КРУТОЙ АНАЛИТИК

☕️ Как аналитик находит точку роста прибыли в кофейне 💼 Ситуация Кофейня. Поток стабильный — около 120 чеков в день. Прибыль держится на уровне ~180 000 ₽ в месяц и не растёт. Запрос владельца простой: «Хочу +70 000 ₽ прибыли. Привлекать новых клиентов не хочу». --- 🔍 Что сделал аналитик с фокусом на прибыль Он не пошёл в рекламу. Он разобрал структуру чеков и денег внутри текущего потока. Выяснилось: — около 70% чеков — это “только кофе” — чеки «кофе + еда» дают на ~105 ₽ больше — утром самый большой поток, но самые дешёвые чеки — маржа и количество клиентов позволяют зарабатывать больше — ограничение — то, какие покупки формируют выручку То есть бизнес зарабатывает, но забирает себе меньше, чем может, из-за структуры покупок. --- 🧩 Что изменили Работали не с ценами и не с трафиком, а с тем, какие чеки формируются внутри потока: — увеличили долю чеков «кофе + еда» — усилили более выгодные комбинации внутри этих чеков — сфокусировались на периодах, где средний чек был минимальным Цель была одна — сдвинуть структуру чеков так, чтобы средний чек вырос до нужного уровня, при том же количестве клиентов. --- 📈 Результат за месяц — средний чек вырос с ~221,5 ₽ до ~308 ₽ — доля чеков «кофе + еда» выросла с 30% до ~56% — трафик не менялся — расходы не выросли — прибыль увеличилась ровно на +70 000 ₽ То есть цель владельца была достигнута исключительно за счёт структуры чеков, а не за счёт привлечения новых людей. --- Если хотите понять, почему именно эти цифры дают +70 000 ₽, какие параметры аналитик считает ключевыми и как выглядит эта модель без воды — подробный разбор я сделала в клубе «Аналитика и бизнес». 🔗 https://profitbi.getcourse.ru/club_analytics_and_business

«Покажу коротко, как бизнес может зарабатывать много, но забирать себе мало.» 💼 Ситуация Онлайн-школа: выручка растёт (~7 700 000 ₽), прибыль низкая. Руководство винит «дорогую рекламу». Фактически — расход на маркетинг 2 200 000 ₽, а вот рентабельность просела. --- 🔍 Что сделал аналитик с фокусом на прибыль Он не полез сразу в рекламу, а собрал разрез «продукт × канал × конверсия × себестоимость». Обнаружил: — значительная часть новых клиентов приходит из YouTube — но эти клиенты покупают самый дешёвый продукт, где себестоимость высокая — фактическая маржа по ним –900 ₽ на клиента, хотя выручка выглядит нормально — одновременно Instagram даёт меньше клиентов, но там покупают средний пакет, и маржа +9 000 ₽ Он посчитал: если перекинуть 35% бюджета из YouTube → Instagram, школа перестанет активно покупать убыточных клиентов. --- 🧩 Решение – сократили бюджет YouTube – усилили рекламу Instagram и доработали автоворонку под средний пакет – убрали часть бонусов, которые съедали маржу в дешёвом продукте --- 📈 Результат за 1,5 месяца — выручка осталась примерно такой же (~8 200 000 ₽) — но прибыль выросла на +613 015 ₽ — доля убыточных клиентов снизилась с 71% до 58,5% — ROMI вырос с 86% до 113% --- Если хотите понять, как именно это находится в цифрах: какие столбцы, какие формулы, как собрать матрицу канал×продукт и пересчитать прибыль — я сделала пошаговый разбор в клубе. Ссылка ниже. https://profitbi.getcourse.ru/club_analytics_and_business

Чем должен заниматься аналитик в компании? Как вы считаете?

Денежный запас — это комфортная среда для развития бизнеса В реальности прибыль появляется не сразу. А вот решения нужно принимать каждый день. И то, в какой среде живёт бизнес — спокойной или стрессовой — определяет не прибыль, а наличие денег 💸. Деньги могут приходить только из двух источников: — от прибыли 📈, — от собственника/инвестора, который закрывает минус 💰. И задача аналитика — понять не “прибыльно или убыточно”, а сколько времени у бизнеса есть, чтобы прийти к прибыли ⏳.

Аналитик 🧑‍💻 с фокусом на прибыль 💰 🔜

Аналитик данных с фокусом на прибыль 💰 2 февраля новый поток

С финансами бизнеса так же, как и с личными: сначала зарабатываем, потом тратим.

Конкретный пример: где аналитик ошибётся, если путает расходы и инвестиции Фермерское хозяйство. * Купили комбайн за 15 млн ₽ * Срок службы — 10 лет * Амортизация — 1,5 млн ₽ в год * Производство — 100 000 тонн зерна в год Что делает неопытный аналитик (ошибка): Читать дальше…

Не все деньги, вложенные в бизнес, — это расходы. Представим бизнес, который покупает комбайн за 15 млн ₽. Если смотреть на это «по-бытовому», кажется: деньги ушли → прибыль съело → бизнесу плохо. Но в реальности это инвестиция, а не расход. Комбайн не списывается целиком в момент покупки. Его стоимость разносится по времени — через амортизацию — и постепенно включается в себестоимость продукции. То есть: * комбайн работает, * продукция продаётся, * в каждой единице товара сидит маленькая часть стоимости комбайна, * деньги возвращаются в бизнес вместе с выручкой. Прибыль при этом не «съедается» одномоментно — она считается корректно, по бизнес-логике, а не по движению денег со счёта. Почему это важно? Потому что: * бизнес может выглядеть «убыточным» на уровне кэша и при этом быть прибыльным по модели; * крупные вложения могут повышать прибыль, а не уменьшать её; * без этого понимания легко сделать ложный вывод: «мы много зарабатываем, но всё время без денег» или «инвестиции убили прибыль». Ранее я писала, что прибыль определяется бизнес-моделью. Это как раз про это. Не факт покупки актива важен, а то, как он вшит в модель: * в себестоимость, * в объёмы, * в маржу, * в срок возврата денег. И пока аналитик смотрит только на «деньги пришли / деньги ушли», он не видит ни прибыль, ни реальную экономику бизнеса. Амортизация не “сжирает” прибыль — она изначально заложена в бизнес-модель и цену; это бухгалтерский расход, но не экономический убыток и не отток денег.

Аналитика не лечит отсутствие маржи. Если в бизнесе не хватает денег — от того, что ты это посчитаешь, денег больше не станет. Аналитика может 🔍 показать дыры, узкие места, структуру расходов. Но она не расширяет экономику бизнес-модели. У каждой модели есть свой стандарт денег 💰 Своя рентабельность. Свои ограничения. Если ты изначально пошёл в модель с маржой 3% — значит, именно на эти 3% и нужно рассчитывать: — жить в этих деньгах, — аккуратно оптимизировать расходы, — не ждать «чуда от роста оборота». Проблема начинается там, где ожидания не совпадают с конструкцией бизнеса. Денег не хватает не потому, что их «плохо считают», а потому что модель даёт ограниченный результат. Дальше всегда есть только два варианта ⚙️ — принять эти ограничения и работать внутри них, — или докручивать модель: добавлять каналы, продукты, надстройки, смежные продажи, масштаб. Аналитика здесь нужна не для иллюзий. А чтобы честно понять: 👉 сколько денег эта модель даёт в стандарте и что нужно изменить, чтобы выйти за его пределы. ••• 🔒В закрытом канале я показываю, как аналитику понять, что именно считать в бизнесе, какие метрики имеют смысл, а какие — нет, и как из цифр приходить к решениям, а не к отчётам. Ссылка на подписку — ниже 👇 https://t.me/tribute/app?startapp=sIzj

🎄 С наступающим Новым годом Хочется пожелать, чтобы 2026 год был про движение вперёд без надрыва. Про интерес к тому, что вы делаете. Про выбор в пользу себя, а не «надо». Пусть будет больше ясных мыслей, решений, которые даются спокойно, и моментов, когда вы ловите себя на ощущении: «мне нравится, куда я иду». Пусть знания и опыт помогают чувствовать уверенность, открывают новые возможности и делают путь чуть свободнее и радостнее ✨ С тёплыми пожеланиями, Юлия Яковлева Онлайн-школа анализа данных profit_bi — ⏰ Зимний апгрейд действует до 31 декабря 23:55 👉 Посмотреть все курсы и условия: https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear?utm=ny

🎄 Как выбрать курс и не ошибиться Коротко и по делу: — если вы только начинаете → Excel — если устали от ручной работы → Power Query + Power Pivot — если данные лежат в системах → SQL — если нужен гибкий и полноценный анализ → Python Мы изначально собирали курсы так, чтобы не приходилось гадать и покупать «на всякий случай». Поэтому сейчас: — понятные программы — логичные бонусы — готовые связки инструментов ⏰ Зимний апгрейд действует до 31 декабря 👉 Посмотреть все курсы и условия: https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear?utm=ny

🎄 Зачем Excel усиливают Power Query и Power Pivot Обычная работа в Excel выглядит так: каждый месяц выгрузили данные → вставили в таблицу → поправили формулы → через неделю всё по новой. С Power Query и Power Pivot процесс меняется. Excel используют так: — один раз подключают данные (файл, папку, выгрузку) — один раз настраивают расчёты — дальше просто нажимают «Обновить» Новые данные подгружаются, расчёты пересчитываются автоматически, ничего не нужно копировать и пересобирать вручную. В итоге: — не делают одно и то же каждый месяц — не боятся «сломать формулы» — тратят на отчёт минуты, а не часы 👉 Поэтому Excel + Power Query + Power Pivot — это способ перестать делать отчёты руками. В рамках Зимнего апгрейда при покупке курса Power Query + Power Pivot Excel идёт в подарок 🎁 ⏰ До 31 декабря 👉 https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear?utm=ny

🎄 Почему Python + Power BI — это про гибкий и полноценный подход к анализу Есть разные задачи — и разные инструменты. Когда нужно: — посмотреть цифры — собрать отчёт — понять, что происходит в целом Excel и Power Query отлично подходят. Быстро и наглядно. Но бывают задачи, где нужно не просто увидеть цифры, а разложить результат на части: что именно дало рост, где появился провал, какие действия реально повлияли на итог. В этот момент простые инструменты начинают мешать: много ручной работы, ограничений и нагромождения. Здесь и нужен Python — как гибкая и цельная среда для анализа, где вся логика в одном месте и можно спокойно менять подход. А когда ответ найден, его важно упаковать и масштабировать, чтобы бизнес мог им пользоваться регулярно. Для этого используется Power BI — не вместо Python, а после него. 👉 Поэтому в рамках Зимнего апгрейда при покупке курса Python Power BI — в подарок 🎁 ⏰ До 31 декабря 👉 https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear?utm=ny

🎄 Зачем SQL и Power Query + Power Pivot идут вместе Задача: руководитель спрашивает — почему в этом месяце упала прибыль. Аналитик: — быстро берёт данные из системы (SQL) — сразу пересчитывает их по разным разрезам: продукт, смена, цех (Power Query + Power Pivot) — за 30 минут видит, где вырос брак и перерасход — бизнес принимает решение: что менять и где Если бы был только SQL — были бы таблицы. Если бы был только Excel — всё считалось бы руками. Связка даёт быстрый ответ на вопрос бизнеса, а не «дайте день, пересоберу». Поэтому сейчас: при покупке SQL Power Query + Power Pivot — в подарок 🎁 ⏰ До 31 декабря 👉 https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear?utm=ny

🎄 Зимний апгрейд обучения Конец года — хороший момент, чтобы спокойно и выгодно закрыть пробелы в инструментах и зайти в новый год уже с реальными навыками, а не с обещаниями себе «начать потом». Я запустила Зимний апгрейд: на курсы по инструментам действуют скидки, и к каждому курсу вы получаете Дополнительный курс в подарок 🎁 Важно: это не случайные бонусы, а логичные связки инструментов, которые реально используются вместе. Как это работает: • купили Excel: Power Query + Power Pivot → Excel в подарок • купили SQL → Excel: Power Query + Power Pivot в подарок • купили Python → Power BI в подарок Без сложных условий и без выбора «а можно другой»: пары зафиксированы, чтобы обучение было последовательным и полезным. Акция действует до 31 декабря. Дальше — обычные цены и без подарков. Если вы давно планировали подтянуть Excel, SQL, Power BI или Python — сейчас самый удобный момент начать. 👉 Посмотреть все предложения: https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear?utm=ny

🎄 Зимний апгрейд обучения Конец года — хороший момент, чтобы спокойно и выгодно закрыть пробелы в инструментах и зайти в новый год уже с реальными навыками, а не с обещаниями себе «начать потом». Я запустила Зимний апгрейд: на курсы по инструментам действуют скидки, и к каждому курсу вы получаете Дополнительный курс в подарок 🎁 Важно: это не случайные бонусы, а логичные связки инструментов, которые реально используются вместе. Как это работает: • купили Excel: Power Query + Power Pivot → Excel в подарок • купили SQL → Excel: Power Query + Power Pivot в подарок • купили Python → Power BI в подарок Без сложных условий и без выбора «а можно другой»: пары зафиксированы, чтобы обучение было последовательным и полезным. Акция действует до 31 декабря. Дальше — обычные цены и без подарков. Если вы давно планировали подтянуть Excel, SQL, Power BI или Python — сейчас самый удобный момент начать. 👉 Посмотреть все предложения: https://profitbi.getcourse.ru/happy_newyear

🔔 Напоминание для тех, кто планировал присоединиться Курс «Аналитик данных с фокусом на прибыль» уже начался 13 декабря. Сейчас идёт работа с материалами и заданиями. Если вы планировали участвовать, но не успели подключиться, это ещё можно сделать до завтра. ⏰ 19 декабря в 23:55 регистрация будет автоматически закрыта, и присоединиться к этому потоку уже будет нельзя. Если хотите войти в текущий поток и работать вместе с группой — сейчас последний момент. 👉 Регистрация: https://profitbi.getcourse.ru/data_analyst

https://kinescope.io/7iDx8hBB2mE83Bc7PazNuE Это проекты моих учеников с курса Python для анализа данных — итоговые работы, после которых ребята получают сертификат уровня Middle Plus именно по аналитическому Python. Я редко показываю отзывы и результаты не потому, что их нет. А потому что эти результаты — не только мои. Это всегда совместная работа: их дисциплина, упорство, самостоятельность и опыт + моя роль как наставника — направить, структурировать и закрыть пробелы. Какой бы ни был преподаватель, без желания и усилий со стороны ученика результата не будет. Поэтому я не присваиваю себе их работу — это наш общий результат.

Отзыв по курсу "Python для анализа данных" 😍😍🤗🤗 Очень тёплый и ценный для меня отзыв 💛 Когда обучение проходит финансовый директор и говорит про реальную пользу и практику — значит, всё делаем правильно. Спасибо за доверие и за то, что идёте дальше в аналитике не «для галочки», а для дела и результата.