Właściciel sklepu spędzał 3 godziny tygodniowo, aby ręcznie zsumować sprzedaż z Prom i arkusza Excel z kosztami. Był problem ze zrozumieniem rzeczywistego czystego zysku z powodu zwrotów i prowizji.
Rozwiązanie: Opracowano skrypt w Pythonie (Pandas), który:
Automatycznie łączy wyciąg zamówień i cennik zakupu.
Filtruje anulowane zamówienia.
Oblicza czysty zysk i marżę dla każdego produktu.
Generuje dashboard PDF z wykresami aktywności klientów.
Wynik: Czas przetwarzania skrócił się do 1 minuty. Znaleziono 15% produktów przynoszących straty. Stos: Python, Pandas, Matplotlib, FPDF.
Rozwiązanie: Opracowano skrypt w Pythonie (Pandas), który:
Automatycznie łączy wyciąg zamówień i cennik zakupu.
Filtruje anulowane zamówienia.
Oblicza czysty zysk i marżę dla każdego produktu.
Generuje dashboard PDF z wykresami aktywności klientów.
Wynik: Czas przetwarzania skrócił się do 1 minuty. Znaleziono 15% produktów przynoszących straty. Stos: Python, Pandas, Matplotlib, FPDF.