Кейс
Бьюти-салон Pause ежемесячно платил внешнему финансисту за сбор и подготовку отчётности. Клиента устраивали сроки, но от регулярных затрат на самую объёмную часть работы — ручной сбор и сведение данных — можно было избавиться. Я разработал пайплайн, который сам забирает данные из CRM (Altegio) и реестра финансовых операций (ДДС), а затем собирает отчёты. Процесс формирования отчётов теперь занимает меньше минуты.
Контекст задачи
Pause использовал Altegio как единую систему для бронирований, учёта посещений и аналитики услуг, а также вёл отдельный файл ДДС в Google Sheets для кассовых и банковских операций. Из этих двух источников внешний финансист вручную собирал данные в отчёты по установленной форме — P&L, ДДС и баланс — и раз в месяц присылал готовую отчётность. Даша, владелица салона, хотела сократить расходы и зависимость от стороннего подрядчика, но не потерять инсайты, которые давала отчётность.
Ниша
Бьюти-салон, Лиссабон
Системы учёта
Altegio (CRM), Excel (историческая отчётность), Google Sheets (ДДС)
Задача
Устранить зависимость от ручного труда при сборе данных
Подход
Нельзя просто написать код для выгрузки цифр, не понимая финансовой логики бизнеса. Сначала я до конца разобрал существующую логику (принципы, формулы, источники), подтвердил её вместе с клиентом и внешним финансистом, и только потом начал строить систему. Ключевое ограничение: не переписывать отчётность с нуля, а автоматизировать то, что реально используется.
Стандартный доступ к данным Altegio отдавал только ~40% нужной для отчётности информации. Сначала собрал полуавтоматический пайплайн: система забирала доступные данные, а для недостающих генерировала прямые ссылки на нужные отчёты с настроенными фильтрами. Следующей итерацией пайплайн стал на 100% автономным. Попутно устранили историческую ошибку — искажения выручки из-за сложной логики учёта скидок и баллов.
Данные ДДС (кассовые и банковские операции) велись администратором в отдельном Google Sheets, откуда их нужно было вручную копировать в отчёт при закрытии месяца. Систему подключили напрямую к файлу ДДС: любые транзакции теперь автоматически импортируются в общую базу данных для отчётности.
Сырые данные из CRM и ДДС лежат в базе, но их нужно свести в классические финансовые формы — P&L, CF — с правильным маппингом статей. Все импортированные данные настроены и собираются строго по той логике, которую утвердили на этапе аудита. Финальная отчётность формируется полностью автоматически.
Автоматика не вызывает доверия, пока не доказана её абсолютная точность. Провели сверку данных за два прошлых месяца, сравнив старые ручные отчёты с результатами работы системы. Убедившись в точности, вшили сверку в сам пайплайн: теперь система перекрёстно проверяет источники и сигнализирует о расхождениях до их попадания в отчёт.
Архитектура решения
Результат
Выводы
01
Автоматизировать стоит только те формы и метрики, по которым принимаются решения. Всё остальное — шум, который усложняет систему без пользы.
02
Дешевле один раз выстроить систему, чем каждый месяц платить за то, что кто-то переносит цифры из одного места в другое.
03
Когда правила учёта зафиксированы — последующие доработки обходятся в разы дешевле. Документация экономит деньги.
«Клим, это волшебство какое-то. Раньше я боялась спросить, что там сейчас с деньгами, — ответ приходил только через месяц. Теперь я не завишу от привлечённого специалиста — цифры собираются и складываются в отчёт сами.»
Аудит и внедрение заняли чуть больше месяца, после чего проект перешёл в формат постоянного партнёрства. Роадмап разбит на задачи с фиксированным объёмом — клиент сам определяет приоритет следующих шагов.
Единая учётная политика — единая структура статей и выбор единого источника правды вместо ручных сверок
Аналитические дашборды — загрузка кабинетов и мастеров, маржинальность услуг, unit-экономика
Автоматизация ДДС — прямой импорт банковских выписок, контроль остатков, автоматическая привязка транзакций к статьям
Напишите в Telegram — расскажите про бизнес и что хотите решить. Первый звонок бесплатно.
Написать в Telegram