ЧТО ТАКОЕ АНАЛИТИКА
И КАК ПОНЯТЬ, НУЖНА ЛИ ОНА
ВАШЕМУ БИЗНЕСУ
И КАК ПОНЯТЬ, НУЖНА ЛИ ОНА
ВАШЕМУ БИЗНЕСУ
Об аналитике
вы Хотите быстро и правильно оценить состояние бизнеса
Анализ данных покажет, где теряется прибыль, какие процессы тормозят работу и как увеличить конверсию, поможет избавиться от скрытых убытков и оптимизировать расходы.
Данных стало слишком много и теперь их трудно анализировать
Правильно настроенная выгрузка данных упростит работу с большим количеством информацией. Вместо отчетов в Excel у вас будут понятные дашборды со всеми необходимыми данными.
Не хватает детализации показателей для принятия решений
Анализ данных помогает делать прогнозы не на ощупь, а на основе цифр. Больше не придется строить догадок. Будете апеллировать фактами, чтобы увеличить прибыль и сократить риски.
хотите расти и Ищете новые направления для развития бизнеса
Собирать отчеты вручную долго, а время — важный ресурс для бизнеса. Грамотная построенная аналитика позволит быстро реагировать на изменения спроса и рыночные тренды.
Data-аналитика или аналитика данных — это процесс сбора, обработки и интерпретации информации, который помогает выявлять закономерности и оценивать перспективы развития. Аналитика нужна вам, если:
Сомневаетесь, нужна ли аналитика конкретно вашему бизнесу?
Мы составили опрос в чат-боте Telegram, который поможет понять, нужна ли вам аналитика и какой тип услуг будет предпочтительнее.
Если ссылка не откроется, наберите @DatamindBusinessAnalystBot
Если ссылка не откроется, наберите @DatamindBusinessAnalystBot
Опрос
Услуги
Мы предлагаем несколько уровней погружения в данные. Каждый можно скорректировать по индивидуальному запросу
Выберите свой план
Мы берем на себя всю техническую часть аналитики, освобождая вашу команду для главного — анализа причин, принятия решений и управления развитием
Как проходит процесс
Этапы работы
Проведем аудит для выявления ключевых проблем и зон роста
Пронализируем текущие данные и процессы, составим карту возможностей для аналитики.
Настроим выгрузку под ваши задачи
Определим ключевые метрики (расходы, конверсии, выручка) и настроим их автоматическую выгрузку из учетных систем, CRM, рекламных кабинетов, Excel-таблиц и других источников.
Очистим и структурируем собранные данные
Наш ИИ-аналитик проанализирует информацию по индивидуальному сценарию, который мы создадим вместе с вами.
Подготовим детальный разбор с готовым планом действий
Вы получите структурированную записку, в которой будут указаны: оценка выполнения плана, анализ динамики, разбор проблем и успехов, конкретные рекомендации для команд.
Будем регулярно обновлять аналитические модели и адаптировать их под изменения в бизнесе
Вы сохраните доступ к данным и инструментам даже при завершении сотрудничества.
Мы применяем современные инструменты, внимательно следим за развитием технологий в сфере дата-аналитики и систематически внедряем новые подходы
ТЕХНОЛОГИИ, КОТОРЫЕ ИСПОЛЬЗУЕМ
Стек
DataLens
Yandex Cloud
GitHub
DBT
ClickHouse
PostGreSQL
Claude
Gemini
Наша команда
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.
Развивал направление аналитики в Sunlight.
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»).
Автоматизировал потоки данных и бизнес-отчетность в крупных кофейных компаниях (HORS, «Вокруг Света»).
О нас
Наши проекты
B2B
Оптовые продажи
Что сделали:
- Развернули хранилище данных (DWH) с интеграцией CRM и 1С.
- Оцифровали полную воронку продаж — от создания сделки до реализации.
- Настроили инструменты для мониторинга переносов сроков отгрузки и просрочек платежей.
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.
CDP
Платформа клиентских данных
Что сделали:
- 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.
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.
IT-компания
Онлайн-образование
Что сделали:
- Разработали ML-модель для оценки вероятности закрытия заявки в продажу на этапе ее поступления.
- Интегрировали модель в операционные процессы компании.
- Настроили сегментацию заявок на основе прогнозируемой конверсии.
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.
Онлайн-образование
IT-компания
Еще больше наших кейсов найдете в нашем канале в Telegram
Кейсы
Ответы на вопросы
Помощь
Чуть выше на этой странице находится блок Кейсы с кратким описанием проблемы клиентов и нашего решения. Чтобы увидеть скрины результатов, нажмите на кнопку «Посмотреть реализацию». Еще больше разборов можно найти в нашем канале в Telegram: use_your_datamind.