Кейс компании "Цветы любимым"

Клиент — крупная сеть цветочных магазинов с разветвленной филиальной структурой.
Компания использует учетную систему 1С для ведения операционной деятельности и планирования продаж.

В рамках развития бизнеса возникла необходимость трансформации аналитических процессов и перехода от ручной отчетности к централизованной системе бизнес-аналитики.

• Большое количество филиалов
• Сложная структура отчетов с вложенностями и разбиением по подразделениям
• Плановые показатели велись в Excel
• Аналитика формировалась вручную
• Отчеты включали показатели: план, факт, процент выполнения, чеки, выручка

Ключевые задачи

Клиенту требовалось объединить данные из 1С и Excel и подготовить их для управленческой аналитики по всей розничной сети.

В рамках проекта нужно было:

• автоматизировать план / факт анализ продаж по магазинам и периодам
• настроить расчет результативности сотрудников и премиальной части
• подготовить дашборды для закупок, расходов, товарных остатков и финансовых результатов
• распределить общие расходы между магазинами по единой методике
• предоставить руководителю онлайн-доступ к аналитике без ручной работы с отчетами 1С и Excel

Сеть цветочных магазинов 

Клиент — сеть розничных цветочных магазинов с распределенной филиальной структурой. В нее входят 15 торговых точек и два склада.

Компания использует 1С для ведения операционной деятельности. По мере развития сети увеличивался объем данных о продажах, закупках, расходах и товарных запасах. Часть информации и расчетов при этом находилась в отдельных Excel-файлах.

Для управления сетью требовалось:

• анализировать показатели отдельных магазинов и бизнеса в целом,
• сравнивать продажи и расходы торговых точек,
• рассчитывать результативность сотрудников,
• планировать закупки,
• контролировать движение и остатки товаров.

Проблема клиента

Решение

Что и как было реализовано

Реализованный функционал

Для разных задач розничной сети разработали несколько аналитических дашбордов. 

С их помощью автоматизировали:

• план / факт анализ продаж;
• расчет результативности сотрудников и премиальной части;
• подготовку заявок на закупку по четырем моделям расчета;
• анализ расходов и оценку финансовых результатов магазинов;
• распределение общих расходов между торговыми точками;
• контроль поступлений, продаж, списаний, уценок и товарных остатков.

• выбирать отдельный магазин или анализировать показатели всей сети;
• задавать период анализа и группировать показатели по неделям, месяцам, кварталам и годам;
• сравнивать плановые и фактические показатели;
  сопоставлять результаты разных магазинов;
• анализировать расходы по статьям, группам, организациям и контрагентам;
• переходить от номенклатурных групп к отдельным позициям;
• сравнивать показатели движения товарных запасов с данными предыдущего года;
• просматривать показатели по товарным запасам в рублях или штуках;
• формировать и выгружать заявки на закупку;
• выявлять позиции с критическим уровнем остатков, которые необходимо пополнить.

Результаты и выводы

Один из ключевых эффектов проекта — сокращение ручной подготовки отчетности по расходам. Раньше расчеты могли занимать у специалиста до недели. После автоматизации данные собираются и рассчитываются в дашборде: сотруднику остается проверить готовые показатели и разобрать возможные расхождения.

Внедрение аналитических дашбордов позволило:

• автоматизировать получение, преобразование и подготовку данных для аналитических отчетов;
• сократить объем ручных расчетов при подготовке отчетности по расходам;
• получить детализированную аналитику расходов и финансовых результатов по каждому магазину;
• автоматизировать распределение общих расходов между торговыми точками;
• предоставить руководителю онлайн-доступ к показателям, в том числе с мобильных устройств.

Ранее подготовка расчетов по расходам могла занимать у специалиста до недели. После автоматизации ему достаточно проверить готовые показатели и проанализировать возможные расхождения.

Система аналитики развивалась поэтапно. 
С апреля 2025 года по май 2026 года команда выполнила пять последовательных проектов по развитию аналитической системы: от план / факт анализа продаж до контроля закупок, расходов и движения товарных запасов. 
По мере развития проекта клиенту предложили расширить лицензию, чтобы поддержать дальнейшее развитие хранилища данных и аналитических сценариев.

Заключение

Проект показал, как поэтапное развитие BI-системы помогает охватить основные направления работы розничной сети: продажи, мотивацию сотрудников, закупки, расходы и товарные запасы.

Разработанные дашборды сократили часть ручных операций и предоставили клиенту инструменты для анализа показателей всей сети и отдельных магазинов. Созданная архитектура формирует основу для дальнейшего развития аналитики и добавления новых отчетов по мере появления бизнес-задач.