ОКО — аналитика торговой сети

Проблема

Сеть из десятков магазинов управлялась «по сводкам»: цифры собирались вручную, к моменту готовности устаревали, и увидеть картину целиком можно было только раз в месяц.

• Выручка и средний чек по точкам сводились руками из выгрузок — часы работы каждый раз.
• Просадку конкретного магазина замечали с опозданием в недели.
• Отзывы жили на площадках отдельно от управленческих решений: негатив всплывал случайно.
• Эффект акций оценивался «на глаз» — без ответа, окупилась ли конкретная механика.

Архитектура

Путь данных простой: источники → общее хранилище → готовые расчёты → экраны руководителя. Всё собрано под ритейл: чеки и справочники загружаются из учётной системы, отзывы — с публичных площадок, всё складывается в единую базу, по которой считаются готовые отчёты — выручка, отток покупателей, окупаемость акций, тон отзывов.

Ключевые решения: тяжёлые расчёты готовятся заранее — экраны открываются мгновенно даже на больших периодах; разметку отзывов делает AI, но по фиксированным категориям — без свободных фантазий; персональные данные покупателей не покидают контур: наружу уходят только обобщённые цифры.

Решение

• Экраны руководителя: выручка, чеки, средний чек, динамика по точкам и категориям.
• Клиентская аналитика: кто возвращается, кто уходит, поведение групп покупателей, профили.
• Контур отзывов: сбор с площадок, тональность, категории, канбан отработки, алерты негатива.
• Аналитика акций: контрольные группы, каннибализация, честные вердикты «окупилась / в ноль / в минус».
• Денежные алерты: система сама сообщает об аномалиях выручки — в Telegram, без открытия дашборда.