RBC Group

18/08/2026

11/08/2026

Аналіз продажів показує стабільну картину. А аналіз чеків тих самих клієнтів — поступове зниження частоти покупок, менший кошик і дедалі більша залежність від акцій.

Це вже зовсім інший управлінський сигнал.

Тому що загальні показники продажів відповідають на питання, що бізнес отримав у результаті. А дані чеків дозволяють піти глибше — зрозуміти, як саме змінюється поведінка покупців і що стоїть за цією динамікою.

На практиці це допомагає побачити:
✔️ які клієнти формують найбільшу цінність;
✔️ які товари збільшують чек і що купують разом;
✔️ як бонуси та акції впливають на повторні покупки;
✔️ які сегменти вже починають втрачати активність.

Коли до цього додається RFM-сегментація, бізнес отримує можливість працювати не з «середнім клієнтом», а з конкретними поведінковими групами — утримувати цінних, розвивати перспективних і вчасно реагувати на ризик відтоку.

У новій статті показуємо, як BI-аналітика чеків і програм лояльності допомагає управляти середнім чеком, клієнтською базою та LTV.
Посилання https://www.rbcgrp.com/ua/rozumiti-kliienta-analizuvati-cheki-zbilshuvati-ltv-jak-analitika-zminjuie-upravlinnja-lojalnistju/?utm_source=facebook&utm_medium=post

07/07/2026

Сучасна аналітика вже не обмежується дашбордами. За останні кілька років змінилися не лише BI-платформи — змінилися й очікування бізнесу. Якщо раніше успішним вважався проєкт, у якому компанія побудувала дашборди та надала користувачам доступ до даних, то сьогодні цього вже недостатньо.

Керівнику потрібні не десятки графіків і сотні KPI. Йому потрібні відповіді на три прості запитання:

Що сталося? Чому це сталося? Що робити далі?

Саме тут багато аналітичних проєктів стикаються з труднощами. Компанії створюють дедалі більше звітів, додають нові показники, ускладнюють візуалізації. Але керівники все одно звертаються до аналітиків із запитаннями: «Чому впали продажі?», «Де виникла проблема?», «Які дії потрібно виконати першочергово?»

Парадокс у тому, що даних стає більше, а швидкість і якість управлінських рішень не завжди зростають. І це вже не питання конкретної BI-платформи. Це питання підходу до аналітики.

Сьогодні лідери ринку — Qlik, Microsoft, Salesforce, ServiceNow — говорять уже не про те, як побудувати ще один дашборд.

Вони говорять про те, як скоротити шлях від даних до дії.

Сучасна аналітика повинна не лише показувати відхилення, а й допомагати зрозуміти їхні причини, автоматично повідомляти про критичні зміни, запускати необхідні процеси та використовувати можливості штучного інтелекту для швидкого пошуку відповідей.

Фактично ми спостерігаємо перехід від аналітики як системи звітності до аналітики як інструменту підтримки управлінських рішень.

Розбираємо, чому дашбордів уже недостатньо, як змінюється роль сучасної аналітики та чому майбутнє BI — не в кількості візуалізацій, а у здатності допомагати бізнесу швидше приймати правильні рішення.
https://www.rbcgrp.com/ua/suchasna-analitika-pochinaietsja-tam-de-zakinchujutsja-dashbordi/?utm_source=facebook&utm_medium=post

02/07/2026

Qlik знову підтверджує лідерство!

Qlik уже 16-й рік поспіль визнано Leader у звіті 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms.

У звіті Gartner ви дізнаєтесь:
• чому Qlik знову визнано лідером;
• як Gartner оцінює платформи аналітики та BI;
• на що варто звернути увагу під час вибору аналітичної платформи для реалізації AI-стратегії.

Для нас це ще одне підтвердження того, що ми впроваджуємо рішення світового рівня, які допомагають компаніям перетворювати дані на реальні бізнес-результати.

Analytics is entering a new era. One where people and AI agents need to explore, reason, and act across trusted data.

Qlik has been named a Leader in the 2026 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms.

Read the report to learn why: https://bit.ly/3VwWO0C

12/06/2026

Цього тижня нам було приємно знову зустрітися зі спільнотою Qlik в Узбекистані на Qlik Community Uzbekistan 2026.

З нашими друзями та партнерами з Data Craft LLC нас пов’язують багато років спільної роботи над проєктами у сфері аналітики та даних, тому ми були раді стати частиною цієї події.

вже давно вийшов за межі класичної BI-платформи. Сьогодні це єдина екосистема для роботи з даними: від Data Integration та управління даними до , та LLM-сценаріїв. Саме про ці зміни, нові можливості платформи та практичні кейси їх застосування ми говорили з учасниками заходу.

🔹 Vlad Slastyon розповів про практичні можливості Qlik Cloud, сценарії міграції та перспективи хмарної аналітики для локального ринку.

🔹 Oleksandr Korsikov представив можливості Qlik Data Integration — від реплікації даних до побудови сучасних каталогів даних із використанням Qlik Replicate, Talend Studio та Data Catalog.

🔹 Alexandr Rodionov продемонстрував, як інтеграція Qlik, LLM та Agentic AI відкриває нові сценарії взаємодії з аналітикою та допомагає зробити дані ще доступнішими для бізнесу.

Окрема подяка колегам із Qlik — Olga Lebedeva та Noman Latif — за огляд стратегії розвитку платформи та бачення майбутнього аналітики, інтеграції даних і хмарних технологій.

Дякуємо команді Data Craft, Qlik, нашим клієнтам та всім учасникам за цікаві запитання, обмін досвідом та змістовні дискусії.

До нових зустрічей на заходах Qlik Community!

10/06/2026

Qlik AI Reality Tour (AIRT) – 23 June

Join us for a virtual experience showcasing how AI and data innovation are reshaping business decisions.

On June 23rd, the AIRT goes live with:

🌟 The latest in AI, Agentic AI & Data Analytics
🌟 Real customer stories and practical use cases
🌟 Insights from Qlik experts and industry leaders

💡 Register once and get full access — attend the live event and watch all sessions on-demand anytime, at your convenience.
https://pages.qlik.com/AIRealityTour_MEA.html


Don’t miss the opportunity to explore how organizations are turning data into real impact.

📅 23 June | Live + On-demand

хештег хештег хештег хештег хештег хештег

09/06/2026

В одному з проєктів компанія виявила дивну ситуацію. Торгова команда стабільно виконувала план візитів, маршрути дотримувались, GPS-контроль не показував критичних відхилень.

Але частина території поступово втрачала динаміку продажів.

Першою реакцією було шукати причину в попиті, цінах або роботі окремих співробітників. Проте аналіз показав інше. Частина клієнтів залишалася без достатньої уваги, окремі маршрути давно не відповідали реальній ситуації на території, а ресурси команди концентрувалися там, де працювати було простіше.

І це важливий момент.

Управління польовою командою починається не з контролю кількості візитів. Воно починається з розуміння того, як ці візити впливають на клієнтів, територію та продажі.

Саме тому сьогодні компаніям недостатньо бачити виконання маршруту. Важливо розуміти якість покриття, результативність роботи з торговими точками та зміни, які відбуваються на території.

У новій статті розібрали, які показники допомагають побачити цю картину та як аналітика торгових візитів перетворює польову активність на керований бізнес-процес.
https://www.rbcgrp.com/ua/bachiti-aktivnist-kontroljuvati-teritoriju-vplivati-na-prodazhi-jak-analitika-zminjuie-upravlinnja-torgovimi-vizitami/?utm_source=facebook&utm_medium=post

02/06/2026

«Знову про Excel?»

Так, ми знаємо. Усі вже сотні разів читали, що Excel не підходить для корпоративної аналітики. Про це написані тисячі статей, проведені сотні вебінарів і сказані мільйони слів.

Проблема давно вже не в Excel.

Проблема починається тоді, коли компанія впроваджує BI, будує десятки дашбордів, але керівники все одно не довіряють цифрам.

Чому так відбувається?

Тому що проблема аналітики рідко пов'язана зі звітами. Найчастіше вона пов'язана з даними, логікою KPI та архітектурою аналітичної системи.

У новій статті розбираємо:

❔ Чому дашбордів стає більше, а довіри до даних — ні?
❔ Чому аналітики часто витрачають час на підготовку даних замість пошуку інсайтів?
❔ Чому BI сам по собі не вирішує проблеми аналітики?
❔ Що відрізняє зрілу аналітичну архітектуру від набору звітів?
https://www.rbcgrp.com/ua/chomu-excel-shkodit-analitici-v-kompanijah-shho-rozvivajutsja/?utm_source=facebook&utm_medium=post

12/05/2026

MCP Server — одна з тих технологій, про які зараз говорять значно менше, ніж про сам AI. Але саме вона вирішує одну з головних проблем впровадження AI в компаніях. Як безпечно підключити AI до корпоративних систем, даних і бізнес-процесів?

Тому що на практиці більшість AI-сценаріїв впирається в одне й те саме: складні інтеграції, обмежений доступ до даних, ризики безпеки та навантаження на IT-команди.

Саме тут і з’являється MCP (Model Context Protocol).
Він дозволяє AI працювати з різними системами через єдиний протокол — без окремої кастомної інтеграції під кожен новий сценарій.

У результаті компанії отримують:
✓ швидше підключення AI-агентів
✓ централізоване управління доступами
✓ контроль дій та аудит
✓ можливість масштабувати AI без перебудови архітектури

Фактично MCP стає одним із фундаментальних елементів Agentic AI — середовища, де AI працює як частина реальних бізнес-процесів.

🎥 У відеоролику приклад того, як це працює на практиці.

А більше про це поговоримо на онлайн-сесії 14 гравня
«Що приховують ваші дані: AI-аналітика в Qlik».
👉 https://www.rbcgrp.com/ua/event/shho-prihovujut-vashi-dani-ai-analitika-v-qlik/?utm_source=facebook&utm_medium=post

06/05/2026

Є один момент, який регулярно “ламає” продажі — але його майже ніколи не видно в цифрах напряму. Компанія дивиться на відвантаження — все виглядає нормально. Дивиться на продажі — теж є рух. Запаси — у межах.
І тільки коли починають копати глибше, з’являється відчуття, що щось не сходиться.

Наприклад: primary зростав, партнери брали товар, план виконувався. Але secondary не давав очікуваного результату. На рівні звітів усе виглядало “в межах норми”.

Проблема була не в попиті і не в ціні.

Вона була в розриві:
— частина товару накопичувалась у каналі,
— частина — була відсутня там, де реально є продажі,
— а в середньому це виглядало як “стабільна ситуація”.

І саме це найскладніше — бізнес бачить цифри, але не бачить, як вони пов’язані між собою.

На практиці ключові питання виглядають значно простіше, ніж здається:
— які товари фактично не доходять до продажу
— де вже є надлишок, але це ще не проблема “в звітах”
— які SKU реально формують динаміку, а які просто створюють шум
— і головне — де бізнес уже втрачає продажі, але не може це пояснити

Бізнес-аналітика починає працювати як інструмент управління:
☑️ показує зв’язки між відвантаженнями, продажами і запасами,
☑️ пояснює причини відхилень,
☑️ і дозволяє приймати рішення до того, як проблема стає фінансовим результатом.

Ми якраз розібрали цю логіку в статті — на практичних прикладах:
https://www.rbcgrp.com/ua/kontroljuvati-kanal-bachiti-polici-vplivati-na-rezultat-jak-analitika-zminjuie-upravlinnja-pervinnimi-ta-vtorinnimi-prodazhami/?utm_source=facebook&utm_medium=post