Кирилл Баринов, руководитель Hldtech: «Одной из главных проблем ритейла всегда была и остается высокая скорость устаревания данных. Пока мы вручную собирали консолидированный файл из 1С и Excel, цифры успевали потерять актуальность, и управленческое решение принималось на основе вчерашней картины, то есть фактически с опозданием. Благодаря Qlik Sense нам удалось устранить этот разрыв: теперь аналитик открывает дашборд и видит единую, актуальную, цельную картину по продажам, маркетингу и логистике в реальном времени. Это позволило нам перейти от спорных и порой субъективных интерпретаций информации к работе с актуальными фактами, на которые можно опереться здесь и сейчас».

О заказчике

«Холодильник.ру» — один из старейших и крупнейших российских интернет-магазинов бытовой техники и электроники, основанный в 2003 году. По данным Data Insight, компания входит в десятку ведущих онлайн-ритейлеров страны в категории «электроника и техника». Магазин располагает развитой логистической инфраструктурой и ежедневно осуществляет более 3 500 доставок по всей России. В каталоге представлено свыше 70 000 товаров, а прямое дилерство с ведущими мировыми брендами гарантирует стабильно большой объём транзакций. Такой масштаб бизнеса требует исключительной точности операционного управления и скорости работы с данными.

Ситуация до внедрения

До старта проекта основой аналитики в компании служили отдельные отчёты из систем «1С:Предприятие» и множество разрозненных файлов Excel. По мере роста бизнеса этот подход начал давать сбои. Объединение информации из нескольких источников требовало ручной консолидации, которая отнимала у аналитиков часы времени. Скорость подготовки отчётов перестала отвечать темпу принятия решений, а с ростом массива данных Excel всё чаще зависал, не справляясь с вычислениями. Бизнес-подразделения опирались на разрозненные цифры, что порождало споры о том, чьи показатели верны, т.е. единый источник правды отсутствовал. Одновременно росла непрофильная нагрузка на учётную систему 1С, а программисты были вынуждены отвлекаться от развития инфраструктуры на написание кастомных отчётов. Менеджменту требовалась оперативная аналитика, доступная без посредников.

Выбор решения

При выборе BI-платформы в 2020 году команда «Холодильник.ру» определила следующие ключевые критерии. Система должна была без задержек работать с многомиллионными массивами транзакционных данных, обладать интуитивно понятным интерфейсом для бизнес-пользователей, легко интегрироваться в существующую ИТ-инфраструктуру и обладать оптимальным соотношением стоимости лицензий, внедрения и владения.

В шорт-лист вошли ведущие зарубежные платформы: Qlik Sense, MS Power BI и Tableau. Решающими факторами в пользу первой BI-системы стали ассоциативный движок, позволяющий мгновенно видеть все связи в данных, а также зрелость и доказанная примерами эффективность применения решения именно в ритейл-сегменте. Гибкость платформы для самостоятельной работы пользователей закрыла потребность в снижении зависимости от ИТ-отдела. В качестве партнёра по внедрению выбрали компанию BI Consult — старейшего российского партнёра Qlik, входящего в топ-20 мировых партнёров с экспертизой в розничной торговле и дистрибуции. Наличие большого штата сертифицированных разработчиков и портфель из сотен успешных проектов стали гарантией соблюдения сроков и качества.

Технологические параметры проекта

Ядром корпоративной аналитической платформы стала Qlik Sense версии 6.1. В единое хранилище данных стекаются потоки из пятнадцати разнородных источников: учётной системы 1С:Предприятие 8.3, складской системы 1С:WMS, CRM retail, систем телефонии Mighty Call, логистической платформы «Антор LogistikMaster», а также веб-аналитики из Google Analytics, Яндекс.Метрики, Яндекс.Вебмастер, Яндекс.Wordstat, Similar Web, Megacount, административной панели сайта, внутренней SQL-базы и маркетинговой платформы Mindbox.

Загрузка и трансформация данных (ETL) настроены таким образом, что все три года транзакционной истории, хранящиеся в системе, оперативно обновляются без потери производительности. Общий физический объём данных в оперативной памяти и на диске превышает 400 Гб, но благодаря ассоциативной модели движка сложные аналитические разрезы рассчитываются за секунды.

Архитектура и функционал решения

Реализованное решение охватывает ключевые сферы деятельности компании: продажи, закупки, маркетинг, логистику и финансы. Аналитический контур выстроен не как набор статичных отчётов, а как живая экосистема из более чем двадцати приложений, условно разделённых на три блока.

Первый блок включает стратегические дашборды для топ-менеджмента: динамику выполнения плана, воронку продаж в различных разрезах, факторный анализ выручки, динамику проникновения в чек и ключевых показателей. Эти приложения дают «пульс бизнеса» в режиме одного экрана.

Второй блок — специализированные конструкторы отчётов, ставшие главным драйвером самостоятельности пользователей. Для отделов маркетинга, логистики и управления запасами созданы гибкие интерфейсы, где менеджер без навыков программирования может выбрать нужные показатели, срезы и периоды, мгновенно получая визуализацию. Отдельные витрины закрывают потребности в контроле остатков с детализацией по складам или без неё, а также в сравнении онлайн- и офлайн-продаж.

Третий блок — полноценный финансовый контур. В BI-систему были перенесены журнал проводок, оборотно-сальдовая ведомость, движение денежных средств, отчёт о доходах и расходах и баланс. Дополняет их финансовый конструктор, позволяющий план-фактному анализу и бюджетированию работать в единой логике с операционными данными.

Сроки и ключевые вехи

Работы стартовали в июле 2020 года с этапа проектирования архитектуры и моделей данных. Основной пул разработки был разбит на пять последовательных фаз, в ходе которых закрывались сначала базовые блоки по продажам и закупкам, а затем — финансы и логистика. Основной проект завершился в июне 2021 года, затем последовали два этапа доработок и масштабирования, в ходе которых функционал конструкторов расширялся, а также добавлялись новые источники данных. Финальная точка второго этапа была поставлена в сентябре 2023 года. Сегодня системой продолжают пользоваться более ста аналитиков и трое разработчиков с полными правами.

Качественные результаты проекта

• Система объединила 15 разнородных источников (1С, WMS, CRM, веб-аналитика, телефония) в единое информационное пространство.
• Благодаря ассоциативной модели Qlik аналитики могут мгновенно выделить на дашборде любую точку данных (например, конкретную категорию товаров) и увидеть все связанные с ней показатели – от складских остатков до эффективности рекламной кампании в Яндекс.Метрике.
• Внедрены полноценные приложения для финансового блока (ОСВ, ДДС, Баланс), что позволило финансовому департаменту работать в единой логике с операционными службами.  
• Система освободила программистов от написания разовых кастомных отчётов. Высвободившийся ресурс направлен на развитие ИТ-инфраструктуры.
• У персонала повысился уровень цифровой грамотности: умение самостоятельно построить дашборд стало базовым навыком аналитика.
• Руководство получило возможность отслеживать выполнение планов в динамике и по различным срезам (онлайн/офлайн, категории, бренды).
• Время адаптации новых сотрудников сократилось: благодаря интуитивно понятным конструкторам отчётов они начинают самостоятельно работать с аналитикой с первых дней, не дожидаясь обучения у старших коллег.

Количественные результаты

• Трудозатраты на подготовку регулярной управленческой отчётности снижены на 75–80% благодаря замене ручных Excel-выгрузок на автоматизированные конструкторы зарубежной BI-системы.
• Ежедневные оперативные сводки, на сбор которых раньше уходило до двух часов, теперь доступны в автоматическом режиме к началу рабочего дня.
• Более 50 пользователей (аналитиков и менеджеров) получили возможность строить отчёты самостоятельно, что высвободило порядка 100 человеко-часов в месяц для ИТ-отдела.
• В единое хранилище загружены транзакционные данные за 3 года (миллионы строк) из 15 различных источников. Общий объём данных превышает 400 Гб.
• Время выполнения сложных агрегаций (например, факторный анализ продаж по матрице из 10 000+ позиций) сократилось с 20–30 минут в Excel до 3–5 секунд в Qlik.
• Количество аналитических запросов к 1С снижено на 90%. Учётная система разгружена в часы пиковой нагрузки.
• Внедрено более 20 готовых приложений и конструкторов отчётов по продажам, закупкам, маркетингу, логистике и финансам. Ранее подобный инструментарий отсутствовал.
• Аналитикой обеспечено 100% ключевых бизнес-процессов: от воронки продаж до бухгалтерского баланса.
• Расхождения в ключевых метриках между отделами снижены с 15–20% до нуля. Все пользователи работают с единым пулом данных, загружаемым автоматически.

Перспективы развития

В ближайших планах команды «Холодильник.ру» — переход к прогнозным моделям: на основе накопленных данных будут внедрены модули машинного обучения для прогнозирования спроса с учётом сезонности и промоактивности, что позволит автоматизировать рекомендации по пополнению складов. Параллельно будет углубляться анализ юнит-экономики, чтобы рассчитывать чистую прибыль на каждую товарную позицию с учётом полной цепочки затрат. Для топ-менеджмента готовится функционал автоматической рассылки ключевых дашбордов по расписанию, чтобы руководители получали сжатые сводки прямо на почту без входа в систему.

Кроме того, система готова к территориальному масштабированию: при открытии региональных складов или пунктов выдачи заказов данные из новых точек будут бесшовно интегрироваться в существующее хранилище, и локальные менеджеры получат доступ к аналитике без дополнительных доработок платформы.

«Qlik Sense стал для крупнейшего ритейлера фундаментом, на котором последовательно выстраивается data-driven-культура. Когда каждый менеджер видит цифры не в почтовой рассылке, а в живом интерактивном разрезе и может тут же проверить гипотезу, качество и скорость решений растут кратно. Но это только начало: переход к предиктивной аналитике позволит оптимизировать пополнение складов и минимизировать неликвиды. Именно в этом и была цель проекта — заложить основу, которая растёт вместе с бизнесом», — резюмирует Юрий Ковченко, руководитель проекта со стороны BI Consult.