Один бариста в утренний пик будней, выпечка, которая заканчивается к вечеру выходных, и постоянные гости, которые ждут дольше всех. Мы прошли путь от BPMN до цифрового двойника и проверили рекомендации на модели.
Живой день кофейни: гости проходят шаги BPMN и этапы CJM, каждое действие рождает запись данных, витрина пустеет, считаются KPI и экономика. Включите сценарии и сравните итоги.
Открыть симуляцию →Пройдите по залу: касса, бар, витрина, выдача, столики, полка. Каждая точка показывает шаг процесса, этап пути гостя, цифры и решение.
Начать тур →KPI, описательная статистика, сводные, ожидание по часам, RFM и прогноз — формулами, с контролем по Python.
Скачать .xlsx →| Сценарий | Доля в срок | Эффект в день* | Решение |
|---|---|---|---|
| Второй бариста в будни 8:00–10:30 | 59 % → 72 % | +594 ₽ | Вводить |
| +6 выпечки и поставка в 14:00, выходные | отказов 2,5 → 0,6 в день | +1 297 ₽ | Вводить |
| То же в будни | списания растут | −89 ₽ | Не нужно |
| Вторая смена в выходные до 18:00 | 72 % → 76 % | −179 ₽ | Не окупается |
* Результат дня после себестоимости, списаний и ФОТ с учётом будущей выручки, которую теряем из-за недовольных гостей. Данные учебные: продажи, платежи, события, опрос и отзывы синтетические (воспроизводимый генератор), погода реальная. Скрипты, модель данных и журнал ETL — в папке data/ репозитория.