BI не спасёт ваш бардак: 5 факапов, из-за которых дашборды всё ломают

Когда в компании говорят «нам нужен BI», обычно звучит красивая мечта:
соберём всё в одном месте, увидим воронку «от клика до денег», перестанем спорить о цифрах и начнём наконец управлять бизнесом по данным.

В реальности bi факапы начинаются гораздо раньше, чем появляется первый дашборд. BI уже внедрили, в ClickHouse или другом DWH крутятся миллионы строк, в Power BI или DataLens нарисованы десятки отчётов, но решения по маркетингу и продукту по-прежнему принимаются в Excel и рабочих чатах. Формально аналитика есть, но доверия к отчётам нет.

Причина почти никогда не в инструменте. BI просто масштабирует тот бардак, который уже есть в CRM, финансах и процессах. Я несколько раз видел, как вполне адекватный стек превращался в дорогую декорацию — именно из-за таких bi факапов. Ниже разберём пять самых типичных.

BI факапы: почему дашборды усиливают бардак

Представьте первую демонстрацию BI-отчётов для руководителей. Команда готовила витрины пару месяцев, аккуратно сводила источники, строила связи. На экране — красивая воронка, ROMI по каналам, выручка, DRR.

Через пять минут кто-то из участников встречи сравнивает цифры со своим «карманным» отчётом и видит расхождение. Дальше сценарий предсказуем: начинается спор «кто считает правильно», демонстрация съезжает в дебаты о деталях, а к концу встречи основная эмоция — недоверие.

После пары таких заходов отчёты начинают открывать всё реже. BI живёт своей жизнью, бизнес — своей. Дашборды не только не лечат бардак, а иногда ещё и усиливают его: ускоряют генерацию противоречивых цифр, делают конфликты между отделами более острыми и бьют по репутации аналитики в целом.

Факап 1. BI без бизнес-вопроса

Самый частый сценарий внедрения звучит примерно так: «Сделайте нам дашборд по маркетингу: клики, показы, заявки, продажи. А дальше разберёмся». Или: «Нужен общий отчёт по выручке и расходам, всё в одном месте». Иногда это превращается в попытку собрать один универсальный отчёт «на все случаи жизни».

В итоге появляется огромный экран на 40–50 полей: каналы, ставки, аудитории, ROMI, DRR, LTV, склады, регионы, статусы сделок. Формально — мощный инструмент. Фактически — большая таблица фактов с красивыми графиками.

Главная проблема такого отчёта в том, что у него нет своего сценария использования. Неясно, кто именно владелец, какие решения он должен принимать на основе этих данных и что считается «нормальной» реакцией на сигнал. Люди открывают отчёт, пару минут смотрят на цифры, а потом возвращаются к знакомому Excel, где колонок меньше, но понятнее.

Хороший BI-отчёт всегда собирается от задаваемого вопроса.
Не «давайте сделаем панель по маркетингу», а «нам нужно понимать, какие кампании отключать без роста DRR», «где мы реально теряем маржу» или «какие продукты тянут LTV вниз». Когда вопрос сформулирован, половина факапов отпадает сама.

Факап 2. BI поверх грязной CRM и ручных правок

Вторая классика — строить витрины сквозной аналитики поверх CRM, которая сама по себе давно не отражает реальность.

В CRM половина лидов приходит «из ниоткуда»: source/medium пустые или забиты мусором. Статусы продаж меняются задним числом через массовое редактирование. Карточки клиентов дублируются, склеиваются и снова размножаются. Менеджеры руками пишут в комментариях, откуда, по их мнению, пришёл лид.

BI честно подтягивает всё это в витрины и рисует красивые разрезы: воронку по статусам, конверсию по менеджерам, распределение заявок по источникам. Но сами цифры уже не про бизнес, а про искажения в процессе.

В проектах, с которыми я сталкивался, разница между DRR в BI и DRR в старом маркетинговом Excel доходила до 20–30%. Каналы, которые реально вели продажи, на BI-дашборде выглядели как слабые, а мусорные — как звёзды. И это не баг BI, а прямое следствие того, что в систему попадает.

Выход здесь не в том, чтобы «написать ещё один отчёт». Нужно честно признать: CRM в текущем виде — источник бардака, а не источник правды. Дальше — зафиксировать минимальный набор обязательных полей и статусов, договориться о правилах работы с дубликатами и ручными правками и только после этого снова возвращаться к витринам.

Факап 3. Три выручки в трёх системах

Ещё один типичный bi факап — когда цифры по выручке и прибыли в BI не совпадают с тем, что видят финансы и собственник.

В BI за месяц выходит 100 млн, в бухгалтерии — 110 млн, а в личной таблице СЕО — 95 млн с учётом возвратов и корректировок. Каждая система считает по своим правилам: BI — по данным CRM и онлайн-платежей, бухгалтерия — по документам и регистрам, собственник — по движению денег и своим фильтрам.

В такой конфигурации любая BI-презентация автоматически превращается в «битву выручек». Любое предложение аналитики отбивается фразой «посчитайте сначала как у меня, а потом будем разговаривать». Доверие к инструменту стремится к нулю, даже если технически всё сделано чисто.

Здесь проблема уже не только в интеграциях, а в том, что компания не договорилась, что именно считать выручкой и какая система является окончательным источником правды по деньгам. Пока эта точка не определена, BI неизбежно будет проигрывать Excel-файлу с пометкой «мой PnL».

Факап 4. BI живёт отдельно от процессов и решений

Даже если с данными и выручкой разобрались, BI может «не взлететь» на уровне процессов. Отчёты существуют, митинги проходят, но связь между цифрами и действием остаётся размытой.

На практике это выглядит так. Есть отчёт по воронке, но продуктовая команда может спокойно пережить провал конверсии на ключевом этапе: никто не спросит, что произошло и какие гипотезы проверялись. Есть отчёт по ROMI, но маркетинг по инерции оптимизируется по CPC и количеству заявок. Есть отчёт по DRR, но категорийные менеджеры смотрят только на выручку и остатки.

В EdTech-проектах я видел курсы с шикарным ROMI по рекламным отчётам, которые при этом съедали маржу из-за плохой доходимости и возвратов. На уровне BI всё выглядело зелёным, но в PnL эта зелень превращалась в минус. За провал не отвечал никто, потому что формально «по отчётам всё неплохо».

Пока у конкретного отчёта нет владельца и регулярного ритуала просмотра, он будет оставаться красивой картинкой. BI-панель становится рабочим инструментом только тогда, когда понятно, кто её открывает, как часто и какие решения обязан принимать по итогам.

Факап 5. Автоматизация хаоса и фетиш метрик

Последний популярный сценарий: компания автоматизирует всё, что только можно, не задаваясь вопросом, что именно нужно людям для работы.

Метрики множатся: ROMI, ROAS, DRR, LTV, CPC, CPA, churn, NPS, десятки производных коэффициентов. BI-команда гордится тем, что всё это пересчитывается каждую ночь, а маркетинг с удовольствием показывает скриншоты дашбордов на внутренних презентациях.

Проблема в том, что при первом же серьёзном провале никто не может быстро ответить на базовые вопросы. Что конкретно делать, если ROMI по ключевым каналам просел на 20%? Какие гипотезы сейчас тянут PnL вниз? Какие пять–семь метрик действительно “держат” этот бизнес, а какие просто красивые?

В одном fashion-проекте нам пришлось почти физически «отключать» лишние показатели. Мы оставили по 3–4 ключевые метрики по каждому блоку (маркетинг, продукт, продажи, финансы), всё остальное вынесли во вспомогательные отчёты и ad-hoc запросы. Только после этого дашборд стал инструментом для недельных планёрок, а не витриной ради витрины.

Что делать, чтобы BI перестал масштабировать бардак

Если резюмировать опыт разных проектов, картина получается довольно приземлённая. Чтобы bi факапы не съели доверие к аналитике, важны несколько базовых шагов.

Во-первых, нужны чёткие вопросы к BI на языке решений. Не «хотим дашборд по маркетингу», а «хотим видеть, какие кампании можно отключать без роста DRR» или «какие продукты тянут LTV вниз». Пока вопрос не сформулирован, любой отчёт будет казаться «недостаточно подробным» или «слишком сложным».

Во-вторых, нужно определить единственный источник правды по деньгам и договориться, как BI с ним стыкуется. Это неприятные разговоры между финансами, собственниками и аналитикой, но без них любые расхождения по выручке будут убивать BI-инициативу на корню.

В-третьих, стоит провести честный аудит CRM и входящих данных: доля лидов без источника, структура статусов, объём ручных правок. Это скучная работа, но без неё любая сквозная аналитика будет строиться на песке.

В-четвёртых, отчёты нужно привязать к реальным процессам: кто и когда их смотрит, какие решения принимает, какие действия ожидаются по итогам. Отчёт, который никто не обязан открывать, превращается в шум.

Наконец, стоит осознанно сократить ядро метрик. Лучше несколько показателей, по которым команда действительно готова двигаться, чем двадцать пять, к которым относятся как к обоям. Всё остальное можно оставить во вспомогательных отчётах и специальных выгрузках.

Выводы

BI не спасает бардак — он его масштабирует. Если в компании хаос в CRM, разные определения выручки, разрозненные процессы и фетиш на «красивые отчёты», внедрение BI только ускорит генерацию противоречивых цифр и усилит конфликты.

Чтобы bi факапы не стали вашей нормой, важно идти в другой последовательности: сначала договориться о базовых вещах (данные, деньги, владельцы процессов), потом формулировать вопросы к аналитике, и только после этого рисовать витрины и дашборды.

А пока — пройдитесь по чек-листу выше своей командой и честно отметьте, где BI помогает, а где всё ещё просто масштабирует старый бардак.