Введение
Управление франчайзинговой сетью — это всегда работа с большими массивами данных: продажи, остатки, маржинальность, эффективность персонала. До внедрения DataLens вся аналитика велась исключительно в Контур.Маркете, что создавало несколько проблем:
Решение перейти на DataLens изначально не вызвало энтузиазма у сотрудников — казалось, что это просто "ещё один сложный инструмент". Однако уже через несколько месяцев команда оценила его преимущества и даже начала запрашивать доработки для удобства работы.
1. Ограничения Контур.Маркета: почему прежней аналитики было недостаточно
1.1. Проблемы работы с несколькими магазинами
В Контур.Маркете данные по разным франчайзи хранились обособленно. Чтобы сравнить показатели двух точек, приходилось:
Пример:
"Для ежемесячного отчёта по 2 магазинам менеджер тратил 2-3 часов только на сбор данных. При этом высок был риск ошибок человеческий фактор никто не отменял, и сотрудники с удовольствием ссылались на это при каждом удобном случае."
Управление франчайзинговой сетью — это всегда работа с большими массивами данных: продажи, остатки, маржинальность, эффективность персонала. До внедрения DataLens вся аналитика велась исключительно в Контур.Маркете, что создавало несколько проблем:
- Неудобство работы с несколькими магазинами – данные по франчайзи приходилось выгружать по отдельности.
- Отсутствие визуализации – цифры в таблицах не давали целостной картины.
- Задержки в обновлении информации – некоторые отчёты формировались вручную.
Решение перейти на DataLens изначально не вызвало энтузиазма у сотрудников — казалось, что это просто "ещё один сложный инструмент". Однако уже через несколько месяцев команда оценила его преимущества и даже начала запрашивать доработки для удобства работы.
1. Ограничения Контур.Маркета: почему прежней аналитики было недостаточно
1.1. Проблемы работы с несколькими магазинами
В Контур.Маркете данные по разным франчайзи хранились обособленно. Чтобы сравнить показатели двух точек, приходилось:
- Выгружать данные по каждой в отдельный Excel.
- Вручную сводить таблицы.
- Проверять, чтобы периоды анализа совпадали.
Пример:
"Для ежемесячного отчёта по 2 магазинам менеджер тратил 2-3 часов только на сбор данных. При этом высок был риск ошибок человеческий фактор никто не отменял, и сотрудники с удовольствием ссылались на это при каждом удобном случае."
Изображение: "Рис. 1 – Интерфейс Контур.Маркета. Очень ограниченные возможности Контур Маркета для аналитики.
1.2. Цифры без графиков: слабая наглядность
Табличные отчёты не позволяли быстро:
Кейс:
В Июне 2025 года один из магазинов показал падение выручки на 15%. В таблице это было неочевидно — проблема обнаружилась только при построении графика в DataLens. Оказалось, что у франчайзи открылся конкурент, а он не сообщил об этом в управляющую компанию."
Табличные отчёты не позволяли быстро:
- Выявить сезонные спады.
- Сравнить динамику разных магазинов.
- Оценить эффективность маркетинговых акций.
Кейс:
В Июне 2025 года один из магазинов показал падение выручки на 15%. В таблице это было неочевидно — проблема обнаружилась только при построении графика в DataLens. Оказалось, что у франчайзи открылся конкурент, а он не сообщил об этом в управляющую компанию."
Изображение: "Рис. 2 – Пример табличного отчёта в Контур.Маркете
Изображение: "Рис. 3 – Пример дашборда в DataLens по нескольким магазинам.
2. Внедрение DataLens: от скепсиса к активному использованию
2.1. Автоматическая выгрузка данных из Контур.Маркета
Как настроена интеграция:
2.1. Автоматическая выгрузка данных из Контур.Маркета
Как настроена интеграция:
- Данные из Контур.Маркета (продажи, остатки, заказы) автоматически передаются в DataLens раз в час.
- Система агрегирует информацию по заданным параметрам (регион, категория товара, франчайзи).
- Готовые дашборды доступны в реальном времени
Изображение: "Рис. 4 – Схема интеграции Контур.Маркет → DataLens" Контур передает данные в разных таблицах, которые можно объединять, группировать, агрегировать и формировать чарты и графики
2.2. Первая реакция сотрудников: "Ещё один непонятный инструмент"
Изначально внедрение столкнулось с сопротивлением:
Переломный момент: После обучения команда создала первый дашборд с ключевыми метриками. Время на подготовку еженедельного отчёта сократилось с 5 часов до 30 минут.
2.3. Запросы на доработки
Через 2 месяца использования появились новые потребности:
Изначально внедрение столкнулось с сопротивлением:
- Менеджеры боялись сложного интерфейса.
- Аналитики не видели преимуществ перед Excel.
Переломный момент: После обучения команда создала первый дашборд с ключевыми метриками. Время на подготовку еженедельного отчёта сократилось с 5 часов до 30 минут.
2.3. Запросы на доработки
Через 2 месяца использования появились новые потребности:
- Сравнение эффективности маркетинговых каналов .
- Прогнозирование спроса на основе исторических данных.
- Контроль работы сотрудников.
Изображение: "Рис. 5 – Пример дашборда для отчета LFL
3. DataLens vs. аналоги: почему выбрали именно его
3.1. Сравнение с PowerBI
3.1. Сравнение с PowerBI
Изображение: "Рис. 6 – Различия DataLens и PowerBI
4. Сложности внедрения и технические ограничения
4.1. Проблемы с источниками данных
Главная сложность — невозможность изменить структуру данных из Контур.Маркета. Например:
5. DataLens и управление франшизой: аналитика для роста
5.1. Почему франчайзинг требует глубокой аналитики?
Управляющая компания должна:
✅ Контролировать выполнение стандартов.
✅ Выявлять убыточные точки до кризиса.
✅ Быстро помогать франчайзи с проблемами.
И один из главных инструментов, это аналитика розничных продаж.
5.2. Планы по расширению аналитики
Следующий этап — подключение HR-метрик:
Заключение
Внедрение DataLens дало:
✔ Сокращение времени на отчёты в 5-10 раз.
✔ Прозрачность для франчайзи.
✔ Гибкость — новые дашборды создаются за 1-2 дня.
Совет компаниям:
Начинайте с малого — автоматизируйте 1-2 ключевых отчёта. Как только команда увидит результат, сопротивление новому инструменту исчезнет.
С уважением, команда SMOKESTAR
4.1. Проблемы с источниками данных
Главная сложность — невозможность изменить структуру данных из Контур.Маркета. Например:
- Некоторые поля (например, "Закупочная стоимость") выгружались не совсем удобно для формирования отчета по себестоимости группы товаров.
- Пришлось создавать промежуточные таблицы для корректной визуализации.
5. DataLens и управление франшизой: аналитика для роста
5.1. Почему франчайзинг требует глубокой аналитики?
Управляющая компания должна:
✅ Контролировать выполнение стандартов.
✅ Выявлять убыточные точки до кризиса.
✅ Быстро помогать франчайзи с проблемами.
И один из главных инструментов, это аналитика розничных продаж.
5.2. Планы по расширению аналитики
Следующий этап — подключение HR-метрик:
- Текучесть кадров.
- KPI менеджеров.
- Затраты на обучение.
Заключение
Внедрение DataLens дало:
✔ Сокращение времени на отчёты в 5-10 раз.
✔ Прозрачность для франчайзи.
✔ Гибкость — новые дашборды создаются за 1-2 дня.
Совет компаниям:
Начинайте с малого — автоматизируйте 1-2 ключевых отчёта. Как только команда увидит результат, сопротивление новому инструменту исчезнет.
С уважением, команда SMOKESTAR