Бухгалтеры и финансисты зачастую перекладывают ответственность друг на друга когда заходит речь о финансовых отчетах.

Результат вывода данных из 1С для анализа очень неудобен, особенно когда сам каталог в 1С построен неправильно.

С BIAnalytics вы сможете создавать финансовую отчетность в считанные минуты, потому-что теперь выгрузку данных из 1С будет обрабатывать именно он и выдавать вам чистые и структурированные данные для дальнейшего анализа и фин.отчетности.

Обычно в компаниях Отчет о продажах строится еженедельно или ежемесячно через выгрузку из 1С, из специализированного софта или просто из excel файлов. Далее консолидируется информация и создаются простые графики, которые не все умеют «читать». Создать отчет о продажах занимает от дня до недели и отправляется руководителю на ознакомление.

С BIAnalytics в корне поменяется этот процесс. Автоматизируя консолидацию информации и анализ данных вы сможете получать отчеты о продажах в режиме реального времени, по всем ключевым показателям и делать drill-down аналитику. Представьте, сколько времени вы освободите!

Одним из лучших примеров внедрения BIAnalytics стала фармацевтическая компания у которой было более 70 аптек и собственник хотел увидеть прибыль по каждой в режиме реального времени.

Мы провели аудит всех вводимых данных, выявили и прекратили факт воровства, настроили блоки ввода для каждой аптеки (удаленно), настроили аналитику по показателям и вывели ее на все устройства собственника.

Результатом аналитики стало сокращение 14 аптек, реинвестирование в ключевые точки и изменение товарной матрицы согласно спроса по каждой аптеке. Компания не только сократила издержки, но и увеличила прибыль.

Практически у каждого нашего клиента сейчас стоит модуль динамической аналитики по таким показателям как:

• CPC (cost per click)
• CPA (cost per action)
• LTV (Customer lifetime value)
• CAC (Cost per customer acquisition)
• Churn Rate
• Personnel Costs (и десяток других

И все эти показатели рассчитываются автоматически (на основе интеграции с Google Analytics, отчетами отдела продаж, издержками из 1С и ряда других данных) и изменяются каждый день. При этом сразу же проводится аналитика динамики изменения каждого показателя в срезе неделя, месяц, год, сезонность, активность рекламы. Естественно вся аналитика выводится на телефон директору по маркетингу и директору компании.

Пример внедрения BIAnalytics в ретейл компанию для анализа и автоматизации закупа

Мы разработали блок анализа продаж под каждую категорию товара клиента. Затем импортировали данные за 18 месяцев по всей сети и вывели динамическую аналитику по следующим показателям:

• прибыль по брендам (в срезе неделя, месяц, квартал, год, сезонность)
• прибыль по наименованию товара ( в срезе размер, цвет, модель)
• срок реализации товара ( с момента поступления на полку до полной очистки склада)

На основе этих данных настроили автоматизированный закуп на каждую неделю по формуле (сезонность, скорость обращения, фактическая маржа, модель, цвет, размер).

Таким образом в 4 раза сократили скорость принятия решения по формированию заказа, увеличили точность выбора модельного ряда и существенно сократили остатки на складе.