Описание клиента
Межрегиональный крупный туроператор с большим количеством источников и трафика на сайте

Данные
Google Analytics 4, Y.Direct, Vk, MyTarget, Google Sheet, AdvCake

База данных
Локальный PostgreSQL

ETL движок
On Premise решение Veeneo (разработанный нами коробочный софт)

Визуализация
Облачный Power BI

До внедрения
Клиент располагает большим количеством каналов с большим объёмом трафика, потребность видеть эффективность инвестиций в рекламу крайне необходима. Сложность задачи заключалась в том, что требовалось соединить обычный перформанс трафик и трафик арбитража (CPA) у которых разная модель атрибуции и способ подсчёта затрат на привлечение - для этой задачи существующие сервисы сквозной аналитики не подходят.
Также в расходную часть было необходимо добавить все другие расходы на интернет-продвижение (SEO, Реферралы, Любые другие затраты на рекламу), чтобы видеть полную картину по окупаемости всего интернет-маркетинга. Дополнительным требованием проекта было желание выстроить on premise решение, чтобы удовлетворить требования отдела информационной безопасности

Что сделали и результат
Чтобы решить задачу мы организовали экспорт всех данных в bigQuery и последующую обработку и построение моделей данных для сквозной аналитики.
Был выстроен пайплайн обработки данных (справочники, таблицы расходов, атрибуций, вспомогательные view) итогом которого стал результирующий OLAP-куб в которым имеются все данные по визитам, кампаниям, объявлениям, доходам, расходам на рекламу. Клиент получил отчёт в системе Power BI используя которую сразу же было обнаружено где лучше всего оптимизировать трафик и повысить ROI рекламных кампаний.

Используемые технологии
SQL , Python
GA4, GTM, JS
PostgreSQL (Greenplum)

Описание клиента
SaaS сервис автоматизации и аналитики для HR-кампаний

Данные
Avito, HeadHunter, RabotaRu

База данных
Yandex Cloud PostgreSQL

Визуализация
Yandex DataLens

До внедрения
Клиент продаёт облачную HR платформу для компаний, которые очень много нанимают на работу, и чтобы обеспечить своих клиентов аналитикой найма (HeadHunter, Avito, Rabota) сотрудники HR платформы вынуждены тратить много времени на создание Excel выгрузок для своих клиентов. HR платформа обратилась в Бизнес-Метрику, чтобы автоматизировать аналитику для своих клиентов и встроить ее как Embedded Solution в собственную платформу.

Что сделали и результат
Мы провели анализ структуры данных в базе клиента PostgreSQL, совместно сформировали ТЗ на расчёт нужных метрик,
написали SQL запрос на создание виртуальной витрины данных в DataLens и при помощи вычисляемых формул DataLens разработали панель с дашбордами со статистикой по HR-кампаниям.

Используемые технологии
SQL
Yandex Cloud PostgreSQL
DataLens

Описание клиента
Межрегиональная сеть дистрибуции ресторанного оборудования

Данные
Bitrix24

База данных
Google BigQuery

Визуализация
Google Looker Studio

До внедрения
У клиента есть собственный отдел продаж и продажи через агентов, он строит аналитику продаж внутри Bitrix24. Ему не хватает инструментов для построения общей панели аналитики и поэтому он решил создать единый мастер-дашборд, который показывает все необходимые данные на одной странице.

Что сделали и результат
Настроили выгрузку данных в Google BigQuery через самописный коннектор на Python, развернутый на облачном хостинге и произвели всю необходимую обработку данных через SQL чтобы создать виртуальные витрины данных из которых впоследствии выводили аналитику в Looker Studio

Используемые технологии
SQL, Python
Google BigQuery
Google Looker Studio