Группа «Самолет»

Анализируй это: как сквозная аналитика помогает продажам в недвижимости

Теперь мы знаем, откуда пришел клиент. Рассказываем, как качаем сквозную аналитику в девелопменте.

Привет! Сегодня мы расскажем, как внедряли сквозную аналитику в «Самолете», с какими проблемами столкнулись и что у нас получилось. Спойлер — получилось круто.

Какие проблемы с аналитикой существуют в девелопменте

Очертить круг проблем и выстроить совершенно новую систему аналитики в «Самолете» пришли специалисты, до этого никак не связанные с девелопментом. С какими проблемами столкнулись:

  • В недвижимости очень длинная и сложная воронка продаж, сравнимая с B2B-продажами. Путь клиента — от 3 до 6 месяцев.
  • Современная сфера недвижимости — это омниканальный путь клиента, когда он может узнать о компании откуда угодно и либо зайти на сайт, либо позвонить в кол-центр или прийти в офис продаж.
  • Слабые модели атрибуции на длинной воронке: очень много рекламных касаний. Модели одного касания вообще не учитывают ряд каналов, а многие модели множественных точек касания искажают реальную ценность промежуточных кампаний.
  • Нужна модель атрибуции, которая способна разложить ценность всех касаний клиента от первой коммуникации до момента покупки или показать, на каком моменте он ушел и почему.
  • Очень много касаний происходит офлайн, и их нужно как-то найти и объединить с другими цифровыми следами. Низкий процент сведения активности в разных точках касания, сложно создать единый профиль клиента по всем коммуникациям.

Когда я шёл в «Самолет», то изначально видел для себя в этом огромный вызов, амбициозное испытание. Потому что не понаслышке был знаком с целым рядом данных проблем с агентско-сервисной стороны. И не ошибся. На мой взгляд, недвижимость собирает в себе большинство самых сложных проблем анализа клиентских данных поведения из всех областей.

Виктор Крылов
директор по цифровому развитию маркетинга Группы «Самолет»

В чем причина проблем

Основная ошибка — анализ поведения клиента только на поздних этапах. Многие компании не придают значения ранним касаниям клиента с брендом — увидел рекламный щит на улице, посмотрел ролик по телевизору. Они начинают его историю только с момента «созревания», когда человек уже задумался о покупке и рассматривает варианты. Из-за этого получается искаженная картина и создается иллюзия короткой воронки продаж, которую клиент проходит за месяц или меньше.

Комплексно эту проблему в девелопменте никто не стремился решать, кто-то возмущался, что мы покушаемся на «стандарты индустрии». При этом у многих критиков система просто не сможет определить, когда тот же лид перепройдет в другом канале и получит за него же деньги. Или просто будут искусственно подкручивать эффективность отдельных методов привлечения трафика.

Но и это еще не всё. Даже если похожий на полноценную сквозную аналитику сетап и собран, у него может быть настолько сложная структура данных, что речь об изучении отдельных аспектов пути клиента даже не зайдет.

Полная Customer Journey Map включает больше этапов взаимодействия клиента с компанией, поэтому самая большая сложность — пройти весь путь клиента, найти все точки касания, проанализировать эти данные и свести всё вместе. Через какие точки касания прошел клиент? Дала ли эта точка ответы на его вопросы? Как всё прошло, какие остались впечатления?

Звучит просто, а сделать очень сложно по четырем причинам:

  • Множество устройств для цифрового касания.
  • Желание анонимности клиента на ранних стадиях воронки: человек, только погуглив «купить квартиру в Томилино», не желает, чтобы его засыпало рекламными сообщениями и звонками, он не хочет оставлять свои данные.
  • Сведение вместе данных онлайн- и офлайн-касаний.
  • Высокие требования к чистоте данных и отсутствию семплирования.

Первые три пункта на длинной воронке сами по себе способны озадачить опытных специалистов по анализу клиентских данных. Для того чтобы правильно решить эти проблемы, требуется нетривиальный и сложный стек технологий.

Но самое главное — для решения этих проблем нужны специалисты высокого уровня, с широким набором компетенций и опытом внедрения решений в разных бизнес-моделях.

С чего начинали

Раньше у каждого проекта был свой сайт. Проанализировав все минусы и плюсы, решили объединить все проекты на одном сайте вместе с CRM-системой, ориентированной на клиента.

Одной из проблем при работе с данными было то, что мы не видели путь клиента в целом от посещения сайта до заключения сделки, не анализировали вариации клиентского пути. Чтобы найти все пути, пришлось собирать информацию… отовсюду.

У нас была система сквозной аналитики для целей performance-рекламы, которая могла атрибутировать рекламные кампании по модели last-non-direct-click на звонки. У нас были отчеты для маркетинга по количеству звонков, встреч и сделок в Excel, на выгрузку которых из CRM наш единственный веб-аналитик (!) ежедневно тратил полдня. А еще у нас была Яндекс.Метрика :-)

И была гора разных философских вопросов, но если уж мы решили строить огромную систему аналитики там, где этого еще никто не делал, то нужно идти в своем решении до конца.

Важно

Часто бывает так, что, получая доступ к высокотехнологичным маркетинговым инструментам, сотрудники компании ударяются в эксперименты и на выходе получается что-то ужасное, неработающее и дорогое. Но нам повезло: опыта с системами аналитики клиентских данных и системами сквозной аналитики хватило, чтобы построить рабочую систему, избежав проблем взросления.

Теперь перейдем к тому, что получилось.

Три системы для клиентских данных

Приоткроем завесу тайны и обрисуем примерно четверть реальной схемы вращения клиентских данных:

Кусочек схемы нашей системы. И да, он очень упрощен. Технические специалисты будут ругаться, но это общая объясняющая диаграмма

Новая схема, кроме унаследованной Microsoft Dynamics, состоит из двух параллельных систем сквозной аналитики, составляющих единую систему.

Первая — связка Google BigQuery и OWOX BI и несколько самописных решений. Вторая — это CDXP Exponea для создания единого пользовательского профиля клиента и использования этих данных в реальном времени. Мы не скромничаем: подобного комплексного решения в девелопменте пока не существует. Взяли самые современные штуки из других рынков с доказанной на практике эффективностью.

Забавно, что если посмотреть на тот же самый сетап в той половине, где OWOX, эта же самая схема может выглядеть совершенно иначе и куда интереснее:

Часть системы с OWOX BI

Получение и связывание клиентских данных из CRM, расходов и данных атрибуций из OWOX BI и кол-трекинга вместе с очисткой данных позволило выстроить детальные воронки как по каждому проекту, так и по каждой когорте клиентов. Всё это легло в основу системы предиктивной performance-аналитики. Отдельным сложным куском работ является правильная визуализация этого объема данных, эту задачу мы решаем до сих пор.

Распределение всех клиентских данных по временным когортам позволило точнее прогнозировать конверсии по отдельным проектам на основе предыдущей и текущей рекламной активности. С историей взаимодействий с клиентами по идущим рекламным кампаниям на руках мы с большой точностью знаем «хвост» клиентов, которые дойдут до заключения договора, и можем усиливать рекламу по тем объектам, по которым прогнозируем недостаточное количество сделок.

Exponea, получая и объединяя данные по клиентскому взаимодействию, позволила узко сегментировать клиентов и автоматизировать клиентское взаимодействие для улучшения конверсии. Высокая чистота данных даже по малому числу клиентов гарантирует, что построенные автоматизации работают достаточно хорошо и цифрам можно доверять.

Как дела сегодня

Учимся работать со всеми полученными и собранными данными. Начинаем применять данные мультиканальной мультивороночной атрибуции, данные по учету и контролю статусов клиентов. Начинаем по-новому осознавать воронку продаж. Становятся прозрачными специализированные «бутылочные горлышки», которых мы ранее не замечали. Теперь, когда мы их видим и можем автоматически зарегистрировать клиента в критической стадии, мы влияем на него автоматически — средствами CRM-маркетинга и средствами ретаргетинга.

На сегодняшний день мы реализовали полностью тот комплекс подходов и инструментов, который имеет право называться сквозной аналитикой. Мы связали не отдельные кусочки воронки, а весь путь клиента с его вариативностью и многочисленными ROPO-переходами. Например, мы можем понимать, что человек, который сходил на встречу в офис продаж, несмотря на то, что он нам не звонит и не берет трубку от менеджера, всё еще активен в воронке, потому что в регулярном режиме продолжает смотреть на сайте доступность и цену интересующей его квартиры.

Профиль клиента, ранее содержавший в среднем 6 событий, теперь содержит 72 события.

Наша текущая аналитика отслеживает около 170 типов событий. Покрыты все нюансы пользования сайтом: скроллы, табы, отображения значимых областей в экране, даже иногда хаверы — эффекты, которые появляются, когда на них только наводишь мышкой. Также в едином профиле собирается порядка двадцати типизированных событий по персонализации веба, работе сценариев автоматических коммуникаций и реакций клиента на них. Естественно, все события нашей MS Dynamics. Если честно, это — самое больное место, которое мы отлаживаем до сих пор.

Несколько месяцев назад в отладочном режиме заработала система контроля жизненного цикла клиента — наша гордость и повод для отдельных статей. Если очень упрощенно, то это что-то вроде RFM-контроля, только на единой покупке и с событийностью перемещения по сегментам.

В нашей базе хранится несколько сотен миллионов событий, и это — не сырые, а профильные, глубоко структурированные данные. Чтобы их структурировать и правильно «склеивать», работает система из семи типов идентификаторов. Например, у среднего клиента, дошедшего до конца воронки, присутствует 3,5 cookie и около 15–20 cookie колтрекинга. И нередка ситуация, когда в карточке два и более мобильных номера.

Внедрение описанного комплекса систем позволило получить на 12,5% больше клиентов при тех же маркетинговых затратах.

Это было круто и очень сложно. Нам здорово помогла готовность компании вкладываться в направление временем и бюджетом. Далеко не каждая компания способна с терпением и пониманием пройти стратегическую архитектурную фазу построения подобного. У многих боль и непонимание на полпути прерывает процесс разработки.

Виктор Крылов
директор по цифровому развитию маркетинга Группы «Самолет»

Что предстоит сделать

Впереди у нас самый сложный этап трансформации — в головах людей. Мы только начали применять инновационные, нехарактерные технологии для недвижимости и уже сталкиваемся с тем, что некоторые понятия нужно внедрять и обосновывать на протяжении нескольких месяцев. Особенно сложно будет объяснить новые метрики для людей, которые уже давно работают в девелопменте и к такому не привыкли.

Кроме того, есть некоторые новые вещи, которые могут кратно увеличить сложность даже самых простых отчетов. Например, можно собрать аналитику «котлов спроса» и построить предиктив по «перетеканию» клиентов из проектных рекламных кампаний в поздние лид-стадии, но уже других, смежных проектов котла.

Когортные конверсии, учет реактивации лидов, методология A/B тестирования — всё это довольно новые вещи для людей, погруженных в ежедневную рутину девелопмента, которая состоит из звонков, встреч и сделок.

Но благодаря поддержке руководства компании, которое понимает необходимость подобных качественных трансформаций, мы можем планомерно двигаться по дороге настоящей цифровой революции в девелопменте.

После первого применения собранных и систематизированных нами данных мы вручную начнем совершать первые подходы с точки зрения создания «умных» предиктивных моделей на основе машинного обучения. Эти модели дадут дополнительное количество идей по потенциальным точкам роста в нашей воронке.

И конечно, мы планируем погружать в клиентскую аналитику всех коллег — чтобы повышать осознанность их действий и совершенствовать их взаимодействие со смежными подразделениями.

Мало деталей, хотим ещё

«А где подробные цифры?» — спросите вы и будете правы. Система контроля жизненного цикла клиента, механики ROPO-связывания и идентификации в различных точках касания и системах, сетап визуализации данных, практический опыт использования системы продакт-менеджерами и много других моментов не вошли в эту статью.

Дело в том, что не существует универсального рецепта построения системы сквозной клиентоцентричной аналитики, тем более для девелопмента. И коробочного решения, закрывающего 100% ваших потребностей, тоже нет. Но в нашем случае точно так же можно было бы взять несколько другие компоненты и сделать на них также достаточно мощную систему.

Почему же мы выбрали эти компоненты? Как именно они используются? А зачем нам это? А зачем то? Даже не так.

От чего мы отталкивались, когда проектировали архитектуру? Какие задачи перед собой ставили и какие решения видели? Вот это же самые интересные вопросы. О которых, увы, мы ничего не рассказали.

Мы с коллегами хотели бы написать цикл статей по работе с клиентскими данными в недвижимости. И если вы, читатели, сочтете это полезным и интересным — напишите нам об этом. Вместо описания конкретных ноу-хау местами мы опишем какие-то логические цепочки, по которым вы также сможете правильно идентифицировать свои проблемы, решения и, возможно, прийти к своим изобретениям и толкнуть развитие рынка, а может, и смежных областей еще дальше. Поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь комментировать и спрашивайте всё, что интересно.

0
43 комментария
Написать комментарий...
Н. С.

"Нам здорово помогла готовность компании вкладываться в направление временем и бюджетом."
Ключевой, я бы сказал определяющий, момент во всей статье. :)
Не было бы этого, не было бы и статьи...
А так, молодцы, конечно же, что "качаете САМОЛЕТ" в лучшую сторону.

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Да, согласен. Во многих компаниях направление страдает в первую очередь из-за скоропалительных выводов или несоответствия условным графикам проекта. Хотя из-за своей неразвитости я бы скорее причислял это к R&D и "бюджетам на эксперименты"

Ответить
Развернуть ветку
Н. С.

тогда, точно не пойдет тема (если относить к указанным Вами сегментам бюджета) :)
стройка - крайне консервативный бизнес
вот, в САМОЛЕТе стали менять консерваторов на ключевых позициях и тема потихоньку пошла
в ПИКе вчерашние новаторы становятся консерваторами и хорошие темы вязнут в их головах
круговорот, ёпта :)

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

Не знаю как интерпретировать ваш комментарий. Вроде бы принимал участие в построение маркетинга в ПИК на протяжении 5 лет, а в 2019 возглавил его в Самолет) Но наверное как двойной комплимент 😊

Ответить
Развернуть ветку
Н. С.

Именно так, Роман!👍🏻😉

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

))

Ответить
Развернуть ветку
Кека Пека

я вот одно нихуя не понимаю, люди на этих рабочих местах серьезно считают что выбор делается по тому как до них донесли информацию о продаже квартиры?

ебать, это самое последнее что волнует меня как клиента, смотрится

1) транспортная доступность
2) качество сданных ранее объектов
3) качество этого объекта
4) не обонкротится ли
5) цена ебать

когда-нибудь до людей дойдет что покупатели не идиоты, и никто не делает покупки из разряда *ну ебать там на баннере огромными цифрами было написано ипотека ПОД СЕМЬ ПРОЦЕНТОВ, беру нахуй хату*

лучше бы эти рекламные суммы распределили не первые три пункта

все что нужно от девелопера - геометка на карте и максимальное количество информации об объектах и сданных, но да, учитывая что хата которая год назад стоила 7 лямов сегодня стоит 12, это уже нахуй всё не нужно, и не представляю как на сегодняшний день вообще возможно купить себе квартиру блять

Ответить
Развернуть ветку
Александр

Если бы небыло конкуренции, то все так. Но в реальности что ПИК что Самолет, что большинство остальных продают абсолютно одинаковое Г-но оверпрайс и цель, чтобы вот этого г-на продалось больше. Вкладывать вот в эти системы намного выгодней, чем строить качественное жилье.

Конкретно к создателям этой системы не может быть претензий, они продают то г-но что построила их компания, к стройке они не имеют никакого отношения

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Александр, отмечу, что вы делаете ту же ошибку, что и Кека. Кому-то говно - это когда крыша течет, а кому-то - когда мрамор не из той провинции. Не судите по себе. Просто у вас требования - на более дорогой сегмент недвижимости.

Ответить
Развернуть ветку
Александр

Не рассказывайте сказки, вы наживаетесь на людях и строите отвратительное жилье, где можно только существовать а не жить. Нет инфраструктуры: парковок, многоэтажные человейники. Повышение цены квадратного метра это дополнительные деньги в карман ваших директоров, никаких принципиальных улучшений это не приносит, что там человейники, что тут.

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Повторюсь, Александр. То, что вас лично устраивает недвижимость только из более высоких ценовых сегментов, совершенно не значит, что в мире не живут люди, которых в наших проектах и ценах все устраивает.

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Уважаемый Кека.
Я все-таки попробую ответить серьезно, вместо всех язвительных шуток, которые мог бы вам написать в ответ.
Я понимаю, на сколько это может быть удивительно, но наши клиенты - люди, которых УСТРАИВАЕТ текущее соотношение цены и всех приведенных вами критериев. И бывает, что по разным обьектам недвижимости людей может устроить цена в 2, 10, 100 миллионов рублей, и выше. И это не значит, что все эти обьекты одинаковые. Просто у каждого обьекта свое соотношение цены и продуктовых характеристик.
В каждый момент времени у наших квартир такая цена, по которой их берут. И если вас цена не устраивает, то скорее всего вы - целевая аудитория других проектов.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Не совсем так. Как я вижу, работа маркетологов в том чтобы:
1) Найти спрос, в некоторых случаях - создать спрос
2) Соединить предложение и спрос
В первую очередь уровень продаж поднимается маркетингом по этим двум пунктам. А отработка возражений (моментов, которые НЕ устраивают) - как правило, задача дальнейших линий - продаж по телефону и продаж.
То есть маркетинг наполняет воронку, а следующие ступени продаж делают так, чтобы из нее по-минимуму вывалилось.

Ответить
Развернуть ветку
Кека Пека

я тебе вообще говорил о том, что твоя заслуга в том что я как клиент рассматриваю покупку квартиры у девелопера на который ты работаешь - нулевая, и лучше перенаправить эти бюджеты на качество работ квартиры, перечитай, чел

никто, блять, не покупает квартиру "ну епт тут такой красивый сайт и реклама в яндексе и везде, беру"

если я хочу купить квартиру в мск - я смотрю их на карте всей москвы, в первую очередь руководствуясь местоположением, второе качество, третье, конечно, цена, и только после этого перехожу на сайт застройщика, и последнее что меня будет волновать это работа маркетолога который блять зачем-то тратит деньги девелопера на то что бы понять откуда я узнал о его проекте

ну давай, проанализируй мне приход меня как целевого покупателя который узнал о проекте измайловский 11 на карте циана, а потом сравнил все за и против и предпочел большая семерка (полтора года назад)

точно так же полтора года назад был сначала левел амурская, а потом взевсив все за и против - сиреневый парк

ты блять выполняешь бесполезную работу анализа трафика который не нужен, никто блять не покупает квартиру так как думаешь ты, все сравнивают не рекламу, как её подали, а 
1)расположение
2)застройщик
3)качество

и смотрят это, не поверишь ебана, на карте циана

Ответить
Развернуть ветку
Илья Адамс

Реально очень интересная статья. 

Ответить
Развернуть ветку
Илья Шмидов

@Группа «Самолет» вы в спутнике приведите в порядок дома сданные , а потом на vc умные тексты пишите.

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Илья, мы - аналитики. Мы будем практически бесполезны в вопросе приведения домов в порядок...

Ответить
Развернуть ветку
Mercator

А кто будет практически полезным в этом деле? Автор коммента обращался ко всей группе «Самолет», а не конкретно к аналитикам.

Ответить
Развернуть ветку
Maxim Ashitko

Классная статья, спасибо!

А какой механизм используется для атрибуции офлайн кампаний?
 К вышеупомянутому примеру с рекламными щитами - как вы оцифровываете эту точку касания?

Я вижу 3 способа - явно спрашивать клиента в директ коммуникации, использовать подменные номера/лендинг или же просто размыть этот оффлайн кост на всех привлеченных клиентов за время кампании. А как это реализовано у вас?:)

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Очень просто реализовано: никак) действительно раньше оцифровывали офлайн рекламу с щитов. Но потом перестали. ПИК в частности классно раскрывал тему пару раз. Это канал другой природы, другого назначения.
Вопрос моделирования маркетингового микса с оффлайном - отдельная огромная тема. Не уверен, что в этом цикле статей его коснусь, поэтому спойлер: в мире нет ни одного серьезного кейса МММ по оффлайн вотбще и наружке в частности на длинной воронке, в виду отсутствия требуемых технологий.

Ответить
Развернуть ветку
Ruslan Kodachigov

Кто был подрядчиком по всей сквозной аналитике или вся схема разрабатывалась инхаус?

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Я бы хотел честно ответить на этот вопрос в последующих статьях. Единого подрядчика не было, у всех компонент системы были как плюсы, так и минусы. Называть тут бренды и говорить что все круто выступили было бы сильным преувеличением с моей стороны.
Процент инхауса был достаточно низок.

Ответить
Развернуть ветку
Олег Немченко

А какой Hard_id используете? Я так понимаю, не телефон? 

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Основной - операционной crm, ms dynamics client id. И еще шесть видов мягких.

Ответить
Развернуть ветку
Елена Никифорова

Очень интересно. Спасибо 🙂

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Александр

Статья очень поверхностная и попсовая, никакой конкретики

1. Вы сами делали или это делали интеграторы? Какую роль в создании системы играли сотрудники OWOX?
2. Как вы определили какие отчеты нужны?

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Сразу хочется спросить, вы точно дочитали статью до конца? =)
1) Объем нашей работы и интеграторов я оцениваю как 40% и 60% соответственно. Сотрудники OWOX прямого участия в проекте не принимали, но осуществляли поддержу работы интегратора MTRENDO.
2) Мне сложно ответить на этот вопрос, потому что я не понимаю о какой из частей системы вы спрашиваете. Но в общем и целом вся отчетность построена исходя из вопросов и проблем бизнеса, на которые эти отчеты должны отвечать. Вопросу построенной нами отчетности я уделю, наверное, отдельную статью из серии.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

В недвижимости, особенно в эконом-сегменте, очень высокая ценовая чувствительность. У нас был кейс, когда повышение цены на 5% дало снижение конверсии на 68%. Действительно, ценообразование - один из самых мощных инструментов управления продажами. Однако если мы будем рассуждать с позиции не выручки а прибыли, то счет там будет уже на проценты и доли процента. И в борьбе за эти доли себя оправдывают в том числе такие сложные инструменты косвенного действия как сквозная аналитика.

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev

Схема выглядит слишком сложной, будто разработчику хотелось именно технологического мяса, а не бизнес-задачу решить.

Блок с ETL можно сильно упростить.

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

Подскажите как?

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev

https://hello.utmstat.com/google-big-query

А сессии можно вытащить из гугла и сматчить по google client I’d

Ответить
Развернуть ветку
Roman Abdullin

Лучший комментарий в посте 🙌

Спасибо ✌️

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

🙂 если бы все было так просто, было бы очень круто. Тогда можно было бы взять кучу коробочных решений и не париться. К сожалению, вопрос правильного сведения поздних стадий оказался намного сложнее. Попробую раскрыть в следующих статьях.

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev

Так речь про раннюю стадию.

Например история звонков вообще не нужна. Ее можно заменить на общий поток лидов из crm с типом обращения - звонок/чат/форма.

Уже минус одно хранилище. И так многое можно оптимизировать.

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Все так. Но дальше начинается вопрос разбора платных касаний между сталиями после звонка. И это - имеено то, почему мы не можем работать на одном идентификаторе или одной модели атрибуции. Я постараюсь детально раскрыть вопрос в следующих статьях.

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev

так это 2 разные задачи

Сейчас речь о том как компактно собрать все исходные данные, а потом уже думать про атрибуции.

Пока немного похоже на кашу )

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Ну ок, давайте от задач. Что мы хотим достичь компактностью данных ранней стадии?

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Laptev

Чем проще схема , тем меньше сроки реализации и себестоимость разработки.

Сложная схема - это круто с точки зрения конкретного аналитика, что бы показать какой он молодец, но с точки зрения бизнеса - это месяцы страданий и расходов пока аналитик это все склеит.

Поэтому я и сказал что можно проще.

Ответить
Развернуть ветку
Victor Krylov

Да, это очень простое и понятное утверждение, но немного популизм. Конкретно на этой схеме я знаю пару узлов, которые можно улучшить и упростить, которые эта схема даже не в полное мере отображает. Например, не прокачивать ряд данных через ГА. Но глобально именно такая схема сделана вполне осознанно.
Надо сказать, что конечно, коробочные решения предлагают ту самую конечную точку, в которую данные со всех краев наливаются и магическим образом склеиваются. И всегда кажется, что это более простой вариант, лучший тайм ту маркет и так далее.
На самом деле есть ключевая проблема омниканальной идентификации коиента, которая почти всегда упирается в сами внешние системы, а не коробку. Алексей, давайте вот еще пару статей, и подискутируем? А то вы меня все карты заставляете в комментах открывать.

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 43 комментария
null