Аналитика данных

• Не понимаете, где идут основные потери

• Не видите точек роста

• На анализ решений и планирование уходит слишком много времени

• Множество источников данных, противоречащих друг другу

• Отделы мыслят и отчитываются в разных системах координат

• Отчеты поступают с задержкой и не синхронизированы во времени

• Не видно общей картины происходящего

• Была куплена мощная аналитическая платформа, но компетенции для работы с ней в компании нет

• Она не настроена, или актуальность собираемых данных уже потеряна

• Инвестиции в разработку новых фич не соотнесены с потенциальным доходом от внедрения; есть задачи, которые делаются по полгода, но эффект от них минимальный

• Бэклог приоритизируется на основе субъективного мнения, без прогнозирования потенциального эффекта от нововведения

• Сложность CJM и технологической экосистемы в компании не позволяет решить проблему сквозной аналитики покупкой готового сервиса

• Компетенции на выстраивание такой системы нет ни в компании, ни у рекламного агентства

• Отсутствие данных может сильно затянуть получение ответов на вопросы бизнеса

• Некорректные данные могут дать ложные ответы

В рамках целей компании вместе с бизнесом и с учетом экспертизы Aero вырабатываем систему ключевых показателей и KPI по ним. Раз в квартал проводим воркшоп по актуализации и уточнению целевых показателей.

На основе пирамиды метрик определяем, какие данные должны собираться. Проверяем и донастраиваем их сбор по клиентскому поведению. Подготавливаем ТЗ на разметку сайта, следим и тестируем корректность и полноту разметки. Работаем с трекерами Google Analytics, Яндекс.Метрика, Amplitude и др.

Делаем аудит и настраиваем счетчики

Изучаем экосистему данных в рамках бизнеса клиента, выбираем подходящее хранилище, разрабатываем коннекторы по стримингу. Работаем как с готовым облачными сервисами, так и с On-premise-решениями.

Связываем данные из разных систем: счетчики на сайте, рекламные кабинеты, CRM, SEO, Call Center, Mail и др. Определяем критерии матчинга, объединяем, классифицируем и атрибутируем сырые данные в соответствии с важными для бизнеса срезами. Разрабатываем датасеты для систем визуализации и продуктовых команд.

Выделяем основные блоки ключевых метрик и срезов данных. Делаем дашборды под каждую из команд бизнеса с разным уровнем детализации. Маркетингу — дашборд по эффективности трафика, продуктовой команде — детальные воронки и целевые действия на страницах, директорам по eCommerce — ключевые показатели эффективности по всем направлениям. Работаем с лидирующими системами визуализации данных: Google Data Studio, Power BI, Tableau

На основе экспертизы формируем ключевые критерии для расчета прогноза роста, на основе машинного обучения определяем вес каждого критерия в оценке. Получаем математическую модель, которая на основе проходящего через этап воронки трафика определяет потенциальный рост от внедрения новых фич на сайте.

Делаем скоринг бэклога

Все гипотезы проверяем с помощью сплит-тестирования, оставляя только те улучшения на сайте, которые приводят к росту эффективности продукта. Распределение по версиям реализуем с помощью сервера, передавая в системы трекинга версию эксперимента для пользователя. Подводим результаты с использованием математической статистики. В деньгах считаем эффект от каждого внедрения.

Постоянно исследуем пути пользователя с помощью анализа воронки в разных срезах и инструментов event-based-аналитики. Когда нужно, выгружаем сырые данные по клиентским трекам на витрине. На основе этого понимаем, в каких когортах пользователей наблюдается проблема, и формируем гипотезы по улучшению CX-продукта.

Находим инсайты в данных

Определяем перечень ключевых метрик и возможных порогов отклонения по ним. Настраиваем систему оповещения на конкретных адресатов при выходе целевых метрик за установленный порог (телеграм, звонок, СМС и др.).

Выстраиваем процедуру алертинга

> 500 событий
> 50 000 товаров на сайте

• Полная eCommerce-разметка сайта и мобильного приложения
• Стратегический консалтинг

Decathlon

Результат: новая разметка стала основой для продуктовой аналитики в компании, сотрудники из разных подразделений получили понятный инструмент для отслеживания полного цикла онлайн-продаж.

> 10 коннекторов данных
> 100 связанных агрегированных метрик
• 5 полностью покрытых этапов CJM

• Полная eCommerce-разметка витрины
• Реализация сервиса «Сквозная аналитика» на базе ClickHouse и Power BI

ЧТПЗ

Результат: ключевые лица компании из разных подразделений получили инструмент для оперативного принятия эффективных решений.

99% действий пользователя покрыто разметкой
> 5 значимых кастомных срезов данных
> 10 метрик эффективности по каждой публикации

Полная разметка сайта и контентная аналитика

СберБизнес

Результат: полное понимание картины происходящего на проекте; корректировка стратегии по контенту; увеличение retention.

> 10 отдельных датасетов
> 10 сегментов для анализа
> 50 метрик анализируется, включая ROPO

• Продуктовые дашборды на базе BigQuery и Google Data Studio
• Регулярная продуктовая аналитика

Gloria Jeans

Результат: разработана инновационная методика веб-аналитики на основе «Циклов принятия решений» продуктовые команды получили инструмент для оперативного принятия эффективных решений.

• Полная eCommerce-разметка витрины
• Разработка продуктовых дашбордов по эффективности работы сайта
• Настройка передачи данных в Amplitude
• Регулярные AB-тесты и поиск точек роста

Burger King

Результат: полное понимание картины происходящего на продукте; найдены и проработаны точки роста; повышение конверсии.