Discovery-вопросы для P&L Dashboard
Описание
Discovery-интервью проводится перед началом детальной постановки задачи.
Цель интервью – уточнить бизнес-цели дашборда, реальные сценарии использования, финансовую методологию, источники данных, ограничения и критерии успеха проекта.
В рамках проекта ключевым участником интервью является операционный директор Айгуль, так как именно она вручную собирает P&L-отчётность и будет использовать дашборд в ежедневной операционной работе.
Цель discovery-интервью
Основная цель интервью – понять, какую управленческую задачу должен решать дашборд и какие данные необходимы для принятия решений.
На интервью нужно выяснить:
– как сейчас формируется P&L-отчёт;
– какие решения принимаются на основе отчёта;
– какие показатели считаются ключевыми;
– какие источники данных используются;
– где возникают ручные операции и ошибки;
– какие разрезы анализа действительно нужны;
– как заказчик поймёт, что дашборд успешен.
Ключевые вопросы для интервью
1. Как сейчас формируется P&L-отчёт?
Вопрос:
Опишите, пожалуйста, как сейчас формируется P&L-отчёт: какие системы используются, кто участвует в процессе и какие шаги выполняются вручную?
Зачем задаётся вопрос:
Ответ поможет понять текущий AS-IS процесс подготовки отчётности, выявить ручные операции, узкие места и потенциальные источники ошибок.
Что нужно уточнить:
– какие данные берутся из 1С;
– какие данные ведутся в Excel;
– какие данные приходят из CRM;
– кто отвечает за каждый источник;
– сколько времени занимает каждый этап;
– где чаще всего возникают ошибки.
2. Какие решения принимаются на основе P&L?
Вопрос:
Какие конкретные управленческие решения вы принимаете на основе P&L-отчёта?
Зачем задаётся вопрос:
Дашборд должен не просто показывать цифры, а помогать принимать решения. Поэтому важно понять, какие действия должны следовать после просмотра данных.
Что нужно уточнить:
– закрытие или развитие магазинов;
– оптимизация затрат;
– пересмотр ассортимента;
– перераспределение ресурсов;
– обсуждение убыточных точек;
– подготовка к собранию учредителей.
3. Что для вас означает «правильный P&L»?
Вопрос:
Какая структура P&L считается корректной в вашей компании и какие формулы используются для расчёта ключевых показателей?
Зачем задаётся вопрос:
Без согласованной финансовой методологии дашборд может показывать цифры, которым пользователи не будут доверять.
Что нужно уточнить:
– как считается выручка;
– как считается себестоимость;
– как считается валовая маржа;
– какие расходы входят в операционные затраты;
– как рассчитывается операционная прибыль;
– учитывается ли EBITDA;
– как распределяются общие затраты.
4. Какие разрезы анализа нужны в первой версии?
Вопрос:
Какие разрезы анализа обязательны для первой версии: магазины, категории товаров, период, регионы, отдельные товары или другие параметры?
Зачем задаётся вопрос:
Этот вопрос помогает определить границы MVP и не перегрузить первую версию дашборда.
Что нужно уточнить:
– нужен ли разрез по магазинам;
– нужен ли разрез по категориям;
– нужен ли drill-down до SKU;
– какие периоды важны: месяц, квартал, год;
– нужны ли сравнения период к периоду;
– какие фильтры обязательны.
5. Что именно нужно понять по северным магазинам?
Вопрос:
По трём северным магазинам вам важно понять срок окупаемости, причины убыточности или принять решение о закрытии?
Зачем задаётся вопрос:
Во вводной указано, что северные магазины убыточны. Но для постановки важно понять, какую задачу решает дашборд: отчётную, аналитическую или прогнозную.
Что нужно уточнить:
– когда магазины были открыты;
– какие показатели у них отрицательные;
– положительная ли валовая маржа;
– какие расходы создают убыток;
– нужен ли прогноз окупаемости;
– какие сценарии решений рассматривает собственник.
6. Насколько можно доверять данным из источников?
Вопрос:
Есть ли сейчас расхождения между 1С, Excel и CRM? Какие данные чаще всего приходится корректировать вручную?
Зачем задаётся вопрос:
BI-дашборд зависит от качества данных. Если источники не согласованы, это нужно учесть в постановке и правилах отображения данных.
Что нужно уточнить:
– есть ли расхождения по периодам;
– совпадают ли справочники магазинов;
– совпадают ли категории товаров;
– есть ли ручные корректировки;
– кто подтверждает финальные цифры;
– какой источник является главным для каждого показателя.
7. Как часто должны обновляться данные?
Вопрос:
С какой периодичностью должны обновляться данные в дашборде и допустимы ли задержки по отдельным источникам?
Зачем задаётся вопрос:
Нужно определить ожидания по актуальности данных: real-time, daily, D-1, D-2 или обновление раз в неделю.
Что нужно уточнить:
– нужна ли ежедневная актуализация;
– есть ли источники с задержкой;
– как показывать неполные данные текущего периода;
– нужно ли отображать дату последнего обновления;
– какие задержки допустимы для собственника и Айгуль.
8. Какие критерии успеха проекта?
Вопрос:
Как вы поймёте, что первая версия дашборда действительно решила задачу?
Зачем задаётся вопрос:
Критерии успеха нужны для согласования результата и приёмки проекта.
Что нужно уточнить:
– на сколько должно сократиться время подготовки отчёта;
– какие решения должны приниматься быстрее;
– какие показатели должны быть доступны без ручной сборки;
– кто будет принимать результат;
– какие сценарии должны быть обязательно закрыты в MVP.
Дополнительные вопросы
По пользователям
– кто будет основным ежедневным пользователем дашборда;
– кто будет принимать финальные решения на основе данных;
– будут ли пользователи с разными уровнями доступа;
– нужен ли отдельный режим просмотра для собственника;
– нужен ли onboarding для нового пользователя.
По данным
– какие поля есть в 1С;
– какие поля ведутся в Excel;
– какие данные по логистике есть в CRM;
– есть ли единые справочники магазинов и категорий;
– кто владеет методологией расчётов;
– кто утверждает финальные показатели.
По интерфейсу
– какие показатели должны быть на первом экране;
– какие фильтры обязательны;
– какие таблицы или графики используются сейчас;
– нужно ли сравнение план / факт;
– нужны ли цветовые индикаторы отклонений;
– нужен ли экспорт отчёта.
По ограничениям
– какой срок запуска MVP;
– какие данные уже доступны;
– какие интеграции можно реализовать в первой версии;
– какие функции можно перенести на следующую фазу;
– какие риски считаются критичными для заказчика.
Ожидаемый результат discovery
После интервью должны быть зафиксированы:
– список ключевых пользователей;
– основные управленческие решения;
– структура P&L;
– финансовые формулы;
– обязательные разрезы анализа;
– состав MVP;
– источники данных;
– риски по качеству данных;
– требования к актуальности данных;
– критерии успеха первой версии.