Как мы построили систему аналитики для детской футбольной школы на базе Alfa CRM и Yandex DataLens

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Nikita_Vasilevskiy 13 минут назад Как мы построили систему аналитики для детской футбольной школы на базе Alfa CRM и Yandex DataLens 3 мин 609 PostgreSQL * Визуализация данных * Data Engineering * Python * Кейс Всем привет! Меня зовут Никита, я CEO компании VSL BI. Мы занимаемся внедрением BI-аналитики и автоматизацией отчетности для бизнеса.

Недавно к нам обратилась спортивная школа для детей. Как и многие компании из сферы дополнительного образования, школа уже давно работала в Alfa CRM. Там велся учет клиентов, посещений, оплат, абонементов, тренеров и лидов.

Технические детали

При этом данные были распределены по разным разделам системы. Для получения полной картины по бизнесу руководству приходилось собирать информацию вручную, формировать отдельные отчеты и сопоставлять показатели между собой. Поэтому основной целью проекта стало создание единой системы аналитики, в которой данные из Alfa CRM автоматически собираются, обрабатываются и отображаются в виде дашбордов для руководства.

Подготовка данных и построение отчетности Для реализации проекта мы построили отдельный контур аналитики. Источником данных выступила Alfa CRM. Для хранения и подготовки информации использовали PostgreSQL, а визуализацию реализовали в Yandex DataLens.

Интеграция между системами была настроена через API Alfa CRM, что позволило автоматизировать получение и обновление данных без участия сотрудников. После загрузки данных в PostgreSQL была подготовлена аналитическая структура. Для этого использовали представления и материализованные представления, которые позволяют заранее рассчитывать необходимые показатели и ускоряют работу отчетов.

Отраслевые последствия

Дополнительно была выполнена индексация основных таблиц, чтобы обеспечить быструю работу дашбордов даже при росте объема данных. После подготовки хранилища мы перешли к разработке системы отчетности. Всю аналитику разделили на пять отдельных блоков: посещаемость, отток клиентов, лиды, финансы и сводный дашборд ключевых показателей.

Аналитика посещаемости. В дашборде собраны основные показатели посещаемости: количество посещений, количество пропусков, средняя посещаемость и среднее количество пропусков за выбранный период. Дашборд аналитики посещаемости Дополнительно реализована детализация по группам.

График средней посещаемости Также добавлена таблица со средним количеством посещений и пропусков по группам с разбивкой по датам. Таблица со средним количеством посещений и пропусков2. Аналитика клиентской базы и оттока.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.