Найти тему
Hiplabs

Как мы работали с сетью FixPrice

В Hiplabs.dev обратилась компания Fix Price - крупная сеть розничных магазинов эконом-класса на территории РФ и СНГ. Им был нужен понятный сервис, из которого можно было бы выгружать отчёты в формате Excel со всей интересующей информацией по каждому розничному магазину сети: финансовое состояние конкретной точки, ближайшие конкуренты, действующие подрядчики и многое другое.

Перед нами стояла объемная задача – создать единую среду, откуда топ-менеджмент может быстро получить информацию по характеристикам магазина, его финансовой ситуации, сделать анализ конкурентов в рамках выделенной территории, понять, с какими подрядчиками работает магазин, и многое другое.

Для чего нужен подобный сервис? Он отлично подходит для ускорения принятия решений по внутренним бизнес-процессам, позволяет оперативно получить всю нужную информацию по каждой розничной точке и сводит к минимуму потенциальные ошибки при анализе данных.

Мы сделали проект «Паспорт объекта», где объекты – это магазины сети Fix Price, а паспорт – вся административная и финансовая информация по магазину.

Сложность заключалась в том, что количество магазинов перевалило за 5000. Необходимую информацию по конкурентам (их количество рядом с конкретной розничной точкой, расстояние, на котором они находятся от нужного магазина и так далее), а также финансовые и административные данные нужно было получать из разных источников: одни из общедоступных сервисов, другие по документам из разных отделов и сервисов Fix Price. Это занимало достаточно много времени.

Для начала мы собрали количественную информацию по всем магазинам сети Fix Price и их близрасположенным конкурентам в РФ и странах СНГ. Для этого разделили нужную территорию на сегменты и настроили периодический парсинг. Далее запросили всю финансовую отчётность из внутреннего сервиса самого Fix Price.

Всю собранную информацию объединили в сервис, из которого сотрудники Fix Price могут получить запрашиваемые данные в сквозных отчётах. Для того, чтобы реализовать это, работали с фасетной фильтрацией по каждому объекту.

Почему фасетная фильтрация? С её помощью можно фильтровать нужные данные по заданным параметрам с возможностью множественного выбора и блокировкой неподходящих фильтров. Например, прямой запрос данных «Прибыльность» мы сделали более конкретным: «Прибыльность за указанный период».

Фасетная фильтрация в приложении
Фасетная фильтрация в приложении

Благодаря проекту «Паспорт объекта» Fix Price получил несколько преимуществ.

1 – Появилась возможность ускорить коммуникацию и принятие решений между топ-менеджерами.

2 – Вся важная административная и финансовая информация стала храниться в одной большой базе данных. Все данные синхронизируются и отслеживаются в режиме реального времени. Это повышает рентабельность магазинов за счёт автоматизированного всестороннего анализа данных.

3 – Отчеты по объектам получились комплексные и максимально понятные, на их основе появилась возможность делать анализ и планировать дальнейшую ликвидацию, развитие конкретной розничной точки или открытие стольких магазинов, сколько поставлено в целях.

С подпиской рекламы не будет

Подключите Дзен Про за 159 ₽ в месяц