Два кейса — и оба честно подписаны как свои
На старте у Stepincorp нет клиентских кейсов, и выдавать один за другой мы не будем — это вскрывается на первом же созвоне. Ниже — два собственных внутренних проекта основателя: дашборд прогноза продаж и автоматизация отчётности. Они реальные, но это не заказы стороннего клиента, а рабочие инструменты, собранные для собственной коммерческой практики. По мере появления клиентских работ здесь появятся кейсы с их согласием на публикацию.
Дашборд прогноза продаж
Задача
Внутри коммерческого блока прогноз продаж собирался вручную: разные источники данных, разные версии таблиц у разных людей, расхождения между тем, что видел коммерческий директор, и тем, что видело руководство. Решение о том, сколько заказывать и куда направлять усилия отдела продаж, регулярно принималось на цифрах, в которые не до конца верили сами участники процесса.
Что сделали
Собрали единый дашборд прогноза продаж: данные подтягиваются из учётной системы и таблиц в одном месте, воронка и план считаются по одной и той же логике для всех, кто смотрит на цифры. Дашборд выполнен в собственной визуальной системе — таблицы, светофоры состояний и графики читаются однозначно, без интерпретаций «на глаз».
Результат
Ориентировочно часы ручной сборки прогноза в неделю сократились до просмотра готового дашборда за несколько минут — точный диапазон экономии по часам пока не измерен формально и требует подтверждения до использования в продажах. Более важный качественный результат: у разных участников коммерческого процесса теперь одна и та же цифра прогноза, а не несколько версий с расхождениями.
Автоматизация отчётности
Задача
Регулярная управленческая отчётность — по продажам, отгрузкам, остаткам — собиралась руками: выгрузка из учётной системы, сведение в Excel, ручная проверка на расхождения между источниками. Это классическая боль, которую заказчики формулируют дословно на рынке — «отчёт собирался скриптом на Python три часа», «два отчёта по одной выручке с разницей в несколько миллионов рублей».
Что сделали
Настроили автоматический сбор данных из источников и регулярную отправку готового отчёта в Telegram, с проверкой на расхождения между источниками — вместо того, чтобы искать разницу вручную, система сама показывает только несовпадающие строки.
Результат
Ручная сборка отчёта, занимавшая порядка часа-трёх в день в зависимости от периода, заменена автоматической рассылкой без участия человека — точная экономия часов в месяц оценочная и требует подтверждения фактическими замерами до использования в маркетинговых материалах. Расхождения между источниками теперь видны сразу, а не обнаруживаются постфактум при сверке отчётов.
Как это устроено в пакетах
Оба внутренних проекта выше по составу близки к пакетам «Автоотчёт по отгрузкам и продажам» и логике грейда «Точка» из линейки услуг — именно так выглядит работающее решение на этом уровне сложности.