Заполните форму и нажмите кнопку
Мы свяжемся с вами в ближайшее время:)
*Нажимая на кнопку вы соглашаетесь с обработкой данных
Что такое сквозная аналитика маркетинга?
Сквозная аналитика маркетинга - это инструмент анализа источников трафика через призму ключевых бизнес-метрик, таких как: ROI, Стоимость привлечения клиента, Стоимость привлечения лида, Конверсия этапов на всем цикле сделки и многих других. Основный смысл в том, чтобы считать эффективность маркетинговых усилий, окупаемость вложений в рекламу с целью более грамотного распределения маркетингового бюджета и масштабирования маркетинга генерируя прибыль, а не убыток.
Пример
Вариант отчета эффективности источников без сквозной аналитикой и со сквозной аналитикой
Внедрите сквозную аналитику вместе
с лучшими экспертами рынка
с лучшими экспертами рынка
25+
успешных проектов
8
лет опыта
внедрения CA
внедрения CA
3
варианта внедрения на выбор
Кому и как в компании это будет выгодно?
- Директор компании• Видит куда и сколько тратит отдел.
• Контролирует цифры прямо с телефона.
• Планирует стратегию исходя из реальных цифр. - Директор маркетинга• Контролирует свою команду маркетологов.
• Контролирует подрядчиков по рекламе.
• Эффективней выполняет KPI отдела. - Digital-маркетолог• Видит всю аналитику в едином окне.
• Лучше оптимизирует рекламу.
• Не тратит время на сведение отчетов. - Менеджер по продажам• Получает больше качественных лидов.
• Лучше понимает аудиторию, которую привлекает отдел маркетинга, а следовательно лучше продает.
В среднем прирост прибыли от рекламы после внедрения сквозной аналитики составляет ~30%
Варианты внедрения
Roistat или любой другой готовый сервис
На базе GA4 или Yandex Metrika
На базе сырых данных GA4 и Yandex Metrika
Этапы внедрения сквозной аналитики
{01}
Анализ потребностей, бизнес-аналитика, разработка плана
{02}
Разработка Тех Задания для передачи данных
{03}
Разработка регламента новых бизнес-процессов
{04}
Интеграции фронтенд, бекенд, CRM, API сервисов
{05}
Вывод данных, тестирование
{06}
Разработка дашбордов, презентация аналитики
Что вы получаете от сквозной аналитики?
Увидите всю воронку от показа, клика до повторной продажи
Перестаните тратить время на создание отчетов по маркетинговой эффективности
Станет известно какие источники и кампании дают положительный ROI
Сможете лучше контролировать подрядчика по рекламе
Избавитесь от бардака в маркетинг-аналитике
Сможете масштабировать маркетинг не в убыток, а в плюс
Ответы на популярные вопросы
Roistat или любой другой готовый сервис
Этот вариант предполагает внедрение готового сервиса сквозной аналитики, преимущества такого варианта в относительной дешевизне и скорости получения результата. Но минусы такого варианта в том, что такие сервисы не имеют больших возможностей кастомизации, такой вариант подойдет малому бизнесу или отдела маркетинга с небольшим количеством источников трафика
На базе GA4 или Yandex Metrika
Этот вариант в некоторых сценариях может быть самым недорогим в долгой перспективе, но придется потратится на этапе первичного внедрения и постоянно поддерживать такую интеграцию. Такой вариант подойдет если ваша компания самостоятельно владеет экспертизой в аналитике
На базе сырых данных GA4 и Yandex Metrika
Самый дорогой из существующих вариантов, но самый мощный с точки зрения возможностей, такая аналитика полностью пишется под компанию, и покрывает любые потребности бизнеса (например App/Web аналитика, любые модели атрибуции, любые форматы представления данных, любой технический стек, включая On-Premise, добавление любых источников траффика, включая Медийную, RTB, CPA, Оффлайн рекламу итд), такая аналитика также потребует обслуживания в дальнейшем
Этот вариант предполагает внедрение готового сервиса сквозной аналитики, преимущества такого варианта в относительной дешевизне и скорости получения результата. Но минусы такого варианта в том, что такие сервисы не имеют больших возможностей кастомизации, такой вариант подойдет малому бизнесу или отдела маркетинга с небольшим количеством источников трафика
На базе GA4 или Yandex Metrika
Этот вариант в некоторых сценариях может быть самым недорогим в долгой перспективе, но придется потратится на этапе первичного внедрения и постоянно поддерживать такую интеграцию. Такой вариант подойдет если ваша компания самостоятельно владеет экспертизой в аналитике
На базе сырых данных GA4 и Yandex Metrika
Самый дорогой из существующих вариантов, но самый мощный с точки зрения возможностей, такая аналитика полностью пишется под компанию, и покрывает любые потребности бизнеса (например App/Web аналитика, любые модели атрибуции, любые форматы представления данных, любой технический стек, включая On-Premise, добавление любых источников траффика, включая Медийную, RTB, CPA, Оффлайн рекламу итд), такая аналитика также потребует обслуживания в дальнейшем
- У вас нет нет CRM или вы на этапе ее внедрения
- Ваш отдел продаж против изменений в процессах
- У вас много звонков, но вы не готовы внедрять коллтрекинг и добавлять новые номера
- Вы не готовы инвестировать в аналитику на постоянной основе
- В вашей компании нет и не планируется человек, кто будет отвечать за аналитику
Стоимость разная, все зависит от потребностей и технических особенностей вашего бизнеса . Цена колеблется от 50 тыс. до нескольких миллионов рублей
Нажимая на кнопку заказать звонок я соглашаюсь
с политикой конфиденциальности
с политикой конфиденциальности
Запишитесь на консультацию
по сквозной аналитике
по сквозной аналитике
Александр Горбатов
CEO Data-agency
«Бизнес-Метрика»
CEO Data-agency
«Бизнес-Метрика»
Power BI отчет — сквозная аналитика для крупного туроператора
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)
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)
Power BI отчет — Custom сквозная аналитика для 1С-Интерес
Описание клиента
Розничная сеть по продаже товаров игровой индустрии и субкультурных направлений (дочка компании 1С)
Данные
Google Universal Analytics, 1C-Управление торговлей, Admitad, AdvCake
База данных
Google BigQuery
ETL движок
Сервис Veeneo, python скрипт по выгрузке данных из разных источников
Визуализация
Облачный Power BI
До внедрения
Клиент имел смутное представление об точной эффективности всех своих каналов, а также не имел единого дашборда по совмещению отчётов обычного перфоманс трафика и арбитража, приходилось тратить время на анализ двух разных отчётов. А также клиент желал иметь кастомный вид отчётности по расчету темпов роста LTV vs CAC в когортном представлении
Что сделали и результат
Разработали python микро решение для выгрузки данных из CPA сетей в Google BigQuery, настроили выгрузку перфоманс через винео, написали сценарии обработки данных и создание результирующей витрины с данными сквозной аналитики, подключили Power Bi для визуализации аналитики. По итогам компания 1С Интерес получила кастомную аналитику через которую смогу определить эффективность разных каналов, увидела очень кастомизированный разрез аналитики и больше не тратила времени на сведение отчётов
Используемые технологии
SQL , Python
GA4, GTM, JS
Google BigQuery
Розничная сеть по продаже товаров игровой индустрии и субкультурных направлений (дочка компании 1С)
Данные
Google Universal Analytics, 1C-Управление торговлей, Admitad, AdvCake
База данных
Google BigQuery
ETL движок
Сервис Veeneo, python скрипт по выгрузке данных из разных источников
Визуализация
Облачный Power BI
До внедрения
Клиент имел смутное представление об точной эффективности всех своих каналов, а также не имел единого дашборда по совмещению отчётов обычного перфоманс трафика и арбитража, приходилось тратить время на анализ двух разных отчётов. А также клиент желал иметь кастомный вид отчётности по расчету темпов роста LTV vs CAC в когортном представлении
Что сделали и результат
Разработали python микро решение для выгрузки данных из CPA сетей в Google BigQuery, настроили выгрузку перфоманс через винео, написали сценарии обработки данных и создание результирующей витрины с данными сквозной аналитики, подключили Power Bi для визуализации аналитики. По итогам компания 1С Интерес получила кастомную аналитику через которую смогу определить эффективность разных каналов, увидела очень кастомизированный разрез аналитики и больше не тратила времени на сведение отчётов
Используемые технологии
SQL , Python
GA4, GTM, JS
Google BigQuery
Custom сквозная аналитика для ЛАНИТ через Roistat
Описание клиента
Дочка крупного IT интегратора ЛАНИТ
Данные
Roistat, Y.Direct, Vk, MyTarget, AmoCRM
Визуализация
Roistat
До внедрения
Клиент к нам пришел с необходимостью внедрения сквозной аналитики маркетинга на базе Roistat, но проблема заключалась в том, что с точки зрения безопасности клиент не мог себе позволить передавать любые данные по клиентам в Roistat, данные клиентов компании были из Госсектора.
Что сделали и результат
Чтобы решить задачу мы организовали дополнительный слой данных на серверах клиента в рамках которого происходила очистка данных переданных с их AmoCRM. Были удалены телефоны, email, имена клиентов и в Roistat передавалась обезличенная информация и конечно информация по источникам трафика. Таким образом клиент получил сквозную аналитику в облаке Roistat, которая соответствовала всем требованиям информационной безопасности заказчика.
Используемые технологии
Python
Roistat
Дочка крупного IT интегратора ЛАНИТ
Данные
Roistat, Y.Direct, Vk, MyTarget, AmoCRM
Визуализация
Roistat
До внедрения
Клиент к нам пришел с необходимостью внедрения сквозной аналитики маркетинга на базе Roistat, но проблема заключалась в том, что с точки зрения безопасности клиент не мог себе позволить передавать любые данные по клиентам в Roistat, данные клиентов компании были из Госсектора.
Что сделали и результат
Чтобы решить задачу мы организовали дополнительный слой данных на серверах клиента в рамках которого происходила очистка данных переданных с их AmoCRM. Были удалены телефоны, email, имена клиентов и в Roistat передавалась обезличенная информация и конечно информация по источникам трафика. Таким образом клиент получил сквозную аналитику в облаке Roistat, которая соответствовала всем требованиям информационной безопасности заказчика.
Используемые технологии
Python
Roistat
