The post has been translated automatically. Original language: Russian
In recent months, I have been using the no-code/vibe-coding approach to automate some of the commercial analytics — I work with partner data in the field of QSR (large fast food chains). I'm sharing what really worked, without theory.
Task
It took hours every week to manually collect and structure data on stocks, SLAs, and partner metrics: combine data from different sources, calculate the effect of promotions, and prepare a report for stakeholders.
What did you try
- A bot for routine queries. I have put together a simple bot that, on command, pulls out the necessary data slices and forms a draft report — instead of manually copying from tables.
- Vibe-coding for one-time scripts. For non-standard calculations (for example, DiD analysis by city to assess the effect of a promotional campaign), it is faster to write a one-time script using AI than to look for a ready-made tool for the task.
- Templating recurring reports. What used to be manually collected every week is now generated at the touch of a button, saving hours on routine and leaving time for interpreting the results.
What have you learned
- AI tools work best where the task is repetitive, rather than where you need a creative solution from scratch.
- The biggest win is not in the complexity of the tool, but in the fact that routine tasks stop taking up time from analytics, which really affects decisions.
- The entry threshold is lower than it seems: you don't need to be a developer to assemble a working tool for your task.
If someone has a similar experience automating analytics through AI/no-code, it would be interesting to compare the approaches in the comments.
Последние месяцы я использую no-code/vibe-coding подход, чтобы автоматизировать часть коммерческой аналитики — работаю с партнёрскими данными в сфере QSR (крупные сети быстрого питания). Делюсь тем, что реально сработало, без теории.
Задача
Ручной сбор и структурирование данных по акциям, SLA и метрикам партнёров занимал часы каждую неделю: свести данные из разных источников, посчитать эффект промо, подготовить отчёт для стейкхолдеров.
Что попробовала
- Бот для рутинных запросов. Собрала простого бота, который по команде вытягивает нужные срезы данных и формирует черновик отчёта — вместо ручного копирования из таблиц.
- Vibe-coding для разовых скриптов. Для нестандартных расчётов (например, DiD-анализ по городам для оценки эффекта промо-акции) быстрее написать одноразовый скрипт с помощью AI, чем искать готовый инструмент под задачу.
- Шаблонизация повторяющихся отчётов. То, что раньше собиралось вручную каждую неделю, теперь генерируется по нажатию кнопки — экономит часы на рутине и оставляет время на интерпретацию результатов.
Что усвоила
- AI-инструменты лучше всего заходят там, где задача повторяется, а не там, где нужно творческое решение с нуля.
- Самая big win — не в сложности инструмента, а в том, что рутинные задачи перестают отнимать время у аналитики, которая реально влияет на решения.
- Порог входа ниже, чем кажется: не нужно быть разработчиком, чтобы собрать рабочий инструмент под свою задачу.
Если у кого-то есть похожий опыт автоматизации аналитики через AI/no-code — было бы интересно сравнить подходы в комментариях.
Share
