От Excel к GPT-скрипту: как я автоматизировал аналитику в рознице и избавился от рутины
Практика - кейс с цифрами: отчёт, который раньше занимал 3 часа, теперь формируется за минуту.
Если вы всё ещё считаете, что GPT — это только про тексты и «ботов», то покажу на конкретном кейсе, как он помогает в аналитике:
- Обрабатывает сырые Excel-данные
- Нормализует названия товаров
- Считает динамику, средний чек, отклонения
- Делает сводку понятным языком
- И всё это — без копипаста и формул
Почему вообще Excel?
Моя основная деятельность связана с аналитикой в розничных сетях: товарная и финансовая отчётность, выгрузки из 1С, расчёт KPI и сравнительные отчёты по магазинам. Те, кто сталкивался с этим в реальности, понимают, насколько велик объём ручных операций.
Параллельно я плотно работаю с нейросетями и контентом. И даже там, в казалось бы «цифровой» сфере, часть задач всё равно упирается в таблицы:
- планы публикаций
- базы тестов
- учёт идей, гипотез, экспериментов и прочее
Сначала это казалось безобидным. Но чем дальше, тем больше ощущалась усталость от повторяющихся операций.
Что именно меня раздражало
- Ручная фильтрация
- Поиск дубликатов и сравнение списков
- Перенос строк из одной таблицы в другую
- Формулы ВПР
- Приведение данных к единому виду
- Настройка макросов (которые ломались после каждой правки структуры)
Реальная тоска. В какой-то момент я понял: либо автоматизировать, либо бесконечно «чинить Excel» и протухнуть в колонках и строках.
Итак что я сделал:
Шаг 1: Перевёл шаблоны в Google Sheets
Обычные Excel-файлы я перенёс в Google Sheets, где проще работать с интеграциями и скриптами.
Шаг 2: Написал мини-скрипт на Google Apps Script
Скрипт собирает нужные столбцы, отправляет их в GPT (через API), получает структурированный ответ и вставляет его обратно в таблицу.
Шаг 3: Настроил промпт
GPT получает понятную инструкцию:
- очистить дубли
- нормализовать наименования товаров (вручную это часто 3–4 варианта одного и того же)
- сгруппировать по категориям
- посчитать динамику по неделям
- составить сводку: топ‑20 товаров, просадки, резюме
Шаг 4: Автоматический экспорт
Результат отправляется в Google Docs, откуда я отправляю его руководству или сохраняю как отчёт.
💡 К примеру: аналитика по продажам
📊 До автоматизации:
- 90 дней продаж
- 13700 SKU
- Excel из 1С, с ручными правками
- На отчёт: 2–3 часа
- Повторы, нестыковки, вручную собирал сводку для управленцев
⚙ После внедрения сценария:
- Скрипт обрабатывает данные за ~40 секунд
- Приводит названия к единому виду
- Делает группировку и расчёты
- Формирует понятный текстовый вывод
- Отчёт готов одним нажатием кнопки
Почему GPT хорошо справляется?
Он умеет:
- понимать контекст (например, «чай Липтон», «Липтон черн.», «Lipton» — одно и то же, а в номенклатурах 1С это будут разные позиции)
- логически группировать и находить шаблоны
- писать человеческий резюме-анализ, не просто формулы
- объяснять аномалии, если задать правильный промпт
При этом GPT не требует глубокой настройки. Один раз составил промпт — дальше просто копирую его в сценарии.
Если вам интересна работа с ИИ — я делюсь этим в своём Telegram-канале. Куда выкладываю гайды, примеры автоматизации, промты, реальные кейсы и обзоры. Ум + AI = Доход