Решение задач по обработке данных из разных источников с помощью аналитической платформы Loginom. Поступающие по многочисленным каналам данные как основа для непрерывной оптимизации и масштабирования бизнес-процессов.
«Балтика» — ведущий российский экспортер пива. Компания поставляет продукцию в 75 стран мира, в 43 из которых является единственным российским поставщиком. Современное оборудование и передовые технологии позволяют выпускать продукцию высокого качества, благодаря чему компания занимает лидирующие позиции на российском пивоваренном рынке с 1996 года.
Ситуация до старта проекта
На момент старта проекта основные процессы компании не были автоматизированы или были частично автоматизированы программами, функционал которых, в большей мере, не удовлетворял потребностям бизнеса. Это приводило к ряду проблем, таких как:
- отсутствие оперативного понимания заказа/факта по выбранным промоакциям;
- применение несвязанных источников данных для анализа промозаказов/промовыборки;
- высокие трудозатраты на анализ причин переборов и недоборов промоакций;
- несвоевременная аналитика и длительное формирование отчетности.
Задачи
Для компании важна прозрачность с точки зрения выбора аналитического инструмента отчетности. Аналитики пост-фактум недостаточно — она описывает всплески в истории продаж, но процесс определения конкретной прибыльной промоакции вызывает сложности. Новый инструмент должен в моменте анализировать процессы компании, собирая данные для оперативной отчетности.
Решение
В первую очередь, сотрудники компании определились с основными потребителями будущего решения — это бизнес-пользователи и аналитики. Это позволило оставить в работе у ИТ-департамента только текущие задачи программирования. Была определена база данных, в составе таблиц которой присутствовали плановый спрос, отгрузки, промо. Основная задача Loginom — оптимизация процессов. Было выявлено три основных направления:
- составление аналитической отчетности;
Важная задача отчетности — это свежая аналитика, которую получает сейчас Loginom из загруженных данных на постоянной основе. Она помогает принимать решения в моменте. Работой могут заниматься даже люди без знаний программирования — с помощью простого визуального конструктора Loginom.
Бюджет на данную доработку составил чуть менее 200 тыс. рублей. Основная часть затрат была направлена на то, чтобы консолидировать данные путем выгрузки из подсистем компании с помощью подрядных организаций. Сроки реализации проекта составили не более двух месяцев, а сам сценарий обработки был реализован за более короткий промежуток.
Отдельно составляются отчеты по промоакциям. Отгрузки по промо идут от двух до шести недель. Сотрудники корректируют промоплан в зависимости от поступившей дополнительной информации от клиентов. Файл с этой информацией загружается в Loginom и сравнивается с текущим файлом из корпоративных хранилищ. По итогам сверки корректируются прогнозы.
Пример реализации отчетности по промо на Loginom показан на рисунке.
Результаты
После внедрения рабочего инструмента в бизнес-процесс компании аналитика стала ежедневной. За счет оперативного формирования отчетности заметно выросла производительность. Ранее отчет составлялся в течение одного дня — сейчас процесс занимает 30 минут. Универсальная ежедневная отчетность и аналитика по всем активностям компании позволяют сотрудникам оперативно реагировать на проблемные моменты, корректировать промо.
Итоги оптимизации:
- создан алгоритм идентификации промозаказов/отгрузок;
- совместно с ИТ для автоматизации формирования отчетности настроена ежедневная выгрузка требуемых данных в доступную базу;
- написан алгоритм связки данных в Loginom, в соответствии с которым формируется готовый ежедневный отчет по промовыборке.
Loginom — это подвижная отчетность, рекомендательные системы, отбирающие десятки миллионов данных из источников, и ETL-преобразователь для различных процессов. При доступности всех данных в системе можно реализовать практически любую аналитику за незначительный бюджет хоть завтра.
Подпишитесь на наш Telegram-канал, чтобы первыми узнавать о новых прикладных кейсах аналитики данных.
#балтика #аналитика данных #машинное обучение #etl
