🔥 Бизнес-метрики: Ваш секрет управления хаосом
Устали от отчетов, которые никто не читает? Пора перестать измерять всё подряд и начать работать с деревом метрик — вашим личным GPS в мире данных!

Зачем это вам?

Метрики = истина в последней инстанции. Забудьте про ИИ-истерию: 80% решений вы примете на старых добрых цифрах 📊

Дерево метрик — не просто схема. Это ваше тайное оружие против:
• Размытых целей;
• Кривых KPI;
• Отмашек в стиле «это не мой показатель».

Фишка: Разложите выручку на составные части — на клиентов, средний чек, конверсии. Увидите, где кроется прибыль, а где дыры в бюджете!

Как внедрить? Без воды:
👉 Бизнесу:
🔘Выберите 3 ГЛАВНЫХ метрики (не 50!).
🔘Разбейте их на части и назначьте ответственных («Это твой KPI, товарищ Вася!»).
🔘Привяжите к деньгам и OKR.

👉 Аналитикам:
🔘Зафиксируйте метрики в глоссарии (чтобы отдел продаж и маркетинг не спорили из-за определений 😤).
🔘Встройте в dbt или ваш BI-инструмент (иначе будете считать одно и то же в 5 системах).
🔘Внедряйте семантический слой прямо в дашборды, не пожалейте отдельную страницу (это как словарь для данных, чтобы все говорили на одном языке).

Жёсткая правда:

🤪Дерево метрик ≠ красивая пирамидка. Это живой организм, который надо регулярно «подстригать» под новые задачи.
🤪Только 10% компаний внедрили это правильно. Хотите быть среди них? Начните с малого — не пытайтесь объять необъятное!

Бонус: Связали метрики? Теперь вам доступны Дашборды, которые реально используют, а не открывают раз в квартал «для галочки».

Цель: Построить систему, где решения принимаются не «по ощущениям», а на четких цифрах. Дерзко? Зато эффективно!💪

P.S. Если ваше дерево метрик идеально — вы либо гений, либо что-то упустили. Перепроверьте!

🔥Как выгружать из 1С без боли и собирать дашборды, от которых все в восторге?

13 августа вместе с «Денвик Аналитика» проведем бесплатный вебинар для тех, кто работает с данными 1С. Научим делать дашборды, которые упрощают управление и показывают «как дела» без лишних слов.

Что разберем:
🔵Проектирование WOW дашбордов на практике. Методология OBEYA на данных 1С.
🔵Извлечение данных из 1С при помощи Денвик и пары кнопок.
🔵Пошаговую стратегию внедрения счастья для директора.

Спикеры:
💙Степан Пыстин — технический директор «Денвик Аналитика», специалист по b2b-продуктам, руководитель подразделения «Экстрактор 1С - внедрение и поддержка».
💙Мария Гирда — технический эксперт FastBoard, UX-дизайнер BI-отчетов и автор канала Power BI Design.

Для кого: руководители, аналитики, финансисты и IT-специалисты, которым надоели бесконечные Excel и километровые отчеты.

Если вы хотите, чтобы цифры сами рассказывали историю бизнеса, и превращать хаос отчетов 1С в наглядные дашборды, которые экономят время и нервы — этот вебинар для вас. Приходите.

📌Тема: Принципы проектирования дашбородов на данных из 1С
📍13 августа, 15:00, Онлайн
🔗Регистрация на сайте.

⚡️Лето, Питер, BI-meetup — и наша Мария Гирда в деле!

Если вы бывали на митапах раньше — вы точно видели, как трансформировались её темы: от робких «Отчёт + Заказчик = ❤️» до построения UXUIтельных дашбордов!

В этот раз она расскажет почему появляются дашборды, которым не светит никакое будущее и как этого избежать. А также, какие точки соприкосновения человека и системы формируют положительный опыт.

🔔8 августа, 18:00 (сбор с 17:00)
📍«Точка кипения», ул. Труда, 8
🔗Регистрация
До встречи в Питере на BI-MEETUP!

✨Создаем дашборд по Дебиторке с нуля за 5 минут!

Финансисты и аналитики, вам знакомо? Долги копятся, денежный поток под угрозой, а ручные отчеты отнимают часы...⏳Контроль дебиторки — критически важен, но должен быть быстрым!

Смотрите, как в FastBoard за 5 минут:

📊Видим ВСЮ сумму задолженности и просрочку.
⏲Анализируем "возраст" долгов (30, 60, 90+ дней) — сразу видим риски!
👤Отслеживаем ответственных менеджеров и проблемные города/подразделения.
📈Смотрим динамику — как ситуация поменялась за год?

Результат: Быстрая реакция на проблемы, снижение рисков и грамотная работа с клиентами!

Источник данных 1С? Легко! Используйте первичку или за пару минут выгружайте из 1С через Denvic → FastBoard! Клац-Клац кнопки без кода — и данные готовы к анализу ✅

👉 Смотрите видео и делитесь вашими болями в комментах!

💬 Пост для вопросов с вебинара.
Пишите сюда в комменты 👇

🖥 WOW дашборды: Красота это ещё не решение!

Всем привет! С вами на связи Мария Гирда (Гришина), идеолог FastBoard. Хочу обсудить с вами довольно щепетильную тему 🙃

Давайте по-честному. Красивые отчёты — вещь стильная, глаз радуется, начальство довольно. Но сколько раз вы смотрели на очередной разноцветный график и думали: «И что теперь с этим делать?». Вот и я о том же!

💡 Горькая правда:
Почти половина руководителей вообще не понимают, что им показывают их аналитики. Построили целый парк аттракционов из диаграмм и таблиц, а куда идти и что делать — никто толком не объяснил. В итоге большинство просто катается по кругу, не дойдя до главной цели.

Когда я была призвана в команду FastBoard, то сказала себе: хватит развлекать начальство картинками. Надо продумать функциональные возможности, чтобы человек реально вникал, что тут происходит, и мог сразу понять — вот тут опасность, а тут шанс.

🧠 Главное — как люди принимают решения
Мозг — штука сложная. Никто не робот. Мы все устаём, ленимся, иногда просто не хотим разбираться. Потому и данные нужно подавать не так, чтобы было «вау, как красиво», а чтобы было «ясно, что делать дальше».

✅ Непонятно? Упростить!
✅ Слишком много всего? Оставить только суть!
✅ Эмоции мешают думать? Задаём нужный вопрос!

📌 Как на самом деле люди выбирают?
На практике всё сводится к трём стилям:

➡️ Молниеносно узнали знакомую ситуацию — сразу поняли, что делать.
➡️ Сели, начали сравнивать варианты, считать плюсы и минусы — вот тут аналитика реально нужна.
➡️ А иногда надо просто принять «нормальное» решение и жить дальше, пока кофе не остыл.

✏️ А значит, вам нужны такие инструменты, чтобы любой сотрудник мог:

➡️ Быстро уловить суть (чтобы даже бухгалтер понял!).
➡️ Посмотреть варианты и выбрать — без танцев с бубном.
➡️ Получить дружеский совет: «Я бы на твоём месте сделал вот так».

🤪А все эти ваши модные нейросети и искусственные разумы — это хорошо, но только если:

➡️ данные у вас чистые, с подготовленным мета и семантическим слоем для C-lvl,
➡️ аналитика не забита «шумом» и лишней болтовнёй,
➡️ а интерфейс сделан для людей, а не для галочки в портфолио дизайнера.

И вот мой любимый вывод:

Если вы рисуете красивые графики — не обольщайтесь. Вы просто кричите на весь офис: «Смотрите, я умею в отчёты!» Но это ещё не значит, что люди потом реально что-то предпримут.

👇👇👇
А вы с чего начинали свои отчёты? С красоты, с цифр или с мысли «надо, чтобы человек разобрался и пошёл действовать»?
Пишите в комменты — устроим мозговой штурм!

⚡Реал-тайм: Ваш дашборд обновляется быстрее, чем менеджеры принимают решения? Пора разобраться, где он спасает миллионы, а где просто греет процессоры.

Мода на "реал-тайм" превращает некоторые BI-системы в дорогие метрономы: тикают быстро, а пользы — ноль😏 Пока сервера пыхтят, бизнес теряет реальные деньги на процессах, где скорость = выживание.

Забудьте про "модно". Включайте реал-тайм ТОЛЬКО там, где от этого зависит жизнь компании (иначе вы просто коллекционируете гигабайты впустую):

1️⃣Аварии на производстве/в IT🚨
Каждая минута простоя — это не абстрактный KPI, а конкретные нули из прибыли. Датчики → потоковая обработка → мгновенное оповещение.

2️⃣Фрод в финтехе/ритейле🕵️
Пока ваша "реал-тайм" система размышляет о смысле жизни, мошенник уже вывел деньги. Настоящий реал-тайм – мгновенный анализ транзакций и блокировка *до* списания. Иначе это не защита, а наблюдение за преступлением.

3️⃣ FMCG/e-com: Товар закончился? 📦
Пока вы строите отчеты, клиенты уходят к конкурентам. Реальный реал-тайм видит продажи со всех точек сейчас и автоматом корректирует логистику. Lost sales? Out Of Stocks? Не в вашем словаре.

А теперь стоп. Где "реал-тайм" — это избыточная роскошь (и трата бюджета):
🔘Ежедневная финансовая отчетность? Сводка за день — более чем достаточно. Не превращайте финансы в ток-шоу.
🔘Эффективность маркетинговой кампании? Часовые данные — ваш друг. Реал-тайм тут — как скальпель для резки хлеба.
🔘Вчерашние продажи? Обновление раз в час — не "почти реал-тайм", а "ускоренный Excel". Не тешьте себя иллюзиями.

❗️ Вывод (без прикрас): Реал-тайм — не игрушка для гиков. Это хирургический инструмент для процессов, где задержка = ПРЯМОЙ УЩЕРБ ДЛЯ БИЗНЕСА. Не видите таких процессов? Значит, вам это *объективно* не нужно. Сэкономьте ресурсы — купите команде хороший кофе ☕

🤔Провокационный вопрос: Ваша "реал-тайм" система — это кардиомонитор в реанимации или просто дорогой секундомер? Делитесь честно в комментах!👇

🥹Не пов, а рил: как выглядит каждая «небольшая правка» в дашборде от заказчика.

Сначала кажется, что всё выдержит. А в итоге... от красивой визуализации остаётся лишь память и груда метрик.

Слава разработчикам, что в Fastboard есть функция — откатить изменения на предыдущую версию и выбрать нужную, ту самую! Это ли не настоящая магия?😍

Ставьте «💯» — если было.

🤥RFM-сегменты врут? Как грязные данные убивают вашу аналитику

RFM — мина замедленного действия при плохих данных. Директор требует сегментации, маркетологи ждут чудес, а ваши данные — швейцарский сыр. Итог: сегментам не верят, отчёты не работают, аналитику задают вопрос: «Почему не помогаете бизнесу?»

Разберем врагов RFM-анализа по косточкам:

1️⃣Грязные данные
🔘"Мертвые души" в транзакциях: Покупки без привязки к клиенту — гостевые заказы, некорректные ID.
Чем грозит: Завышенный сегмент "Новых" (Recency), ложная частота (Frequency).
Директор видит много новых клиентов, но на деле это шум.
🔘Кривые возвраты и отмены: возвраты не вычтены из Monetary, отмененные заказы считаются как покупки.
Чем грозит: завышенная выручка на клиента (Monetary).
Директор радуется "росту" LTV, маркетинг льет бюджет на "топовых" клиентов, которые на деле ушли в минус.
🔘Дубликаты клиентов: 1 человек = 3 записи (опечатка в email, разные номера).
Чем грозит: Искажение Frequency (частота занижена) и Monetary (выручка размазана).
Сегмент "Холодных" на деле — ваши лучшие клиенты, которых вы теряете.

⚔️ Решение BI-воина:
🔘Автоматизируйте очистку: скрипты для удаления анонимов, корректного учёта возвратов/отмен, слияния дублей по email/телефон/адрес.
🔘Мониторинг качества данных: дашборд с метриками "грязи" (% анонимных заказов, % дублей). Показывайте директору ДО презентации RFM.

2️⃣Категоризация — где субъективизм рулит (а данные плачут)
🔘"А какой нам порог для R, F, M?" 5-4-3? 4-3-2? Или "давайте по квинтилям"?
Проблема: Бизнес хочет "четкие" сегменты, но пороги выбираются на глазок или по устаревшим нормативам.
Чем грозит: Клиенты с +/- одинаковым поведением попадают в разные сегменты. Маркетинг получает кривые выборки.
🔘"А что вообще считать Monetary?" Чистая выручка (минус скидки/возвраты)?Маржинальность? Прибыль?
Проблема: Финансы, продажи и BI говорят на разных языках.
Чем грозит:"VIP" по выручке может быть убыточным. Директор видит "золото", но это пустышка.
🔘"Recency — это когда?"
Отсчет от последней покупки или от последней любой активности? Проблема: Для e-com — одно, для b2b — другое.
Чем грозит: "Холодный" клиент по покупкам — горячий по вовлеченности. Упущенные возможности.

⚔️ Решение BI-воина:
🟢Жесткая договоренность ДО расчета: Соберите совет из BI, маркетинга, продаж и финансов. Фиксируйте в документе:
🔘Формулы: Monetary = Выручка брутто - Возвраты - Скидки? Или Monetary = Маржа?
🔘 Пороги сегментов: На основе распределения реальных данных (децили/квинтили) или бизнес-логики ("VIP" = топ 10% по выручке). Обновите их раз в квартал!
🔘Определение активности: Recency = только покупки? Или + активность в приложении? Для b2b + открытые письма?
🟢 Категоризация — святое: не позволяйте менеджерам менять сегменты после расчёта. Это убивает доверие к данным.

3️⃣Враг: "Волшебные" сегменты без интерпретации
🔘"VIP клиенты — это наши 20%!"
А почему они VIP? Только потому, что вы так назвали R=5, F=5, M=5?
Проблема: Без глубинного анализа почему они такие (какие товары/каналы/акции работают) сегмент — просто ярлык.
🔘"Надо удержать "Спящих красавцев"!" А они "спят" из-за плохого сервиса, смены потребностей или просто сезонности? Проблема: RFM не отвечает на "почему". Слепое действие = пустая трата денег.

⚔️ Решение BI-воина:
🟢RFM — старт, а не финиш. Прикручивайте к сегментам:
🔘Продуктовую корзину: Что покупают "VIP"? Что бросили "Уходящие"?
🔘Каналы привлечения/удержания: Откуда пришли "Чемпионы"? Где теряем "Новичков"?
🔘Данные из CRM: жалобы, NPS, причины отказов.

🟢Говорите с бизнесом на языке причин: Не "Вот сегмент R3F2M4", а "Эти клиенты (R3F2M4) покупают редко, но дорого. Основная причина ухода — долгая доставка. Рекомендация: предложите премиальную доставку за полцены.
RFM — мощный инструмент, но не работает сам по себе.
🔘Грязные данные = токсичные решения. Чистите строго.
🔘Субъективные категории = конфликт отделов. Договаривайтесь жестко.
🔘RFM без глубины = красивые цифры в вакууме. Копайте глубже.

Ваши RFM-сегменты — истина или легенда? Покажите этот пост вашей команде и директору. Если больно — пора чинить данные.