Задача
Собрать MVP и проверить готовность бизнеса использовать аналитику и прогнозирование
SaaS
SaaS аналитика и прогнозирование (B2B)
Кейс опубликован на официальном сайте Харина Ивана Александровича.
Разработка SaaS-платформы для автоматизации аналитики и прогнозирования спроса в ритейле.
Система собирает данные из 1С и формирует единое аналитическое пространство для работы с товарными остатками и продажами.
В рамках проекта было реализовано:
— система товарного учета и аналитики
— обработка и агрегация данных из 1С
— ML-модель для прогнозирования спроса
— интерфейс для анализа показателей
Платформа позволяет заменить ручную аналитику и принимать решения на основе данных.
B2BNext.js / React / PostgreSQL / MLNDA
NDA
Детали и ссылка на проект не раскрываются по условиям конфиденциальности.
Технологии
Next.js, React, PostgreSQL, Prisma, Tailwind CSS, REST API, ML
Инновации
Интеграция с 1С и построение единого аналитического ядра
ML-прогнозирование спроса по товарным позициям
Модульная архитектура с возможностью быстрого расширения
Результат / эффект
Замена работы аналитического отдела (4–5 человек)
Повышение точности анализа
Появление прогнозирования спроса
Снижение зависимости от ручных процессов
Частые вопросы
Какой результат дал проект SaaS аналитика и прогнозирование (B2B)?
Замена работы аналитического отдела (4–5 человек) Повышение точности анализа Появление прогнозирования спроса Снижение зависимости от ручных процессов
Какие технологии использовались в проекте SaaS аналитика и прогнозирование (B2B)?
Next.js, React, PostgreSQL, Prisma, Tailwind CSS, REST API, ML
В чём была ключевая особенность проекта SaaS аналитика и прогнозирование (B2B)?
Интеграция с 1С и построение единого аналитического ядра ML-прогнозирование спроса по товарным позициям Модульная архитектура с возможностью быстрого расширения
Похожие проекты
Ещё материалы и кейсы, которые продолжают тему и помогают быстрее понять контекст.
CRM
Система обработки заявок и кастомная CRM для EE-C
Разработка системы автоматизации обработки клиентских заявок для компании EE-C. В рамках проекта была создана кастомная CRM-система, позволяющая централизованно управлять входящими обращениями из разных каналов. Реализована интеграция с мессенджерами и социальными сетями: — Telegram — Instagram — VK Все обращения автоматически собираются в едином интерфейсе, где менеджеры могут обрабатывать заявки, отслеживать статус клиентов и вести коммуникацию. Дополнительно были разработаны чат-боты, которые: — обрабатывают первичные запросы клиентов — фильтруют и квалифицируют лиды — сокращают нагрузку на менеджеров
CRM
Модернизация CRM и backend-системы Multypolis
Комплексная модернизация внутренней CRM-системы и backend-инфраструктуры для проекта Multypolis. В рамках проекта была проведена работа по замене устаревших (legacy) решений на современную архитектуру, что позволило повысить стабильность системы и упростить её дальнейшее развитие. Был полностью переработан backend: — оптимизирована структура данных — упрощена логика обработки запросов — повышена производительность системы Параллельно обновлена CRM-система: — переработан пользовательский интерфейс — внедрён минималистичный и современный дизайн (актуальный на момент разработки) — улучшена удобство работы сотрудников В результате система стала быстрее, стабильнее и удобнее для ежедневного использования.
SaaS
Платформа управления репутацией компаний и отзывами Otzovikon
Разработка цифровой платформы для формирования и анализа репутации компаний на основе пользовательских отзывов. Otzovikon — это не просто сервис отзывов, а система, позволяющая агрегировать пользовательский опыт и формировать объективную оценку компаний. В рамках проекта был реализован: — современный интерфейс с акцентом на удобство восприятия информации — система публикации и структурирования отзывов — гибкая система категорий и страниц компаний — адаптивный интерфейс для всех устройств — собственная система оценки и ранжирования компаний Алгоритмы платформы формируют репутацию компаний на основе пользовательских сигналов и поведенческих факторов, обеспечивая релевантную и полезную выдачу для пользователей. Основной акцент сделан на скорости работы, масштабируемости и SEO-эффективности.