Лето — хороший стресс-тест для вашей аналитики.

Ключевой аналитик уходит в отпуск, а вопросы к данным не уходят вместе с ним. Бизнесу же по-прежнему нужно понимать, как отработал месяц, где возникла просадка и что исправить в первую очередь.

Именно в этот момент становится видно, работает ли в компании настоящий "self-service" — или доступ к данным всё ещё зависит от конкретного человека.

Дашборд позволяет самостоятельно посмотреть показатели. Но бизнесу редко достаточно знать статичные метрики: необходимо искать точки роста и причины аномалий.

🔎 На примере интернет-магазина показываем, как такое расследование проводит наш ИИ-аналитик dataCraft.

Сначала всё выглядит хорошо: в июне выручка выросла на 8%, количество заказов — на 5,1%. Но можно ли было закрыть месяц еще лучше? ИИ-аналитик обнаруживает аномалию 15 июня и последовательно доходит до причины: трафик и верхние этапы воронки оставались стабильными, а основная потеря возникла при переходе от оформления заказа к успешной оплате.

Следующий шаг — план действий: проверить оплату на iOS Safari, настроить алерты на падение конверсии и только после устранения потерь перераспределять маркетинговый бюджет.

Так self-service перестаёт означать «накликать стандартный отчет». Пользователь может пройти весь путь от первого вопроса к решению — даже если кто-то в команде аналитики пока в отпуске.

Листайте карточки: в них показываем полный пример диалога с dataCraft AI. Если же хотите посмотреть больше примеров, всегда можете записаться на демо.