ШІ Агент

ШІ-агент управлінської аналітики для PrintMarket

Об’єднує бізнес-дані з різних джерел і дозволяє керівнику ставити запитання звичайною мовою про продажі, ліди, трафік, роботу менеджерів та інші показники — отримуючи готову аналітичну відповідь, таблиці, графіки й висновки.

Технологічний стек

Замовник

Український онлайн-магазин поліграфічної та сувенірної продукції з широким асортиментом, складною продуктовою моделлю та великою кількістю операційних і маркетингових даних.

Проблема

Дані, необхідні для управлінських рішень, знаходяться в різних системах і мають різну структуру.

Продажі, ліди, рекламний трафік, робота менеджерів та інші показники потрібно було окремо збирати, порівнювати й аналізувати перед тим, як отримати відповідь навіть на відносно просте бізнес-запитання.

Наприклад:

  • як змінилися продажі порівняно з попереднім періодом;
  • які менеджери показують кращу або гіршу динаміку;
  • які джерела трафіку приводять більше результативних лідів;
  • як змінюється конверсія;
  • які категорії або напрямки ростуть;
  • де з’явилися нетипові відхилення.

Для таких запитів керівнику доводилося працювати з кількома звітами або залучати співробітника до підготовки окремої аналітики.

У результаті між появою бізнес-питання та отриманням відповіді виникала зайва затримка, а глибина аналізу залежала від часу та доступності людей, які працюють із даними.

Рішення

Для PrintMarket розроблено ШІ-систему управлінської аналітики, яка об’єднує дані компанії в єдиному аналітичному середовищі та дозволяє працювати з ними через звичайний діалог.

Керівнику не потрібно заздалегідь будувати звіт або знати структуру бази даних.

Достатньо поставити запитання, наприклад:

«Порівняй продажі за останні два квартали, покажи динаміку по менеджерах і поясни, де відбулося найбільше падіння».

Система визначає, які дані необхідні для відповіді, виконує відповідний аналіз і формує результат у зрозумілому для користувача вигляді.

Залежно від запиту відповідь може включати:

  • текстовий аналітичний висновок;
  • таблиці;
  • графіки;
  • порівняння періодів;
  • розбивку за менеджерами, джерелами або іншими параметрами;
  • виявлені зміни та відхилення.

Таким чином, ШІ-агент працює не як звичайний чат із заздалегідь підготовленими відповідями, а як інтерфейс до реальних бізнес-даних компанії з яким можна спілкуватись звичайною мовою, ставити різні задачі і моментально отримувати відповідь за будь-які питання 24/7.

Окремий етап роботи — підготовка даних. Інформація з різних джерел може мати різну структуру, формати, назви полів і рівень якості, тому перед аналітикою ми очищуємо, нормалізуємо та структуруємо її.

Дані з CRM, ERP, сайту, рекламних систем, таблиць та інших джерел приводяться до єдиної логіки й автоматизовано завантажуються у структуровані таблиці BigQuery. Це створює стабільну основу для подальших розрахунків, порівнянь і роботи ШІ-агента з фактичними бізнес-даними.

Як працює система

Джерела даних → Очищення та нормалізація → BigQuery → ШІ-агент

Запит → ШІ-аналіз даних → ШІ-інтерпретація → Відповідь у вигляді таблиць, графіків та висновків

Роль ШІ в рішенні

ШІ не замінює аналітичне сховище і не генерує бізнес-показники самостійно. Основою системи є фактичні дані компанії, які надходять із різних джерел, очищуються, нормалізуються та структуруються в таблицях BigQuery.

Після цього ШІ працює як інтелектуальний інтерфейс до даних: розуміє запитання користувача, визначає, яку інформацію потрібно проаналізувати, допомагає сформувати аналітичну логіку та інтерпретує отриманий результат зрозумілою мовою доповнюючи графіками та таблицями.

Такий підхід дозволяє готувати дані у структурованому вигляді, з яким ШІ може працювати максимально точно й передбачувано: розрахунки виконуються на основі очищених і нормалізованих даних, а не через пошук по неструктурованому RAG контексту, де просто неможлива така точність.

Результат

Кілька джерел даних в одній системі

Запити до бізнес-даних звичайною мовою

Таблиці, графіки та висновки під конкретний запит

Очищені та нормалізовані дані в BigQuery

Аналітика без ручної підготовки звітів 24/7

Швидкий доступ до управлінської інформації

Етапи впровадження

Тиждень 01-02

Проектування

Аналіз джерел даних, бізнес-показників, типових управлінських запитів та логіки майбутньої аналітики.

Тиждень 03-05

Підготовка даних

Підключення джерел, очищення, нормалізація та підготовка структури даних у BigQuery.

Тиждень 07

Розробка

Розробка ШІ-агента, логіки аналітичних запитів, таблиць, графіків та інтерпретації результатів.

Тиждень 07-08

Тестування та впровадження

Перевірка реальних бізнес-запитів, точності розрахунків, коректності відповідей та запуск у роботу.

Період підтримки

Розвиток

Нові джерела даних, ролі користувачів і функції.

Підтримка

Моніторинг стабільності, контроль якості відповідей та оптимізація логіки системи.