Трансформируем ваши данные в прибыль

Пн — Пт: с 10:00 до 19:00

ГлавнаяКейсыАналитика в реальном времени для медицинской сети

Аналитика в реальном времени для медицинской сети

2 минут(ы)

Клиент

Крупная федеральная сеть многопрофильных медицинских центров для взрослых и детей, предоставляющая широкий спектр специализированных услуг.

  • null
    Дорогие читатели и пользователи платформы StreamMyData! Хотим пригласить вас в наш телеграм канал, в котором публикуются важные новости, обновления, статьи и кейсы.

Задача

Создать автоматизированную систему отчетности по рекламным кампаниям двух сайтов (узкоспециализированные направления) на основе данных из Яндекс Директа и Calltouch. Обеспечить оперативное обновление данных и удобную визуализацию для маркетинговой команды.

Проблема

Ранее для одного из проектов уже был создан подобный отчёт. Однако для масштабирования решения на другие направления потребовалась новая система сбора и интеграции данных. Учитывая сложную структуру рекламных кампаний и разнообразие метрик по направлениям, маркетинговой команде был необходим инструмент, который не только собирает данные, но и делает их доступными для анализа.

Ключевые сложности:

  • отсутствие единой системы сквозной аналитики по новым доменам
  • разрозненность данных между Яндекс Директом и Calltouch
  • необходимость ретроспективного обновления данных
  • ограниченные возможности существующего отчета по фильтрации и сегментации

Аналитика, которая экономит время и увеличивает ROI

Решение

Для решения поставленной задачи использовался SaaS-сервис StreamMyData, предназначенный для построения сквозной аналитики и организации BI-систем.

Процесс включал несколько этапов:

1. Интеграция источников данных.
Были произведены автоматические выгрузки статистики из Яндекс Директа (расходы, клики, показы) и Calltouch (лиды, звонки, заявки) через StreamMyData. Также настроена интеграция между этими системами для корректного сопоставления данных по рекламным кампаниям.

2. Выбор хранилища данных.
В роли хранилища данных (DWH) в этом проекте выступает Google Sheets — этого оказалось достаточно с учётом объема данных и требований клиента. Наш сервис обеспечивает автоматическую передачу всех выгрузок из Яндекс Директа и Calltouch прямо в отдельный лист Google Sheets с сырыми данными. Все данные обновляются ежедневно с учётом ретроспективных изменений.

Обычно мы разворачиваем полноценное DWH — на базе ClickHouse, PostgreSQL, либо Google BigQuery, — но в этом кейсе достаточно было и Google Sheets.

3. Создание визуализированного отчета.
Внутри Google Sheets был построен отчет, отображающий план-факт по кампаниям, а также детальную статистику по дням, неделям и месяцам. Также были реализованы дополнительные фильтры по датам, по доменам (два специализированных направления), по направлениям рекламных кампаний (гинекология, дерматология, и др.) и по отдельным рекламным кампаниям.

4. Автоматизация и гибкость.
Все листы отчета строятся на базе одного листа с сырыми данными. Добавление новых фильтров или показателей не требует ручной доработки — структура легко масштабируется под потребности клиента.

Результат

Внедрение автоматизированной отчётности позволило добиться следующих результатов:

Экономия времени — ручная обработка и сверка данных сократились на 80%

Прозрачность рекламных кампаний — маркетинговая команда теперь видит актуальные данные в режиме реального времени

Гибкость анализа — благодаря удобным фильтрам, можно быстро оценивать эффективность каждой кампании

Сравнение плана и факта — инструмент помогает оперативно корректировать рекламные стратегии

Масштабируемость — решение легко адаптируется под новые направления без дополнительных затрат

Вывод

Этот проект стал отличным примером того, как наш сервис помогает компаниям преодолевать сложности маркетинговой аналитики. Благодаря гибкости платформы нам удалось быстро интегрировать данные из Яндекс.Директа и Calltouch, создав единый отчет. Особую ценность решение продемонстрировало в аспекте автоматизации — клиент получил не просто отчет, а постоянно обновляемую систему аналитики. Кейс наглядно показывает, что даже сложные задачи интеграции данных можно реализовать быстро и без лишних затрат с правильным технологическим решением.