ИИ-аналитик, который
сам находит аномалии
в вашей выручке

Система мониторит выручку, воронку и остатки каждые 5 минут. Сама замечает отклонения и отправляет алерт в Telegram с объяснением на русском языке. Штатный аналитик за 80К ₽/мес делал то же самое — но с задержкой в неделю и только в рабочее время.

АномалииВоронкаReal-timeTelegram алерты80К → 0
5 мин
интервал обновления данных
−6 дн
задержка отчёта vs штатный аналитик
95%
точность обнаружения аномалий
₽80К
экономия на аналитике в мес
Узнаёте себя?

Почему проблемы обнаруживаются слишком поздно

1

Штатный аналитик делает отчёт с задержкой в 5–7 дней — проблема уже потеряна в деньгах

2

Никто не смотрит на данные каждый день — аномалии обнаруживаются случайно или в конце месяца

3

Воронка продаж не отслеживается в реальном времени — конверсия падает незаметно

4

Дашборды в Power BI или Tableau устарели и никто их не обновляет регулярно

5

Аналитик за 80К ₽/мес не работает в выходные и отвечает на вопросы только в рабочее время

Что получаете

Состав системы

Real-time дашборд
Данные обновляются каждые 5 минут из 1С, CRM и Яндекс.Метрики
Автоматическое обнаружение аномалий
ИИ сам замечает статистические отклонения и объясняет причины
Алерты в Telegram
Критичные отклонения прилетают мгновенно — не нужно проверять дашборд вручную
Объяснение на русском языке
Не «−22% в серии T3», а «продажи в точке №3 упали на 22% за 3 дня — посмотрите»
Как работаем

4 шага до запуска

01
1–2 дня
Аудит метрик

Определяем, какие показатели важны: выручка, конверсия, чек, трафик, остатки. Задаём пороги для алертов.

02
3–5 дней
Подключение источников

Интегрируем 1С, CRM, Яндекс.Метрику. Настраиваем ETL-пайплайн для обновления данных каждые 5 минут.

03
6–10 дней
Настройка аномалий и алертов

Обучаем систему на исторических данных, настраиваем пороги срабатывания без ложных тревог.

04
11–14 дней
Запуск и калибровка

Неделя боевого тестирования. Убираем ложные алерты, добавляем необходимые метрики.

Стек

Технологии

LLM Engine
Объяснение аномалий на русском
PostgreSQL
Хранение временных рядов метрик
Telegram API
Доставка алертов и брифингов
Yandex.Metrica
Трафик, конверсия сайта
1С OData API
Выручка, остатки в реальном времени
FAQ

Частые вопросы

Как ИИ понимает, что произошла аномалия?

Использует статистические методы: сравнивает текущие показатели с историческими трендами, учитывает сезонность и день недели. Настраиваем пороги индивидуально — не каждое отклонение должно создавать алерт.

Будет ли система спамить ложными алертами?

Нет. Первую неделю после запуска — период калибровки: убираем ложные срабатывания, настраиваем чувствительность. Цель — один алерт в день, который реально важен.

Что если аномалия — это сезонность, а не проблема?

ИИ учитывает сезонность на основе исторических данных. Если в январе всегда падение — это не аномалия. Настраиваем эти паттерны на этапе внедрения.

Нужен ли штатный аналитик после внедрения?

Система не заменяет аналитика полностью, но снимает 80–90% рутинного мониторинга. Аналитик занимается сложными ad-hoc запросами и стратегическим анализом, а не ежедневным просмотром цифр.

Как быстро начинает работать?

Первые алерты — уже через 7–10 дней после начала проекта. Полный режим с настроенными порогами и калибровкой — на 14-й день.

Запустим аналитику в реальном времени?

Расскажите задачу — предложим решение и сроки. Без продаж, без воды.

Написать в Telegram →
© 2026 VoKo Labs
ИИ-аналитик в реальном времени