Навіщо це все

Ще Джек Велч, ex-гендиректор General Electric (GE), говорив: "Що неможливо виміряти, тим неможливо керувати". Тому вимір ефективності бізнес-метрик — основний ключ до швидкості та якості змін.

‍

Два ключові завдання менеджменту, у вирішенні яких допоможуть наші експерти:

‍

· Налаштування систем аналітики для підвищення ефективності рекламних інструментів, покращення сервісу, підвищення продажів;

‍

· Побудова звітності та візуалізація даних у системах Microsoft Power BI, Looker Studio, Tableau для ухвалення якісних управлінських рішень.

‍

Прозорість ключових метрик ефективності – гігієна нашої співпраці, а швидкість прийняття рішень – конкурентна перевага.

Наша філософія

Оцифровувати лише те, що використовуємо у роботі.Немає сенсу накопичувати дані продажів по регіонах, якщо ви не використовуєте ці цифри для "тюнінгу" бізнесу. Ми живемо в епоху BigData: коли інформації занадто багато, це викликає плутанину.

‍

Зібрати необхідну кількість даних про бізнес, дати їм правильну інтерпретацію та зробити правильні висновки – справжнє мистецтво. Назвіть нам цілі свого бізнесу, опишіть виклики та завдання, і ми самостійно запропонуємо KPI-метрики та рішення щодо їх аналізу та візуалізації.

Наш Досвід  

Ми допоможемо об’єднати у зручні звіти дані з різних джерел інформації для практичного застосування даних бізнесу, продажів, маркетингу і навіть кол-центру.

‍

Наші фахівці працюють з даними CRM та ERP-систем, системами складського та фінансового обліку. Легко інтегрують ці дані з рекламними кабінетами та даними web-аналітики.

‍

Ми маємо практичний досвід використання інструментів та технологій Google BigQuery, MySQL, Microsoft Power BI, PostgresQL, Greenplum, Google Analytics, Looker Studio, Tableau, Google Tag Manager та інших систем.

‍

З легкістю допоможемо оцінити ефективність рекламних кампаній, виміряти рівень продажів, вирахувати окупність інвестицій (ROI), життєвий цикл клієнта (LTV), проведемо ABC-аналіз та налаштуємо моніторинг взаємодії користувачів з сайтом, проводити А/В тестування для оптимізації конверсії.

‍

Допоможемо з задачею та підберемо кращі рішення для досягнення ваших бізнес-задач, щоб ваші наступні кроки були впевненими, а дії будувалися на точно оцифрованих метриках.

Як це працює

01

Web-аналітика

Web-аналітика (Web analytics) — система вимірювання, збору, аналізу, подання та інтерпретації інформації про відвідувачів сайтів з метою їх покращення та оптимізації.

Основним завданням web-аналітики є моніторинг відвідуваності онлайн-ресурсів, на підставі даних якого визначається аудиторія сайту та вивчається поведінка користувачів. 

Якісно налаштована web-аналітика дозволяє:
‍
· Аналізувати динаміку відвідування інтернет-проєктів;
· Ефективно управляти рекламою в Google Ads, Facebook Ads тощо; 
· Вносити зміни до продукту на основі даних про аудиторію сайту та поведінку користувачів;
· Правильно оцінювати роботу підрядників.

Ці дані стануть основою для прийняття рішень щодо розвитку бізнесу та розширення функціональних можливостей сайту.
‍
Web-аналітика допоможе ефективніше розпочати роботу нового проєкту, покращити діючі проєкти, а також проводити роботи з оптимізації бюджету на онлайн-просування.
02

Mobile-аналітика

Мобільна аналітика (Mobile analytics) - шлях до розуміння поведінки вашої аудиторії на мобільних пристроях. Встановлена у застосунку, вона дозволяє збирати всі дані, необхідні для аналізу залученості та конверсії, щоб краще знати аудиторію та продукт, і відповідно — збільшувати ROI (рівень прибутковості).

Для збору аналітики ми запропонуємо спеціалізовані трекери з широким функціоналом, які будуть зручними саме для вас. Ми працюємо з AppsFlyer, Adjust, Firebase, Branch, Facebook SDK та налаштовуємо in-app аналітику та deep linking для відстеження ефективності просування. Відстежуємо Cost-per-Install, MAU/DAU, ROI, конверсії та транзакції всередині застосунків.
03

Маркетинг-аналітика

Маркетинг-аналітика допоможе виміряти та оптимізувати маркетингові зусилля й окупність каналів трафіку, дозволить оцінити вплив маркетингу на бізнес в цілому. 

Принцип полягає у тому, щоб поєднати маркетингові дані з даними CRM/ERP-систем та враховувати вплив маркетинг-активностей на ключові показники бізнесу як в онлайні, так і в офлайні.

Аналітика маркетинг-показників дозволяє визначити:
‍
· Які канали принесли продажі та який їх обсяг;
· Як ефективніше розподілити бюджет та ресурси;
· Як можна покращити ефективні канали продажів;
· Як коригувати стратегію просування.

Аналітика маркетинг комунікацій надасть вам відповіді на питання щодо обсягу продажів і ROI (повернення інвестицій), вартості залучення ліда чи покупця CAC (вартості одного клієнта), вартості контакту, кількості замовлень на користувача, частоти покупок тощо.
04

Продуктова аналітика (web, mobile)

Продуктова аналітика спрямована на поліпшення продукту (сайту/застосунку), його фінансових, маркетингових та користувальницьких характеристик. Ці дані використовуються для підвищення ефективності реклами й поліпшення досвіду користувача.

Продуктові метрики допомагають:

· Вивчати поведінку користувачів під час їх взаємодії з сайтом і показують, що відбувається з продуктом: як використовують функціонал сайту, які опції популярні та що є перешкодою на шляху оформлення покупки;
‍
· Проводити А/В тестування для оптимізації конверсії (CRO), що включає: налаштування і відстеження воронки продажів, пошук слабких місць в сценаріях поведінки користувачів та аналіз результатів.

Для реалізації таких аналітичних завдань ми використовуємо продукти Python/R, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse, Google Optimize, Google Content Experiments.
05

Прогнозування (Machine Learning)

Щоб орієнтуватися в цьому потоці інформації, маркетологам необхідні спеціалізовані рішення, які вміють збирати дані користувача, обробляти та представляти їх в зручному для аналізу вигляді. З цим завданням допомагає впоратися штучний інтелект та machine learning.

За допомогою алгоритмів ML наші фахівці допоможуть вам вирішити такі завдання: 

· Рекомендації. Використовуючи предиктивну аналітику, ми можемо покращити товарні рекомендації відвідувачам сайту;
‍
· Предиктивна аналітика. Прогнозування коли та з якою метою звернеться покупець. Це дозволяє персоналізувати комунікацію з клієнтами та планувати витрати на службу підтримки;
‍
· Big Data та гнучке ціноутворення. Технології ML оптимізують ціни в залежності від кількості товару, тенденцій продажу та інших факторів;‎
‍
· Сегментація та таргетування реклами. За допомогою ML можна передбачати конверсію залежно від зовнішніх факторів та автоматично коригувати ставки у платній рекламі;
‍
· Класифікація лідів. Алгоритми ML можуть виявляти перспективних користувачів, які з найвищою ймовірністю готові до покупки.
06

Аналітика Post View Conversions

Post-view конверсії — це конверсії, здійснені після перегляду реклами.

Post-view конверсії показують, як перегляд реклами вплинув на подальші дії потенційного клієнта.

Post-view аналітика застосовується у медійній рекламі, де стандартні performance-метрики не використовуються для оцінки ефективності розміщення.

Медійна реклама не передбачає миттєве здійснення цільової дії (переходу на сайт, заповнення форми, перегляду каталогу, оформлення замовлення тощо), проте вона може бути важливою ланкою у взаємодії користувача з брендом. Тому що реклама, яку побачили, але не перейшли за посиланням, теж може опосередковано впливати на здійснення конверсії.

Ви зможете використовувати аналітику post-view для оцінки результатів, збору і обробки інформації про користувачів після того, як вони перейшли на сайт. 
07

Кастомні рішення

Якщо ви не знайшли відповіді на питання, які дані вам потрібні для підвищення ефективності рекламних каналів, окупності та швидкості ухвалення рішень — просто опишіть завдання нашим експертам.

Ми підберемо для вас індивідуальне аналітичне рішення, яке:

· Враховуватиме специфіку вашого бізнесу;
· Дозволить визначити рекламні джерела, які приносять найкращий результат з продажів;
· Покращить планування вашого розвитку;
· Дозволить відслідковувати кросплатформений та кросдоменний перетин користувачів та їх онлайн і офлайн поведінку; 
· Надасть необхідну інформацію по використанню маркетингового бюджету більш ефективно.

Можливість аналізувати дані сайтів з'явилася в 90-х роках, але навіть зараз 9 з 10 компаній стикаються з критичними проблемами з налаштування вебаналітики та збору даних. Компанії не можуть коректно аналізувати ефективність реклами та робити правильні висновки. Причин може бути кілька:

  • системи аналітики не використовуються або неправильно налаштовані;
  • немає співробітників, які можуть провести коректний аудит;
  • аналіз сайту проводиться дуже рідко.

Водночас вимірювання ефективності бізнес-метрик — ключ до швидких і якісних змін. Це дає змогу оптимізувати рекламні кампанії, виявити проблемні місця в структурі порталу та його контенті, оцінити ефективність просування ресурсу.

Як працює вебаналітика на практиці

Разом із цифровізацією ми увійшли у світ Big Data. Інформації, що надходить, занадто багато, вона викликає плутанину. Мета експертів — відібрати тільки необхідні дані про бізнес, правильно їх інтерпретувати та на основі цього створити дієвий план розвитку.

Аналітика даних — широке поняття. На практиці вони аналізуються в шести секторах, що дає змогу розв'язувати комплексні завдання та застосовувати рішення, ефективні для конкретних цілей.

Аналіз та інтерпретація інформації про відвідувачів сайту

Основне завдання — моніторинг відвідуваності ресурсів, щоб виявити аудиторію та поведінкові характеристики відвідувачів. На основі цих даних ухвалюються стратегічні рішення щодо розвитку та розширення можливостей сайту. Результат якісної вебаналітики — поліпшення юзабіліті порталу та оптимізація витрат на просування.

Мобільна аналітика

Найшвидший і найпростіший спосіб аналізувати ЦА. Аналітика через додатки дає змогу зібрати масив важливих даних, необхідних для глибокого аналізу залученості, конверсії, правильного позиціювання та просування бренду. Знання потенційного клієнта та його ставлення до продукту збільшує дохідність.

Щоб зібрати релевантні дані, ми використовуємо сервіси для збирання та аналітики з великим набором функцій, здатні працювати з гігантськими масивами даних. Ефективність просування відстежуємо через налаштування in-app аналітики і deep linking. В середині додатку збираємо такі метрики як MAU/DAU, Cost-per-Install, конверсії та транзакції.

Маркетингова аналітика

Вимірювання маркетингових зусиль, щоб проаналізувати їх дієвість, знайти помилкові активності та розробити ефективні гіпотези. Збираємо дані CRM/ERP-систем, щоб ранжувати канали за рівнем і обсягом продажів і ефективно розподілити бюджет з ресурсами.

Аналіз маркетинг-комунікацій дає змогу визначити вартість залучення ліда чи клієнта, частотність замовлень та кількість покупок на користувача.

Продуктова аналітика

Продуктові метрики дають змогу вивчити поведінку відвідувачів під час знаходження на сторінках порталу. Вони надають важливі показники для аналізу:

  1. Які елементи натискають.
  2. Частота використання продукту.
  3. Бажані функції продукту.
  4. Які існують бар'єри для замовлення.

Щоб реалізувати продуктову вебаналітику, ми застосовуємо Amplitude, Python, SimilarWeb, ClickHouse, Tableau, SQL, Google Analytics.

Прогнозування за допомогою машинного навчання

Алгоритми машинного навчання дають змогу швидко орієнтуватися в масивах даних, опрацьовувати, інтерпретувати та надавати інформацію в зручному для аналізу вигляді. Експерти використовують можливості Machine Learning, щоб вирішити кілька завдань:

  • предикативна вебаналітика — передбачення часу та мети звернення клієнта для планування витрат на службу підтримки;
  • ціноутворення — оптимізації цін залежно від вартості, тенденцій продажу та інших факторів;
  • оцінка лідів — виявлення перспективних відвідувачів, готових до покупки;
  • оптимізація рекомендації — поліпшення товарних рекомендацій відвідувачам порталу.

За допомогою ML можна враховувати сезонні зміни, щоб передбачити конверсію та ефективно управляти рекламними ставками.

Аналітика конверсій після перегляду

Використовується в рекламних кампаніях традиційних медіа, де не передбачена миттєва взаємодія аудиторії з продуктом. Зібрані дані ілюструють, наскільки ефективно рекламні ролики подіяли на покупця.

Що робить Promodo

Наша команда працює з даними CRM- та ERP-систем, складським та фінансовим обліком. Експерти допоможуть зацифрувати маркетингові показники, налаштувати рекламні та аналітичні інструменти. Разом з вами ми візуалізуємо дані, розробимо BI-системи, щоб ваші управлінські рішення стали ефективними.

Ми використовуємо системи управління базами даних та аналітичні інструменти. Обчислюємо дохідність та LTV, оцінюємо дієвість просування та вимірюємо обсяг продажів. Для раціонального розподілення бізнес-ресурсів проводимо ABC-аналіз та налаштовуємо системи моніторингу взаємодії відвідувачів із продуктом.