Як об’єднати дані ERP, реклами і CRM в один дашборд — і побачити те, що жоден стандартний звіт не покаже

Фінансовий директор виробника електроніки щомісяця робив одне й те саме.

Він відкривав ERP, вивантажував продажі за місяць. Потім заходив у Google Ads і Google Analytics, вивантажував витрати на рекламу й кліки. Потім піднімав дані з CRM про клієнтів і дилерів. Потім — собівартість і виробничі витрати з того ж ERP, тільки з іншого модуля.

І все це зводив в один Excel-файл вручну.

На це йшло два-три дні щомісяця. А результат — звичайна таблиця, у якій легко помилитися: не той курс валюти підставили, забули оновити один із листів, хтось поправив формулу і зламав решту. Поки звіт нарешті лягав на стіл керівнику, частина цифр у ньому вже встигала застаріти.

Найбільш прикро було не в самій рутині. А в тому, що навіть після всієї цієї роботи на головне запитання — які продукти й канали реально приносять гроші, а які лише виглядають успішними — відповісти було складно.

Чому «стандартний звіт» тут не рятує

Під стандартним звітом мається на увазі звіт, який формує сама ERP-система на основі власних даних: залишки на складі, собівартість виробу, виконання виробничого плану, дебіторська заборгованість.

Такий звіт не виходить за межі однієї системи — і в цьому й обмеження. ERP чудово знає, що відбувається всередині компанії, але фізично не має доступу до даних про рекламу, які лежать у Google Ads, чи до історії комунікації з клієнтом, яка лежить у CRM. Тому запитання на кшталт «яка реальна рентабельність товарної групи з урахуванням витрат на рекламу» стандартний звіт просто не вміє рахувати — йому немає звідки взяти половину цифр.

Саме тому компанія підключила інтеграцію Bimp з Google BigQuery: дані, які й так накопичуються в Bimp (продажі, закупівлі компонентів, виробничі витрати, собівартість), автоматично передаються в BigQuery, а Looker Studio збирає поверх них єдиний дашборд — уже разом із даними з Google Ads, Google Analytics і CRM.

Що тепер бачить виробництво

Приблизно так виглядає той самий дашборд, який раніше вимагав два-три дні ручного зведення:

Фінансовий директор більше нічого не вивантажує вручну. Він відкриває дашборд — і бачить виручку, валовий прибуток і маржинальність по кожній товарній групі одразу поруч із рекламними витратами й ROI кожної кампанії.

Показова деталь: під час одного з таких переглядів з’ясувалося, що товарна група «аудіосистеми» на перший погляд давала непогану виручку, але фактична маржа після врахування реклами була лише 6% — а частина цього бюджету взагалі йшла в канал із ROI 1.1x. Раніше ніхто не співставляв рекламу з конкретною групою товарів настільки детально, тож ніхто цього й не бачив. Побачити це стало можливим лише тому, що дані нарешті лежали в одному місці.

Ще два сценарії з практики

Сценарій 1. Прибутковість по дилерах, без жодної реклами в рівнянні. Виробник продає не лише напряму, а й через мережу дилерів у різних регіонах. У Bimp вже є історія замовлень і собівартість, у CRM — умови роботи з кожним партнером: знижки, відстрочки платежів, обсяги закупівель. Через інтеграцію з BigQuery ці дані зводяться разом, і на дашборді видно не просто «хто найбільше купує», а хто реально приносить маржу з урахуванням наданих знижок і вартості обслуговування. У одному з таких випадків найбільший за обсягом дилер виявився далеко не найприбутковішим — через розмір знижки, яку йому колись погодили і більше не переглядали.

Сценарій 2. Виробничий план, який враховує не лише склад, а й попит. Тут до інтеграції з BigQuery додається модуль виробничого обліку Bimp. Керівник виробництва бачить на одному дашборді завантаження потужностей по місяцях поруч із динамікою продажів і навіть сплеском попиту, який видно з Google Analytics ще до того, як він перетвориться на замовлення. Це дозволяє коригувати виробничий план на тиждень-два раніше, ніж якщо чекати, поки попит проявиться вже в чергах на складі.

Дотичні функції Bimp, про які варто знати

Інтеграція з BigQuery працює поверх звичайних модулів Bimp, тож для цього сценарію корисно розуміти, що саме система вже вміє рахувати сама:

• Планова і фактична собівартість — база для будь-якого розрахунку маржі; без неї дашборд просто нема з чим зіставляти рекламні витрати.
• CRM-модуль — історія замовлень, умови роботи з клієнтами й дилерами, знижки та відстрочки, які й дають можливість рахувати прибутковість по партнеру, а не тільки по обороту.
• Виробничий облік — план і факт виробництва, завантаження потужностей; саме ці дані лягають в основу сценарію з виробничим плануванням.
• Ролі та права доступу — дашборди можна розмежувати так, щоб керівник бачив загальну картину, а керівник напрямку — тільки свою товарну групу чи регіон.
• Автоматична синхронізація з BigQuery — дані оновлюються без ручного експорту, тож дашборд не «застаріває» між звітами.

Який бізнес-ефект отримує компанія

Аналітики та керівники перестають витрачати дні на ручне зведення даних, а всі відділи — фінанси, маркетинг, виробництво, керівництво — дивляться в одні й ті самі цифри, замість того щоб кожен рахував по-своєму. Компанія більше не обмежена набором стандартних звітів ERP: якщо завтра з’явиться нове питання, дашборд у Looker Studio просто розширюється під нову задачу, а не чекає доопрацювання системи.

Кому це особливо підійде

Такий сценарій найбільш цінний для компаній, які вже переросли стандартні звіти ERP: мають кілька джерел даних, активно ведуть маркетингову аналітику й регулярно готують управлінську звітність для власників або керівництва.