TGViewer
Красные пики Красные пики @red_spades · 7.75K subscribers
Post #1496 5.16K
Продолжаю про Бруклин, боулинги. Итак, команда выгрузила дашборд со всеми данными (как им тогда казалось, со всеми), он чертовски огромен и тяжёл, почти 24 Мегабайта. Артём был не против, что его выручку и операционные показатели узнает Гугл или Антропик — главное, чтобы не Яндекс, поэтому я просто запихал всё это в модель и потратил около 50 миллионов токенов на восстановление структуры каждого листа таблицы, сопоставление данных и вытаскивание агрегатов. Делал я, если что, ансамблем из Клод Кода и Gemini 3.1 Pro, потому что Жемини лучше формулировал стратегические подходы, а Клод херачил длинные задачи.

Результат — вот такой отчёт, как во вложении, только в нём все данные нереальные (для примера). В смысле, что там прям другой сюжет, чтобы не раскрыть лишнего, но примерно что можно вытащить в первый день — представление даёт.

А в настоящем отчёте, конечно, всё было реальное. Ну как реальное — там же было много дыр, недостающих вещей, и ещё меня очень смутили лиды за 9-25 тысяч рублей за человека. И другие кросс-секции местами тоже — потому что было ощущение, что общую картину никто не смотрел уже долго.

По CAC 25 тысяч рублей — либо они реально такие, либо просто кто-то забыл внести источник данных в отчёт. Ну или просто неправильно посчитал.

Короче, всего за вечер у нас уже был операционный дашборд, который Артём тоже с интересом поразглядывал. А я уже сделал нарезку по филиалам и знал, что именно смотреть в каждом городе и о чём говорить с управляющими.

Как вы, возможно, видите, там уже есть зачаток карты коммуникаций и примерные основные точки CJM — пока только из одного датасета, это без ресторана, без клиентской базы, без всего.

С другой стороны, там есть откровенно мёртвые каналы, есть огромная проблема с картами лояльности, плюс дофига чего просто не считается. Ну и да, виджет на сайте плохо конвертит.

Очень прикольно взять все собранные числа компании и начать разговаривать с ними. А по факту именно так и выглядит работа с аналитическими моделями.

Что мне надо было сделать как можно быстрее:
— Собрать список всех каналов привлечения — просто понять, какие люди, каким образом и за сколько рублей приходят в боулинги.
— Понять, что с компанией людей происходит внутри — как отрабатывают основные операционные процессы и что людей радует/бесит/беспокоит и т.п.
— Понять, как и зачем клиент возвращается второй раз.
— И, самое главное, понять кто же клиент и что ему надо сказать (сегментация!)

После этого уже можно расчерчивать всякие CJM, воронки или другие инструменты и смотреть, где же недополученные деньги.

Это вот начало — самое сложное. Очень часто у бизнеса есть устоявшаяся модель маркетинга, где смыслы вымыты, и остались операционные действия. Задача понять, что же они продают — и очень часто это совсем не то, что ожидается.

Собственно, чуть забегая вперёд — тут так и оказалось. Может показаться, что боулинг продаёт боулинг и еду. На самом деле минимум треть чеков — это продажа дней рождения, ещё существенная доля — посидеть с семьёй и с компанией, потому что в одном месте и развлечения, и кухня, и контент для фото, и сценарий мероприятия. По отдельности это всё сложнее собрать и дороже. Но это тогда были догадки, а нужны были численные или экспериментальные подтверждения.

#набег_на_боулинги
  • ❤ 46
  • 🔥 42
  • 👍 18
  • 🥴 5
  • 👎 2
More from @red_spades
  1. Oct 9, 2026Post #1627
  2. Oct 8, 2026Короче, самый странный и впечатляющий чай продают в чайхоне в Бухаре. Вчера доставал очере…
  3. Oct 5, 2026✍️ «Не ищите идеальных людей»: советы по найму сотрудников из книги «Бизнес на свои» Автор…
  4. Oct 5, 2026Там вон чё про книгу вышло ) Это моя третья книга, с ней получилось очень смешно — там, фа…
  5. Sep 28, 2026Post #1614
  6. Sep 23, 2026Я тут вспомнил и второй Fallout, и кучу других игр и почему-то решил, что мне есть что ска…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →