[Кейс] Как за 2 минуты сделать профессиональную инфографику без Excel и Python Всем привет! Давно не виделись. За месяц мы потеряли около 60 подписчиков. Ну ничего, значит, будем работать активнее. Стартуем с интересного кейса по работе с таблицами в ChatGPT. Есть пиццерия и выгрузка из CRM по 600 доставкам: расстояние, время, температура пиццы, скидка, сумма чека, оценки клиента и курьера, повторный заказ. Задача — за один подход понять, что реально влияет на удержание и выручку без ручного перебора корреляций. Давай сравним: – Вручную: ~120 min | ~₽2 220 (в пересчёте на ФОТ ₽200 000) | построение графиков в Excel и поиск закономерностей – ChatGPT: ~2 min |~ ₽37 | загрузка файла, промпт (см. в комментариях), тепловая карта + интерпретация ИИ построил тепловую карту корреляции Пирсона по всем переменным из CRM (см. картинку) и на её основе подготовил управленческие выводы: – время доставки отрицательно связано с повторным заказом и температурой блюда (r ≈ −0,25 и r ≈ −0,86) ⇒ приоритет — SLA и скорость «печь–дверь»; – температура пиццы и оценка вкуса движутся вместе (r ≈ +0,65), оценка курьера коррелирует с чаевыми и возвратом клиента; – скидка почти не коррелирует ни с размером, ни с фактом повторного заказа (r ≈ 0) ⇒ ставка на глубокие промо даёт минимальный эффект по удержанию. Excel-файл с исходным кейсом можно скачать в комментариях, чтобы посмотреть, как выглядела реальная выгрузка из CRM. #AI #аналитика #бизнес #пицца #кейс