Евгений Михалев, Cotton Club: Как мы построили систему корпоративной отчетности и начали управлять через данные

На первый взгляд, тема моей статьи звучит сложно – «Система корпоративной отчетности как первый шаг к управлению команды через данные». На деле же всё немного проще. Я хочу рассказать, как мы «с нуля» создавали в компании сервис корпоративной отчетности.

Наша компания, Cotton Club, уже 25 лет на рынке. Мы торгово-производственная компания с большим портфелем собственных брендов, крупными производственными и складскими мощностями. Мы представлены во всех каналах продаж товаров народного потребления.

О чём я хочу рассказать?

С чего мы начинали

В компании назрела необходимость повышать эффективность и трансформироваться. В результате внутреннего аудита мы выделили три основных направления для развития:

Сегодня я сосредоточусь на втором пункте – на качестве данных. Я расскажу об инструментах, которые мы использовали для создания единого информационного пространства, и о самой системе отчетности.

На старте у нас уже была работающая система аналитики по продажам (НЕОН) и «песочница» с парой дашбордов в Tableau, но дальше этого дело не шло. Нам нужно было собрать всю информацию в одном месте, чтобы её можно было структурировать, анализировать и принимать решения.

Первые шаги: технология и люди

Поскольку я сам ближе к IT, первым делом мы занялись технологическими компетенциями. Мы решили не привлекать внешних подрядчиков, а создавать сервис сами, итерационно, так как детальное ТЗ составить было невозможно.

Первым ключевым участником стал архитектор корпоративного хранилища данных. Его задача – собрать данные из всех наших систем (в основном 1С и Excel) в одном месте. Следом нам помог BI-аналитик, или, как сейчас модно говорить, product owner, владелец продукта. Это человек, который должен был развивать саму идею BI в бизнесе: показывать, как можно визуализировать данные, готовить их так, чтобы решения принимались быстро – буквально с одного взгляда на дашборд.

Как нам удалось вовлечь самый консервативный блок

Естественно, что на пути таких масштабных изменений мы столкнулись с сопротивлением. Расскажу, как нам удалось вовлечь в процесс финансовый блок, известный своим консервативным подходом.

Здесь сработал целый комплекс мер. Во-первых, нам было критически важно показать на практике, что взаимодействие с IT и внедрение новых инструментов дает реальный, измеримый результат.

Приведу пример не из этого сервиса. В первый год моей работы в компании у меня состоялся разговор с руководителем финансовой службы о необходимости замены разрозненных учетных систем на единую ERP. Тогда я услышал в ответ: «Мы уже столько раз пробовали, что даже не стоит начинать». Но спустя год, после успешного запуска нескольких проектов цифровизации, когда люди увидели реальные плоды нашей работы и то, как изменился подход IT к доработке систем, тот же руководитель сама спросила меня: «Так, когда же мы будем внедрять ERP? Пора, мы уже везде упираемся, нам надоели эти Excel». Это был первый важный сигнал.

Во-вторых, нам помогли организационные изменения. Наш главный драйвер из числа топ-менеджеров, операционный директор, стал курировать в том числе и финансовую службу. После этого любое сопротивление сошло на нет, и работа пошла значительно проще.

К чему мы пришли за неполные три года

Сегодня у нас много источников данных (в основном 1С, но пока ещё есть и Excel). Данные проходят предобработку в корпоративных хранилищах, а затем готовятся к передаче в систему дашбордов и аналитикам, работающим с кубами и таблицами.

Это сделано для того, чтобы у нас не было противоречивых данных. Если мы говорим о выручке, прибыли или затратах, то все понимают: вот здесь – единственная верная правда. Здесь описано, откуда эти данные взяты и как посчитаны. Вся компания использует для отчётности именно их, а не разрозненные Excel-файлы, которые каждый раньше правил вручную.

Мы также создали витрины данных, чтобы ускорить отображение информации в дашбордах, сделав их доступными условно «онлайн».

Кто стал драйвером изменений?

Первым нашим союзником стал операционный директор (руководитель цепочки поставок (supply chain)).

Мы начали с автоматизации дашбордов по операционной эффективности: работе с клиентскими заказами, уровнем сервиса, ключевыми показателями склада, логистики. Поскольку топ-менеджер был сильно заинтересован в инструменте и активно использовал его (в том числе на встречах с коллегами), мы постепенно начали прививать культуру работы с дашбордами, а не с цифрами в Excel.

Следующей большой «болью» было управление ассортиментом. Мы не понимали, у какого товара хороший оборот, а у какого – нет, и смотрели только на выручку. К нам подключился маркетинг, и мы вместе выстроили инструменты для ABC/XYZ-анализа.

И только потом к нам пришли финансисты с вопросом: «Мы понимаем оборачиваемость, но приносит ли продукция прибыль? Торгуем мы тем, что нужно, или себе в убыток?» Вот это была самая сложная часть проекта. Расскажу на примере нашего плана действий (roadmap).

Итак, первое решение по корпоративному хранилищу данных мы сделали быстро – за три месяца собрали данные из торговой системы. Но потом проект надолго застрял в «недоразвитии»: мы очень долго не могли найти того самого владельца продукта (product owner), который бы объединил понимание бизнес-потребностей и технологических возможностей.

Когда мы его нашли, сервис резко пошёл вверх. Мы сформировали дашборды для цепочки поставок (supply chain), которые были представлены на Совете Директоров и стали использоваться в ежедневном анализе.

Расширяя команду, мы подключили остальные источники, сделали дашборды для маркетинга, продаж и мерчандайзинга, и, наконец, дошли до финансов. Мы проанализировали маржинальность и EBITDA, и сформировали целый «альбом» дашбордов для совета директоров. Раньше каждый топ-менеджер собирал презентации вручную из Excel-отчетов от сотрудников, данные часто не сходились. Теперь вся презентация для совета директоров формируется автоматически из нашей BI-системы, и раз в месяц все работают с этими едиными данными.

Что дал нам сервис и почему он так активно развился?

Ключевым моментом стало появление финансовых дашбордов. Когда мы показали их участникам Совета Директоров, сразу стало очевидно какая продукция приносит компании прибыль, а какая является дотационной. Эти, казалось бы, очевидные вещи на дашбордах выглядели предельно ясно и привели в последующем ко многим управленческим решениям.

Повторюсь, с приходом владельца продукта (product owner) сервис взлетел – за четыре месяца количество пользователей выросло в два раза. Сейчас это почти все менеджеры, задействованные в принятии управленческих решений – около 300-400 человек. Этого мы достигли благодаря веб-интерфейсу и мобильному приложению, которое позволяет посмотреть данные в любой точке в любой момент.

Каких результатов мы добились?

Главное – решения теперь принимаются на основе данных. Данные стали понятными, прозрачными и неизменяемыми перед подачей на Совет Директоров. Это привело к ключевым бизнес-изменениям:

Эти перемены начали формировать культуру изменений даже в консервативном финансовом блоке и понимание того, как можно работать с IT-продуктами.

Сейчас мы вместе с коллегами из финансов сформулировали требования к фин. моделированию. Мы настраиваем инструмент, который позволит им заниматься прогнозированием: смотреть, как изменения спроса, издержек и затрат влияют на результат компании. В ближайшие пару месяцев мы закончим эту работу и начнем тестировать формирование плана на 2026 год с помощью автоматизированных моделей.

Команда для «светлого будущего», построенного на данных

Еще один закономерный вопрос касается обеспечения качества данных – того самого фундамента, на котором всё строится. При нашем объеме данных наибольшей проблемой было качество справочной информации: контрагенты, номенклатура, договоры и так далее.

Именно на этом мы сделали фокус.

Мы осознанно пошли по пути создания отдельной, небольшой, но сильной команды. Её задача – параллельный проект – привести в идеальный порядок все общие справочники, которые являются основой для всей корпоративной отчетности.

Этот подход мы комбинируем с глобальным системным изменением – переходом на единую ERP-систему, которая в будущем сама по себе станет единым и достоверным источником данных для всех транзакций в компании.

Таким образом, мы действуем двумя параллельными путями: точечно чистим данные и системно меняем среду, чтобы проблема не возникала вновь.

Наши планы

Мы не останавливаемся. Следующий этап – на основе собранных данных строить прогнозы.

Первая задача – улучшить качество прогноза спроса и плана продаж. Сейчас мы часто попадаем в ситуацию с точностью около 55% – «либо продадим, либо нет». Мы строим модель с помощью инструментов моделирования и привлечения компетенций как в IT, так и в бизнесе.

Следующий шаг – наложить на этот прогноз спроса затраты (как переменные, так и постоянные) и посчитать, принесет ли запланированный объем продаж целевую прибыль и EBITDA.

Поскольку мы движемся в сторону прогнозирования, следующая большая тема – это MRP и балансировка производства. Часть планирования цепочки поставок мы будем делать в новой ERP-системе, внедрение которой идет параллельно. Но именно прогнозирование – то самое «что если?» – мы хотим развивать и с точки зрения цепочки поставок (supply chain): как изменения в плече поставки, складских и производственных мощностях влияют на модель в целом.

И, наконец, то, до чего мы дойдем, вероятно, в последнюю очередь, но что нам очень нужно – это балансировка производства по линиям. Сейчас это делается в Excel на горизонт 3-4 дня. Мы хотим понимать и делать плановую загрузку производственных линий хотя бы на 7-10 дней вперед, снижая затраты на переналадки и плановые остановки.

Евгений Михалев, директор по цифровой трансформации Cotton Club