Real-time дашборд финансов для интернет-магазина
Реальная картина по деньгам в одном дашборде — банковские движения, заказы из Битрикс24 и кассовая выручка до сдачи в банк сведены автоматически. Расхождения подсвечиваются в день, а не в квартал.
Задача
Интернет-магазин котлов и тепловой техники. Заказы с сайта идут в Битрикс24, оплаты приходят на два банковских счёта, в магазине касса — выдача товара клиентам, возвраты, мелкие закупки за наличный расчёт до сдачи в банк. Картина «сколько на самом деле заработали в этом месяце» собиралась бухгалтером раз в квартал и всегда с расхождениями: банк говорил одно, CRM другое, кассовая книга третье. Решения о закупках, акциях, бонусах принимались по ощущениям, а не по данным.
Что было
- Финансовый результат собирался руками раз в квартал — 2–3 недели работы бухгалтера и расхождения, которые никто не успевал распутать.
- Сверка «оплата vs заказ» делалась эпизодически: банк ушёл — не сразу понятно, по какому заказу.
- Категоризация банковских выписок (800–1000 строк в месяц) — вручную.
- Странности — крупная закупка у нового поставщика, изменение задним числом старого заказа, нетипичная оплата клиента — всплывали через 2–3 квартала или не всплывали.
- Реклама, касса, поставщики, клиенты — каждая категория в своём документе.
Что сделали
- Единый веб-дашборд — все деньги компании в одном экране: банк (оба счёта), заказы Битрикс24, кассовые операции.
- Кассовые операции до сдачи в банк — через внутренний Telegram-бот: кассир пишет фразой «вчера выдал монтажнику 250 за выезд» → бот разбирает и кладёт в правильную категорию.
- Автоматическая категоризация банковских выписок: система сама раскладывает 95% строк (поставщики, налоги, реклама, ЗП, аренда). Спорное — на ручной разбор, и больше не теряется.
- Сверка «заказ vs оплата»: если заказ закрыт, а денег нет — или деньги пришли без заказа — сразу в список «разобраться».
- Алерты в Telegram-чат руководства по триггерам: «не оплачено 14 дней», «впервые покупаем у этого поставщика на большую сумму», «закрытый заказ изменён задним числом», «маржа ниже плана». Никто не пропустит.
Что получилось
- Директор видит реальный финансовый результат дня в любой момент — не ждёт квартала.
- Расхождения «банк vs CRM» подсвечиваются в течение суток — раньше всплывали через 2–3 недели или позже.
- Бухгалтер тратит на категоризацию ~10 минут в день вместо 2 дней в конце месяца. Система предлагает категорию — он подтверждает.
- Аномалии стали поводом для разговора с менеджером: «вот этот заказ изменён задним числом — что произошло?»
- Новые сотрудники в бухгалтерии и аналитике выходят на оперативную картину за день, а не за месяц.
Имя клиента не раскрывается по NDA. Реальные имена и подробности обсуждаем в брифе.
Похожая задача?
Опишите кратко — за 1–2 дня вернёмся с разбором и оценкой по часам. Если решение тиражное — честно скажем.