«Файно Маркет» — роздрібна мережа в центральній Україні, що активно розвивається. З моменту відкриття першого магазину 2011 року компанія розширила присутність у Кіровоградській, Черкаській, Одеській, Миколаївській, Дніпропетровській та Київській областях. На сьогодні мережа налічує 206 магазини в 74 населених пунктах України.
У 2010 році менеджмент компанії прийняв стратегічне рішення про трансформацію — від дистрибуції до розвитку мережі магазинів біля дому під брендом «Файно Маркет». Перехід до роздрібної моделі супроводжувався кратним зростанням кількості точок, асортименту, клієнтських транзакцій і обсягів інформації.
Трансформація компанії в роздрібну мережу призвела до істотного збільшення кількості даних, які потрібно було опрацьовувати й аналізувати. Аналітика за допомогою плоских таблиць Excel уже не давала змоги ефективно управляти бізнесом. Тоді компанія вперше задумалася про впровадження системи бізнес-аналітики (BI).
«Уперше ми почали використовувати BI-інструменти кілька років тому. Нашим першим рішенням, розробленим власними силами, було дистриб’юторське рішення з аналізу продажів і запасів на базі платформи QlikView. Тоді нам цього вистачало. У застосунку працювало 10-15 користувачів, але наші знання BI були обмежені, і ми не могли розкрити весь потенціал аналітичних застосунків. Тому більшість звітів ми продовжували формувати в Excel», – ділиться досвідом Дмитро Сарваді, ІТ-директор мережі “Файно Маркет”.
Зі зростанням кількості магазинів, покупців, чеків і товарних позицій традиційні методи аналізу перестали справлятися із завданнями бізнесу. Розрізнені Excel-таблиці, дублювання інформації, різні трактування одних і тих самих показників — усе це сповільнювало прийняття рішень і знижувало довіру до даних.
«Самостійно зрозуміти, як і куди нам рухатися в розвитку BI, ми не могли. У 2020 році, в пошуках ефективного рішення, ми звернулися по допомогу до RBC Group», – каже Дмитро Сарваді.
Після аудиту поточних процесів і потреб, фахівці RBC Group запропонували архітектуру на базі Qlik Sense, здатну закрити першочергові завдання і масштабуватися під розвиток бізнесу. Компанія прийняла стратегічне рішення інвестувати в аналітику, і в березні 2020 року розпочалася реалізація проєкту.
Всього за рік для роздрібної мережі «Файно Маркет» було розроблено та впроваджено застосунки для аналізу:
Усі ці додатки забезпечили керівників і фахівців компанії актуальною, структурованою аналітикою і стали опорою для щоденного прийняття рішень.
Як і в багатьох компаніях, що швидко зростає, у Файно Маркет дані надходили з різних систем і зберігалися в розрізнених Excel-таблицях. У кожного підрозділу була своя версія «істини» – звіти часто не збігалися, що гальмувало прийняття рішень.
«До впровадження Qlik кожен підрозділ був власником свого набору даних, і під час підготовки звітів виникала плутанина. Ми отримували різні результати, тому що кожен інтерпретував інформацію по-своєму, — згадує Дмитро Сарваді. – З переходом на Qlik ми змогли оцифрувати весь цей масив, об’єднати його і створити єдине джерело даних для всієї аналітики.»
У міру масштабування мережі та зростання обсягу даних система Qlik Sense була переконфігурована з однонодової в багатонодову інфраструктуру. Це забезпечило стабільну роботу платформи й високу продуктивність навіть при інтенсивному навантаженні.
Після впровадження система стала не лише джерелом правди, а й інструментом командної роботи. Фахівці «Файно Маркет» пройшли навчання, отримали базові знання в Qlik та можуть самостійно здійснювати дрібні доопрацювання. Команда RBC Group відповідає за технічну підтримку та розвиток, проте внутрішні команди добре розуміють логіку роботи рішень, що значно спрощує створення нових застосунків.
Сьогодні з рішеннями на базі Qlik працює понад 50 користувачів. Компанія щодня аналізує:
Джерелами даних стали: облікова система, касова система OpenStore, CRM Creatio і низка зовнішніх баз, зокрема з мобільних додатків. Усі дані автоматично обробляються в Qlik і візуалізуються у вигляді дашбордів для різних департаментів.

Однією з цілей проєкту було створити застосунки, що охоплюють потреби кожного підрозділу — від комерційного до HR. Першим з’явилося «робоче місце категорійного менеджера» – інструмент, з яким фахівець працює щодня.
«Формула ритейлу складається з шести ключових показників: кількість покупців, частота відвідувань, середня ціна одиниці товару, кількість товарів у чеку, відсоток рентабельності та витрати. На п’ять із них впливає комерційний департамент. І кожен із цих чинників — це дерево з десятків змінних: межі цінових сегментів, частка поличного простору, медіальна ціна категорії та близько 80 інших. Щоб управляти, потрібно бачити динаміку і вплив одного показника на інший», – коментує Катерина, комерційний директор мережі.
Раніше підготовка прогнозу могла займати дні — зараз звіт формується за хвилини. Усі необхідні показники виведені на дашборди: ранкові, денні та вечірні, — щоб протягом дня відстежувати ключові відхилення.
«Раніше, поки дані завантажувалися і зводилися в Excel, виникали помилки, і на них складно було спиратися в ухваленні рішень. Бували випадки, коли менеджер уже забував, навіщо збирав ці дані. А багато показників ми взагалі не могли отримати. А якщо ти не можеш відстежити метрику — значить, ти нею не керуєш. Це була велика проблема для нас», – додає Катерина.
На старті проєкту спільно з департаментами було визначено всі ключові показники, проаналізовано їхні взаємозв’язки, і розроблено набір візуальних об’єктів, які стали частиною повсякденної аналітики. Сьогодні рішення в Файно Маркет ухвалюються на основі даних конкретного магазину і категорії товару — в реальному часі.
Розвиток BI-системи у Файно Маркет розпочався з побудови повноцінної бізнес-аналітики — застосунків, що допомагали оперативно отримувати відповіді на запитання «що відбувається в бізнесі». Однак із часом стало зрозуміло: одних звітів недостатньо. Виникла потреба бачити на кілька кроків уперед, прогнозувати поведінку клієнтів, керувати промо-активностями та залученістю.
«Ми зрозуміли, що бізнес-аналітика дала нам базу для прийняття рішень, але наступний крок — це планування і проактивне управління. Так з’явилося завдання розширити можливості BI шляхом інтелектуальних інструментів», – ділиться Дмитро Сарваді, IT-директор мережі.
Одним із перших кроків у цьому напрямку стало впровадження попередньо налаштованого рішення «Аналіз чеків і програма лояльності». Воно дало можливість сегментувати клієнтську базу, виявляти поведінкові патерни, аналізувати активність покупців і сформувати основу для персоналізованих пропозицій.
Одночасно застосунок став інструментом операційного контролю. Файно Маркет отримав можливість:
«Так у нас з’явилося рішення ‘Прогноз роботи кас’, — каже Дмитро. – Воно дозволило по-новому підійти до планування операційних ресурсів, а також глибше розуміти поведінку покупців.»
Інструмент підтримує широкий спектр аналізу: від LFL-порівнянь, RFM і ABC-аналізу до побудови кошиків покупця і когортного аналізу магазинів.
Прогнозування роботи кас — один із прикладів використання алгоритмів машинного навчання. На основі історичних даних система моделює завантаження кас у розрізі годин і днів тижня, а також порівнює прогнози з фактичними результатами в Qlik. Це дозволяє більш точно планувати ресурси та мінімізувати черги.
Застосунок «Аналіз акцій» став одним із найпотужніших і наймасштабніших інструментів в аналітичному стеку компанії. У ньому інтегровані дані практично з усіх напрямків — від залишків і продажів до чеків, персональних пропозицій і маркетингових метрик.
Інструмент для аналізу акцій охоплює весь цикл: що було заплановано, як відбулася реалізація, які результати отримано. На основі обробки даних у Python з використанням ШІ формуються прогнози, а вся візуалізація виконується у Qlik.
«Це дійсно ‘монстр’ за охопленням даних. Ми бачимо повну динаміку акцій, від моменту запуску до фінальних результатів, включно з канібалізацією всередині товарних груп. Ми аналізуємо не тільки факт, а й моделюємо майбутні кампанії на основі поведінки сегментів клієнтів», – підкреслює Дмитро Сарваді.
Впровадження аналітичних рішень не обмежилося робочими місцями менеджерів і категорійних фахівців. Одним із важливих елементів BI-культури став публічний монітор — Smart TV, розміщений в офісі компанії. На ньому транслюються ключові показники виконання планів у розрізі регіональних та категорійних менеджерів. Це дозволяє не лише оперативно реагувати на відхилення, але й мотивує співробітників, створюючи культуру прозорості та залученості.
Інструменти публічного моніторингу стали частиною корпоративної культури — керівники Файно Маркет щодня використовують їх для контролю та управління.
Однією з унікальних можливостей, реалізованих спільно з RBC Group, стала зворотна інтеграція Qlik з обліковою системою. За допомогою Simple API компанія “Файно Маркет” витягує розраховані показники безпосередньо з Qlik і завантажує їх в облікову систему. Це дозволяє автоматично оновлювати критичні бізнес-показники — продажі, кількість чеків, рівень запасів, неліквіди, списання, поточні втрати тощо.
Трансформація, що почалася з впровадження BI-системи, змінила не тільки інструменти, а й підхід Файно Маркет до управління бізнесом. Сьогодні аналітика — це не допоміжна функція, а основа щоденної операційної діяльності, планування та стратегічного розвитку.
У структурі підтримки “Файно Маркет” функціонує дворівнева модель. Першу лінію становлять внутрішні адміністратори — технічні та бізнес-підтримка. У разі складних питань вони звертаються до команди RBC Group, яка виступає другою лінією підтримки.
Понад 50 користувачів щодня приймають рішення, спираючись на дані, зібрані та оброблені в єдиному інформаційному просторі. Команда комерційного департаменту управляє асортиментом у режимі реального часу, фінансовий блок контролює ефективність на рівні SKU, а топменеджмент має постійний доступ до актуальних звітів і ключових показників у зручному для себе форматі.
«Ми не просто впровадили BI. Ми змінили саму культуру роботи з даними. Сьогодні кожне наше рішення спирається на аналітику, і це дає відчутні бізнес-результати», – підсумовує Дмитро Сарваді.
Партнерство з RBC Group залишається стратегічним для Файно Маркет. Ми продовжуємо спільну роботу над розширенням BI-екосистеми, розвитком нових аналітичних рішень і адаптацією системи до мінливих потреб бізнесу.
