BI-дашборд коммерческого директора: CRM, сайт и 1С в одном окне — обновляется каждые 15 минут

Собрали для КД сводный дашборд: воронка из amoCRM, заявки с сайта, отгрузки из 1С. Утренний отчёт в Telegram приходит автоматически.

дашборд для коммерческого директора — кейс MPGuide

Коммерческий директор B2B-компании работает с тремя источниками: воронка в amoCRM, заявки с сайта, отгрузки из 1С. Каждое утро — ручная сводка для собственника к 9:00. На сборку отчёта уходит 30–40 минут аналитика.

Собрали единый BI-дашборд: все три источника обновляются автоматически каждые 15 минут, утренняя сводка приходит в Telegram в 8:45, без участия человека.

Время на утренний отчёт
40 мин → 0
Telegram-бот формирует сам
Источников в одном окне
3
amoCRM + сайт + 1С
Виджетов на дашборде
6
воронка / план / отгрузки / средний чек / маржа / лиды

Контекст: B2B-компания на ~150 сделок в месяц

Компания работает в сегменте B2B — оборудование с длинным циклом сделки (3–6 месяцев). В команде коммерческий директор, 5 менеджеров продаж, инсайд-отдел, маркетинг. Сделки идут от первого касания на сайте до оплаты по 1С через amoCRM.

Собственник требует ежедневный отчёт о состоянии воронки и отгрузок. Аналитик собирал его руками по утрам: выгрузка из amoCRM, выгрузка из сайта (формы), сводка из 1С, перенос в Google-таблицу с виджетами, отправка в Telegram.

Боль: три системы, три формата, ручная сборка каждое утро

Главная проблема — синхронизация. Лид в сайте, контакт в amoCRM, сделка в 1С — это разные сущности с разными ID. Соединение между ними делается по почте, телефону, ИНН, и не всегда чисто. До 5% сделок не находили свою «маму» в amoCRM и выпадали из общей сводки.

Аналитик каждое утро жил в формате «выгрузил → вычистил → склеил → построил → отправил». Час времени в день, который никак не масштабируется на новые срезы.

Что сделали: Postgres + Metabase + коннекторы

Развернули отдельную базу Postgres как центральное хранилище. Написали коннекторы для каждого источника (REST API amoCRM, webhooks с сайта, выгрузка из 1С по расписанию). Данные склеиваются по приоритетной цепочке: ИНН → email → телефон → имя+компания.

Поверх базы — Metabase с дашбордом КД. Виджеты: воронка по статусам, план/факт по менеджерам, отгрузки за период, средний чек, маржа по сегментам, новые лиды. Каждое утро в 8:45 Telegram-бот забирает ключевые цифры и присылает их собственнику текстом с PNG-картинками графиков.

Как работает: утренний отчёт в Telegram

В 8:45 в группу собственника приходит сообщение: «Воронка: 47 сделок в работе, +5 за вчера. План месяца: 68%. Топ-3 менеджера: Иванов 145%, Петров 110%, Сидоров 92%. Отгрузки вчера: 12.4 млн ₽. Лиды с сайта: 28 за вчера, +4 к среднему».

Под текстом — три графика картинками: динамика воронки за 30 дней, выполнение плана по менеджерам, отгрузки по дням. Хочется деталей — открываешь Metabase по ссылке и смотришь полный дашборд.

Результат: аналитик высвобожден, КД видит свежую картину

Аналитик не делает рутинные сводки — занимается продвинутыми срезами и моделями. Это окупает зарплату аналитика в 3 раза, по словам клиента.

Собственник смотрит сводку в 8:45 за чашкой кофе. Если что-то отклоняется — пишет КД до планёрки в 10:00, и встреча начинается не с «давайте поймём что у нас», а с конкретного вопроса по конкретной цифре.

«Раньше я в 9 утра задавал три одинаковых вопроса каждое утро. Сейчас в 8:45 у меня в чате уже ответы.»

собственник B2B-компании

Стек

Postgres — центральное хранилище данныхMetabase — дашборды и виджетыPython + airflow-like cron — коннекторы (amoCRM REST, сайт webhooks, 1С выгрузка)Telegram Bot API — утренняя рассылкаmatplotlib / quickchart.io — генерация PNG-графиков для Telegram

Часто задаваемые вопросы

Кому подойдёт это решение?
Подход универсален для бизнеса в схожей нише и с похожими процессами. На странице услуг можно почитать, в каких категориях у нас есть опыт. Чтобы понять, подойдёт ли вам — напишите в Telegram, обсудим за 15 минут.
Сколько времени заняла реализация?
Зависит от объёма данных и количества модулей. В среднем — от 3 недель на MVP до 2–3 месяцев на полноценную систему. Финальный текст этого кейса с конкретными сроками и метриками — в работе.
Какие данные нужны для запуска?
Минимум — API-доступ к источникам (маркетплейсы, CRM, 1С, банк). Дополнительно — справочники товаров, история продаж, текущие отчёты команды. На первом созвоне списком пройдёмся.
Можно ли адаптировать решение под мой бизнес?
Да. Любой наш кейс — это набор подходов и компонентов, который мы собираем под конкретные процессы клиента. Конкретные модули, источники данных, интеграции и метрики настраиваются индивидуально.
Сколько примерно стоит?
Цена зависит от объёма работы и сроков. Типовые диапазоны бюджетов: BI-дашборд от 150 тыс. ₽, кастомная веб-платформа от 500 тыс. ₽, внедрение AI от 100 тыс. ₽. После короткого аудита даём точный ориентир по вашей задаче.

Обсудим похожий проект для вас?

Расскажите про задачу — мы предложим, как её решить с помощью автоматизации или ИИ.