым поделились эксперты компании «Открытые бизнес технологии» — партнёр AW BI. В частности, в статье использованы фрагменты выступления Олега Дмитриева, руководителя направления бизнес-аналитики.
Проблема №1. Разрозненность данных
Ситуация:
Данные о клиентах, маркетинге и продажах хранятся в разных системах: Bitrix24, Яндекс Метрика, Mindbox и 1С. Каждая система работает в своей логике, API многих из них не готовы к полноценной интеграции, а связать данные из 1С с веб-источниками — нетривиальная задача.
Ключевой вызов:
Отсутствие единых идентификаторов клиентов и продуктов.
Последствия:
- отчеты собираются вручную;
- аналитика фрагментарна и ненадежна;
- высокая трудозатратность.
Выбранный подход:
В проекте для ювелирной компании SENAT интегрировали данные из Bitrix24, Яндекс Метрики, Mindbox и 1С. Так как архитектура изначально не предусматривала такую связку, пришлось создавать единые ключи вручную на основе даты, флагов торговых точек и прочих признаков. Был построен универсальный справочник, в котором к идентификаторам из 1С добавлялись альтернативные ключи для веб-сервисов. Это дало:
- единую точку входа;
- устранение дублирующихся записей;
- защиту от ошибок вроде лишнего пробела или опечатки в наименованиях.
Если этого не делать:
Придется проверять все связи вручную, искать расхождения и дорабатывать интеграцию задним числом, что в разы увеличивает сроки и стоимость проекта.
Проблема №2. BI = бизнес-интуиция. Несоответствие требований и сложность расчетов
Ситуация:
Компания не может оперативно получать ответы на бизнес-вопросы. Причина — сложные метрики, неочевидные связи между таблицами и ошибки в данных.
В одном из проектов было обнаружено, что данные по одному магазину не отображаются на дашборде. Причина — ошибка в наименовании организации в таблице продаж. В 1С всё считалось правильно благодаря встроенной логике отчета, а в BI эти данные «проваливались». Совместно с заказчиком был скорректирован справочник и устранена ошибка.
Ключевые показатели, с которыми чаще всего возникают сложности:
- программа лояльности;
- план/факт;
- оборачиваемость (особенно с учетом фильтрации и динамики).
Решение:
- создание дополнительных ключей для сопоставления данных;
- разработка алгоритмов расчета оборачиваемости и других метрик в витринах данных.
Оборачиваемость
Оборачиваемость в ретейле — один из самых капризных показателей. Она зависит от выбранной формулы, от структуры и объема данных, от корректной фильтрации и агрегации.
С какими проблемами сталкиваются компании:
- нельзя быстро посмотреть оборачиваемость по товару за нужный период;
- расчет идет не по FIFO или не учитывает движение остатков;
- метрика ломается при смене фильтра (например, при сужении по магазину или дате);
- результат не сходится с отчётами в 1С, и никто не может объяснить почему.
Почему так происходит:
В BI нельзя «в лоб» просто поделить продажи на остатки. Надо учитывать ежедневную динамику остатков, особенности агрегирования (сумма или среднее?), начальную дату и даже логику округления.
Решение:
- формируем отдельную витрину остатков с ежедневной детализацией по магазинам и товарам;
- строим аналитическую витрину продаж;
- создаем расчетную витрину с оборачиваемостью — с учетом бизнес-логики конкретной компании.
Результат:
- маркетинг и закупки работают с оборачиваемостью ежедневно;
- нет расхождений между BI и 1С;
- бизнес может быстро снимать товары с продажи или менять условия промо.
Решение: строительство «мостов» между островами
1. Создание единого «паспорта» товара:
- универсальный ID (например, JWL-SAPH-003);
- таблица соответствий для всех систем;
- автоматизированный механизм обновления.
2. Разработка ETL-контура (Extract, Transform, Load):
- ежедневная синхронизация данных;
- очистка от «мусора» (дубли, опечатки);
- трансформация в единый формат.
3. Настройка бизнес-правил:
- алгоритмы сопоставления («Если в названии есть 'сапфир' → категория 'Сапфиры'»);
- механизмы обработки исключений;
- процедуры валидации (проверка на дубли).
Результаты через 6 месяцев:
- время на согласование данных ↓ с 72 до 4 часов/мес;
- ошибки в отчетности ↓ на 85%;
- возможность строить сквозную аналитику «от поставщика до кассы».
Проблема №3. Технический долг и человеческий фактор
Ситуация:
API веб-сервисов ограничены. Данные из 1С неструктурированы и не готовы к интеграции. Нет нормативно-справочной информации.
Решение:
собственный ETL на Python для обхода ограничений API;
единое хранилище данных на PostgreSQL;
витрины данных и расчеты в AW BI.
Как это реализовано:
Была построена промежуточная база данных в PostgreSQL. Туда ежедневно поступали очищенные и нормализованные данные из веб-сервисов и 1С. ETL-процесс:
удаляет дубликаты;
трансформирует нестандартизированные поля;
синхронизирует структуры таблиц.
Проблема с OData:
Стандартный протокол OData из 1С выводит «лишние» столбцы. Это мешает аналитикам работать с данными. Решение – выгрузка данных из 1С напрямую в PostgreSQL, где можно применять SQL-запросы и строить агрегации.
Последствия:
зависимость от квалифицированных специалистов;
высокая стоимость поддержки;
необходимость документировать архитектуру и справочники.
Примеры реализаций
Проект для «Феникс» (международная компания по производству и дистрибуции канцтоваров)
1. Расчетная таблица вместо Excel
Задача:
В Excel велась сложная таблица с пересчетами по коэффициентам на конкретные даты хранения (глубокий OTIF-анализ). Требовалось перенести её в BI и обеспечить:
доступность коллегам без пересылки файла;
автоматические пересчеты;
историю изменений.
Решение:
Функционал шаблонов AW BI с сохранением настроек и автоматическими расчетами на основе ежедневной загрузки данных из 1С.
Экономия: ручной пересчет и пересылка больше не нужны.
2. Таблицы с изображениями
Проблема:
Встроенный движок кастомных виджетов AW BI ограничен 1000 строк. Требовалось отображать до 15 млн строк с изображениями товаров.
Решение:
реализовали собственный сервис с использованием API AW BI;
сервис синхронизирует данные по модели, кэширует массив и отображает его в кастомной таблице;
автоматическая подгрузка изображений по путям из базы.
Результат:
Теперь пользователь просто нажимает «развернуть таблицу», фильтрует по периоду и категориям, получает результат и, при необходимости, выгружает в Excel.
3. Движение товара + Like-to-Like анализ
Проблема:
Ранее расчеты велись в Excel. При смене периода требовалось вручную настраивать макросы.
Решение:
все расчеты и визуализация перенесены в AW BI;
использованы переменные и расчетные агрегаты;
поддержка Like-to-Like анализа (3 года в одном виджете с переключателями).
Интересные детали:
один виджет может содержать 2–4 показателя на переменную, более 10 переменных;
удобная навигация: всё на одном экране.
Проблема №Х. Ручная обработка данных
В день на выгрузку отчетов тратилось в сумме порядка 3 часов, так как на экране дашборда отражены сразу 15 отчетов в моменте.
Ситуация:
Формирование ежедневных отчетов занимало по 3 часа каждый день. В месяце ~23 рабочих дня. Итого 69 рабочих часов уходило на формирование отчетов и расчет показателей. А это почти 9 рабочих дней, что равно практически половине рабочего месяца.
Данные выгружаются из 1С вручную, обрабатываются в Excel или Power Query;
высокая нагрузка на ИТ и большие временные затраты (до нескольких часов ежедневно);
невозможно динамически рассчитывать метрики;
отсутствует единый датасет для анализа.
Решение:
переход на платформу AW BI;
автоматизация ETL, расчетов и визуализации;
поддержка динамической детализации, фильтрации и историчности данных.
Результат:
минимизация ручного труда;
устранение ошибок;
существенная экономия времени.
Выводы
Большинство аналитических проблем в ретейле находятся в структуре данных, технических ограничениях и нехватке прозрачной архитектуры. Но все они решаемы при наличии BI-системы. Платформа AW BI позволяет автоматизировать сбор, очистку и визуализацию данных, обеспечивая бизнесу достоверные и быстрые ответы на ключевые вопросы.
Реальный пример из компании «Феникс»:
Ежемесячный процесс подготовки отчетности включал:
12 различных Excel-файлов;
5 этапов согласования;
до 3 итераций правок;
итоговые трудозатраты – 23 человеко-дня.
Решение: переход на промышленную аналитику
1. Автоматизация процессов:
перенос расчетов в BI-систему;
регулярные автоматические выгрузки;
интеграция всех источников данных.
2. Новая архитектура данных:
единые master-датасеты;
централизованные справочники;
встроенные механизмы контроля качества.
3. Трансформация процессов:
от «подготовки отчетов» → к «анализу данных»;
обучение сотрудников новым инструментам;
поэтапный отказ от legacy-процессов.
Результаты через 4 месяца:
время подготовки отчетности ↓ с 23 до 2 дней;
возможность анализировать данные за 3 года в одном интерфейсе;
нагрузка на IT-отдел ↓ на 70%.