ProfitView Получить план и цену
Рестораны · 15 заведений

Сеть из 15 заведений: закупки под контролем

В сети из 15 заведений закупки жили в разрозненных таблицах: об изменении цен поставщиков узнавали в конце месяца, когда деньги уже потрачены. Мы собрали закупки всех точек в одну базу и настроили уведомления: как только цена по позиции отклоняется больше чем на 10%, ответственный получает сообщение в Telegram в тот же день.

Отрасль
Рестораны, сеть из 15 заведений
Стек
iiko API · Python · MSSQL · Power BI · Telegram-бот
Итог
Узнавали в конце месяца → сообщение в день события
Задача клиента

Что просили сделать

  • свести закупки 15 филиалов из трёх баз iiko в одном месте;
  • видеть текущие закупки, историю и отклонения по категориям;
  • узнавать о скачках цен сразу, а не в конце периода.
Было и стало

Что изменилось в работе

Было

  • закупки по 15 точкам велись в отдельных таблицах и выгрузках;
  • об отклонениях узнавали к закрытию месяца;
  • единой картины по сети не было.

Стало

  • все филиалы в одной витрине данных;
  • три дашборда: текущие закупки, история, отклонения — с детализацией до категории и поставщика;
  • Telegram-бот пишет ответственному в день, когда цена ушла за порог 10%.
Как это выглядит

Дашборд отклонений и сообщения бота

Поставщики и департаменты на скриншотах скрыты, продукты на дашборде заменены номерами: цифры настоящие, привязку к клиенту не раскрываем.

Дашборд Power BI: помесячные закупочные цены по продукту с раскрытием по поставщикам, стрелки роста и падения, динамика средней цены и объёмы закупа
Цена по каждому продукту помесячно, с раскрытием до конкретного поставщика: красная стрелка — стало дороже, зелёная — дешевле, тире — цена не двинулась. Справа — продукты по объёму закупа и как за месяц изменилась цена по каждому. Открыть в полном размере
Сообщения Telegram-бота о новых закупках: помидор дороже средней цены на 26 процентов, огурец дешевле на 21 процент
Так это выглядит у ответственного: продукт, цена, средняя за три месяца и отклонение. Жёлтый треугольник — цена ушла вверх, зелёная галочка — закупили дешевле обычного.
Как устроено

Для технарей

Python-скрипт ежедневно собирает данные из трёх баз iiko в MSSQL; Power BI строит три отчёта; бот проверяет пороги сразу после загрузки данных и рассылает уведомления.

Источники
три базы iiko (API), 15 филиалов
Сбор
Python, ежедневный запуск по расписанию
Хранилище
MSSQL
Отчётность
Power BI: текущие закупки, история, отклонения
Уведомления
Telegram-бот, проверка порога сразу после загрузки данных
Похожая задача

Обсудим вашу задачу

Если у вас закупки по нескольким точкам и сюрпризы в конце месяца — покажем на ваших категориях, как работает контроль отклонений.

+7 993 189-66-51
Telegram: @profitview_sales
sales@profitview.ru