Как руководителю видеть эффективность всех дилеров, а дилеру — только свои данные

Когда компания работает с большим количеством дилеров, рано или поздно появляется важный вопрос: как объективно оценивать их эффективность?

Особенно если дилеры работают в Битрикс24, ведут сделки, обрабатывают заявки, закрывают продажи, но руководителю нужно видеть не отдельные карточки CRM, а общую картину: кто работает лучше, где проседает конверсия, какие источники дают результат и как меняется динамика по периодам.

В 2024 году к нам обратился заказчик именно с такой задачей.

До внедрения отчета данные собирались вручную и выгружались в Excel. Формально аналитика была, но в повседневной работе это создавало много неудобств: нужно было регулярно собирать данные, обновлять таблицы, проверять корректность выгрузок и вручную приводить информацию к нужному виду.

Для разового анализа Excel еще можно использовать. Но когда данные нужны постоянно, такой подход быстро превращается в рутину и источник ошибок.

У заказчика было четкое понимание, что он хочет видеть в отчете. Нам предоставили техническое задание с перечнем нужных метрик, разрезов и логики отображения данных.

Перед началом разработки мы провели несколько встреч, чтобы разобрать технические детали, уточнить спорные моменты и правильно зафиксировать логику расчета отдельных показателей.

Это важный этап. На первый взгляд может казаться, что отчет — это просто набор графиков. Но если заранее не договориться, что именно считается заявкой, сделкой, конверсией или закрытием, то в итоге можно получить красивый дашборд, которому никто не доверяет.

Первым этапом BI-аналитик собрал датасеты — структурированные наборы данных, на основе которых дальше строится отчет.

Это не самая заметная часть работы для клиента, но одна из самых важных. Без правильно подготовленных данных отчет либо не получится собрать, либо он будет показывать некорректные значения.

В Битрикс24 есть базовые датасеты, но под задачу заказчика они не подходили. Нужно было собрать данные так, чтобы их можно было удобно разложить по нужным категориям: дилеры, ответственные, источники, периоды, сделки, статусы и другие параметры.

Именно на этом этапе формируется фундамент всей аналитики.

После подготовки данных мы перешли к созданию чартов.

Чарты — это отдельные визуальные элементы отчета: показатели, таблицы, графики, диаграммы, барчарты и другие блоки. Каждый такой элемент отвечает за конкретный вопрос: например, сколько сделок создано, сколько закрыто, какая конверсия, какие дилеры показывают лучший результат.

На этом этапе данные начинают превращаться в понятную визуальную картину. Вместо строк в таблице появляются конкретные показатели, которые можно быстро сравнить и использовать в управлении.

Затем мы собрали все чарты в единый BI-отчет. Отчет разделили на логические блоки, чтобы пользователю было проще ориентироваться и смотреть данные по нужным категориям.

Также настроили фильтры, чтобы можно было сортировать данные по:

— периодам;
— источникам;
— сотрудникам;
— дилерам;
— другим нужным параметрам.

В результате руководитель получил не просто набор графиков, а рабочий инструмент для регулярного контроля дилерской сети.

Одной из ключевых задач было ограничение видимости данных.

Заказчику было важно, чтобы один и тот же отчет могли использовать разные роли:

— руководитель компании видит данные по всем дилерам; — дилер видит только свои показатели; — лишняя информация автоматически скрывается.

То есть при входе дилера в отчет система сама отсекает все данные, которые к нему не относятся. Ему не нужно выбирать себя в фильтре или вручную настраивать отображение. Он сразу видит только свою аналитику.

Для руководителя при этом отчет остается полным: он видит общую картину по всей дилерской сети и может сравнивать эффективность между дилерами.

Этот параметр был критически важен. Без разграничения доступа отчет терял бы практический смысл, потому что дилеры не должны видеть чужие данные.

Главная техническая сложность возникла с расчетом оперативной конверсии.

По логике заказчика оперативная конверсия должна была считаться так:

количество сделок, закрытых в выбранный период, независимо от даты их создания, делится на количество сделок, созданных в текущий отчетный период.

На практике это сложнее, чем кажется.

Обычный фильтр в отчете может отсекать данные либо по полю «Дата создания», либо по полю «Дата закрытия». Но для этой метрики нам нужно было одновременно учитывать разные даты для разных частей формулы.

Если просто применить стандартный фильтр, показатель считался бы некорректно.

Поэтому датасет пришлось собирать таким образом, чтобы даты из фильтра дашборда подставлялись напрямую в SQL-запрос. Уже внутри запроса мы агрегировали нужные значения, считали метрики и выводили в таблицу готовый результат.

Такой подход позволил обойти ограничение стандартных фильтров и получить показатель в той логике, которая была нужна заказчику.

В результате заказчик получил BI-отчет, который заменил ручную работу с Excel и стал полноценным инструментом контроля дилеров.

Теперь руководитель может:

— видеть общую эффективность дилерской сети;
— сравнивать дилеров между собой;
— анализировать показатели по периодам;
— отслеживать источники и сотрудников;
— быстро находить просадки в работе;
— использовать один отчет для разных ролей с разным уровнем доступа.

А дилеры при этом получают доступ только к своим данным и могут контролировать собственные показатели без лишней информации.

BI-отчет — это не просто красивые графики на экране. Ценность появляется тогда, когда отчет отвечает на реальные управленческие вопросы и учитывает особенности бизнеса.

В этом проекте важно было не только вывести данные из Битрикс24, но и правильно подготовить датасеты, настроить фильтры, разделить отчет на понятные блоки, ограничить видимость данных и реализовать нестандартный расчет конверсии.

Именно такие детали превращают отчет из «дашборда ради дашборда» в рабочий инструмент для управления продажами и дилерской сетью.