Кейсы по аналитике
Демо-отчет для отслеживания план-факт аналитики в Power BI
Подготовленный, но еще не опубликованный кейс совместно с клиентом Tripster про то как при помощи эконометрики и моделей мы рассчитали эффективность медийной рекламы в онлайн и офлайн размещениях https://docs.google.com/document/d/1a54cMkFVMYS8DBfu6DByLQY83zJfq6ljpNo6kD4VQEI/edit?tab=t.0
провели выгрузку и обработку данных при помощи python
рассчитали сегменты аудиторий по RFM и ABC анализу
собрали все возможные показатели и визуализировали из в Power BI
Провели аналитику получившихся данных, сделали выводы и прописали гипотезы
Часть выводов и графиков:
Клиент запросил проверку корректности настройки передачи данных с backend-а своего сайта в базу cpa-сети. Были проведены созвон с клиентом, с cpa-сетью для понимания их атрибуции, анализ выгрузки данных из Ройстата, Метрики и cpa-сети.
В результате проверок выгружаемых данных из систем было обнаружено, что передача данных настроена корректно, но у менеджеров в браузере сохранены куки cpa-сети. Как результат 80% заявок - были заявки созданные менеджерами для новых или текущих клиентов. Всё это было обнаружено по нескольким косвенным признакам и дальше проверено на бою (путём отправки клиентом тестовых заявок с различных браузеров менеджеров).
В итоге я предложила клиенту систему с закладками и utm-метками, чтобы статистически во всех системах выделять заказы оформленные менеджером. Клиент отказался от работы с cpa-сетью, сэкономил денег на заявках от менеджеров.
Проводили анализ рекламы в VK, чтобы оценить её эффективность и поднять до уровня эффективности кампаний FB. Было проведено несколько анализов с предложениями
по тому как лучше оценивать эффективность (микроконверсии, необходимая стоимость конверсии, вступления в группу и заказы считать вместе но по разной цене и тд),
по различным корректировкам, аудиториям, создан отчёт для анализа эффективности рекламных каналов, добавлены срезы для получения более разнообразной статистики (например, статистика по типам креатива).
В результате в том числе после нескольких бесед с маркетологом и таргетологами предложила всё же уменьшить объем товарной рекламы и попробовать рекламу направить на увеличение числа подписчиков группы, а в последующим и прогрев подписчиков.
Можно почитать на vc.ru
Создание аналитического контура с нуля: фром зиро ту хиро — Atlant Analytics на vc.ru
В агентстве контекстной рекламы для проекта создавала систему отчётности. Изначально отчётность выглядела как таблица, разбитая по дням и городам. Для предоставления клиенту нужных результатов нужно было оперативно реагировать и понимать сможем ли мы к концу месяца выполнить необходимый план по заявкам. Так как этого не было наглядно видно, и было неудобно анализировать, то сначала я начала развивать отчетность на базе Google Таблиц. Вскоре городов стало не 2, а 7, и контролировать результат в таблице было почти невозможно, поэтому я решила перенести отчетность на базу Power BI. Впоследствии я выявила, что для своевременного выполнения планов нужно видеть: как план соотносится с фактом сейчас, как факт и план будут соотносится в конце месяца при текущем темпе расхода и заявок, как меняется конверсия в воронке в разрезе различных городов.
Из внутренностей отчёта:
нужно было продумать "методику", по которой заявки будут определяться как целевые (заявки выгружались вручную из битрикс24, клиент определял целевые заявки, которые относились к контекстному каналу по 3-4 полям и разным условиям).
нужно было выгрузить данные из рекламных кабинетов и соединить с данными другой размерности из Битрикса
нужно было вводить плановые показатели
нужно было рассчитывать прогнозные данные
В результате мной и моим сотрудником, отвечающим за визуал был создан отчёт (как чуть менее накрашенный этот https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZDg2NGMwM2ItNzI2ZC00ODRhLThkMzEtODU1ZDEyYzA3NjA0IiwidCI6Ijk4NmFlNzQzLWZhYmEtNGEwNC1hNTFiLTA2MzU1ZmQ3ZGUxNyIsImMiOjl9&pageName=ReportSection7f68f2ff1c07aa9943ce)
Я отвечала за передачу и выгрузку данных, сотрудник создавал визуальные элементы и расчеты прогнозных значений.
Система подсчетов прогнозов в PowerBI на самом деле достаточно сложная, выполнена моим сотрудником. Прогнозные значения пересчитываются при изменение периода данных, весь прогноз динамически считается на формулах в ПБИ.
В итоге уже другой сотрудник под мои наставничеством доавтоматизировал отчёт.
Достаточно старый кейс по анализу рекламы в РСЯ, который я превратила в тестовое задание для аналитиков. Вся суть сводится к тому, что у РСЯ стоял клик стоимостью 20р, и нужно было увеличить её эффективность. Наибольшую эффективность дало увеличение цены клика в 2 раза. Потому что по статистике было видно, что таким образом РСЯ кампания сможет получить больше трафика с десктопа и более качественных площадок с большей рентабельностью. В итоге рентабельность кампании поднялась с 20% до как минимум 40%.
Ребята настраивали отслеживание для ecom-проекта. Нужно было понять, как пользователи переходят к товару из разделов каталога (у клиента на сайте была предоставлена возможность перейти к товару через несколько различных разделов), к каким товарам не переходят вообще. Ребята провели настройку отслеживания через гтм и вывели из аналитикса в гугл дата студио отчёт о переходах по разделам.
Собрали данные и построили отчёт, чтобы проанализировать, как покупают товары пользователи, которые уже приобретали его в определенный период времени. К примеру, как ведут себя пользовать в 2021-2022 году, которые совершили заказ в марте 2019. https://prnt.sc/6HlmRY9aU8ET
Для крупного ecom-проекта создавали систему отчётов для маркетинга. Какие задачи закрыли на проекте:
Коммуникации со специалистами по таргету и контексту, в том числе предоставление им схемы по разметке каналов.
Коммуникации с топ-менеджментом, в том числе и предложение и аргументация таких решений как “на какой базе данных разворачивать отчёт”, “какую атрибуцию использовать как ключевую”. До этого в проекте использовалась собственная модель атрибуции, работу которой большинство сотрудников не понимали.
Коммуникация с внутренним отделом аналитики, выстраивание коммуникаций, постановка задач, обсуждение совместных решений.
Настройка app+web аналитики.
Принятие решение об учета всех данных через CRM-систему, а не путем внесения напрямую в гугл таблицу
Настройка системы оповещений для контроля работоспособности скриптов.
В агентстве по контексту для развития внутренних систем
создали систему внутренней отчетности - автоматический расчёт зп из 30 показателей
автоматический расчет прибыли проектов, компании, прибыли отделов
обучение сотрудников аналитике
внедрение новых инструментов: начинали с гугл таблиц и ручных отчётов, выросли в отделе до баз данных, Power BI, Airflow.
автоматизация внутренних процессов. Например, создали программу, в которую на вход поступает название клиента, а на выходе нарезается pdf-файл из 800 страниц в небольшой файл для клиента. До этого клиентский сервис выполнял эту функцию вручную ежемесячно, путем коммуникаций и опросов донесли, что это можно автоматизировать и выполнили задачу.
Ответим в рабочее время