Analityka danych i dashboardy AI
Dashboard pokazuje co naprawdę dzieje się w firmie. Bez Excela, bez „myślę że...”.
Budujemy customowe dashboardy BI w Metabase, Looker albo customowo na BigQuery. Dane w czasie rzeczywistym z każdego Twojego systemu (CRM, ERP, sklep, ads, analytics, support), predykcje AI per metric (gdzie będziemy za 30 dni), customowe raporty pod każdą rolę, inteligentne alerty kiedy coś idzie nie tak. Przestajesz podejmować decyzje na bazie „mam wrażenie że...” i zaczynasz na bazie liczb, które rzeczywiście istnieją.
Co dzieje się z Twoim klientem
Spotkanie zarządu — pytanie o MRR
„Ile mamy MRR z klientów enterprise?” Trzy osoby otwierają trzy różne arkusze. Trzy różne liczby.
45 minut sporu o liczby
„U mnie wyszło 280k”. „Ja mam 312k”. „A ja policzyłem 247k”. Decyzja o budżecie czeka, bo nikt nie wie która liczba jest prawdziwa.
Decyzja odłożona na piątek
Analityk dostaje brief: „przygotuj jeden raport”. 2 dni roboty, 4 wersje, nadal pytania o metodologię. Decyzja czeka tydzień.
Konkretne efekty. Nie obiecanki.
Jedna prawda dla całej firmy
Dane z każdego systemu lecą do jednego data warehouse (BigQuery, Snowflake albo Postgres). Każdy dashboard ciągnie z tego samego źródła. Koniec sporów o liczby, początek sporów o decyzje.
Dane w czasie rzeczywistym, nie sprzed tygodnia
Sync co 5 minut z systemów operacyjnych, co godzinę z systemów wolnych (ads, analytics). MRR, leady, konwersja, churn — wszystko live. Decyzje podejmujesz na danych z dzisiaj, nie z poprzedniego kwartału.
Predykcje AI: gdzie będziemy za 30 dni
Modele ML na Twoich historycznych danych prognozują MRR, churn, konwersję, sprzedaż per kanał. Nie wróżby — konkretne prawdopodobieństwa z confidence intervals. Planujesz budżet na fakty z przyszłości, nie na nadzieję.
Alerty kiedy coś idzie nie tak, nie po fakcie
Konwersja spadła o 15% przez 3 dni? Slack alert. Klient enterprise nie loguje się 7 dni? Email do Customer Success. Ad spend skoczył 40%? SMS dla foundera. Problem łapiesz w 30 minut, nie w 30 dni.
Przed wdrożeniem vs po
Jak wygląda wdrożenie
Trzy scenariusze. Każda firma.
Pokazujemy trzy typowe zastosowania — pasują do każdej firmy która rozmawia z klientami. Powiedz nam swoje wyzwanie, dopasujemy rozwiązanie.
MRR, churn, CAC, LTV, cashflow, headcount, NPS, pipeline. Każda metryka w czasie rzeczywistym, z porównaniem do zeszłego tygodnia / miesiąca / kwartału i z prognozą na 30 dni. Zarząd widzi cały biznes w 60 sekund zamiast czekać na raport.
Każdy lead, każdy klient, każda transakcja — z tagiem skąd przyszedł (kampania, słowo kluczowe, post, polecenie). Wiesz że Google Ads daje CAC 280 zł i LTV 4200 zł, a Meta CAC 65 zł ale LTV 380 zł. Budżet idzie tam gdzie zarabia, nie tam gdzie wygląda ładnie.
Model ML obserwuje aktywność klienta (logowania, używanie kluczowych funkcji, tickety, sentyment). Spadek aktywności o X% przez Y dni = alert do Customer Success z briefem: kto, co przestał robić, jakie ryzyko churnu. Interwencja 14 dni przed wypowiedzeniem, nie po nim.
Twoja firma robi coś innego? Tak działa zawsze — opowiedz nam o swoim procesie, dopasujemy konkretny use case w 30 minut audytu.
Najczęstsze pytania
Metabase, Looker, Tableau, Power BI — co wybrać?
Metabase to nasza domyślna rekomendacja dla 90% klientów: open source albo self-hosted od 85 USD/mc, wystarczająco potężny, łatwy w obsłudze dla nie-analityków. Looker dla enterprise z budżetem powyżej 50k rocznie. Power BI jeśli Twoja firma już siedzi w stacku Microsoft. Doradzimy na audycie pod konkretny budżet i potrzeby.
Czy potrzebujemy data warehouse, czy wystarczy ciągnąć z systemów na żywo?
Dla małej firmy (do 50 osób, do 5 systemów) możesz ciągnąć na żywo. Powyżej tego potrzebujesz warehouse (BigQuery, Snowflake, Postgres) bo: dane szybciej, historia bez limitu, raporty cross-system, mniej obciążenia produkcji. Setup BigQuery to ok. 50-200 USD/mc dla średniej firmy.
A jeśli mamy dane w 12 różnych systemach?
Standardowy case. Fivetran / Airbyte mają konektory do większości popularnych narzędzi (Stripe, HubSpot, Shopify, Salesforce, Google Ads, Meta, GA4 — wszystko z pudełka). Niestandardowe systemy podłączamy przez API lub bezpośrednio do bazy. Zajmuje 1-3 tygodnie zależnie od liczby źródeł.
Ile kosztuje miesięcznie utrzymanie?
Stack typowy dla SMB: BigQuery ok. 50-150 USD, Fivetran 200-800 USD, Metabase self-hosted 50-100 USD, monitoring 30 USD. Razem 350-1100 USD miesięcznie za infrastrukturę. Plus nasza opieka jeśli potrzebujesz dodawania nowych źródeł i modeli.
Czy AI predykcje są naprawdę wiarygodne?
Dla MRR, churnu, konwersji — tak, jeśli masz minimum 12 miesięcy historycznych danych. Modele ML (XGBoost, Prophet) dają typowo 80-90% accuracy na predykcjach 30-dniowych. Pokazujemy confidence intervals — wiesz nie tylko „przewidujemy 320k MRR”, ale „z 80% pewności między 290k a 350k”.
Twoja konkurencja już wdraża AI.
Bezpłatny audyt 30 minut. Sprawdzimy czy to ma sens dla Twojego biznesu, pokażemy realistyczny zakres prac i harmonogram. Bez presji, bez zobowiązań.