Единый слой метрик
Подключили 1С:Предприятие, WMS и данные касс в один контур — 7 систем стали одним источником правды.
Истории внедрений · 2024
Как клиенты Shrtnk экономят часы на аналитике каждый день
Три реальных внедрения — от ритейл-сети с 214 магазинами до финтех-стартапа с 1,2M пользователей. Конкретные цифры: сколько времени и денег команды получили, когда перестали собирать отчёты вручную.
★★★★★
Средняя NPS клиентов — 72 · 3 400+ внедрений
Экономия времени312 ч▲ за квартал
Скорость среза0,6 с▲ vs 45 мин
ROI внедрения4,7×▲ за 90 дней
Часы, сэкономленные командами клиентовпо месяцам, 2024
Ритейл (214 магазинов)96%
Финтех (1,2M юзеров)91%
Логистика (380 маршрутов)88%
−62% ручной работы
Результаты подтверждены данными команд-клиентов за первые 90 дней работы с платформой
Меркурий Маркет
ФинКред
ЛогТранс
СеверСтрой
ОптимаТорг
Кейс 01 · Ритейл
«Меркурий Маркет» — 214 магазинов и единая картина в реальном времени
Федеральная розничная сеть с оборотом ₽18 млрд в месяц. До Shrtnk аналитики тратили 3 дня на сбор данных из 7 систем (1С, WMS, CRM, кассы, маркетплейсы). Теперь срез по любому региону — за секунды.
Ключевая задача: убрать «слепые зоны» между складами и магазинами и видеть дефицит/избыток в реальном времени, а не по устаревшим отчётам.
−42 чна сбор данных в неделю (было 46 ч, стало 4 ч)
0,4 свремя среза по 214 магазинам одновременно
+11%снижение потерь от дефицита после внедрения
₽9,4Mэкономия на логистике за первый квартал
Мониторинг дефицита
Аномалии по SKU в каждом магазине подсвечиваются мгновенно — команда реагирует до того, как товар закончится.
Дашборды для регионов
6 региональных команд получили персональные живые дашборды без единого запроса к аналитику.
Кейс 02 · Финтех
«ФинКред» — 1,2M пользователей и прогнозы риска за секунды
Мобильный банк с 1,2M активных пользователей. Команда из 4 аналитиков не успевала за потоком транзакций и не могла быстро отвечать на вопросы риск-менеджеров. Shrtnk дал им предиктивную модель и мгновенные срезы по портфелю.
Ключевая задача: сократить время от вопроса риск-команды до ответа с 2 часов до секунд и добавить прогноз дефолта на 30 дней вперёд.
−68%времени на подготовку ответов риск-команде
0,7 сответ на запрос по портфелю в 340K кредитов
−2,3 п.п.снижение дефолтности после внедрения прогноза
₽31Mснижение резервов на потери за 6 месяцев
Предиктивная модель риска
ML-прогноз дефолта на 30 дней вперёд обновляется в реальном времени по каждому кредитному договору.
Мгновенные срезы портфеля
Риск-менеджеры задают вопрос в интерфейсе и получают ответ за секунды, без ожидания отчёта.
Аномалии в реальном времени
Платформа сама подчёркивает всплески подозрительных транзакций и аномалии в поведении пользователей.
Кейс 03 · Логистика
«ЛогТранс» — 380 маршрутов и живая карта задержек
Логистическая сеть с 380 постоянными маршрутами и 2 400 грузовиками. Диспетчеры теряли часы на ручном мониторинге GPS-трекеров и не могли быстро пересчитать маршруты при сбоях.
Ключевая задача: объединить данные GPS-трекеров, данных о погоде и расписаний в единый живой слой, чтобы диспетчеры видели задержки до того, как они случатся, и могли пересчитать маршрут в один клик.
Результат за 90 дней: команда из 12 диспетчеров освободила 340+ часов ручного мониторинга в месяц. Среднее время реакции на сбой сократилось с 18 минут до 90 секунд. Предиктивная модель показала, какие 12 маршрутов имеют наибольший риск задержки в дождливую погоду — их пересчитали заранее.
Активных маршрутов380▲ 98% в норме
Средняя задержка4 мин▼ 62%
Реакция на сбой90 с▼ с 18 мин
Задержки по маршрутампоследние 24 ч
Маршрут М-4 (Москва–Казань)97%
Маршрут Р-254 (Новороссийск)91%
Маршрут А-122 (Сев. кластер)84%
−62% задержек
340 чручного мониторинга сэкономлено в месяц
90 ссреднее время реакции на сбой (было 18 мин)
−62%снижение среднего времени задержки по маршрутам
₽5,8Mэкономия на простое и штрафах за 90 дней
Голоса ЛПР
Что говорят руководители команд, которые внедрили Shrtnk
Не маркетинговые обещания, а слова людей, которые принимают решения на основе данных каждый день.
Анна Крылова
Директор по аналитике, «Меркурий Маркет»
«Раньше каждое утро я начинала с трёх часов ручной выгрузки из 1С. Сейчас открываю дашборд в 9:00 и уже к 9:05 принимаю решение по дефициту. Это не просто экономия времени — это другой уровень скорости компании».
Дмитрий Савельев
CTO, «ФинКред»
«Мы перестали бояться вопросов риск-команды в пятницу вечером. Раньше это означало ночную работу аналитиков. Теперь любой срез по портфелю — секунды. Предиктивная модель дефолта окупила лицензию за первый месяц».
Игорь Тарасов
Директор по логистике, «ЛогТранс»
«Мы перестали тушить пожары и начали их предотвращать. Предиктивная модель показала 12 проблемных маршрутов до того, как они стали проблемой. Диспетчеры теперь работают на опережение, а не на реакцию».
Сводка по трём кейсам
Сколько времени и денег сэкономили клиенты за первые 90 дней
Суммарные показатели по ритейл-сети, финтеху и логистической компании.
1 092 чручной работы аналитиков сэкономлено за квартал
₽46,2Mпрямая экономия на логистике, резервах и потерях
4,7×средний ROI на внедрение платформы за 90 дней
18 мин → 90 ссокращение времени реакции на критические события
Вопросы по кейсам
Что чаще всего спрашивают перед внедрением
На основе вопросов, которые задавали нам команды «Меркурий Маркет», «ФинКред» и «ЛогТранс» до старта.
У «Меркурий Маркет» подключение 7 систем заняло 6 дней (включая настройку ETL и валидацию). У «ФинКред» — 4 дня. У «ЛогТранс» — 3 дня, так как данные GPS уже шли через API. Типовой срок — от 3 до 10 дней в зависимости от сложности пайплайна.
Модель обучается на исторических данных вашей компании и адаптируется к новым паттернам. У «ФинКред» точность прогноза дефолта на 30 дней составила 91,4% (F1-score) после 6 недель обучения. У «ЛогТранс» прогноз задержек маршрутов — 87% точность. Мы не обещаем «магию», а даём инструмент, который становится точнее по мере поступления данных.
Да. Мы подготовили подробные PDF-отчёты с методологией расчёта, временной шкалой внедрения и разбивкой экономии по месяцам. Напишите нам — вышлем отчёт по нужной отрасли в течение 24 часов.
Минимально — один аналитик или разработчик, который сможет выдать API-ключи к основным системам. Shrtnk берёт на себя настройку пайплайнов, выбор метрик и обучение команды. В кейсе «ЛогТранс» вовлечён был один диспетчер и один IT-специалист — остальное сделала наша команда внедрения.
Хотите такой же результат для своей команды?
Запишитесь на 30-минутный разбор вашей ситуации. Покажем на ваших данных, сколько часов и денег вы теряете сейчас и как Shrtnk это изменит. Без обязательств — просто конкретный расчёт.