Что делаем

Проверяем цифры. Бывает, что пустая себестоимость попала в отчёт как ноль или расходы отнесены не к тому периоду, и тогда прибыль в нём посчитана неверно. Поэтому прежде чем делать выводы, мы выясняем, каким цифрам можно верить.

Отделяем проблему от шума. Не каждое падение означает потерю денег: иногда товар после сильного месяца просто возвращается к привычным продажам. Чтобы это различить, мы сравниваем результат с тем, как товар продаётся обычно, а не только с прошлой неделей.

Выбираем одно действие. Вместо списка общих советов мы сравниваем несколько вариантов в рублях и предлагаем один, для которого сразу назначаются ответственный и дата проверки.

Возвращаемся к результату. На следующем разборе смотрим, сработало ли решение, и если нет, меняем его.

Где мы в вашей команде

Каждый в команде отвечает за свою часть и хорошо её знает. Но вопрос «куда делись деньги» почти всегда упирается сразу в несколько частей, и чтобы на него ответить, данные всех приходится сводить вместе. Это отдельная работа, и именно её мы берём на себя.

Сервис аналитики покажет десятки отчётов и сотни цифр, и среди них легко потеряться: непонятно, какая важна и с какой начинать. К тому же в нём только данные площадки, без закупок, банка и кредитов.

Маркетолог или агентство считают рекламу по данным рекламного кабинета, а себестоимости, возвратов и полной логистики там нет, поэтому прибыль с рекламы видна не целиком.

Бухгалтер считает прибыль по правилам учёта, и она законно расходится с прибылью в сервисе.

Ваша команда занята тем, чтобы товар продавался, и на то, чтобы свести всё вместе, у неё редко остаётся время.

ИИ подскажет, что может стоять за цифрами, но работает только с тем, что ему дали. Если в данных ошибка, он уверенно её объяснит и посоветует действие, которое не поможет.