Разработка модуля аналитики для администратора 1С-Битрикс

Разработка модуля аналитики для администратора 1С-Битрикс

Стандартная административная панель Битрикс показывает статистику заказов в модуле sale и посещаемость через statistic, но это разрозненные данные без сводного взгляда. Директор магазина хочет видеть одним взглядом: выручку за сегодня vs вчера, топ товаров за неделю, конверсию корзины, причины отмены заказов и динамику среднего чека. Собрать это из стандартных отчётов вручную — 30 минут каждое утро. Модуль аналитики превращает это в 30 секунд.

Источники данных и агрегация

Данные для аналитики разбросаны по нескольким таблицам:

Прямые запросы к этим таблицам в реальном времени для дашборда — плохая идея: b_sale_order на активном магазине содержит миллионы записей. Решение — агрегационные таблицы, которые пересчитываются ночью и при необходимости инкрементально.

-- Дневные агрегаты
CREATE TABLE myvendor_analytics_daily (
    date        DATE NOT NULL,
    orders      INT DEFAULT 0,
    revenue     DECIMAL(14,2) DEFAULT 0,
    avg_check   DECIMAL(14,2) DEFAULT 0,
    new_users   INT DEFAULT 0,
    canceled    INT DEFAULT 0,
    PRIMARY KEY (date)
);

Агент в 02:00 пересчитывает предыдущий день и обновляет строку. Данные текущего дня обновляются каждые 15 минут инкрементально — от последней обработанной записи по b_sale_order.DATE_STATUS.

Структура дашборда

Верхняя панель — ключевые показатели сегодня:

• Выручка (и % изменения vs вчера / прошлую неделю)
• Количество заказов
• Средний чек
• Конверсия: посетители → заказы (если подключена Метрика)

Блок «Топ товаров» за выбранный период: по количеству продаж, по выручке, по количеству возвратов. Данные из агрегационной таблицы myvendor_analytics_product_daily.

Воронка заказов. Показывает потери на каждом этапе:

• Добавили в корзину (из b_sale_fuser + b_sale_basket)
• Перешли к оформлению
• Оплатили
• Получили (статус доставки)

Это самый ценный отчёт — он показывает, где именно теряются деньги.

Детально: отчёт по когортам

Когортный анализ — насколько хорошо магазин удерживает покупателей. Когорта — группа пользователей, сделавших первый заказ в один период (неделя или месяц).

-- Первый заказ каждого пользователя
WITH first_orders AS (
    SELECT user_id, MIN(DATE_TRUNC('month', date_insert)) AS cohort_month
    FROM b_sale_order
    WHERE canceled = 'N' AND user_id > 0
    GROUP BY user_id
),
-- Все последующие заказы
repeat_orders AS (
    SELECT o.user_id, fo.cohort_month,
           DATE_TRUNC('month', o.date_insert) AS order_month
    FROM b_sale_order o
    JOIN first_orders fo ON o.user_id = fo.user_id
    WHERE o.canceled = 'N'
)
SELECT
    cohort_month,
    order_month,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS users
FROM repeat_orders
GROUP BY cohort_month, order_month
ORDER BY cohort_month, order_month;

Результат отображается тепловой картой: строки — когорты, столбцы — месяцы после первой покупки, значение — процент удержания.

Экспорт и расписание отчётов

Каждый отчёт экспортируется в Excel (через PhpSpreadsheet или внутренние средства) и CSV. Модуль поддерживает расписание: раз в неделю отправлять выбранный отчёт на email руководителя. Расписание реализовано через агенты Битрикс с хранением настроек в myvendor_analytics_schedule.

Права доступа

Разные роли получают доступ к разным разделам аналитики. Права проверяются через стандартную систему групп пользователей Битрикс (CGroup). Менеджер видит только свои заказы, директор — всю картину.

Сроки разработки

Первым делом надо определить список KPI, которые нужны бизнесу — это влияет на схему агрегаций и объём разработки сильнее, чем технический стек.