Какие данные необходимо собирать для продвинутой post-view аналитики? Опыт DataGo! Consulting
У нас накопилось так много знаний и материалов про post-view аналитику, что мы совместно с консультантом DataGo! Consulting Ксенией Макаровой выпускаем наш третий кейс про data-driven подход к анализу post-view аналитики, в котором мы расскажем:
- Что такое продвинутая post-view аналитика и для чего она нужна?
- Какие инструменты помогут собрать все необходимые данные?
- Как построить инфраструктуру для продвинутой post-view аналитики?
Интересная статья, спасибо, очень странно что так мало комментариев. А как условно банки или страховые компании пускают вас к production данным? Или вы работаете с репликами?
Спасибо, Константин. У нас в портфеле есть банки. С некоторыми банками получается настраивать всю инфраструктуру вне контура банка (мы, как реселлеры яндекс облака, сами разворачиваем его вне контура банка, настраиваем БД, в которую собираем данные из внешних для банка систем, - рекламных кабинетов, яндекс метрики, adtracker). Тут могут быть некоторые проблемы только в получении CRM данных. Но это можно решить передачей оффлайн конверсий в яндекс метрику.
С некоторыми банками все намного сложнее, т.к. политика безопасности не позволяет ничего хранить и обрабатывать за пределами банка. Тогда мы заводим сотрудников в контур банка, и совместно с ЛПР банка проходим все круги согласования новой инфраструктуры. Это очень длительный процесс - от согласования Vision и ОТАР до согласования механизмов получения доступов в эти инструменты. Нужен большой ресурс со стороны банка, чтобы продвигать новую инфраструктуру внутри.