Напишите нам
и мы свяжемся с вами в ближайшее время
07.10.2026 НОВОСТИ
Qlever Solutions внедрила DWH и BI для развития продаж дистрибьютора продуктов питания Azbuka Food
Qlever Solutions завершила проект по созданию корпоративного хранилища данных (DWH) и внедрению BI-аналитики для Azbuka Food (ООО «Азбука Фуд Трейд») — крупного поставщика продуктов питания для сегмента HoReCa. Аналитическая система помогает торговым представителям выявлять потенциал действующих клиентов и определять, какие SKU предложить им для увеличения продаж.
Azbuka Food работает более чем с 2 000 клиентами в шести регионах России. Ассортимент компании насчитывает свыше 2 500 SKU.
До начала проекта специалисты компании ежедневно формировали отчетность в BI на основе Excel-файлов, вручную выгружаемых из 1С.
По мере роста бизнеса существующая аналитика перестала отвечать задачам развития продаж: она позволяла оценивать уже достигнутые показатели, но не давала торговому представителю ответа на вопрос, какие дополнительные категории и товары целесообразно предложить конкретному клиенту с учетом его профиля и особенностей закупок.
Для решения этих задач команда Qlever Solutions спроектировала корпоративное хранилище данных, объединившее данные из 1С: Предприятие 8.3 «Управление торговлей» и Excel-файлов. В DWH создано восемь аналитических витрин с данными о продажах, клиентах, ассортименте, ценах и складских остатках.
На основе подготовленных данных разработано BI-приложение для торговых представителей и руководителей отдела продаж.
Первый аналитический блок позволяет контролировать выполнение планов по товарообороту и валовой прибыли, оценивать освоение ассортиментного потенциала и выявлять клиентов с нереализованными возможностями роста.
Второй блок помогает находить возможности для дополнительных продаж. Система сопоставляет закупки конкретного клиента с фактическими продажами клиентам аналогичного профиля — с учетом типа канала, формата заведения и кухни. Торговый представитель может увидеть категории и SKU, которые востребованы у сопоставимых клиентов, но отсутствуют или недостаточно представлены в закупках конкретного ресторана, кафе или отеля.
Для подготовки предложения также доступны данные о средних объемах продаж, минимальных и средних ценах реализации и текущих складских остатках.
В результате BI-приложение поддерживает весь аналитический сценарий работы торгового представителя: от выявления клиента с потенциалом роста до определения конкретных категорий и SKU, объема и ценового ориентира для релевантного предложения.
Решение позволило увеличить долю дополнительных продаж среди действующих клиентов до 30% от планируемого потенциала за счет расширения поставляемого им ассортимента продуктов.
Azbuka Food работает более чем с 2 000 клиентами в шести регионах России. Ассортимент компании насчитывает свыше 2 500 SKU.
До начала проекта специалисты компании ежедневно формировали отчетность в BI на основе Excel-файлов, вручную выгружаемых из 1С.
По мере роста бизнеса существующая аналитика перестала отвечать задачам развития продаж: она позволяла оценивать уже достигнутые показатели, но не давала торговому представителю ответа на вопрос, какие дополнительные категории и товары целесообразно предложить конкретному клиенту с учетом его профиля и особенностей закупок.
Для решения этих задач команда Qlever Solutions спроектировала корпоративное хранилище данных, объединившее данные из 1С: Предприятие 8.3 «Управление торговлей» и Excel-файлов. В DWH создано восемь аналитических витрин с данными о продажах, клиентах, ассортименте, ценах и складских остатках.
На основе подготовленных данных разработано BI-приложение для торговых представителей и руководителей отдела продаж.
Первый аналитический блок позволяет контролировать выполнение планов по товарообороту и валовой прибыли, оценивать освоение ассортиментного потенциала и выявлять клиентов с нереализованными возможностями роста.
Второй блок помогает находить возможности для дополнительных продаж. Система сопоставляет закупки конкретного клиента с фактическими продажами клиентам аналогичного профиля — с учетом типа канала, формата заведения и кухни. Торговый представитель может увидеть категории и SKU, которые востребованы у сопоставимых клиентов, но отсутствуют или недостаточно представлены в закупках конкретного ресторана, кафе или отеля.
Для подготовки предложения также доступны данные о средних объемах продаж, минимальных и средних ценах реализации и текущих складских остатках.
В результате BI-приложение поддерживает весь аналитический сценарий работы торгового представителя: от выявления клиента с потенциалом роста до определения конкретных категорий и SKU, объема и ценового ориентира для релевантного предложения.
Решение позволило увеличить долю дополнительных продаж среди действующих клиентов до 30% от планируемого потенциала за счет расширения поставляемого им ассортимента продуктов.
“
По итогам проекта мы получили именно тот результат, который хотели видеть. Готовое решение положительно оценили сами торговые представители Azbuka Food – оно соответствует их реальным задачам и может использоваться в ежедневной работе с клиентами. Успешная реализация проекта помогла укрепить внутри компании доверие к развитию аналитики.
В BI-приложении реализовано разграничение доступа: каждый торговый представитель работает только с закрепленными за ним клиентами, но при анализе ассортиментного потенциала может использовать агрегированные данные о продажах всей компании. Для руководителей отдела продаж предусмотрена отдельная аналитика с детализацией показателей до уровня торговых представителей.
Корпоративное хранилище данных спроектировано с учетом дальнейшего развития аналитики. Архитектура позволяет подключать новые источники данных, расширять аналитические витрины и разрабатывать дополнительные BI-приложения без перестройки всего контура.
Корпоративное хранилище данных спроектировано с учетом дальнейшего развития аналитики. Архитектура позволяет подключать новые источники данных, расширять аналитические витрины и разрабатывать дополнительные BI-приложения без перестройки всего контура.
“
Архитектура аналитического решения изначально строилась таким образом, чтобы не создавать критической зависимости от конкретной BI-платформы. Сбор, хранение, трансформация и подготовка данных о продажах вынесены в DWH-контур, а BI используется как слой аналитики и визуализации. Такой подход создает основу для дальнейшей миграции: при необходимости клиент сможет заменить имеющееся решение на другую BI-платформу, сохранив процессы интеграции и обработки данных, бизнес-логику и аналитические витрины.
О компании Qlever Solutions
Qlever Solutions — российский интегратор, специализирующийся на построении корпоративных хранилищ данных (DWH), внедрении BI-платформ, разработке аналитических решений для среднего и крупного бизнеса.
Qlever Solutions реализует проекты для компаний промышленности, строительства, ритейла, энергетики, финансового сектора и других отраслей.
Среди клиентов — Бургер Кинг, «Вкусно — и точка», SPAR, «Газпром нефть», ЕВРАЗ, Orby, «Кассир.ру», «Распадская», «ЭнергосбыТ Плюс», и другие ведущие российские компании.
Qlever Solutions — российский интегратор, специализирующийся на построении корпоративных хранилищ данных (DWH), внедрении BI-платформ, разработке аналитических решений для среднего и крупного бизнеса.
Qlever Solutions реализует проекты для компаний промышленности, строительства, ритейла, энергетики, финансового сектора и других отраслей.
Среди клиентов — Бургер Кинг, «Вкусно — и точка», SPAR, «Газпром нефть», ЕВРАЗ, Orby, «Кассир.ру», «Распадская», «ЭнергосбыТ Плюс», и другие ведущие российские компании.
Бизнес-аналитика
для дистрибьюторов
для дистрибьюторов
Оставьте заявку на нашем сайте.
Внедрим DWH для консолидации данных и разработаем BI-приложения, которые будут содержать все важные показатели в виде удобных графиков и диаграмм.
Обсудить задачи Внедрим DWH для консолидации данных и разработаем BI-приложения, которые будут содержать все важные показатели в виде удобных графиков и диаграмм.