Кейс · Управленческая отчётность

Tasty — операционная отчётность розничной сети

Специализированная розничная сеть: 13 торговых точек в 2 регионах, около 3 000 SKU. Автоматизация управленческой отчётности на стеке клиента.

Revenue +32% LFL like-for-like, год-к-году, за двухмесячный период работы
Живой дашборд

Посмотрите систему изнутри

Это рабочий операционный дашборд розничной сети — тот самый контур отчётности, о котором кейс. Семь экранов: ежедневный отчёт, коммерческая аналитика, P&L, перемещения остатков, создание заказов, сопоставитель. Данные демонстрационные — откройте и пройдитесь по экранам сами.

tasty-ops · дашборд
Операционный дашборд розничной сети: выручка, маржа, ABC/XYZ, лента алертов Открыть интерактивный дашборд
Откроется в новой вкладке · демо-данные · 7 рабочих экранов
Контекст

С чем зашли в проект

Tasty — специализированная розничная сеть: 13 торговых точек в 2 регионах, ассортимент около 3 000 SKU. Роль — COO, восемь месяцев. На момент входа сеть была в финансовом кризисе, а отчётность не существовала как продукт.

Учётный стек — МойСклад, без BI и без операционного дашборда. Руководитель видел разрозненные срезы по запросу, а не системную картину.

Архитектура

Правильный инструмент под задачу

Решение строилось на стеке клиента — без нового SaaS поверх МойСклад. Задача — связать то, что уже оплачено и используется, а не заменить. Под разные типы отчётности — разные инструменты:

Скриптовая автоматизация

Сбор операционной отчётности — это цифры и расписание. Здесь работает детерминированная автоматизация: МойСклад API → Python-скрипты + cron → доставка в Telegram. Предсказуемо, дёшево, без сбоев.

МойСклад API · Python · cron · Telegram

ИИ-аналитика

P&L — это уже разбор причин, а не просто сведение цифр. Здесь гибрид: n8n собирает данные, Google Gemini анализирует помесячную динамику и формулирует рекомендации.

n8n · Google Gemini
Честно о подходе

Не каждый процесс требует ИИ. Сбор отчётности — это цифры и расписание, тут правильный ответ — скриптовая автоматизация. ИИ-аналитика нужна там, где надо разобрать причины, как с P&L. Правильный инструмент под задачу, а не ИИ ради хайпа.

Стек

МойСклад API Python cron Telegram Bot n8n Google Gemini
Что внедрили

Контур операционного контроля

Метрики

Результат

Было

P&L собирался вручную около 3 дней. Операционного дашборда нет. О просадке узнавали через 2–3 недели на закрытии месяца.

Стало

P&L собирается автоматически. Операционный отчёт каждое утро в 08:00. Реакция на проблему — день в день.

+32% LFL
Revenue like-for-like год-к-году за двухмесячный период (январь–февраль)
3 дня → авто
P&L: ручная сборка за несколько дней заменена автоматической
08:00 ежедневно
Операционный отчёт по сети в Telegram без участия человека
5 магазинов
Пилот автоматизации — городская сетка одного города
Контекст цифры

Рост +32% LFL год-к-году — итог всей операционной работы COO за восемь месяцев (логистика, сокращение стокаутов, категорийный менеджмент), а не результат исключительно ИИ-контура. Автоматизация — часть этой работы, инструмент прозрачности и скорости реакции.

Видео-разбор

Отзыв клиента и разбор системы

Готовим видео-отзыв владельца сети и разбор того, как устроен контур отчётности.

Видео-разбор готовится
Отзыв владельца сети и разбор контура отчётности — скоро

Нужен контроль над операционкой?

За 4–6 недель ставлю систему отчётности на вашем стеке: ежедневные отчёты, аналитика, алерты. Начнём с бесплатного аудита процессов.

Записаться на аудит

Аудит 15 минут · без обязательств · разберём ваш процесс