Airtable. Удобная CRM система своими руками. Часть 3

15.10.2017 23.02.2018 5 минут

Итак, мы создали и автоматизировали простую систему учета клиентов, заказов и товаров с помощью Airtable. Вспомним, какую информацию мы собираем:

Используя эти данные, мы можем построить небольшой красивый отчет с основными показателями бизнеса. Для этого воспользуемся инструментом бизнес аналитики - Google Data Studio. Затем, тот же отчет построим с помощью Microsoft Power BI.

За любой выбранный период времени отчет в наглядном виде покажет:

Я заполнил базу демонстрационными данными, экспериментировать будем с ней:

Демо таблица

Экспорт данных

Для передачи данных из Airtable в Data Studio и Power BI воспользуемся функцией экспорта таблиц в CSV. Но перед этим нужно немного изменить таблицу Заказы. Дело в том, что поле Контакт неуникально, у нас может быть несколько совершенно разных контактов с одним и тем же именем. И если мы экспортируем таблицу и сделаем группировку по имени клиента, мы рискуем получить неверные данные. Например, если у нас есть 2 Игоря, каждый из которых заказал товара на 100 тысяч, то в отчете Топ клиентов будет фигурировать 1 Игорь, который сделал 2 заказа и принес нам 200000 руб.

Для решения этой проблемы мы могли бы записывать полное имя контакта (фамилия, имя и, возможно, отчество). Мне этот вариант не нравится, я, например не люблю всем подряд сообщать о себе данные, явно не нужные для выполнения заказа. Поэтому, мы воспользуемся возможностями Airtable и, с помощью поля типа Lookup, выведем в таблицу Заказы номер телефона привязанного контакта.

Поле Телефон в таблице заказов

Поле Телефон в таблице заказов

Теперь, если нам понадобится сгруппировать данные по клиенту, мы сделаем это по номеру телефона.

Всё готово для экспорта. В таблице Заказы выберите нужные для отчета поля.

Фильтр полей заказов

Фильтр полей заказов

В раскрывающемся меню в панели инструментов нажмите Download CSV и сохраните файл на жесткий диск.

Экспорт таблицы

Экспорт таблицы

Те же действия проделайте с таблицей Отгрузки.

Фильтр полей отгрузок

Фильтр полей отгрузок

Полученные файлы я сохранил как orders.csv и ships.csv соответственно.

Поля Прибыль и Доходность пришлось вручную сконвертировать из текста в числа с помощью Google Spreadsheet (Excel для этого не подойдет, потому что, не смотря на то, что на дворе 2017 год, Excel не умеет сохранять .csv файлы в кодировке utf-8, а это критично для Data Studio). И еще одна неприятная деталь: в качестве разделителя дробной части числа Data Studio ожидает точку, а Power BI понимает только запятые.

Google Data Studio

Переходим в datastudio.google.com, слева в меню выбираем Источники данных и нажимаем Создать.

Нас интересует коннектор Загрузка файла. Загружаем orders.csv, обзываем источник данных Заказы, жмем Связать и попадаем на страницу редактирования полей. Здесь нужно изменить тип агрегации Доходности с Сумма на Средний и тип поля выставить Процент.

Настройка полей источника данных

Настройка полей источника данных

С заказами закончили, кликаем по логотипу Data Studio в левом верхнем углу для перехода назад к списку. Точно так же создаем второй источник Отгрузки с файлом ships.csv. В итоге страница с источниками данных должна выглядеть так:

Источники данных

Источники данных

Теперь в меню слева переключаемся на Отчеты и создаем новый отчет. Назовем его CRM.

Я не буду здесь описывать каждый шаг создания отчета. Вместо этого, вот ссылка на то, что получилось: отчет Data Studio. Вы можете одной кнопкой (вверху справа) скопировать этот отчет и самостоятельно поковыряться в его внутренностях (нажав Изменить). По-моему так гораздо наглядней =). Если всё же останутся вопросы - буду рад ответить на них в комментариях.

Microsoft Power BI

Теперь попробуем создать такой же отчет в Power BI. Качаем бесплатно на powerbi.microsoft.com

Качайте, устанавливайте, запускайте. Программа встретит вас приветственным окошком, в котором нужно кликнуть Получить данные. В открывшемся диалоге нам нужна загрузка .csv файлов

Загрузка данных в Power BI

Загрузка данных в Power BI

Загрузив по очереди оба файла с данными, можно приступить к созданию отчета. Как и в случае с Google Data Studio, я не буду описывать все шаги, а дам вам готовый отчет, который вы можете скачать, открыть и как следует изучить. Вот он.

Итог

Я не ставил целью статьи подробно рассмотреть все возможности Data Studio и Power BI. Лишь хотел, в рамках общей идеи о создании персональной CRM своими руками показать как просто можно конструировать красивые информативные отчеты.

Используя Airtable, Zapier и один из вышеописанных инструментов одиночки и небольшие команды вполне могут обойтись без полноценных CRM, при этом не теряя (а в чем-то даже приобретая) в гибкости, удобстве и продуктивности.

Подписывайтесь на обновления блога, чтобы не пропустить следующую статью.

Please share

Читайте также

Подпишитесь на обновления блога в Vk и/или в Telegram