Сквозная аналитика. Все ли понимают этот термин одинаково? | Часть 1. Аналитики

Что такое сквозная аналитика и какие задачи позволяет решить?

Давайте представим, что у нас есть набор шестерёнок, все они живут отдельной жизнью, крутятся сами по себе, и их работа никак не связана между собой. Но если их соединить получится единый механизм, который будет слаженно работать.

Так вот сквозная аналитика позволяет вам увидеть всю картину целиком и оценить эффективность своего бизнеса. Наверняка, вы имеете множество различных источников данных: рекламные системы, CRM, счётчики веб-аналитики и какие-то внутренние базы данных, все они и являются этими шестерёнками. Задача сквозной аналитики состоит в том, чтобы из этих шестерёнок построить единый механизм, и предоставить вам комплексные отчёты, помогающие принимать решения основываясь на полном объёме данных, а не глядя на отдельные части одного большого пазла.

Какие инструменты используются для построения сквозной аналитики?

Сегодня на рынке множество различных инструментов и сервисов, которые позволяют построить сквозную аналитику любой сложности. Для того, чтобы подобрать нужные инструменты важно понимать этапность построения сквозной аналитики, и уже под каждый конкретный этап подбирать инструмент.

В Netpeak, при построении сквозной аналитики мы идём по такому пути:

1. Определение целей
Изначально необходимо сформулировать задачи которые вы будете решать с помощью сквозной аналитики, само по себе построение сквозной аналитики не является такой задачей, это лишь средство которое будет помогать вам принимать правильные решения;

2. Источники данных
Провести аудит всех имеющихся источников, и определить из каких можно получить требуемые для достижения поставленных целей данные;

3. Организовать сбор данных из нужных источников
Тут необходимо подобрать сервис, или технологию, которая поможет вам настроить сбор данных из всех источников обозначенных во втором пункте. Можно использовать стандартные коннекторы, которые присутствуют в BI системах, либо использовать готовые сервисы, или же какой-то из языков программирования, как правило, это R или Python;

4. Хранилище данных
Тут тоже довольно много вариантов, необходимо исходить из объёмов и необходимой производительности. Можно использовать как бесплатные решения вроде MySQL и PostgreSQL, так и платные, такие как Big Query;

5. Визуализация данных

Также во многом зависит от уровня сложности и объёма данных. Наиболее часто используются лидеры BI индустрии: Microsoft Power BI, Tableau и Qlick. Для построения несложной визуализации на основе простой модели данных вполне подойдёт Google Data Studio.

Сколько по времени занимает создание сквозной аналитики?

Очень большой размах в зависимости от количества источников, уровня сложности визуализации и самого решения.

Как правило, процесс разработки несложного решения начинается от месяца, но вот определить когда он заканчивается достаточно сложно поскольку появляются новые задачи которые требуют расширения имеющегося решения.

Сколько людей необходимо для решения задачи?

Всё зависит от сложности задачи и уровня подготовки специалиста или специалистов, иногда достаточно и одного человека.

Алексей Селезнёв, руководитель отдела аналитики в Netpeak

Что такое сквозная аналитика и какие задачи позволяет решить?

Современный digital маркетинг оперирует большим количеством рекламных, аналитических, CRM и прочих систем. В каждой из этих систем хранятся данные о том, что происходит внутри неё. Для того, чтобы управлять всем этим зоопарком, вам приходится сводить данные в одном месте. При этом зачастую они очень плохо связаны между собой. Термин «сквозная аналитика» как раз означает, что вы можете смотреть данные «насквозь», т.е. видеть производные данные многих систем одновременно.

Если обобщить всё сказанное, то сквозная аналитика – это инструмент, который может:
1. Получить данные из разных систем, которые использует маркетинг (реклама, счётчики, CRM и прочее)

2. Обработать и связать полученные данные

3. Выдать отчётность, которая включает все необходимые данные

Какие инструменты используются для построения сквозной аналитики?

Т.к. само понятие довольно размытое, то решать эти задачи можно многими способами, перечислю пару.

Можно, например, использовать ETL сервисы, скачивать данные и заполнять ими базу данных. Затем связывать или визуализировать данные в Excel или BI системах (Power BI, Google Data Studio, K50:BI). В данном случае, вы работаете с системами на относительно «низком» уровне, поэтому настраивать отчётность сложнее, зато вы имеете большой инструментарий для подготовки отчётов под свои задачи.

Другой вариант: оптимизаторы ставок и коллтрекинги сейчас активно стараются подключать в себя большое количество систем. Такие решения как раз чаще всего называются сквозной аналитикой. Из плюсов: это коробочные решения, многие вопросы получения и сведения данных решены за вас. Из минусов: не факт, что ваши задачи решаются стандартными отчётами.

Сколько по времени занимает создание сквозной аналитики?

Всё очень сильно зависит от того, какая задача решается и тех инструментов, которыми она решается.

Если вас устраивает коробочное решение, а также у вас всё заранее грамотно настроено, то корректные данные можно получить в тот же день.

Если же стоит задача построения сложной системы отчётности, включающая множество систем и подводных камней, то первые данные обычно можно получить за месяц, а потом ещё много месяцев «вычищать данные». Тут нет однозначного ответа.

Сколько людей необходимо для решения задачи?

Тут всё опять зависит от задач. Так как данный класс продуктов объединяет данные различных систем, то он автоматически объединяет и усилия тех, кто работает над данными системами, а также их степенью готовности.

1. Рекламные системы нужно правильно разметить.

2. Систему аналитики и/или коллтрекинг нужно правильно настроить.

3. В CRM систему нужно корректно вводить данные по заданному стандарту.

4. Нужны системы, которые получают, складируют, обрабатывают и визуализируют данные, а соответственно люди, которые их правильно подключат.

5. Также зачастую нужен аналитик, который сможет ваши задачи трансформировать в ТЗ по отчётности и проверять корректность, «вычищать данные».

Сколько людей необходимо для решения вашей задачи, вы сможете понять, оценив сколько человек занимается указанными вещами, насколько хорошо всё готово заранее.

Илья Балашов, product manager K50:BI

Что такое сквозная аналитика и какие задачи позволяет решить?

Сквозная аналитика - это набор инструментов и методов анализа, позволяющий контролировать эффективность работы бизнеса и находить новые точки роста.

В идеальной ситуации - это инструмент, в котором:

- Собирается информация из всех возможных источников данных

- Предусмотрены встроенные методы обработки данных под все особенности бизнеса

- Предусмотрены методы анализа данных для всех возможных потребностей бизнеса

- Предусмотрены методы визуализации данных

- Предусмотрен интерфейс доступа к данным для технических аналитиков, работающих с данными с помощью различных языков программирования

Какие инструменты используются для построения сквозной аналитики?

Все мечтают об одном инструменте, который закроет все потребности. В реальной жизни такого инструмента я еще не встречал.

Какими инструментами мы закрываем основные задачи сквозной аналитики:

1. База данных для хранения информации из всех источников:

- Может быть облачная - чаще всего используем Google BigQuery

- Может быть на сервере клиента - чаще всего используем PostgreSQL

Выбор данных систем обусловлен особенностями преобразований, которые мы делаем с данными и теми наработками, которые мы сделали за 4 года развития системы в нашем агентстве.

2. Средства загрузки данных в базу данных (ETL):

- Могут быть облачные - используем Funnel.io

- Могут быть собственной разработки - чаще используем именно их для клиентов, кому нужно размещать систему на своих серверах, а не в облаке

3. Средства обработки данных в БД.

Здесь используем собственные скрипты, так как для большинства клиентов требуется разработка уникального метода обработки данных с учетом особенностей бизнеса

4. Средства визуализации данных:

- Tableau - нам нравится больше всего и по функционалу и по быстроте разработки, но самый дорогой

- Microsoft Power BI - очень часто используется на рынке из-за доступной цены и наличия бесплатной версии для персонального использования

- Google Data Studio - бесплатный и очень простой инструмент. Мы его используем тогда, когда требуется сделать визуализацию небольшого количества метрик

Сколько по времени занимает создание сквозной аналитики?

Время на создание сквозной аналитики сильно зависит от двух факторов:

1. Готовность компании к внедрению аналитики и произведенная подготовка. Если вся IT экосистема в компании изначально была грамотно построена и выделяются ресурсы на доработки CRM системы под требования аналитики, то время внедрения существенно сокращается.

2. Количество источников данных и сложность методов обработки данных.

В ряде случаев можно установить коробочный продукт с базовыми методами анализа данных, сделать несколько настроек и этого бывает достаточно. Время такого внедрения можно исчислять днями.

В большинстве случаев те проекты, за которые мы беремся - комплексные, со сложными интеграциями и методами обработки данных. На многих из них работы производятся постоянно на протяжении нескольких лет. При этом базовый функционал внедряется за 2-3 месяца, а остальное время производится доработка системы под потребности бизнеса.

Сколько людей необходимо для решения задачи?

Обязательно:

- Аналитик-разработчик с опытом внедрения систем сквозной аналитики

- Специалист IT на стороне клиента, отвечающий за внутренние интеграции и CRM

- Специалист, отвечающий за маркетинг на стороне клиента

Опционально:

- Специалист, отвечающий за внутренние процесс

- Специалист, отвечающий за продукт

Андрей Зайко, руководитель отдела Web-аналитики в Adventum

Что такое сквозная аналитика и какие задачи позволяет решить?

Для себя я сформулировал такое определение, сквозная аналитика — это метод анализа данных, основанный на объединении разного типа данных вокруг какого-то объекта, с целью получения более полной информации об этом объекте.

Сложная формулировка, но сквозная аналитика чаще всего используется для составления полного пути пользователя от просмотра рекламного баннера до оплаты услуги или товара. Это необходимо для того, чтобы понимать влияние каждого маркетинг канала на реальный доход компании и правильно управлять маркетинг бюджетами для максимизации прибыли.

Построение сквозной аналитики — непростая задача, поскольку есть много технических ограничений или особенностей, которые не позволяют собрать идеальные данные.

Например:

- трудно узнать на каком сайте и какую рекламу видел (не кликал, а именно видел) каждый конкретный пользователь нашего сайта.

- еще сложнее: какую рекламу видел и из каких каналов переходил на сайт человек, который пришел в оффлайн магазин и купил товар за наличные.

Для решения всех этих задач прибегают к использованию таких вещей как карты лояльности, промокоды на скидку, предварительное оформление заказа на сайте и т.д.

Какие инструменты используются для построения сквозной аналитики?

Все зависит от бизнеса и процессов, из которых он состоит. Можно делать сквозную аналитику в таблицах (Google Sheets, Microsoft Excel) или BI-системах (Tableau, Power BI, K50:BI), выгружая туда данные из рекламных систем, систем аналитики сайта, CRM и т.д.

Можно в Google Analytics интегрировать рекламные системы, чтобы видеть затраты на рекламу, а также отправлять информацию о реальных покупках из CRM, чтобы видеть доход от этой рекламы.

Конечно, на каких-то объемах придется делать свой data warehouse на базе Google BigQuery, Amazon S3 или Hadoop и строить сложные отчеты на Python/R. На рынке также есть и коробочные решения для сквозной аналитики, но лично я не работал с ними.

Сколько по времени занимает создание сквозной аналитики?

Надо понимать в каком состоянии находится digital составляющая бизнеса: правильно ли размечен трафик с помощью UTM-меток, хорошо ли настроены системы веб-аналитики, передается ли идентификатор посетителя сайта в CRM и тд. Я думаю, что сквозную аналитику в большинстве случаев можно настроить за 1-3 месяца.

Сколько людей необходимо для решения задачи?

Как минимум, 1 аналитик и 1 программист. Первый должен разобраться какие данные, в каком виде и где должны храниться, а второй — запрограммировать всю эту логику. Когда все необходимые данные становятся консистентными и приобретают правильную структуру, аналитику остается только сделать информативный дашборд, закрывающий вопросы в рамках сквозной аналитики.

Дмитрий Осиюк, MarTech Analyst в ЛУН

Что такое сквозная аналитика и какие задачи позволяет решить?

Сквозная аналитика - сегодня это термин, который больше представляет собой "маркетинговую оболочку", а не технологию. Аналитика по сути своей должна быть сквозной - если вы не знаете, какова ситуация на том или ином этапе, то это не аналитика.

Основная задача сквозной аналитики - обеспечение прозрачности результатов рекламных размещений и оценка влияния того или иного рекламного канала на процесс движения вашего клиента по воронке продаж.

Какие инструменты используются для построения сквозной аналитики?

Не следует привязываться к инструменту. "Сквозная аналитика" в разных компаниях это разные процессы и разные подходы. Кому-то первостепенно важно следить за расходом бюджета, кому-то - оценивать маркетинговый сплит, третьим - адаптировать контент на сайте под конкретного посетителя. Сквозная аналитика как процесс является базой для этого, а уж в какой базе данных вы будете хранить свою информацию это не главный вопрос.

Сколько по времени занимает создание сквозной аналитики?

Предполагаю, что это бесконечный процесс. Настройка, то есть приведение бизнес-процессов в порядок, может занять пару месяцев. Поддержка и развитие системы продолжаются постоянно

Сколько людей необходимо для решения задачи?

Два аналитика, разработчик и директор по маркетингу

Алексей Никушин, Producer Матемаркетинг