Нейросеть для аналитики
Агент анализирует данные, строит отчёты и даёт конкретные выводы — вместо часов в Excel вы получаете готовые инсайты за минуты
20 мин
ежемесячный отчёт вместо 2 дней
×5
быстрее ручного анализа
Excel / CSV / SQL
работает с любыми данными
Знакомо?
📋
Отчёты отнимают дни
Ежемесячный отчёт — это 2-3 дня: собрать данные из разных источников, свести в Excel, построить графики, написать выводы. И всё это повторяется каждый месяц.
🤔
Данные есть, выводов нет
Таблица заполнена, цифры в ней — но непонятно что они означают и что с этим делать. Аналитику нужен опыт интерпретации, которого нет.
🔍
Сложно найти причину проблемы
Продажи упали. Почему? Регион, продукт, менеджер, сезон? Чтобы разобраться — нужно несколько часов сравнения разрезов.
📉
Рынок меняется, а данных нет
Понимаешь, что нужно исследовать рынок перед запуском продукта — но где брать данные и как их анализировать без аналитика в штате?
Как бизнес использует аналитику с агентом
1
Ежемесячный отчёт по продажам — Excel-анализ
Коммерческий директор Павел каждый месяц тратил 2 дня на отчёт по продажам. Агент сократил время до 30 минут.
Настройка
👤
Пользователь
Нужен ежемесячный отчёт по продажам. Данные: Excel с колонками менеджер, регион, продукт, количество, сумма, дата сделки. Январь 2024: 1 247 сделок, выручка 18,4 млн ₽. Декабрь 2023 был 16,2 млн. Какие срезы нужны?
🤖
Агент
📊 Структура отчёта по продажам:
1. Итоги месяца:
• Выручка: 18.4 млн ₽ (+13.6% к декабрю)
• Сделки: 1 247 (+8.3%)
• Средний чек: 14 756 ₽ (+4.9%)
2. Разрезы для анализа:
• По менеджерам (топ-5 и аутсайдеры, динамика)
• По регионам (карта роста/падения)
• По продуктам (ABC-анализ, доля выручки)
• По неделям (равномерность vs просадки)
3. Ключевые вопросы для выяснения:
• Есть ли новые клиенты или только повторные?
• Какой регион показал лучший рост?
• Есть ли «аномальный» день — например, крупная сделка?
Скиньте конкретные цифры по любому срезу — сделаю анализ.
Ежедневное использование
👤
Пользователь
По регионам: Москва 8.2 млн, СПб 3.1 млн, Казань 2.4 млн, Екатеринбург 1.9 млн, Новосибирск 1.4 млн, прочие 1.4 млн. В декабре Казань была 1.2 млн.
🤖
Агент
📍 Анализ по регионам:
| Регион | Янв | Дек | Рост |
|---|---|---|---|
| Москва | 8.2 | 7.4 | +10.8% |
| СПб | 3.1 | 2.9 | +6.9% |
| Казань | 2.4 | 1.2 | +100% |
| Екатеринбург | 1.9 | 1.8 | +5.6% |
| Новосибирск | 1.4 | 1.3 | +7.7% |
🔴 Главная история месяца — Казань:
Рост в 2 раза нетипичен для зимнего сезона. Возможные причины:
1. Крупный корпоративный клиент (1-2 сделки на большую сумму)
2. Новый менеджер или партнёр в регионе
3. Сезонный заказ (завершение бюджетного года)
Проверьте: сколько сделок в Казани — если 5-10 штук на 2.4 млн, это корпоративный клиент. Если 80+, это органический рост.
Хотите slide для презентации совету директоров?
2
Анализ оттока клиентов
Руководитель продукта SaaS-компании Анна заметила рост churn с 3% до 5.5% за квартал. Агент помог найти сегменты оттока и причины.
Настройка
👤
Пользователь
Churn вырос с 3% до 5.5% за квартал. Данные: тариф (Starter / Pro / Enterprise), дата регистрации, дата отписки, кол-во активных пользователей в аккаунте, кол-во входов за последний месяц. Как найти паттерны?
🤖
Агент
🔍 Методология анализа churn:
Шаг 1. Сегментация ушедших:
• По тарифу: чаще уходят Starter или Pro?
• По «возрасту»: новые (< 3 мес) или старые клиенты?
• По активности: уходили активные или давно не заходившие?
Шаг 2. Сравнение с остающимися:
• Среднее кол-во пользователей в аккаунте у ушедших vs активных
• Кол-во входов за последний месяц: ушедшие vs активные
Шаг 3. Когортный анализ:
• Когорты регистрации по кварталам — у каких хуже retention?
Скиньте агрегированные цифры по любому из этих срезов.
Ежедневное использование
👤
Пользователь
По тарифам: ушли 78% Starter, 18% Pro, 4% Enterprise. По активности: у ушедших среднее кол-во входов за последний месяц — 1.2, у остающихся — 8.7. По размеру аккаунта: ушедшие — 1.3 пользователя, остающиеся — 4.1.
🤖
Агент
🎯 Диагноз и рекомендации:
Главный паттерн: Уходят одиночные Starter-пользователи с низкой вовлечённостью (1.2 входа/мес vs 8.7 у активных).
3 вывода:
1. Ранний churn — пользователи не видят ценность в первые 30 дней. Проверьте: что делают те, кто входят 8+ раз в месяц, в первую неделю? Это и есть «aha-момент».
2. Одиночки уходят — аккаунты с 1.3 пользователя не вовлекают команду. Возможно, продукт не воспринимается как командный инструмент.
3. Enterprise не уходит — там 4+ пользователей, высокая вовлечённость. Это ваш идеальный ICP.
Действия:
• Onboarding: добавить checklist «пригласи коллегу» на 3-й день
• Email-триггер: входов 0-2 за первую неделю → письмо с кейсами
• Для Starter с 1 пользователем > 60 дней — проактивный outreach от CSM
3
Маркетинговое исследование перед запуском продукта
Предприниматель Роман планировал открыть доставку здоровой еды в Самаре. Агент помог оценить рынок за 2 часа вместо заказа дорогого исследования.
Настройка
👤
Пользователь
Хочу запустить доставку здоровой еды в Самаре. Нужно понять: есть ли рынок, кто конкуренты, какой средний чек, на кого таргетироваться. Как это исследовать без денег на агентство?
🤖
Агент
🔎 Методология бесплатного маркетингового исследования:
Шаг 1. Оценка спроса (30 мин):
• Яндекс.Вордстат: «доставка еды самара», «здоровая еда самара», «правильное питание доставка самара»
• Google Trends: динамика спроса за 2 года (сезонность)
• 2ГИС/Яндекс.Карты: сколько конкурентов и где
Шаг 2. Конкурентный анализ (1 час):
• Топ-5 по выдаче: меню, цены, средний чек, доставка, соцсети
• Отзывы на Яндекс.Картах — боли клиентов
• Delivery Club / Яндекс.Еда: есть ли они там?
Шаг 3. ЦА и позиционирование (30 мин):
• Аудитория ВКонтакте «здоровый образ жизни Самара» — размер
• Средний чек у конкурентов → ваша ценовая точка
Хотите — выполню Шаг 1 прямо сейчас.
Ежедневное использование
👤
Пользователь
Да, давай. Я смотрел Вордстат: «доставка еды Самара» — 4 200 запросов/мес, «здоровая еда Самара» — 890, «правильное питание доставка» — 310. В 2ГИС нашёл 12 конкурентов.
🤖
Агент
📊 Оценка рынка Самара:
Спрос:
• 4 200 запросов «доставка еды» — средний рынок (Москва — 250K, Казань — 8K)
• 890 по «здоровой еде» — нишевый спрос есть, но не огромный
• Конкурентов 12 — рынок не монополизирован
Оценка ёмкости (грубо):
4 200 запросов × 3% конверсия сайта × 15% выберут именно вас = ~19 заказов/мес с органики. Плюс повторные клиенты и соцсети.
Рекомендации по позиционированию:
1. Не идти в «доставку еды» в целом — там 12 конкурентов. Занять нишу: «ПП для офисных сотрудников» или «детокс-программы на неделю»
2. Средний чек конкурентов изучить через меню — если все в 350-500 ₽ за блюдо, позиционироваться выше (600-800 ₽) с акцентом на состав
3. Первичный канал — Instagram/VK + партнёрства с фитнес-клубами
Выяснить средние чеки конкурентов по 2ГИС и Delivery Club?
Вопросы про аналитику с ИИ
Агент работает с Excel-файлами?
Да. Скиньте данные в виде таблицы прямо в чат — агент проанализирует, посчитает показатели и даст выводы. Для больших файлов опишите структуру и ключевые цифры — агент сделает анализ на их основе.
Помогает с Google Analytics и Яндекс.Метрикой?
Да. Скиньте скриншот или цифры из отчёта — агент объяснит что означают показатели, найдёт аномалии и предложит действия.
Может написать SQL-запрос для аналитики?
Да. Опишите задачу и структуру таблиц — агент напишет SQL: GROUP BY, JOIN, оконные функции, CTE. Работает с PostgreSQL, MySQL, BigQuery, ClickHouse.
Заменяет аналитика в штате?
Для регулярных отчётов, интерпретации данных и первичного анализа — часто да. Для сложных ML-моделей и работы с терабайтами данных — нет. Агент помогает сделать аналитику доступной без специалиста.
Строит графики и визуализации?
Да. Агент может написать Python-код для визуализации (matplotlib, seaborn, plotly) или создать изображение с графиком напрямую. Опишите что хотите увидеть.