DataLens как инструмент аналитики

Введение

Статья писалась при помощи нейросетей с ручной корректировкой человеком. Если такой контент вам не интересен и вызывает негативные эмоции, пожалуйста не читайте.

Управление франчайзинговой сетью — это всегда работа с большими массивами данных: продажи, остатки, маржинальность, эффективность персонала. До внедрения DataLens вся аналитика велась исключительно в Контур.Маркете, что создавало несколько проблем:

• Неудобство работы с несколькими магазинами – данные по франчайзи приходилось выгружать по отдельности.

• Отсутствие визуализации – цифры в таблицах не давали целостной картины.

• Задержки в обновлении информации – некоторые отчёты формировались вручную.

Решение перейти на DataLens изначально не вызвало энтузиазма у сотрудников — казалось, что это просто «ещё один сложный инструмент». Однако уже через несколько месяцев команда оценила его преимущества и даже начала запрашивать доработки для удобства работы.

1. Ограничения Контур.Маркета: почему прежней аналитики было недостаточно

1.1. Проблемы работы с несколькими магазинами

В Контур.Маркете данные по разным франчайзи хранились обособленно. Чтобы сравнить показатели двух точек, приходилось:

1. Выгружать данные по каждой в отдельный Excel.

2. Вручную сводить таблицы.

3. Проверять, чтобы периоды анализа совпадали.

Пример:

«Для ежемесячного отчёта по 2 магазинам менеджер тратил 2-3 часов только на сбор данных. При этом высок был риск ошибок человеческий фактор никто не отменял, и сотрудники с удовольствием ссылались на это при каждом удобном случае.»

Изображение: «Рис. 1 – Интерфейс Контур.Маркета. Очень ограниченные возможности Контур Маркета для аналитики.

1.2. Цифры без графиков: слабая наглядность

Табличные отчёты не позволяли быстро:

• Выявить сезонные спады.

• Сравнить динамику разных магазинов.

• Оценить эффективность маркетинговых акций.

Кейс:

В Июне 2025 года один из магазинов показал падение выручки на 15%. В таблице это было неочевидно — проблема обнаружилась только при построении графика в DataLens. Оказалось, что у франчайзи открылся конкурент, а он не сообщил об этом в управляющую компанию.»

Изображение: «Рис. 2 – Пример табличного отчёта в Контур.Маркете

Изображение: «Рис. 3 – Пример дашборда в DataLens по нескольким магазинам.

2. Внедрение DataLens: от скепсиса к активному использованию

2.1. Автоматическая выгрузка данных из Контур.Маркета

Как настроена интеграция:

1. Данные из Контур.Маркета (продажи, остатки, заказы) автоматически передаются в DataLens раз в час.

2. Система агрегирует информацию по заданным параметрам (регион, категория товара, франчайзи).

3. Готовые дашборды доступны в реальном времени

Изображение: «Рис. 4 – Схема интеграции Контур.Маркет → DataLens» Контур передает данные в разных таблицах, которые можно объединять, группировать, агрегировать и формировать чарты и графики

2.2. Первая реакция сотрудников: «Ещё один непонятный инструмент»

Изначально внедрение столкнулось с сопротивлением:

• Менеджеры боялись сложного интерфейса.

• Аналитики не видели преимуществ перед Excel.

Переломный момент: После обучения команда создала первый дашборд с ключевыми метриками. Время на подготовку еженедельного отчёта сократилось с 5 часов до 30 минут.

2.3. Запросы на доработки

Через 2 месяца использования появились новые потребности:

• Сравнение эффективности маркетинговых каналов .

• Прогнозирование спроса на основе исторических данных.

• Контроль работы сотрудников.

Изображение: «Рис. 5 – Пример дашборда для отчета LFL

3. DataLens vs. аналоги: почему выбрали именно его

3.1. Сравнение с PowerBI

Изображение: «Рис. 6 – Различия DataLens и PowerBI

4. Сложности внедрения и технические ограничения

4.1. Проблемы с источниками данных

Главная сложность — невозможность изменить структуру данных из Контур.Маркета. Например:

• Некоторые поля (например, «Закупочная стоимость») выгружались не совсем удобно для формирования отчета по себестоимости группы товаров.

• Пришлось создавать промежуточные таблицы для корректной визуализации.

5. DataLens и управление франшизой: аналитика для роста

5.1. Почему франчайзинг требует глубокой аналитики?

Управляющая компания должна:

✅ Контролировать выполнение стандартов.

✅ Выявлять убыточные точки до кризиса.

✅ Быстро помогать франчайзи с проблемами.

И один из главных инструментов, это аналитика розничных продаж.

5.2. Планы по расширению аналитики

Следующий этап — подключение HR-метрик:

• Текучесть кадров.

• KPI менеджеров.

• Затраты на обучение.

Заключение

Внедрение DataLens дало:

✔ Сокращение времени на отчёты в 5-10 раз.

✔ Прозрачность для франчайзи.

✔ Гибкость — новые дашборды создаются за 1-2 дня.

Совет компаниям:

Начинайте с малого — автоматизируйте 1-2 ключевых отчёта. Как только команда увидит результат, сопротивление новому инструменту исчезнет.

С уважением, команда SMOKESTAR Франшиза пара и дыма, прибыльный бизнес уже через 14 дней.

p.s Прошу прощения за шакальные фото. Материал брал с сайта.

Источник