Аналитика данных

для развития бизнеса
Обсудить проект
Превращаем разрозненную информацию в действия.
Помогаем принимать решения на основе фактов, а не догадок

Как понять, что вам нужна аналитика?

Не хватает детализации показателей для принятия решений

С помощью аналитики сможете делать прогнозы не на ощупь, а на основе цифр.
Больше не придется строить догадок. Будете апеллировать фактами, чтобы увеличить прибыль и сократить риски.

Данных стало слишком много и теперь их трудно анализировать

Правильно настроенная выгрузка данных упростит работу с информацией.
Вместо отчетов в excel у вас будут понятные дашборды со всеми необходимыми данными.

Хотите быстро и правильно оценить состояние бизнеса

Анализ данных покажет, где теряется прибыль, какие процессы тормозят работу, и как увеличить конверсию.
Сможете избавиться от скрытых убытков и оптимизировать свои расходы.

Ищете новые направления для развития бизнеса

Собирать отчеты вручную слишком долго, а время — важный ресурс для бизнеса. Грамотная построенная аналитика позволит быстро реагировать на изменения спроса и рыночные тренды.

Что мы делаем

График отчета изменений данных по выручке и прибыли
Строим систему автоматизированных отчетов
Формируем красивые и понятные дашборды
Даем полный контроль над операционной деятельностью
Настраиваем инфраструктуру под ваши данные
Забираем данные из различных источников, в том числе из bitrix24, amoCRM и 1С
Написать нам
Напишите нам, и мы выясним,
как помочь вашему бизнесу развиваться

Наши кейсы

В чем был вопрос:
Клиент не мог определить, какие входящие заявки обладают высокой конверсией. Отсутствие системы оценки заявок приводило к неэффективному распределению ресурсов отдела продаж.
Что сделали:
  • Разработали ML-модель для оценки вероятности закрытия заявки в продажу на этапе ее поступления.

  • Интегрировали модель в операционные процессы компании для автоматической скоринговой оценки каждой заявки.

  • Настроили сегментацию заявок на основе прогнозируемой конверсии.
Посмотреть реализацию
Результаты:
  • Выявлен низкодоходный сегмент заявок (около 15–20%), где затраты на обработку сопоставимы с прибылью.

  • Перевод этого сегмента на автоворонку высвободил до 20% ресурсов отдела продаж для работы с высокоприоритетными клиентами.

  • Повысилась эффективность работы команды за счёт фокуса на заявках с высокой вероятностью конверсии.
IT-компания
онлайн-образование

Как мы оптимизировали обработку входящих заявок

В чем был вопрос:
Компании не хватало централизованной системы анализа, что затрудняло оперативное выявление проблемных зон и замедляло принятие решений.
Что сделали:
  • Разработали систему дерева метрик, объединившую фактические данные и косвенные показатели, влияющие на финансовый результат.

  • Для всех метрик вычислили бенчмарки, соответствующие максимально возможному коммерческому результату.

  • Настроили автоматизированную аналитику для оценки воронки продаж и оперативного обнаружения отклонений.
Посмотреть реализацию
Результаты:
  • Инструмент обеспечил мгновенную видимость проблемных участков воронки продаж и их влияние на финансовые показатели.

  • Команда получила возможность оперативно реагировать на отклонения от бенчмарков, сократив время на принятие решений.

  • Система стала основой для ежедневного контроля метрик и управления коммерческой эффективностью.
IT-компания
онлайн-образование

Внедрили систему оперативного контроля коммерческих метрик

В чем был вопрос:
Анализ продаж фокусировался только на финальных этапах сделок, а промежуточные этапы не контролировались. Это приводило к потере данных, неэффективному управлению заказами и сложностям в управлении мотивации менеджеров.
Что сделали:
  • Развернули хранилище данных (DWH) с интеграцией CRM и 1С для централизации информации.

  • Оцифровали полную воронку продаж — от создания сделки до реализации и контроля дебиторской задолженности.

  • Настроили инструменты для мониторинга переносов сроков отгрузки и просрочек платежей.
Посмотреть реализацию
Результаты:
  • Появилась возможность когортного анализа по каждому заказу, включая отслеживание потерь из-за переносов и дебиторской задолженности.

  • Команда получила инструменты для оперативного реагирования на проблемные заказы и клиентов.

  • Все процессы управления продажами стали централизованными и прозрачными.
B2B
оптовые продажи

Как мы помогли выстроить систему коммерческой аналитики

В чем был вопрос:
Cложности с управлением коммерческими расходами. Отсутствие единой модели аллокации прямых и косвенных затрат (включая ФОТ маркетинга, отдела продаж и возвраты по когортам) не позволяло анализировать реальную экономику маркетинговых кампаний и оптимизировать бюджет.
Что сделали:
  • Разработали математическую модель аллокации маркетинговых расходов, расходов на продажи и возвратов по когортам. Интегрировали модель в хранилище данных (DWH) для централизации информации.

  • Настроили визуализацию аналитики в BI-системе DataLens с интуитивными дашбордами.
Посмотреть реализацию
Результаты:
  • Компания получила возможность анализировать реальную эффективность маркетинговых кампаний с учётом всех видов расходов.

  • Инструмент помогает выявлять избыточные затраты и оптимизировать распределение бюджета.

  • Повышена прозрачность финансовых процессов и принятия решений на основе данных.
IT-компания
онлайн-образование

Выстроили сквозную аналитику коммерческих расходов

В чем был вопрос:
Компания хотела автоматизировать расчет ключевых метрик, внедрить объективную оценку клиентской ценности (LTV ) и аналитику для управления мотивацией сотрудников.
Что сделали:
  • Выстроили с нуля систему аналитики, охватывающую основные продуктовые метрики.

  • Разработали и внедрили методологию расчета LTV. Реализовали модуль для расчета мотивации сотрудников.

  • Интегрировали все решения в хранилище данных (DWH). Настроили визуализацию аналитики в BI-системе DataLens для удобного доступа команд.
Посмотреть реализацию
Результаты:
  • Компания перешла от интуитивных решений к управлению через данные.

  • Внедрение LTV позволило объективно оценивать клиентскую ценность.

  • Система мотивации сотрудников стала прозрачнее и более управляемой.
CDP
платформа клиентских данных

Внедрили систему аналитики с нуля

В чем был вопрос:
Клиент столкнулся с проблемой неконтролируемых возвратов.
Команда не могла точно прогнозировать показатели и анализировать причины отклонений.
Что сделали:
  • Разработали математическую модель для прогнозирования возвратов по когортам и внедрили ее на уровне хранилища данных.

  • Для удобства анализа данные были визуализированы в DataLens.
Посмотреть реализацию
Результаты:
  • Клиент получил инструмент для точного прогнозирования возвратов.

  • Команда теперь может анализировать отклонения и ставить реалистичные цели.

  • Процесс работы с возвратами стал прозрачным и управляемым.

  • Технологии для решения проблемы: математическое моделирование, хранилище данных, BI-система DataLens, факторный анализ.
IT-компания
онлайн-образование

Как мы помогли клиенту контролировать возвраты

Этапы работы

01
Определение целей и аудит
Проводим бесплатную консультацию для выявления ключевых проблем и зон роста.
Анализируем текущие данные и процессы, составляем карту возможностей для аналитики.
02
Пилотное внедрение решения
Бесплатно создаем упрощенную версию аналитического инструмента под вашу задачу (например, дашборд для анализа конверсии).
Вы работаете с решением и оцениваете его эффективность.
03
Масштабирование решения
При успешном пилоте дорабатываем решение под ваши уникальные процессы:
  • настраиваем автоматизацию отчетности;
  • интегрируем с внутренними системами (базы данных, CRM);
  • добавляем персонализированные отчёты для разных отделов;
  • проводим обучение вашей команды для самостоятельной работы с инструментом.
04
Долгосрочное сопровождение
Переводим решение на вашу инфраструктуру или продолжаем поддерживать на нашей платформе.

Регулярно обновляем аналитические модели, адаптируем их под изменения в бизнесе.

Вы сохраняете доступ к данным и инструментам даже при завершении сотрудничества.
PostgreSQL
ClickHouse
DBT
Github
Yandex Cloud
DataLens

Технологии, которые используем

Алексей Пакалов
Data Engineering Team Lead
Построил с нуля инфраструктуру аналитики в ведущих Ed-tech компаниях (Skypro, Sotka).
Автоматизировал потоки данных и бизнес-отчетность в крупных кофейных компаниях (HORS, «Вокруг Света»).

Наша команда

Дмитрий Аверин
Analytics Team Lead
Запускал и масштабировал data-инфраструктуру в Skyeng.
Реализовал аналитический проект по детальной юнит-экономике в «М.Видео-Эльдорадо».
Построил с нуля систему коммерческой и маркетинговой аналитики в российском подразделении myToys.
Развивал направление аналитики в Sunlight.

Ответы на вопросы

© OOO «Датамайнд», 2025
Data
min
D