Проект: Разработка системы анализа влияния купонов на продажи в разрезе общего трафика

Проблема: Заказчик активно использовал маркетинговые каналы трафика для раскрутки сервиса продаж игрушек. Некоторые данные по каналам были представлены в таких системах как Google Analytics(GA) и Big Query(BQ), в то время, как некоторые каналы оставались неохваченными. Данные по ним хранились в других базах данных и не поддерживали интеграцию с GA, более того, GA не предоставлял всей требуемой функциональности для полного анализа данных по каналам. Главной проблемой являлось то, что некоторые специфические каналы могли входить в суперпозицию со стандартными каналами трафика, представленными в GA. Для увеличения эффективности маркетинговых программ и снижения «стоимости» клиента за счет более детального анализа трафика, заказчик решил расширить свои аналитические инструменты, чтобы иметь возможность анализировать более полный набор данных с помощью таких сложных алгоритмов как, например – анализ марковскими цепями.

Решение: Мы сформировали инфраструктуру взаимодействия BQ с хранилищем данных по атрибуции и реализовали математические модели атрибутирования каналов. После мы создали и отладили интерфейс для генерации отчетов по атрибуции, который позволяет формировать отчеты атрибуции каналов трафика по нужным срезам купонов и скачивать их в формате MS Excel. В веб-интерфейсе пользователь имеет возможность настройки нужной ему модели атрибуции, среза по купонам, временного отрезка для построения отчета и агрегации результатов.

Результаты:

  • С помощью генерируемых отчетов клиент может исследовать определенную многоканальную модель атрибуции и это, предположительно, помогает сократить и оптимизировать маркетинговые расходы
  • Главным достижением является то, что правильное распределение маркетинговых бюджетов на каналах, очевидно, помогает избежать расходов на бесполезных каналах
  • Клиент доволен результатами нашей работы

Технологии: Python 2.7, Python 3, Django, PostgreSQL, SQLite, Big Query, Google Analytics.

Отзыв клиента

Мы благодарим компанию Maxilect за разработку программного решения для анализа цепочки каналов при совершении покупки пользователем. Задача была выполнена хорошо. Было приятно со стороны сотрудников компании наблюдать добросовестность, оперативность и грамотное отношение к работе в течение всего периода нашего сотрудничества.

myToys, Россия

Леонид Олипа, Веб-аналитик

У вас похожий проект?