АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

TABLEAU БЫСТРЫЙ СТАРТ!
Как взлететь с Tableau за 30 дней?

Подход Jump Start для внедрения BI-решения Tableau

Что такое Jump Start?

Jump Start  — это готовое решение, предоставляющее малому и среднему бизнесу все необходимое для быстрого старта работы в Tableau за 30 дней. Решение включает в себя оптимальный набор лицензий и обучающих курсов, которые разработаны в соответствии с моделью аналитической зрелости компаний по Gartner, которая показывает, какие этапы технологически и организационно должна пройти компания, чтобы стать по-настоящему Data-Driven.

 

Data-Driven компания — что, зачем и как ей стать?

 

Для кого подходит Jump Start?

Малый и средний бизнес, численностью от 100 до 1000 сотрудников, которые хотят внедрить процесс принятия решения на основе данных, то есть стать Data-Driven компанией. 

 

Что входит в подход Jump Start?

Минимальный пакет лицензий (может варьироваться):

2 Creator/ 5 Explorer/ 100 Viewers + 107 Data Management Add-On для всех пользователей.

Total License Package $ 25 242,00 (без НДС)

 

Авторские специализированные курсы по работе с данными в Tableau:

6 000 руб. за 30 дней в том числе НДС 20% /1 чел.

Вы получите доступ к платформе онлайн обучения по работе с данными Академия Аналитики, доступ к следующим видеокурсам:

 

Авторский видеокурс “Основы Tableau”

Авторский видеокурс “Tableau сложный функционал”

Авторский видеокурс “Tableau визуальный анализ”

Авторский видеокурс “Производительность в Tableau”

Авторский видеокурс “Data Mining (Tableau + R)”

Авторский видеокурс “Посиделки с Tableau Ambassador/ 1 сезон”

Авторский видеокурс “Посиделки с Tableau Ambassador/ 2 сезон”

Авторский видеокурс “Посиделки с Tableau Ambassador/ 3 сезон (выпуск в Ноябре 2020)”

 

Первый модуль каждого видеокурса доступен в режиме ДЕМО (бесплатно).

 

НАЧАТЬ УЧИТЬСЯ В TABLEAU

 

Что получит ваша компания?

Вы быстро научитесь работать в Tableau и в полной мере использовать функционал BI-платформы без крупных вложений, а также сможете внедрить в компанию процесс принятия управленческих решений на основе данных, то есть Data Driven решения.

 

Получить бесплатную консультацию

Компания АНАЛИТИКА ПЛЮС с 2012 года — официальный партнер Tableau Software. В 2017 году мы стали Золотым партнером Tableau и успешно удерживаем этот статус.

 

TABLEAU БЫСТРЫЙ СТАРТ!

Новые возможности для вашей компании с Tableau


Тема: Ресторанный бизнес

Спикер: Максим Сапухин, бизнес-консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС 

В этом видео мы рассмотрим:

— Как BI-инструменты помогли абсолютно конкретным компаниям на абсолютно конкретных кейсах улучшить закупки и сэкономить деньги.

— Что важно анализировать в закупках и почему это лучше делать с помощью BI инструментов.

— Необходимые источники данных и основные разрезы анализа закупок.

— Практические кейсы по закупкам:

  • анализ отклонений закупочных цен сети ресторанов;
  • анализ портфеля поставщиков производственной компании;
  • анализ цен поставщиков с учетом производственных потерь;
  •  анализ цен по закупаемой номенклатуре с учетом изменений курсов;
  • влияние изменения закупочных цен на себестоимость.

А так может выглядеть ваш интерактивный отчет по закупкам:

 

СМОТРЕТЬ ПРЯМОЙ ЭФИР #1

 


Тема: Производственные компании

Спикер: Максим Сапухин, бизнес-консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС 

В этом видео мы рассмотрим:

— Как улучшить ситуацию с запасами?

— Как снизить запасы и сэкономить деньги на оборотке?

— Анализ остатков готовой продукции с учетом плановых и фактических продаж.

— Источники данных — складские остатки + факт продаж + планы по продажам

— Основные показатели и какие решения можно принять на их основе.

— Примеры отчетов и дашбордов производственной компании с распределенной сетью центров продаж (более 200 городов), узнаем какую выгоду в итоге получили.

— Практические кейсы по остаткам:

  •  анализ обеспеченности готовой продукцией, визуальное выделение аутстоков, возможности настройки «тревоги»;
  • расчет недопродаж;
  • анализ причин возникновения аутстоков, включение в анализ остатков планов продаж и факта продаж;
  • анализ избыточных запасов сырья совместно с планом производства;
  • анализ неликвидов.

Так  может выглядеть ваш интерактивный отчет по остаткам:

 

СМОТРЕТЬ ПРЯМОЙ ЭФИР #2

 

 


Тема: Клиентская аналитика
Спикер: Francis Chemorion, международный BI-эксперт и бизнес-консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Клиенты сегодня имеют доступ к информации в любом месте и в любое время — где делать покупки, что покупать, сколько платить и так далее. Поэтому очень важно получать информацию о клиентах, для того чтобы понимать, как они будут себя вести при взаимодействии с вашим бизнесом. Чем лучше вы понимаете покупательские привычки и образ жизни клиентов, тем точнее будут ваши прогнозы покупательского поведения — и тем успешнее вы будете в предоставлении соответствующих предложений, которые привлекают, а не отталкивают клиентов.

В этом видео мы рассмотрим, как использовать современные BI-технологии для решения задач клиентской аналитики:

— когортный анализ клиентов;

— привлечение новых клиентов;

— частота заказов клиентов;

— частота покупок в год по когорте;

— возврат покупок по когорте.

Внимание! Видео  на английском языке.

А так может выглядеть ваш интерактивный отчет по клиентской аналитике:

 

 

СМОТРЕТЬ ПРЯМОЙ ЭФИР #3

 

 

Тема: Шаблоны отчетов в Tableau
Спикер: Francis Chemorion, международный BI-эксперт и бизнес-консультант компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

Благодаря Self-Service (или системе самообслуживания, которая позволяет найти ответ на вопрос без обращения к ИТ-специалистам) бизнес-пользователи могут сегодня самостоятельно извлекать данные, создавать отчеты и анализировать их. Шаблоны отчетов — это типичные решения распространенных проблем, которые возникают у бизнес-пользователей. Каждый такой шаблон подобен плану, который вы можете настроить для решения собственных бизнес-задач.

Зачем это нужно руководителю? Эти шаблоны представляют собой общие подходы и принципы, которые аналитики во всем мире используют для разработки отчетов. Первое — вы не будете изобретать велосипед, а воспользуетесь уже готовыми наработками. Второе — вы убедитесь сами и сможете убедить подчиненных в том, что есть простые решения казалось бы сложных задач при работе с данными.

В этом видео мы рассмотрим пять наиболее распространенных шаблонов отчетов, которые позволят вам начать самостоятельную аналитику в следующих сферах:

— Сравнительный анализ продаж.

— Анализ факт/план.

— Процент от итога.

— Процентную разницу по диапазону.

— Фильтры относительной даты.

Внимание! Видео на английском языке.

Ниже представлены пять наиболее распространенных шаблонов отчетов в Tableau, которые позволят вам начать самостоятельную аналитику.

1. Сравнительный анализ продаж:

2. Анализ план/факт

3. Процент от итога

4. Процентная разница по диапазону:

5. Фильтры относительной даты:

 

СМОТРЕТЬ ПРЯМОЙ ЭФИР #4

 

 


Тема:
Анализ представленности товаров
Спикер: Александра Дахина, Tableau эксперт, АНАЛИТИКА ПЛЮС

В пятом прямом эфире мы обсудим, как можно анализировать представленность продуктов производства в торговых точках. Обсудим возможности мониторинга продаж продуктов дистрибьюторам и клиентам напрямую. Разберемся с необходимыми источниками данных. Рассмотрим пример дэшборда производственной компании с более чем 4000 точек продаж.

В  этом видео мы рассмотрим практические кейсы по представленности:

— продажи в магазины через дистрибьюторов;

— представленность продуктов в торговых точках;

— анализ работы менеджеров, отвечающих за продажи;

— анализ распределения продуктов.

А так может выглядеть ваш интерактивный отчет по представленности продуктов:


Тема:
BI —  Что, зачем и как?
Спикер: Артем Шевченко, Директор департамента по работе с клиентам, АНАЛИТИКА ПЛЮС

В этом видео мы ответим на три основных вопроса о BI:

— ЧТО? — Попробуем дать определение BI.

— ЗАЧЕМ? — Разберемся с целями внедрения BI и преимуществами использования BI для бизнеса.

— КАК?— Рассмотрим ключевые шаги внедрения BI как в крупных организациях, так и для малого и среднего бизнеса.

В этом видео мы рассмотрим простой процесс создания отчетов:

Кратко о том, что вас ждет в этом видео:

СМОТРЕТЬ ПРЯМОЙ ЭФИР #6

 

 

Тема: Data Driven компания: ЧТО, ЗАЧЕМ и КАК ей стать?
Спикер: Глеб Сизов, Коммерческий директор компании АНАЛИТИКА ПЛЮС

В этом видео мы ответим на три основных вопроса о Data Driven компании:

— ЧТО?

Data Driven Decision – это управленческое решение, принятое на основе данных. Соответственно, Data Driven компания – это организация, в которой успешно внедрен процесс принятия решений на основе данных.

— ЗАЧЕМ?

Существует 2 основных подхода к принятию решений – экспертная оценка (Highest Paid Person’s Opinion – HiPPO), в котором мы делегируем принятие решения профильному эксперту, и принятие решений на основании данных (Data-driven decision making).

Безусловно, хорошо, когда у нас в штате есть эксперты, которые могут на основании собственного опыта принять решение по тому или иному вопросу. Но, при всех плюсах экспертного подхода, есть и минусы – высокая вероятность принятия неверного решения (человеческий фактор), кроме того, не всегда такие эксперты у нас есть. Кадровый голод есть и «в столицах», что и говорить про регионы нашей необъятной Родины. К тому же, иногда вопрос многогранный, например: как поступить со складскими запасами – с одной стороны, мы теряем выручку на неудовлетворенном спросе ввиду низких складских остатков, с другой стороны, складские запасы – это не только занятое товарами место на складе, но и «замороженные» оборотные средства. Соответственно, в процесс принятия решений вовлечено уже 2 и более экспертов. Чье мнение победит? Того, кто «громче кричит» на совещании? А если оно неверное? К каким потерям это приведет? И будут ли потери обратимыми, или мы безвозвратно потеряем свою долю рынка, ведь конкуренты не дремлют?!

Именно поэтому набирает популярность второй подход, — data-driven, в котором решения принимаются на основе собственных данных компании, а также на внешних данных, таких как прогнозы (например, погоды или курсов валют) или платные отчеты от исследовательских компаний (безусловно, речь о тех отчетах, которые возможно обрабатывать цифровыми методами – т.е. не читать их «человеческими глазами»).

В data driven принятие решений состоит из следующих шагов:

  • Формулируем вопрос и набор показателей, которые помогут дать ответ на вопрос.
  • Ищем источники данных.
  • Считаем показатели, визуализируем их.
  •  Анализируем показатели в совокупности и принимаем решение.

При таком подходе, вероятность принятия неверного решения снижается, а сотрудники активно вовлечены в формирование вопросов, поиск ответов, и готовы аргументированно отстаивать свои гипотезы.

—  КАК ЕЙ СТАТЬ?

Если «всё так складно» с datadriven, то почему же все ими не стали?! Дело в том, что для внедрения процесса принятия решений на основе данных нужно приложить усилия, и конечно же, есть риски.

СМОТРЕТЬ ПРЯМОЙ ЭФИР #7

 

Истории успеха от лидеров:

 

 

 

 

 

 

 

Наши клиенты:

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.