Константин Червяков и Иван Спиридонов, Ringostat&Mixdata —...

Построение системы сквозной аналитикиЦели и подводные камни внедрения в реальном бизнесе

Константин Червяков — коммерческий директор RingostatИван Спиридонов — CEO MixData

1. Как мы пришли к построению сквозной системы аналитики?

2. Какие проблемы нужно было решить?3. Как именно, с помощью каких инструментов и интеграций

решали проблемы?4. Какие подводные камни нашли в конце?5. Как обходили эти подводные камни?

О чем я расскажу?

Сквозная аналитика — анализ эффективности рекламы на основе данных о фактических

продажах.

Трафик

Затраты на рекламу

Онлайн конверсии

Целевые обращения

Прибыль

Звонки

В среднем 50-70% обращений совершаются по телефону

Динамический коллтрекинг

0 800 345 16 52

0 800 345 27 63купить ноутбук

одесса

купить ноутбук в кредит

ноутбуки в одессе купить

0 800 345 35 94

Процесс принятия решений без сквозной аналитики

Кейс №1Построение системы сквозной аналитики в

юридической компании

1. Не понимаем какие источники приносят нам рельный доход.2. Не знаем сколько уникальных заявок ( с учетом звонков)

Задачи которые нужно было решить

Единая точка входа

Решение — промежуточная система

Интеграция с бизнес-процессами

1. Чаты.2. Звонки. Через коллтрекинг

по API.3. Заявки/корзины.

Отправляем данные в промежуточную систему

CRM

Трафик Сайт Google

AnalyticsЧат Промежуточная система

Заявки и/иликорзины

Звонки (call tracking)

Схема сбора данных

Расходы

Webhooks

Доступные данные Момент отправки события Метод отправки данных Формат данныхНомер звонящего

Перед входящим звонкомGET

http

Куда звонилиДлительность ожидания

После завершения входящего звонкаДлительность разговора

POST

Тип звонкаСтатус звонка

В момент ответа на звонок

json

utm_sourceutm_medium

После завершения оценки разговора

PUT

utm_campaignutm_content

Каждый шаг переадресации звонкаutm_term

xml

clientIDПеред исходящим звонком

DELETE

Landing pageIP посетителя После заврешения исходящего

звонкаИ еще более 10 параметров

Интеграция с Google Analytics через Measurement Protocol

В итоге

1. Знаем прибыльность РК/Источников.2. Знаем сколько уникальных обращений.

Кейс построения системы сквозной аналитики в компании Бизнес Молодость

Проблемы с которыми мы столкнулись

1. Не понимаем стоимость привлечения и удержания пользователей 2. Семплирование в Google Analytics.3. Данные в агрегированном виде.

Структура данных системы аналитики

Хиты

Сессии

Пользователи

Данные в агрегированном виде

Решение

Сервис выгрузки расходов с Яндекс Директ, Вконтакте, Facebook

CRM

Трафик Сайт Google

AnalyticsЧат Промежуточная система

Заявки и/иликорзины

Звонки (call tracking)

Схема сбора данных

Расходы

Итог

1. Мы понимаем сколько нам стоит привлечение и удержание пользователей.2. Решили вопрос с семплированием.3. Получили доступ к данным не в агрегированом виде.

Спасибо за внимание!

Иван Cпиридонов

k.cherviakov@ringostat.comhttps://www.facebook.com/kostiantyn.cherviakov

yourstart.com.ua@gmail.com

Константин Червяков