Об'єднуємо розрізнені дані з декількох систем: рекламних кабінетів, систем онлайн аналітики, СRM, ERP та інші.
Розробляємо персоналізовану систему звітності. Робимо базу даних клієнтів(CDP). Створюємо систему, котра допоможе аналізувати ефективні канали залучення клієнтів та приймати на основі цього рішення по розподілу бюджету.
Наша команда допомагає маркетологам отримати глибоке розуміння ринку, клієнтів та конкурентів. Ви приймаєте обґрунтовані рішення та досягаєте кращих результатів у своїй роботі.
Наскрізна аналітика (BI аналітика для маркетингу) — це система автоматичного збору даних з різних аналітичних систем та зведення їх у звітності, дашбордах та графіках з головними маркетинговими показниками та KPI, які визначає для себе бізнес та будується на даних з безлічі джерел.
BI аналітика дозволяє виявити ефективність різних бізнес-процесів, потенційні області оптимізації та зниження витрат. Аналітичні дані допомагають приймати обґрунтовані рішення щодо розвитку продукту або послуги, виявлення нових ринкових можливостей та підвищення конкурентоспроможності. В результаті, наскрізна аналітика сприяє збільшенню прибутковості бізнесу та досягненню його стратегічних цілей.
Кому вона потрібна?
Є сенс задуматись про впровадження BI аналітики, якщо:
Ви маєте декілька джерел маркетингових даних (рекламні кабінети (Google Ads, FB, TikTok і т.і.), системи аналітики (Google Analytics), системи обліку (CRM, 1С), дані в табличному вигляді (Google Sheets, Excel).
Приклад: Google Ads, Facebook, Email (Esputnik), є CRM й Google Analytics.
Ви маєте декілька джерел продажів (сайт(и), мобільний застосунок, офлайн магазини).
У вас є відділ маркетингу, якому важливо аналізувати всі канали залучення клієнтів та/або ефективність роботи відділу продажів.
У вас стартап, де потрібно вже на перших етапах все детально аналізувати та прораховувати.
Що допоможе вирішити BI аналітика?
Питання відстежування шляху користувача протягом всієї історії для розподілу бюджету на маркетинг;
Інформаційне перевантаження. Багато джерел з даними, важко розібратись з усім;
Семплювання в Google Analytics;
Проблему відсутності доступу до даних по клієнтах;
Проблему наявності середовища для пошуку інсайтів, гіпотез, прогнозів, моделювання для покращення вашого продукту;
Розвантаження аналітика або маркетинг менеджерів — звітність буде автоматичною.
На підготовчому етапі відбувається початкове налаштування та аудит систем аналітики. Також через серію зустрічей з усіма зацікавленими особами визначаються звіти та метрики, які мають виводитися на підсумкових дашбордах та графіках.
На другому етапі готуються технічні специфікації: підбираються інструменти для аналітичного рішення, готується схема даних підсумкового сховища, узгоджуються зовнішній вигляд дашбордів.
На етапі реалізації готуються конектори, які вивантажують дані. Аналітичне рішення розгортається у хмарних сервісах. Сирі дані об'єднуються, агрегуються та зводяться до підсумкових звітів. Підключається інструмент візуалізації та готуються дашборди та графіки.
Після реалізації настає етап постійної підтримки. Він включає оновлення конекторів, додавання нових джерел і звітів.
Google BigQuery — хмарна база даних з високою швидкістю обробки великих масивів даних. Відмінне та недороге рішення для зберігання та обробки даних з різних систем без прив'язки до фізичного сервера.
MySQL — класична система управління реляційними базами даних із відкритим вихідним кодом. На базі MySQL побудовано більшість класичних програмних продуктів для бізнесу звичайних користувачів.
PostgresQL или Postgres — являє собою безкоштовну систему управління реляційними базами даних (СУБД) з відкритим вихідним кодом, що підкреслює розширюваність та відповідність SQL.
Greenplum — це технологія великих даних, заснована на архітектурі MPP та технології баз даних з відкритим вихідним кодом Postgres.
R — мова програмування для статистичної обробки даних та роботи з графікою, а також вільне програмне середовище обчислень з відкритим вихідним кодом у рамках проекту GNU.
Python — універсальна мова програмування, що найчастіше використовується в машинному навчанні і в роботі з великими даними.
SQL — це мова запитів і призначена для управління даними, що зберігаються в системі управління реляційними базами даних.
DBT — це інструмент командного рядка з відкритим вихідним кодом, який допомагає аналітикам та інженерам більш ефективно перетворювати дані у своїх сховищах.
Apache Airflow — це платформа управління робочими процесами з відкритим вихідним кодом data pipelin.
Microsoft Power BI — одна з найпопулярніших платформ для візуалізації даних, побудови інтерактивних графіків та звітів.
Google Data Studio — хмарна платформа для візуалізації даних, що має штатні інтеграції з продуктами Google.
Tableau — американська компанія, розробник однойменного програмного забезпечення для інтерактивної візуалізації даних та бізнес-аналітики.
Синхронізація з будь-яким джерелом;
Гнучкість — можливо створити будь-який звіт і візуалізацію;
Масштабованість — можна додати будь-яке нове джерело, яке може навіть не мати відношення до Digital, наприклад Sales база даних;
Data Platform — дані можна використовувати з іншою метою, наприклад оптимізація рекламних кампаній або пошук інсайтів;
За рахунок прямого доступу до сирих даних, досягається підвищена точність даних у звітах.
Синхронізація можлива лише з визначеним переліком
джерел;
Завжди будете в рамках звітів, які пропонує інтерфейс користувача;
Система обмежується зазвичай лише Digital Marketing звітами;
Дані використовуються лише для звітів та візуалізацій;
Не можна обійти архітектурні особливості коробкових рішень і втрата даних може бути безповоротною.
Клієнти завжди звертаються, коли бачать кейси та портфоліо. Починають працювати з агентством завдяки зрозумілій пропозиції та якісній стратегії. Але продовжують лише тоді, коли бачать фінансовий результат від співпраці з нами: збільшення кількості клієнтів, зростання доходу та прибуток, який перевищує витрати на просування.
Саме тому середній термін співпраці клієнта з агентством Netpeak — 23 місяці.
Секрет успіху будь-якого сервісного бізнесу — відточеність процесів. Саме це дозволяє тримати рівень якості, бути зрозумілими та передбачуваними для вас — нашого клієнта.
Щомісячне планування, робота за SCRUM, чек-листи для всіх рутинних дій і багаторівневий контроль якості — все це дозволяє вашій команді бути у постійній синхронізації з нашими фахівцями та досягати цілей бізнесу.
З 2006 року ми працюємо з бізнесом, який хоче отримувати прибуток від онлайн-маркетингу, та щиро розповідаємо про свої перемоги та невдачі. Ви можете ознайомитися з портфоліо наших клієнтів та переглянути відгуки про роботу з нами — напевно ви знайдете знайомі бренди або сайти з вашої тематики.
Також ви можете стати одним із 300 000 постійних читачів нашого блогу, де ми ділимося своїм досвідом. Та, звісно ж, ви завжди можете прийти на один із наших галузевих заходів, щоб особисто познайомитися з нами та нашим підходом.
З нашого агентства виросли маркетингові й аналітичні програмні продукти, якими користуються фахівці з усього світу. У нашому виробничому департаменті працює окрема команда, яка постійно розробляє технології та скрипти для автоматизації та прискорення роботи.
Що це означає для вас? Ви отримуєте більше закритих завдань за ті ж самі гроші, а ваш маркетинг стає швидшим, ніж у ваших конкурентів.
Регулярна комунікація, вимірювані цілі для кожного процесу й автоматизована звітність — для вирішення цих завдань ми розробили Особистий Кабінет клієнта Netpeak.
У будь-який час ви можете побачити ключові метрики по проєкту, побачити прогрес по завданнях і зв'язатися з відповідальними.
+32%
Кейс Outpost Club: як якісно масштабувати кампанії та збільшити конверсію сайту на 32% за три місяці
+99%
Кейс Vodafone Retail Ukraine: як виконати прогноз на 100% та отримати приріст небрендового трафіку на 99%
+100%
Кейс з Email-маркетингу для інтернет-магазину книг Book24: зріст доходу вдвічі
Вартість залежить від кількості джерел даних (Google Analytics, Google Ads, CRM etc.) та ще від декількох змінних, тому все залежить від проєкту та від задач для аналітики. Терміни — від 4-х місяців, в середньому.
Так, можемо робити інтеграцію з будь-якою CRM системою, в тому числі самописною.
Так. Буде потрібен програміст ERP-системи (1С і т.і.) у штаті або на аутсорсі для налаштування вивантаження даних. Також буде потрібен веб-розробник/розробник програми в штаті або на аутсорсі для впровадження технічних завдань на сайт.
Тут є декілька варіантів:
Підтримка від нас щомісячна.
Ви наймаєте аналітика в штат — ми його навчаємо. Запишемо відео інструкцію, до якої завжди можна звернутись по нашому аналітичному інструменту. Також напишемо і передамо вам інструкцію користування системою, котру можна впровадити в посадові інструкції та/або у бізнес-процеси компанії.
Можна синхронізувати дані з будь-яким джерелом.
Вище на сторінці наведена порівняльна таблиця нашого рішення та коробкового.
Це залежить від сервісу з яким ви працюєте, якщо там є програмний спосіб вигрузки даних — то так. Навіть, якщо ви робите ручні звіти зараз в Google Sheets, наприклад, їх також можна вигрузити й загрузити в Google Big Query.
