Москва+7 495 215-10-97

Сквозная аналитика

Объединим данные всех источников, важных для вашего бизнеса, в общую систему, готовую для анализа и принятия правильных бизнес решений

+7

О СКВОЗНОЙ АНАЛИТИКЕ

Что такое сквозная аналитика

Сквозная аналитика — это инструмент, который объединяет множество разрозненных источников данных в единую систему и обеспечивает прозрачное отслеживание всего пути клиента: от первого взаимодействия с рекламным объявлением до совершения покупки и повторных обращений.

В отличие от стандартных систем веб-аналитики, рассматривающих отдельные каналы изолированно, сквозная аналитика консолидирует сведения из рекламных площадок, CRM-систем, call-трекинга, сайта и иных точек контакта. Это позволяет сформировать целостную картину эффективности маркетинговых вложений и установить прямую связь между затратами на привлечение клиента и фактической прибылью.

ВАЖНОСТЬ АНАЛИТИКИ

Задачи которые решает сквозная аналитика

Оценка реальной эффективности рекламы

Инструмент показывает, какие рекламные кампании, каналы и объявления приносят продажи, а какие лишь расходуют бюджет. Решения о вложениях принимаются на основе фактической прибыли, а не промежуточных показателей вроде кликов и переходов.

Расчёт окупаемости маркетинговых вложений

Система автоматически рассчитывает ключевые метрики - ROI, ROMI, CPA, ДРР - по каждому источнику трафика. Это позволяет точно определить, сколько прибыли приносит каждый вложенный в продвижение рубль.

Оптимизация рекламного бюджета

На основе достоверных данных компания перераспределяет средства в пользу результативных каналов и отказывается от направлений, не приносящих отдачи. Сокращение неэффективных расходов достигается без потери объёма продаж.

Объединение данных в едином интерфейсе

Все сведения из рекламных площадок, CRM-системы, call-трекинга и веб-аналитики собираются в одной системе. Это исключает необходимость ручного сведения отчётов и сокращает риск ошибок при анализе.

Анализ полного пути клиента

Инструмент фиксирует все точки контакта пользователя с компанией - от первого касания до повторных покупок. Это помогает понять логику принятия решения о покупке и выстроить более результативные коммуникации.

Прогнозирование и планирование продаж

Накопленные исторические данные служат основой для построения достоверных прогнозов выручки и спроса. Компания планирует маркетинговую активность и распределяет ресурсы с опорой на объективные показатели.

Автоматический сбор и обновление данных

В нашей системе уже имеется широкое множество готовых коннекторов к различным сервисам - системам веб-аналитики, SEO-сервисам, рекламным кабинетам, CRM-системам. Этот список постоянно пополняется. Если в вашу сквозную аналитику нужно включить данные системы, к которой у нас нет коннектора, мы разработаем его для вас в кратчайшие сроки. Финальные данные можно хранить как в нашей БД, так и в вашем имеющемся контуре. Если вы хотите хранить данные у себя, но не имеете активной БД - наша команда поможет вам развернуть необходимую экосистему

Иллюстрация: данные и аналитика
Иллюстрация: данные и аналитика

Создание DWH под ключ

StreamMyData является партнерами Яндекс Облака, что позволяет нам в кратчайшие сроки развернуть отдельный DWH (хранилище данных) под любого клиента с любыми техническими требованиями. Если у вас нет своего DWH, мы развернем его для вас с готовой для работы БД Clickhouse или PostgreSQL.

Валидация и оценка качества данных

Выбирая StreamMyData вы можете не беспокоиться о полноте и правильности данных. С каждой выгрузкой данные проверяются на корректность, а также обновляются ретроспективно. На примере Яндекс Директа это значит, что если расход рекламной кампании изменился спустя 3 недели после конверсии, то в наших данных это изменение тоже будет

Иллюстрация: данные и аналитика

Настройка счётчиков, целей и событий: полный набор инструментов

Не ограничиваемся одной системой. Настраиваем весь набор инструментов, необходимый для полной картины данных о бизнесе.

Яндекс.Метрика

Яндекс.Метрика

Счётчик, цели, e-commerce, вебвизор, параметры визитов

Google Analytics 4

Google Analytics 4

Events, conversions, audiences, enhanced measurement

Apache Superset

Apache Superset

BI-визуализация: дашборды, отчёты и воронки

Яндекс Тег Менеджер

Яндекс Тег Менеджер

Контейнер тегов для управления событиями

ClickHouse

ClickHouse

Хранилище для raw-данных, хитов и сессий

DataLens

DataLens

BI-визуализация: дашборды, отчёты и воронки

Интеграция аналитики с CRM, коллтрекингом и рекламой

Аналитика ценна тогда, когда она связана с реальными бизнес-данными. Мы подключаем все системы, чтобы вы видели полную картину — от первого клика до оплаты.

CRM

Подключаем amoCRM, Bitrix24 и RetailCRM. Статусы сделок, суммы и причины отказов передаются обратно в Метрику и GA4 как офлайн-конверсии. Вы видите, какой канал приносит реальные продажи, а не просто лиды.

amoCRM
Bitrix24
RetailCRM

Коллтрекинг

Интегрируем Calltouch, Callibri, CoMagic, Mango Office. Звонки привязываются к рекламным кампаниям через Client ID. Каждый звонок — конверсия в аналитике с источником и стоимостью.

Calltouch
Callibri
CoMagic
Mango Office

Чаты и мессенджеры

Подключаем JivoSite, Carrot Quest, WhatsApp и Telegram. Обращения из чатов становятся конверсиями и автоматически попадают в CRM.

JivoSite
Carrot Quest
WhatsApp
Telegram

Загрузка расходов

Автоматически загружаем расходы из Яндекс.Директ, Google Ads, VK и Telegram Ads в единое хранилище. Расчёт ROI, CPO и ДРР по каждому каналу и кампании в реальном времени.

Яндекс.Директ
Google Ads
VK Ads
Telegram Ads

BI-дашборды

Строим дашборды в Yandex DataLens, Apache Superset. Не шаблонные графики, а кастомные панели под ваши бизнес-KPI: маржинальность, LTV и когортный анализ.

Yandex DataLens
Apache Superset

Хранилище данных

Выгружаем сырые данные (хиты, сессии и события) в ClickHouse, BigQuery, PostgreSQL. Полный контроль над данными и неограниченные возможности для SQL-аналитики и ML-моделей.

ClickHouse
BigQuery
PostgreSQL

ПОДХОД К РАБОТЕ

Индивидуальный подход к каждому клиенту

Помимо наличия коннекторов к нужным системам и правильности используемых данных, ключевым аспектом качественной сквозной аналитики является погружение в бизнес-процессы клиента.

До старта

Перед началом работы

Обязательно проводятся встречи, где мы подробно выясняем — какие бизнес-задачи клиент хочет решить или упростить с помощью сквозной аналитики. Проводим инвентаризацию источников данных и специфики бизнеса. А также определяем KPI.

В процессе

Регулярные встречи

Мы проводим регулярные промежуточные встречи, на которых отчитываемся о том, что было сделано за период и работаем с возражениями, если таковые имеются.

Результат

Быстрее до рабочего инструмента

Всё это позволяет существенно уменьшить среднее количество времени, проходящего от брифинга до получения клиентом первого рабочего инструмента, показывающего правильные данные.

Как мы работаем:
от брифа до результата

Двенадцать шагов от брифинга до поддержки: архитектура, данные, отчеты и дашборды сквозной аналитики

шаг 1

Очный брифинг

шаг 2

Создание первичной архитектуры проекта

шаг 3

Проведение аудитов систем аналитики

шаг 4

Создание окончательной архитектуры проекта

шаг 5

Выгрузка всех необходимых данных

шаг 6

Объединение данных

шаг 7

Согласования набора отчетов

шаг 8

Формирование отчетов

шаг 9

Согласование типов визуализаций

шаг 10

Создание дашбордов

шаг 11

Защита проекта

шаг 12

Поддержка проекта

Часто задаваемые вопросы

Полезно знать перед началом работы

Сроки создания сквозной аналитики очень сильно зависят от количества инструментов, участвующих в воронке бизнеса и от количества пожеланий заказчика. В среднем, первый MVP, на который можно смотреть, мы отдаем через 1-2 месяца. Некоторые проекты растягиваются на более долгий срок из-за дополнительных пожеланий заказчика.
Стоимость, ровно также, как сроки выполнения, индивидуальна. Реальная стоимость и рассчитывается индивидуально под каждый проект. Оставьте заявку на сайте и мы с вами свяжемся.
Наша команда на этапе брифинга и дополнительных встреч выясняет бизнес-требования заказчика - какие вопросы должен решать инструмент, и при отсутствие четких пожеланий предлагает свое видение финального инструмента.
Без данных мы не сможем создать сквозную аналитику. Вопросы такого характера необходимо решать индивидуально, например подумать над отдельным хранилищем, в которое будут сливаться только необходимые для сквозной аналитики данные. Персональные данные пользователей чаще всего не нужны вообще, но если они понадобятся для какой-либо сегментации, можно отдавать их в захешированном виде. Также мы можем работать полностью с контуром клиента, не поднимая для него отдельную БД.
В таких случаях мы договариваемся с разработчиком о том, чтобы он предоставил нам приватный эндпоинт к API его самописной CRM. Этот эндпоинт должен отдавать только минимально необходимые для задачи данные.
Для того, чтобы иметь возможность стримить данные в такой DWH через StreamMyData, нужно будет предоставить доступ ряду статических IP-адресов
logologologologologologologologologo

Сквозная аналитика под ключ

Объединим разные данные в общую систему, готовую для анализа и принятия правильных бизнес решений

+7