Сквозная аналитика
Сквозная аналитика (проект)
Проект по внедрению "Сквозной аналитики" включает следующие этапы:
1. Определение целей и задач проекта, сроков и бюджета
2. Выбор инструментов и сервисов, источников для реализации проекта (например, CRM Битрикс 24, Яндекс Метрика, Google Analytics, Roistat, Calltouch, Comagic и тп). Проработка технических вопросов и нюансов.
3. Настройка и интеграция выбранных сервисов с сайтами\формами\ЛК\CRM-системой\Бухгалтерией и тп
4. Сбор и обработка данных в специализированной БД с целью обработки и совмещения данных из разных систем и сервисов (на базе механизмов эко-системы Яндекс.Cloud)
5. Анализ и консолидация собранных данных. Выверка итоговых датасетов. Запуск постоянной автоматической синхронизации.
6. Вывод информации в виде удобных визуального дашбордов с помощью системы BI-аналитики (PowerBI, DataLens) по вашим метрикам
1. Определение целей и задач проекта, сроков и бюджета
2. Выбор инструментов и сервисов, источников для реализации проекта (например, CRM Битрикс 24, Яндекс Метрика, Google Analytics, Roistat, Calltouch, Comagic и тп). Проработка технических вопросов и нюансов.
3. Настройка и интеграция выбранных сервисов с сайтами\формами\ЛК\CRM-системой\Бухгалтерией и тп
4. Сбор и обработка данных в специализированной БД с целью обработки и совмещения данных из разных систем и сервисов (на базе механизмов эко-системы Яндекс.Cloud)
5. Анализ и консолидация собранных данных. Выверка итоговых датасетов. Запуск постоянной автоматической синхронизации.
6. Вывод информации в виде удобных визуального дашбордов с помощью системы BI-аналитики (PowerBI, DataLens) по вашим метрикам
от 500000 ₽
Сквозная аналитика - это анализ собранной информации о трафике сайта, кликах по рекламе, конверсиях (регистрации, покупки), продажах и расходах на рекламу. Мы анализируем эти данные, чтобы определить, какие каналы и рекламные кампании приносят наибольшую прибыль, а какие - нет.
- Сквозная аналитика позволяет разделить аудиторию на различные сегменты, основываясь на различных параметрах, таких как:
- Поведение на сайте: включает в себя количество посещений, время, проведенное на сайте, количество просмотренных страниц и т.д.
- Покупки: включает количество покупок, сумму покупок, категории товаров, которые были куплены и т.д.
- Демографические данные: возраст, пол, местоположение и т. д.
- Интересы и предпочтения: на основе истории просмотров, поисковых запросов и т. д.
- Также аналитика позволяет ответить на вопросы:
- Какие рекламные кампании наиболее эффективны
- Как оптимизировать расходы на рекламу для достижения лучших результатов
- Какой контент привлекает больше всего внимания и приводит к конверсиям
- Какие изменения нужно внести на сайте для улучшения конверсии
Сквозная аналитика помогает понять, как пользователи взаимодействуют с сайтом и какие проблемы у них возникают, что позволяет улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию.
Основные функции сквозной аналитики:
- Сбор данных: Сквозная аналитика подключается к различным источникам данных, таким как Google Analytics, Яндекс.Метрика, CRM-система и др., чтобы получать информацию о поведении пользователей на сайте и в рекламных кампаниях
- Объединение данных: После сбора данных из разных источников, система объединяет их в единую базу, что позволяет анализировать эффективность разных каналов и кампаний в рамках одной системы.
- Сегментация аудитории: Сквозная аналитика позволяет разделить аудиторию на сегменты в зависимости от их поведения на сайте, покупок и других параметров, что облегчает анализ эффективности разных сегментов.
- Качество данных: Важно убедиться, что данные, используемые для анализа, являются точными и полными. Ошибки в данных могут привести к неправильным выводам и решениям.
- Интеграция с другими системами: Для сбора данных из различных источников необходимо обеспечить их интеграцию с системой сквозной аналитики. Это может потребовать настройки сложных интеграционных механизмов и протоколов.
- Безопасность данных: Сбор и обработка данных могут потребовать обеспечения их безопасности, включая защиту от несанкционированного доступа, потери или повреждения.
- Соответствие законодательству: В некоторых случаях сбор и использование данных могут быть ограничены законодательством, например, в области защиты персональных данных.
- Масштабируемость: Системы сквозной аналитики должны быть способны обрабатывать большие объемы данных и масштабироваться при увеличении объема данных.
В целом, для успешного сбора данных для сквозной аналитики необходимо решить вопросы качества данных, интеграции с другими системами, обеспечения безопасности и соответствия законодательству, а также обеспечения масштабируемости системы.