Сквозная аналитика глазами digital-агентства: от хардкора до фурора

Эта статья — проводник для тех, кто сейчас находится в процессе построения сквозной аналитики, но пока не довёл решение до ума или же только начинает углубляться в тему и ищет информацию о том, как подступиться к вопросу.

В закладки
Аудио

За последние пять лет мы в агентстве performance-маркетинга «Группа 08» на собственном опыте пережили развитие сквозной аналитики.

В итоге нашли комплексное решение и сейчас получаем полноценную бизнес-аналитику в одном окне, без единой строчки кода и дополнительных инструментов. Но обо всём по порядку. Сейчас, оглядываясь назад, можно выделить три ключевых рубежа, три ступени эволюции сквозной аналитики, которые нам довелось пройти:

  • Excel с ручной склейкой данных и простейшими интеграциями в Google Analytics.
  • Создание сложной инфраструктуры из Google Analytics, BigQuery и системы визуализации данных.
  • Единая аналитическая платформа с полным арсеналом встроенных инструментов, включая богатую BI-визуализацию, позволяющих получать любые данные в одном интерфейсе.

Какое решение выбрать сегодня? Каждый из перечисленных выше способов имеет свои особенности. И если первый вариант — уже пережиток прошлого, то остальные два мы рассмотрим подробно, со всеми прелестями и недостатками, сохранив хронологию сценария нашего опыта.

Этап первый: на линии старта развития сквозной аналитики

Ещё в 2014 году мы уловили восходящий тренд развития сквозной аналитики и определили это направление как основной драйвер роста агентства «Группа 08». С самого начала мы ориентировались не на конвейерную работу с рекламными проектами, а на тесное сотрудничество и глубокое погружение в бизнес-процессы наших клиентов.

Тогда мы гордо называли это бутиковым подходом и всячески старались такому подходу соответствовать. Нам всегда было важно давать клиенту больше, чем мог предложить рынок: только в этих условиях мы могли сохранять долгосрочное сотрудничество с клиентами на сверхконкурентном digital-рынке.

Для этого нам нужно было выйти за пределы стандартов веб-аналитики того времени и оптимизировать эффективность РК по более глубоким параметрам и показателям.

Мы разработали свою систему промокодов, «запилили» собственные интеграции коллтрекинга с Google Analytics, написали скрипты для получения данных о расходах «Яндекс.Директа» в Google Analytics. Всю аналитику получали в Google Analytics, а сводили и визуализировали данные в Excel.

2014 год «Группа 08»

Уже тогда при помощи Google Analytics и самописных интеграций мы оказывали нашим клиентам расширенную аналитическую поддержку. В то время как иные участники рынка рассказывали про CTR и оперировали количеством трафика и прочими низкоуровневыми показателями рекламной статистики, мы строили отчёты и визуализацию в Excel. Например, в таком виде.

CPL по типам кампаний (поиск, сеть).

CPL по типам кампаний​, 2014 год «Группа 08»

CPL в разрезе ключевых фраз с потенциалом конверсии.

Конверсии в разрезе фраз, 2015​ год «Группа 08»

Видимость на поиске (средние позиции и доля присутствия в спецразмещении).

Видимость на поиске «Яндекс» с указанием средней позиции и доли показов в блоке спецразмещения, 2015​ год «Группа 08»

Конверсия по типам устройств.

Конверсия по типам устройств в разрезе типов кампаний в «Яндексе», 2015​ год «Группа 08»

И другими нестандартными срезами данных в зависимости от KPI проекта.

Но всё это были данные до лида. А нам нужны были полные данные по воронке. Мы хотели анализировать продажи, делать выводы о рентабельности рекламных затрат. Ведь в ограниченных условиях, без учёта данных из CRM аналитика может стать причиной принятия губительных для бизнеса решений. И вот вам один показательный случай на этот счёт.

Неполные данные + ошибочные выводы = провальная оптимизация

Как-то раз, сформировав такой «продвинутый» аналитический CPL-отчёт для одного из наших клиентов, занимающего лидирующие позиции на рынке кредитных организаций, мы (я был в этой проектной команде) заметили один очень занимательный тренд: количество лидов по одной из новых сетевых рекламных кампаний буквально зашкаливало, а цена конверсии была значительно ниже целевого значения. Успех! По крайней мере, нам тогда так показалось.

Мы поспешили сообщить об этом клиенту, договорились о встрече, чтобы подвести итоги месяца, подготовили яркую презентацию полученных результатов. И вот мы, воодушевлённые этим кейсом, в бурных обсуждениях того, как сможем масштабировать результат, едем к клиенту разделить с ним радость нашего совместного успеха.

Клиент внимательно выслушал нас и решил сопоставить нашу аналитику с теми данными, которые он самостоятельно собирал по воронке продаж: от получения лида до суммы выданного займа.

Для справки стоит отметить тот факт, что у директора этой организации-клиента — высшее техническое образование и достаточная экспертиза в аналитике, чтобы иметь основания для дискуссии.

Ещё один важный нюанс заключался в том, что у этой кредитной организации очень сложная воронка продаж: их потенциальный клиент проходит много этапов по воронке, прежде чем получит кредитные средства в случае одобрения выдачи займа.

Все эти данные по воронке (от лида до выдачи денег) в условиях отсутствия CRM клиент сводил в гигантской Excel-таблице с множеством вкладок, столбцов и строк.

Итак, нам удалось воссоздать общую «сквозную» картину по всей воронке: от первого показа рекламного объявления в контексте до выдачи кредитного займа. Получился эдакий «франкенштейн» из Excel-таблиц. Взглянув на эту картину, нам удалось заметить одну крайне важную закономерность: этот, как нам казалось, «золотой» рекламный канал, который принес нам большое количество лидов, показывал исключительно низкую конверсию в выдачу займов. Да-да!

Около 85% этих дешёвых лидов получали отказ после прохождения скоринга в банках. Как выяснили позже, в большинстве своём это были люди с плохой кредитной историей. Только представьте, каким был наш конфуз, когда мы осознали, что наш кейс и не кейс вовсе, а всего лишь последствия аналитики рекламных кампаний в условиях неполных данных по воронке.

Этот случай в очередной раз послужил, пожалуй, одним из важных импульсов к нашим решительным действиям по развитию полноценной системы сквозной аналитики. Тогда мы раз и навсегда решили, что базовая CPL-аналитика без данных по воронке продаж может быть не просто бесполезным инструментом, а инструментом, который беспощадно приносит бизнесу вред и страдания.

Только представьте, что было бы, если бы тогда мы не выяснили качество этих дешёвых лидов? Конечно! Мы бы усилили те рекламные кампании, которые приводили к нам эти конверсии, повышали бы ставки, увеличили бы бюджет и всё в таком духе. Все эти действия привели бы к разрушительным последствиям: снижение качества лидов, падение объёма продаж, рост расходов на рекламу и тому подобное.

Этап второй: эволюция интеграций и переход от рекламной статистики к бизнес-аналитике

Итак, мы решительно стали искать пути обогащения нашей аналитики всеми доступными данными. В поисках подходящих инструментов мы перебрали все существующие на рынке решения.

Какого-то комплексного продукта, адаптированного под российский рынок, мы найти не смогли. Поэтому начали выстраивать инфраструктуру из Google Analytics, Google BigQuery и системы визуализации данных; для этого выбрали Google Data Studio.

И знаете что? Мы действительно пришли к тому, что стали получать полные качественные данные и смогли насладиться крутой визуализацией: начали работать с удобными и визуально-эффективными отчётами вместо того, чтобы руками пытаться сводить данные в массивных Excel-таблицах.

Выступаю на конференции, рассказываю про связку систем Google Analytics + Google BigQuery + Google Data Studio «Группа 08»

Казалось бы, мы получили то, что хотели, и на этом можно было бы остановиться. Однако у этого подхода, к которому мы пришли и который сейчас активно применяется маркетологами и аналитиками в компаниях абсолютно разного масштаба, есть целый ряд нюансов, ограничивающих возможности работы с данными. Чтобы это понять, достаточно взглянуть на схематичное изображение такой инфраструктуры:

Вот так выглядела схема сложной аналитической инфраструктуры​ «Группа 08»

На изображении хорошо прослеживаются сложные пути перетекания данных из системы в систему: нам приходится стримить данные из Google Analytics в BigQuery (это такое облачное хранилище Google), туда же через API подтягивать данные из CRM, виджетов, чатов и других источников, выгружать всё это в те же Excel-таблицы, после чего загружать в сервис визуализации, чтобы трансформировать множество данных в понятные наглядные диаграммы. Фух… И да, такими усилиями будет вам сквозная аналитика!

Осмысливая весь этот процесс от начала и до конца, становится очевидно, что строить такую инфраструктуру самостоятельно, а потом поддерживать — дорого. Много работы руками. К тому же мало построить такую систему, её ведь нужно ещё и стабильно поддерживать.

Все эти API-коннекторы, которые соединяют эту сложную связку систем, периодически обновляются и требуют оперативной реакции при каждом таком обновлении, иначе вся эта инфраструктура просто-напросто поломается и перестанет работать.

В следствие этого мы можем получить данные, которым нельзя доверять (помните тот случай с нашим клиентом?). Поэтому для поддержания такой системы и работы с ней требуются ресурсы дорогостоящих специалистов, которые ещё имеют свойство увольняться.

И этот подход не решает ряд острых проблем аналитики и не спасает от различного рода ограничений анализа данных:

  • Критически долгое время на получения нужной отчётности: при таком подходе на построение отчёта могут уходить дни, недели или даже месяцы — посудите сами, можно ли оперативно реагировать на колебания данных, если об этих колебаниях вы узнаете постфактум с задержкой в несколько недель? Очевидно, нет.
  • Необходимость в содержании штата дорогостоящих специалистов: недостаточно просто один раз настроить обмен данными между системами и забыть об этом. Если в один момент вы упустите обновление API-коннектора, есть риск получить неполные или некорректные данные и принять ошибочные решения — нужна постоянная техническая поддержка такой инфраструктуры.
  • В результате получаем статичные отчёты: нет возможности взаимодействовать с диаграммами и перестраивать структуру отчёта по ходу работы с ним. Аналитика — это когда мы перебираем гипотезы в поисках причин того или иного феномена. В подавляющем большинстве случаев необходимо многократно перестроить отчёт, покрутить данные под разными углами, чтобы отыскать причины возникновения трендов. Но в случае связки систем, которую мы рассматриваем, чтобы нам добавить в отчёт ещё один параметр или, наоборот, что-то из него исключить, всякий раз нужно будет проделывать какую-то работу руками, дополнять или изменять структуру данных и заново загружать таблицу в систему визуализации — всё это отнимает крайне много драгоценного времени.
  • Переключение между множеством интерфейсов: проблема вытекает из предыдущего пункта — постоянное переключение между вкладками, интерфейсами систем и различными дополнительными инструментами не позволяет сконцентрироваться на работе с отчётом и увеличивает время принятия решений в разы.
  • Нет нормальных механизмов сравнения периодов. То есть если мы хотим отследить динамику показателей по месяцам, за квартал или полугодие — придётся «попотеть», чтобы получить такое сравнение. Хотя такой инструмент есть, например, в Google Analytics и его очень не хватает в Google Data Studio.

Думаю, достаточно. Хотя список недостатков можно продолжить.

Этап третий: переход к бизнес-аналитике в одном окне

Ввиду вышеописанных проблем в работе с отчётами через сложную связку Google Analytics + Google BigQuery + Google Data Studio (Power BI или Tableau) и нашего твёрдого намерения получить веб-аналитику в реальном времени с полными и достоверными данными, мы, как в известной пословице «сколько волка не корми…», не оставили поиски подходящего решения в области сквозной аналитики.

В идеале мы хотели найти такую систему, которая решала бы абсолютно все задачи маркетинговой аналитики в одном окне. Мы знали, что такие решения существуют на западном рынке, например, Adobe Analytics. Но к сожалению, все эти системы, во-первых, стоят огромных денег (да-да, не просто больших — именно огромных!). А во-вторых, они абсолютно не адаптированы для российского рынка.

Среди готовых решений, представленных на российском рынке, мы встретили Smart Analytics (их несколько, я говорю про smartanalytics.io). Интересно, что система полностью соответствовала всем нашим требованиям. Настолько, что сначала я даже усомнился в реальности функциональности — она казалась уж больно какой-то навороченной.

В начале года перешли на новую платформу, и вот что получили в итоге:

  • Полные данные в одном интерфейсе. Всё, мы забыли о том, что нам надо что-то откуда-то выгружать, потом преобразовывать данные и компоновать где-то отдельно, чтобы получить необходимый отчёт или дашборд.
  • Более 50 готовых интеграций со всеми внешними сервисами, которые только могут быть полезны и нужны. Аналитика в считанные минуты встраивается в экосистему практически любого бизнеса, даже если у него целый «зоопарк» различных сервисов.
  • Встроенная интерактивная BI-визуализация. Ребята, это просто огонь! Визуализация, которую можно получать прямо в интерфейсе системы в режиме реального времени, изменять типы и цветовые схемы диаграмм и «проваливаться» на нижние уровни вложенности.
  • Возможность создавать кастомную структуру данных и изменять её практически мгновенно. Добавляйте и исключайте из структуры отчета любое количество любых срезов, метрик и так далее, не покидая его.

Да, и вот ещё:

  • Возможность анализировать данные в то время, которое раньше уходило на создание отчётов. Это главное.

Но это не все. Мы, наконец, реально начали работать с когортами, а не только говорить о них. Когорты — классная штука для бизнеса с длинным циклом сделки и (или) повторными и регулярными продажами. И, кстати, посмотрите, как выглядит новая схема «аналитической инфраструктуры» в Группе 08:

Вот так легко данные из всевозможных систем попадают в Smart Analytics​ «Группа 08»

Все данные из любых систем попадают разу в Smart Analytics. Напрямую. Ни строчки кода. Ни одного абзаца ТЗ.

Делаем выводы, господа!

Уже около шести лет мы были озадачены вопросом корректного сбора, хранения, связки и анализа полных данных из всевозможных систем, перепробовали разные решения, пытались создать собственную инфраструктуру. И знаете, что я хочу вам сказать?

Не надо изобретать велосипед.

Упрощайте! «Группа 08»

Мы прошли весь путь эволюции сквозной аналитики — что называется, от хардкора до фурора — поэтому, с позиции личного опыта, могу сказать совершенно уверенно: да, создать систему аналитики своими руками путем сложной связки различных систем можно. Только это будет долго (так долго, чтобы может быть — никогда), дорого и с бесконечными доработками. Не наступайте на наши грабли — выбирайте комплексное готовое решение.

И да пребудет с вами высокий ROMI!

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Дмитрий Павлов", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 38, "likes": 17, "favorites": 86, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 92215, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 12 Nov 2019 12:29:33 +0300", "is_special": false }
0
{ "id": 92215, "author_id": 374853, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/92215\/get","add":"\/comments\/92215\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/92215"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113, "last_count_and_date": null }
38 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
5

И чем же этот сервис лучше Роистата или calltouch? 

Похоже на рекламную статью, причем уже не первую за последние дни — и во всех магическим образом рекламируется один и тот же сервис smart analytics, о котором ранее никто и не слышал. 

Ответить
4

Александр, приветствую, спасибо за вопрос. На самом деле, отличий довольно много. Ключевое заключается в том, что Smart Analytics - это платформа аналитики Enterprise-уровня, которая позволяет реализовать значительно больший объем задач, чем сервисы для малого бизнеса. Мы собираем кратно больший объем данных, можно работать не только с поточными данными из диджитала, есть полноценная встроенная визуализация на уровне лучших мировых BI-решений прямо в интерфейсе с примерно той же степенью свободы действий. Кроме того, Smart поддерживает сложные методики расчетов и анализа данных без кода и SQL-запросов. Мы довольно много полезного контента публикуем в нашем телеграмм канале: https://t.me/smartanalytics

Если есть желание по-настоящему разобраться во всех деталях, оставляйте заявку на сайте: https://smartanalytics.io/ru/

Один из наших сотрудников проведет для Вас онлайн или очную презентацию платформы и покажет, какие конкретно у нас есть отличия от других решений, представленных на рынке=)

Ответить
3

Даже посмотрел, что за прекрасная платформа. Оказывается у нее один учредитель с вашим агентством Группа 08, да и офис по тому же адресу.

С учетом этой информации очень забавно читать следующий кусок статьи:

Среди готовых решений, представленных на российском рынке, мы встретили Smart Analytics (их несколько, я говорю про smartanalytics.io). Интересно, что система полностью соответствовала всем нашим требованиям. Настолько, что сначала я даже усомнился в реальности функциональности — она казалась уж больно какой-то навороченной.

Удивительно, что система, которую вы сами написали, полностью соответствовала вашим требованиям, что вы даже усомнились в её реальности, а потом накатали рекламную статью на vc :D 

Ответить
3

Александр, чувствуется, что у вас возник неподдельный интерес, как к статье, так и к системе аналитики, о которой я говорю) Спасибо! Собственно, Игорь Кузин выше уже дал весьма развернутый ответ. Хочу добавить только, что в процессе перехода Группы 08 на платформу smartanalytics.io/ru/, мы, выражаясь языком психологии, прошли все «5 стадий принятия неизбежного» – от отрицания до принятия) Поэтому, когда я говорю о том, что сперва усомнился в заявленном функционале, т.к. он казался уж больно навороченным, я именно это и имею ввиду. 

Дело в том, что некоторый функционал платформы буквально заставляет переосмыслить те подходы, которые применяются для анализа данных на сегодняшний день, отказаться от парадигм и взглянуть на работу с данными под совершенно новым углом.
Например, система уникальным образом учитывает длинный цикл сделки, а также повторные и регулярные продажи – для этого в Smart есть уникальный когортный режим, позволяющий получать когортный ROMI в самых обычных (некогортных) отчетах. 

Помимо этого, в платформе реализована абсолютно новая логика работы с моделями атрибуций, которая, кажется, позволит навсегда прекратить споры о выборе правильной модели (правда для этого, сначала, придется пройти те самые 5 стадий :) 

Так что, можно долго рассуждать о том, рекламная эта статья или нет, но я изложил в ней наш собственный опыт, как на духу. И буду рад, если кому-то статья поможет сделать правильный выбор и сократить тот путь, который проделали мы, прежде, чем получили то, что искали. 

Ответить
2

Забавная гипотеза, спасибо) 

Вот Вам прямой ответ.

Бизнес Группы 08 представлен рядом юрлиц. Тот бизнес-юнит, в котором я являлся учредителем, давно уже продан, но оформление юридических формальностей несколько затянулось. 

Что касается Smart Analytics, то российская команда разработчиков, со мною в том числе и с коллегами из Группы 08, действительно участвовала в локализации платформы в России. Если Вы посмотрите внимательно на систему, то поймете, что она не могла быть разработана в недрах какого-либо российского агентства, даже такого сильного, как Группа 08) 

Истории о том, что многие вещи в диджитале создаются с участием людей, у которых есть уже какой-то диджитал-опыт - обычная вещь. Например, учредители Комеджика и Коллтача были партнерами по Новым линиям продвижения, а создатели К50 - вышли из Медианациии (при поддержке MGCom). Так и мне кажется, что мой опыт работы в агентстве важен для моей работы в Smart Analytics.

Ответить
1

Истории интересные, но из того, что я вижу в телеграм-канале, впечатления о могущественной аналитической системе, которой нет равных в РФ, я не вижу. Скорее сырой сервис, выкаченный в публичную-бету из недр агентства с доработками на ходу (типо подключения телефонии Манго два месяца назад или доработки отчетов). 

Если я ошибаюсь, то хотелось бы посмотреть, кто пользуется этой системой на западе и кто её разработал, что вы подключились такие и локализуете её под местный рынок. 

Ответить
–1

Уважаемый Александр, фрилансер, который в октябре "проездом" был в Беларуси и которому YouDo не доплатил за услуги (о, ужас!) 8 тыс. руб. Стоит ли отвечать Вам на этот поток полупрофессиональных домыслов?

Но я отвечу. Смотрите, по поводу телефонии Манго. Коллтрекинг от манго работает в Смарте очень давно, примерно с момента старта этого коллтрекинга в самом Манго (что случилось, кстати, не так давно). А в телеграм-посте речь идет о телефонии (!). Телефония и коллтрекинг, Александр, это не одно и то же. И вот что еще - интеграции с телефонией (!) Манго нет и в настоящий момент ни у одной системы аналитики.

О доработке отчетов - это Вы, вероятно, имеет в виду "кастомные URL-параметры". Новая уникальная фича, которой нет больше нигде (ни в GA, ни в метрике, ни в каких-то системах сквозной аналитики), которую долго готовили и зарелизили в сентябре. 

Александр, передавайте привет коллегам.

Ответить
1

Вместо того, чтобы изучать мой профиль, лучше бы перестали оправдывать свою статью, в которой навалом рекламного вранья. 

А то вас по фактам, а вы на личности. Смешно, ей богу. Еще и коллег позвали, чтобы лайков наставили и комментов настрочили.

Вы мне зачем-то пишите, что коллтрекинг и телефония не одно и то же, будто я не знаю. Начнем с того, что у меня ни слова про коллтрекинг в посте, видимо вы вместо того, чтобы его читать, загорелись праведным гневом и пошли изучать мой профиль, чтобы на личность перейти. 

По поводу уникальности вашей интеграции с Манго. Лень изучать все предложения на рынке. Далеко ходить не буду — у Роистата есть интеграция с Манго Офис. 

Почему так страшно сказать, что платформу сами сделали? Что она недавно на рынок вышла? Маркетинговый план не об этом — нужна история, мол это лидер западного рынка? 

Ответить
0

Александр, давайте начнем с того, что автор статьи – я. И, коль уж вы обвиняете меня в том, что «в статье навалом рекламного вранья», будьте любезны – дайте конкретику с фактами. 

Все ваши домыслы, озвученные ранее, фактами не являются. Более того, вы не понимаете, о чем говорите, оспариваете то, чего не знаете - это как управлять бизнесом без аналитики) Бестолковый разговор получается. Есть у вас вопросы по существу?  

Ответить
1

Вот, держите:

1. Как давно платформа на рынке РФ и кем она была представлена до группы 08? 

2. Как вы пришли к готовой платформе, "которая уже была представлена на рынке РФ", следовательно локализована, и вдруг стали её локализаторами этим летом? 

3. Если платформа западная и обладает таким космическим функционалом, что не могла быть разработана в РФ — то кто разработчик на западе? Почему она абсолютно неизвестна? 

4. Если платформа старая и давно представлена на рынке РФ, то почему популярную в РФ телефонию (исходя из анонсов) подключили только пару месяцев назад? 

Ответить
–2

Александр, здорово, что у вас так много вопросов. Как понимаю, купить хотите? В таком случае, оставьте, пожалуйста, ваши контакты у нас на сайте https://g-08.ru/ - менеджеры подробно вас проконсультируют 

Ответить
3

Здорово, что вы избегаете ответов на прямые вопросы. Видимо мои догадки являются правдой по каждому из пунктов. 

Это не страшно, что вы новый сервис на рынке, можно этого не стесняться. Я надеялся посмотреть демо, вдруг вы действительно лучше аналогов в РФ, но увы — у вас даже демо после регистрации на платформе отсутствует. Тупо пустой кабинет, который еще и фотку поставить требует в профиле (зачем?). 

Я хоть и фрилансер, как уточнил ваш уважаемый коллега, но потенциальный клиент подобных платформ. По крайней мере мои клиенты тому же Роистату за 3 года работы пару миллионов абонентки оплатили. 

Ответить
3

Лучше бы отвечали на вопросы, а сейчас это выглядит как будто вас "окунули", но сдать нечем, кроме хамства и юмора. Купить вообще не хочется. Любой бизнес, который так себя ведет в сети, это что-то местечковое. Я видел подлержку многих сервисов, но такой шквал неадекватной реакции на вопросы / критику / интерес, встречаю впервые. Я бы не стал работать с вами, после такого. Хотя, кому как. Бизнес есть бизнес, но моя позиция вам сложила уже один принципиальный жест. Поверьте, это не лайк. 

Ответить
1

Низко, Игорь, весьма низко, даже для Москвы. Переходить на личности. Доверие к статье упало до 0. Даже пробовать не хочу. 

Ответить
1

Это и есть рекламная статья)
Час назад было два комментария от новорегов, которые уже удалены.

Ответить
2

Японца мать, Как же автора размазали...

Ответить
1

Закономерно

Ответить
0

Да вот комментов много, а размазать - так вроде и не размазывал никто) Даже наоборот, большой ажиотаж по теме, как выясняется))

Ответить

Комментарий удален

1

Подскажите, в итоге вы умеете получать данные из органики яндекса или нет?  Если брать роистат, довольно не маленькую компанию, они не умеют. Смотрел сервис ютмстат они тоже не умеют, кто нибудь умеет?! А то наша маленькая система аналитики умеет, а ваши крупные, за огромные деньги нет? Может быть мы что то не понимаем?)  хотелось бы услышать ответ от эксперта с таким опытом!!! 

Ответить
2

Алексей, спасибо за вопрос! Систему можно обогащать любыми данными, в любом объеме – при этом, передавать их можно, как с помощью API, так и загружать внешние данные в формате excel-таблиц. Также, важно отметить, что в Smart отсутствует проблема сэмплирования – система работает на полностью «сырых» данных.

Если же говорить именно про данные из органики Яндекс – да, мы в Группе 08 (https://g-08.ru/) умеем их получать. При этом, можем это делать, как с помощью Smart Analytics, так и другими инструментами. 

Подскажите, пожалуйста, какие конкретно данные по органике Яндекс вы хотите получать? 

Ответить
0

Дмитрий, спасибо за ответ. Речь идёт именно о поисковых запросах пользователей. Умеете?

Ответить
0

Алексей, да, умеем. Если коротко, можем забирать данные о поисковых  запросах пользователей из Вебмастера через API или выгружать в excel и загружать в Smart 

Ответить
0

Интересно тогда как вы связываете данные по поисковым запросам из вебмастера показывая продажи по этому запросу. Это ведь невозможно? Api вебмастера максимум отдаёт просто список  запросов из органики, без каких либо дополнительных данных, следственно это невозможно. Чую обман :) 

Ответить
0

Алексей, ну ведь, получить данные по поисковым запросам пользователей в системе веб-аналитики – это один вопрос. А вот, что касается привязки этих поисковых запросов из вебмастера к продажам – это уже новая вводная в этом вопросе. И да, это действительно невозможно. 

Предлагаю лично пообщаться на эту тему, тут много нюансов того, что можно, а что нет. Оставляйте заявку на нашем сайте: https://g-08.ru/ - скажите менеджеру, что договорились со мной пообщаться, я буду ждать вашего звонка. 

Ответить

Комментарий удален

1

Про сквозную аналитику пишут много и непонятно. Но думаю вряд ли сегодня есть бизнес, который пользуется только одним рекламным каналом. Это было бы странно, учитывая все возможности: контекстная и таргетированная реклама, email-рассылки, соцсети — и офлайн-инструменты не стоит сбрасывать со счетов. Естественно, что не все каналы работают одинаково хорошо, — какие-то приносят больше лидов, какие-то меньше. Думаю, что сквозная аналитика нужна, чтобы понять, какие каналы оказались самыми эффективными — то есть принесли больше при меньших затратах. Затем с ее помощью отследить все действия клиента, начиная с того момента, как он увидел вашу рекламу, до продажи. Чтобы понять, как это происходит, нужно разобраться, что входит в систему сквозной аналитики. Но пиарная статья хороша 

Ответить
0

Лилия, приветствую! Вы, безусловно, правы, причем тут есть еще и такая проблема, что маркетинг сегодня стал не просто многоканальным, он омниканален (пользователи совершают некий путь взаимодействий, а не просто идут к нам из разных каналов одновременно и обособленно). Мы прекрасно понимаем, что аналитика без учета многоканальности и омниканальности - это не то, что нужно среднему и крупному бизнесу на сегодняшний день, поэтому в Smart Analytics есть инструменты для решения задач оценки таких маркетинговых активностей) Спасибо за обратную связь и хороший содержательный комментарий по делу. Если интересно узнать, как конкретно мы все это оцениваем и учитываем - обращайтесь, пожалуйста, мы с радостью Вам расскажем.

Ответить
0

Можете пожалуйста сказать в чем ваше  преимущество перед owox?

Ответить
2

Николай, добрый день!
OWOX - это набор коннекторов и различных дополнительных инструментов. Их задача - передать данные из одного места в другое, дать возможность их накопить и как-то систематизировать. Сами они данные не хранят, не собирают, не извлекают и так далее. Одно из основных преимуществ в том, что взаимодействуя с набором коннекторов и стеком различных технологий (например: GA+OWOX+GBQ+PBI+...), Вам придется приложить много ручных усилий для качественного извлечения желаемых данных из хранилища, куда Вы все это перенаправили, особенно если говорить о сложных аналитических задачах (типа когорт, пользовательской аналитики разнообразной, кастомных срезов, оценки омниканальности и т.д.). Smart Analytics - это комплексный инструмент со своим сбором и трансформацией данных, своим хранением, встроенными инструментами сложного извлечения без необходимости использовать SQL-запросы, например. Также у Smart своя встроенная визуализация с большим количеством разных диаграмм. В результате Вы экономите громадное количество времени на подготовке к анализу, быстро получая нужные срезы и представления (таблицы, диаграммы). Возможно, прочитав мой комментарий останется много вопросов. Окончательно все будет ясно, если мы для Вас проведем презентацию и все покажем в интерфейсе, приведем примеры использования. Если интересно - обращайтесь=)

Ответить
1

Кирилл, добрый день. Спасибо за интерес к нашему продукту. Приведенная вами информация во многом не соответсвует действительности.
  Сами они данные не хранят, не собирают, не извлекают и так далее.

 
OWOX хранит данные в Google Cloud Project клиента это сделано намеренно, т.к. данные клиента - его собственность. Такое подход соответсвует нормам информационной безопасности очень крупных клиентов. Мы собираем данные. Подробно тут - https://www.owox.ru/products/bi/pipeline/

  Вам придется приложить много ручных усилий для качественного извлечения желаемых данных из хранилища, куда Вы все это перенаправили, особенно если говорить о сложных аналитических задачах (типа когорт, пользовательской аналитики разнообразной, кастомных срезов, оценки омниканальности и т.д.)

Все ручные усилия заканчиваются на настройке. Далее OWOX самостоятельно и в автоматическом режиме осуществляет сбор данных, обработку, проверку качества, актуализацию. А если что-то идет не так, то мы об этом информируем и исправляем ошибки. После сбора данных у нас есть собственный инструмент по визуализации данных Smart Data, где можно строить любые отчеты. Более исчерпывающую информацию и ответы на любые вопросы можно получить записавшись на демо нашего продукта - https://www.owox.ru/demo/ 

Кроме всего сказанного замечу, что у нашей компании одна из лучших экспертиз в web-аналитике, что подтверждают наши многочисленные клиенты - https://www.owox.ru/company/testimonials/

Мы благодарны вам за обзор нашего продукта, жалко что в нем не хватает объективности и очень много вашего желания выставить себя в лучшем свете. Желаем вам успешного развития и этичного отношения к конкурентам.

Ответить
1

Ярослав, добрый день! Скажу сразу - мы относимся к продуктам компании OWOX с уважением. Мои формулировки могли показаться несколько резкими, при этом, они правдивые и лишены всякого негатива по отношению к вашей компании. На самом деле, наше решение и ваше - концептуально разные, поэтому их сложно сравнить, при этом, оба решения качественные, высокого уровня и так далее. Подходят они разным компаниям для разных задач. Кто-то любит собирать пазлы, а кто-то покупать готовые картины. Теперь поясню по Вашим ответам:

- Данные с вашей помощью можно хранить, но храните их не вы, а GBQ клиента.
- Данные собираете не вы, вы их стримите из других источников и счетчиков, например, из GA, у нас же собственный счетчик (на конференции слышал, что у вас какой-то свой появился то ли счетчик, то ли пиксель, на этот счет не берусь говорить, действительно могу чего-то не знать).
- Все ручные действия заканчиваются на настройке, если говорить об их сборе по заданному сценарию. Для получения данных в том виде, который необходим для анализа и выводов из GBQ, где вы все накопили - действия нужны. Не используйте слово "любые", помните, как в рекламе, "наверное, лучшее пиво в мире". Я могу с уверенностью сказать, что львиную долю сложных "аналитических извращений" в интерфейсе в пару кликов там получить нельзя. Если сомневаетесь - могу предложить показать, и вы не сможете, но давайте не будем разводить демагогию.

Спасибо за интерес к нашему продукту, Ярослав. Все, что я описал - не ваши упущения или минусы, а особенности решения. Вы строите инфраструктуры из стеков технологий, а мы предлагаем комплексное решение, которое самостоятельно закрывает более широкий спектр задач. Кому-то ближе один подход, а кому-то - другой. Никакого негатива по отношению к вам у меня нет, а также у меня нет желания за ваш счет самоутверждаться. Более того - это не возможно, решения разные, нельзя сказать, что машина лучше велосипеда, потому что это совершенно разные вещи.

Удачи в аналитическом развитии, друзья!

Ответить
0

- Данные собираете не вы, вы их стримите из других источников и счетчиков, например, из GA, у нас же собственный счетчик

И этот довод не соответсвует действительности. У OWOX уже несколько лет есть собственный счетчик, который собирает данные о поведении пользователей. При этом этот счетчик так популярен, что собирает ежемесячно более 100 млрд. хитов. Я бы тут более точную цифру назвал, но количество нулей будет уже затруднительно для понимания.

Вы правы, в демагогии нет смысла. Я не знаю ваш продукт и далек от того, чтобы делать публичные выводы о нем. Вы тоже не знаете продукт OWOX, но делаете вид, что хорошо знаете. Я тут дальше бессилен и умолкаю. 

Для читающих, к сожалению, это не похоже на диалог двух умных и образованных людей.

Ответить
0

Мужики спасибо за ваши развернутые ответы =)

Ответить
0

Ярослав, никто не кидает камень в ваш огород. Уловив негативный посыл, я специально дважды подчеркнул в ответе, что положительно отношусь к вам и решениям компании OWOX, считаю их качественными и профессиональными. Если Вы считаете, что факт стриминга данных из GA - это плохо и оскорбительно, мне нечего вам ответить. Я так не считаю. Суть моего послания в разнице подходов. Мы - комплексное решение, OWOX - возможность построить и объединить стек технологий. Очевидно, что вы лучше знаете свой продукт, а я - продукт Smart Analytics Russia. Можно бесконечно цепляться к мелким деталям, при этом, их выявление и демонстрация не меняет различий концепций аналитических решений, которые я описал выше.  

Более того, в открытых источниках вы пишете, что OWOX стримит данные из GA, и есть настройки по подсчету сессий и некоторых других данных из хитов. Если вы об этом, то это не счетчик, а вопрос агрегации данных, которые собирает GA. Обойдемся без подмены понятий. (Конечно, я допускаю, что есть некая закрытая технология, о которой вы никому ничего не сказали и не написали, или лично я не смог раскопать информацию про нее ни на сайте, ни в документации, ни в куче других данных про стриминг из GA). Обычно знаете как, Ярослав, аргументы, которые начинаются с «Для всех читающих…», «Все во всем мире знают…», «Никто не сомневается в том, что…» подразумевают отсутствие реальных аргументов по существу. Всего вам доброго.

Ответить
0

Кирилл, у вас складывается обманчивое впечатление, что я вам что-то хочу доказать в области чей продукт лучше или я к вам негативно отношусь. Это не так. Я уже третий пост пишу с достаточно простым посылом "вы не знаете наш продукт и вероятно из-за этого искажаете факты, о том как он работает" и меня беспокоит не сам факт вашего незнания, а факт того, что вы аудиторию vc.ru вводите в заблуждение. Приведу еще один, уже последний пример.

Более того, в открытых источниках вы пишете, что OWOX стримит данные из GA, и есть настройки по подсчету сессий и некоторых других данных из хитов. Если вы об этом, то это не счетчик, а вопрос агрегации данных, которые собирает GA. 

Мы действительно запрашиваем доступы в GA. Это делается для того чтобы забрать utm-метки и затраты по рекламе. Эти данные нужны, чтобы получить атрибутированную стоимость сессии. Все. Больше ничего от GA нам не надо. 
А если наличие своей точки доступа на которую приходят хиты с сайтов клиентов в real time, отказоустойчивая архитектура расположенная на всех континентах земного шара, которая позволят гарантировать SLA на уровне 96% при сборе хитов говорит вам о том, что это агрегация данных и у нас нет счетчика, ну пусть будет так. Вам конечно виднее.:)

Ответить
0

А это вообще законно?)

Ответить
0

Игорь, у нас прям как-будто контент-план синхронизирован :D

Ответить

Комментарий удален

{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } }, { "id": 20, "label": "Кнопка в сайдбаре", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cgxmr", "p2": "gnwc" } } } ] { "page_type": "default" }