Глубокий аудит операционной эффективности ритейл-сети на основе анализа 20 000+ транзакций. Проект демонстрирует мой подход "Financial DNA": использование инструментов анализа данных (SQL + Python) для решения конкретных задач бизнеса: рост прибыли, оптимизация ФОТ и масштабирование эффективных каналов.
📥 Скачать полную презентацию в PDF
(Если файл не открывается напрямую в браузере, его можно скачать из папки presentation)
Маркетинговый стратег с 16-летним опытом управления крупными бюджетами. Мой бэкграунд в проектах масштаба Олимпийских игр в Сочи и Универсиады в Казани позволяет мне находить точки роста там, где их не видит стандартная CRM.
- SQL (PostgreSQL): Сверхточная обработка данных и реализация бизнес-логики аудита.
- Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn): Финальная обработка данных и создание профессиональной визуализации для C-level менеджмента.
Выявлено, что всего 3 топ-менеджера генерируют 53.3% выручки. Это указывает на высокую зависимость бизнеса от узкой группы сотрудников. Дополнительно проведен аудит менеджеров с доходностью ниже средней для оптимизации ФОТ.
Определен Продукт №463 как основной драйвер трафика (24 175 ед.) и Продукт №276 как лидер по выручке ($53 млн).
Ядро аудитории — группа 40+, генерирующая 60.5% выручки. Это позволило сфокусировать рекламные бюджеты и адаптировать офферы.
Выявлен аномальный октябрьский скачок выручки ($8.3 млрд) и пики активности в начале недели.
/presentation/— полная презентация проекта в PDF./sql/— скрипты аудита./data/— обработанные датасеты (CSV)./images/— визуализация инсайтов.visualize_retail.py— движок генерации графиков.requirements.txt— необходимые библиотеки Python.