С чего начинается аналитика?
С понимания решений, которые нужно принимать. Потом под них собираем метрики, события, источники данных и дашборды.
Решения принимаются «на ощущениях». Дашборды разрозненные, цифры не сходятся.
Единая модель данных и отчёт собственника, в котором видны экономика, маржа и ценность клиента.
Единая модель данных
Дашборды для управления
Контроль рекламы, маржи и LTV
Интернет-магазинам, где отчёты из рекламы, CRM и CMS не сходятся между собой
Собственникам, которым нужен управленческий дашборд без ручной сборки таблиц
Командам, которые не понимают реальную окупаемость каналов и категорий
Проектам перед масштабированием рекламного бюджета или новым каналом продаж
В разных системах разные цифры по заказам, выручке и каналам
Реклама оптимизируется по лидам или заказам без учёта маржи
Отчёты собираются вручную и устаревают к моменту принятия решения
Собственник не видит, какие каналы и категории реально дают прибыль
Смотрим узел в связке с соседними, иначе план изменений не даёт эффекта в выручке и марже.
События сайта, ecommerce-разметку, цели и качество трекинга
Источники данных: CMS, CRM, рекламные кабинеты, коллтрекинг, финансы
Атрибуцию, UTM-структуру и правила объединения заказов
Маржинальность по категориям, SKU, каналам и клиентским сегментам
Текущие отчёты и решения, которые команда принимает по данным
Карта источников данных и правил их объединения
Техническое задание на события, цели, ecommerce и UTM-структуру
Управленческий дашборд по выручке, марже, рекламе, CRM и LTV
Регламент проверки данных и список контрольных метрик
План развития аналитики: что автоматизировать сейчас, что позже
Собираем источники данных, отчёты, цели и решения, которые сейчас принимаются на их основе.
Определяем, какие показатели нужны собственнику, маркетингу, CRM и операционной команде.
Настраиваем события, импорты, правила объединения и базовую проверку качества данных.
Собираем рабочие отчёты и вводим регулярный процесс контроля показателей.
по каналам
по SKU
с поправкой на прибыль
по источникам
по когортам
по шагам
Опишите задачу, и мы подскажем, нужен ли этот модуль сам по себе или лучше начать с диагностики e-commerce системы.
Написать командеС понимания решений, которые нужно принимать. Потом под них собираем метрики, события, источники данных и дашборды.
Да, если задача не требует сложной инфраструктуры. Главное — корректная модель данных и регулярная проверка качества.
Да. Для e-commerce управленческая аналитика без маржи часто вводит в заблуждение: оборот растёт, а прибыль может падать.
Мы фиксируем источники расхождений, вводим правила проверки и строим отчётность поэтапно, начиная с самых важных метрик.
Собираем сквозную аналитику и дашборды, чтобы собственник видел рекламу, продажи, маржу и повторные покупки в одной системе.
Единая модель данных и отчёт собственника, в котором видны экономика, маржа и ценность клиента.
Собираем сквозную аналитику и дашборды, чтобы собственник видел рекламу, продажи, маржу и повторные покупки в одной системе.
Единая модель данных и отчёт собственника, в котором видны экономика, маржа и ценность клиента.
Собираем сквозную аналитику и дашборды, чтобы собственник видел рекламу, продажи, маржу и повторные покупки в одной системе.
Единая модель данных и отчёт собственника, в котором видны экономика, маржа и ценность клиента.
Начнём с короткого разбора и предложим, с чего разумнее стартовать.