Практическая польза от сквозной и продуктовой аналитики. Показываю на конкретных метриках
Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервисов сквозной аналитики и коллтрекинга Utmstat, а также low-code сервиса интеграций ApiMonster. Сегодня я расскажу какая конкретно польза от сквозной аналитики на примере метрик.
И это называется еще сквозной аналитикой, позор! Вы вообще не знаете что это такое. Нет понимания чтотакое ROI впринцыпи, советую для начала выучить хотя бы это, прежде чем свой бред писать. Как считать LTV тоже понятия не имеете, и причем тут вообще 1-2 продажи в магазине, это писец.
Если же LTV всего 10 000 руб, то CPS в 10 000 руб — не допустим, ну это вообще бред новичка, эти данные не очем не говорят, для этго как разтаки аналитика и нужна, а не вот этот вот бред.
И да если бы вы еще понимали что такое полная стоимость владения, то ваш сервис нафиг получается не нужен, еще и с кривыми системами расчета данных
Денис, все ваши комменты примерно на уровне текущего: позор, мы ничего не знаем и тд, а вы вот знаете, но не покажите.
Но давайте немного фактов:
С моей стороны рабочий сервис сквозной аналитики с фокусом на маркетинг, который востребован на рынке и через меня прошло уже более 500 клиентов, которых я лично курировал. С ними мы уже выяснил где сервис прав, а где нет. Сейчас сервис примерно в той форме, в какой аналитику хотят видеть клиенты.
Поэтому поверьте, что такое сквозняк и что нужно клиентам я все же разбираюсь.
С вашей же стороны, кроме странных комментов без единого кейса как правильно - ничего, ноль. Комменты уже больше похожи на комменты местных сумашедших, чем на какую-то конструктивную критику.
Примите к сведению.