Кейс. Бот отчётов.

    Собственник или директор компании должен держать руку на пульсе ключевых показателей компании — заказы, продажи, выручка. И лучше когда не надо это проверять, а поступает автоматически и системно. Мы сделали это в ногу со временем, и любой отчет о ключевых показателях можно получать автоматически в телеграмм.

Суть работы:

    Каждый заданный период времени происходит сбор необходимой информации для отчета (это может быть: способ оформления, определенный статус заказа/оплаты, количество заказов, сумма заказов), после бот формирует отчет на основании собранных данных и высылает его в виде сообщения в телеграмме.

Примечание: Если бизнесов несколько, можно настроить отдельно по каждому.

Давайте разберём работу на примере компании, занимающейся продажей отделочных материалов.

Задача:

Бот в телеграмм, высылает информацию по заказам ежедневно, по каждому магазину отдельно.

Отчет можно настроить. Возьмем основные:
а) Дневной отчет
    1. Количество заказов в RetailCRM за день
    2. Сумма заказов за день
        2.1 Средний чек за день
    3. Количество заказов перешедших в отмену
    4. Количество заказов в статусе “Новый” на момент времени
    5. Количество заказов в статусе “Ожидание”

б) Недельный отчет

По каждому пункту необходимо добавление среднего значения за определенный промежуток.

Пример исходных данных (для наглядности):

Новые заказы — 1 (~2) = 1 345 432р.

Средний чек = 14 987р.

Из них:

• Корзина — 15 (~17) = 321 974р.

• Телефон — 40 (~50) = 634 327р.

• Офлайн — 7 (~2) = 79 246р.

• Остальные — 20 (~18) = 148 514р.

Перешли в:

• Оплачено — 7  (~12) = 356 180р.

• Отмена — 22 (~25) = 380 262р. 

Статусы на 21.09.2021:

• Ожидание — 144 = 5 254 470р.

• Согласование — 177 = 3 412 874р.

• Статус новый — 15 = 160 750р.

Какая работа была проведена:

    Мы настроили работу бота таким образом, что он вытаскивает информацию по заказам за день, фильтрует историю за день для корректных данных по оплатам и отменам, а также собирает историю по каждому описанному параметру за 3 месяца, чтобы выводить средние значения(для расчета отклонения от среднего значения).Затем данные формируются в отчет по заданному шаблону.

В итоге клиент получает вот такое сообщение каждый день: