Как построить дашборд для бизнеса: шаги и ошибки

Чтобы построить дашборд для бизнеса: начните с конкретного вопроса. Например, какие товары приносят основную выручку? Где компания теряет маржу? Затем выберите метрики: выручка, прибыльность товара, динамика продаж. После этого определите источники данных и создайте модель данных, чтобы объединить всю необходимую информацию. И уже после всех подготовительных этапов приступайте непосредственно к созданию панели. Проверяйте точность каждого показателя перед публикацией. В статье расскажу подробно о каждом этапе и покажу, как строятся дашборды под заказ на примере инструмента Yandex DataLens.

Что такое дашборд и чем он отличается от отчёта

Отчёты это как фотографии, застывшие картинки состояния дел на определённую дату. А дашборды это интерактивная онлайн-панель с автоматическим обновлением данных. Здесь руководитель самостоятельно выбирает нужный фильтр: период, регион или товарную категорию, и мгновенно получает актуальные цифры.

Дашборд выгоден там, где один и тот же вопрос повторяется часто: сколько продали за последнюю неделю? Какова конверсия сайта сегодня? Есть ли остатки товара на складе сейчас?

Разовые запросы проще решить традиционным отчётом: создавать отдельную панель невыгодно.

Из каких шагов состоит построение дашборда

Построение дашборда требует строгого порядка действий. Сначала нужно задать правильный вопрос, иначе работа пойдёт в неверную сторону. Затем определить нужные метрики, чтобы точно измерять результат. Только после этого можно собирать необходимые данные и готовить их для анализа. Если начать сразу с данных, есть риск собрать лишнее или упустить важное. Последний этап: визуализация полученных данных через удобные графики и панели. Здесь важно уже иметь чёткое понимание цели и структуры. Таким образом каждый шаг логично вытекает из предыдущего и даёт конкретный промежуточный результат: от списка метрик до готовой модели и финальной панели.

• Вопрос. Одна формулировка, на которую отвечает панель: какие товары тянут выручку, где теряем маржу.
• Метрики. Показатели, которые отвечают на вопрос: выручка, маржа, остатки, конверсия.
• Источники. Откуда берутся числа: кабинеты маркетплейсов, Метрика, CRM, таблицы.
• Модель данных. Числа сводятся в таблицы и связи, дубли и дыры чистятся до панели.
• Панель и проверка. Графики собираются на экран, каждая цифра сверяется с источником.

Где взять данные для дашборда

Средний бизнес уже располагает источниками данных: кабинетами продавцов на Wildberries и Ozon, системой аналитики Яндекс Метрикой, таблицами и CRM-системами. Wildberries и Ozon предоставляют официальный доступ через API по адресам dev.wildberries.ru и docs.ozon.ru/api/seller соответственно. Данные из Яндекс Метрики выгружаются и визуализируются в DataLens по официальному руководству Яндекса.

Для владельцев магазинов на маркетплейсах я разработал отдельную линию услуг: дашборды аналитики маркетплейсов. Если нужно собрать дополнительные сведения, такие как цены конкурентов, рекомендую настроить регулярный парсинг цен конкурентов. Этот метод позволит закрывать пробелы в аналитике и получать актуальные рыночные данные.

• кабинеты селлеров Wildberries и Ozon, официальный API
• Яндекс Метрика, визиты и хиты счётчика
• CRM и телефония: заявки, сделки, статусы
• таблицы и файлы: прайсы, остатки склада

Как выбрать инструмент для дашборда

При выборе инструмента для дашборда важно помнить главное: ценность представляет сама модель данных, а не конкретный инструмент её отображения. Инструмент можно сменить, а вот правильно построенная структура останется неизменной.

Yandex DataLens подойдёт новичкам благодаря бесплатному тарифу и поддержке популярных источников данных вроде ClickHouse, PostgreSQL и даже Google Sheets. Сервис удобен ещё и тем, что данные Яндекс Метрики визуализируются в нём по официальному руководству Яндекса.

Metabase и Apache Superset подойдут профессионалам, готовым вложиться в собственную инфраструктуру. Эти инструменты предлагают полный контроль над системой, но требуют регулярного сопровождения и обслуживания.

Power BI, несмотря на высокую популярность среди аналитиков, ограничен в новых закупках в России: в марте 2022 года Microsoft приостановила все новые продажи продуктов и услуг, существующим клиентам поддержку сохраняли.

• DataLens: быстрый старт в облаке, бесплатный план, выгрузки Метрики.
• Metabase или Superset: свой сервер и полный контроль, нужна команда сопровождения.
• Power BI: сильный инструмент, для новых закупок в России ограничен позицией Microsoft.

Частые ошибки

• Строить от графика, а не от вопроса. Красивая панель без бизнес-вопроса превращается в галерею картинок.
• Выводить все метрики сразу. Панель на сорок виджетов не читает никто, оставляют пять решающих показателей.
• Кормить дашборд сырыми данными. Дубли и дыры в источнике ломают доверие к панели навсегда.
• Обновлять руками. Ручная выгрузка возвращает дашборд в статус отчёта.
• Не сверять цифры с источником. Одна неверная цифра на экране руководителя стоит дороже всей панели.

Коротко

Дашборды строятся чётко по запросу бизнеса: от вопроса к панели с проверенными показателями. Источников хватает практически каждому бизнесу: это данные маркетплейсов через API, аналитика сайтов, информация из CRM-систем и таблиц. Подбирать инструмент нужно под свою команду: для быстрого старта подойдёт облачный сервис вроде DataLens, опытные команды могут развернуть собственные решения на серверах компании.

Остальные аналитические задачи, от удержания до рейтингов, собраны в разделе аналитики и дашбордов.