Дашборд омниканальной атрибуции для маркетинга

1. Контекст и цель

С какой задачей пришел клиент

Повысить точность атрибуции и сократить неэффективные рекламные расходы.

На старте фокус был на том, чтобы сохранить качество сервиса, убрать операционные потери и сделать результат предсказуемым для бизнеса в горизонте 9 недель.

• Метрики собирались вручную из нескольких источников
• Руководство принимало решения на устаревших данных
• Отсутствовали алерты по провалам воронки и SLA

2. Решение

Что внедрили и почему это сработало

Собрали модель атрибуции для Telegram, Max, web и CRM-касаний с прозрачным вкладом в выручку.

1. 1

   Собрали единую модель данных и слой продуктовой аналитики

2. 2

   Внедрили дашборды по ролям: команда, менеджмент, собственник

3. 3

   Настроили алерты и регулярные отчеты с actionable-рекомендациями

«Мы не собирали абстрактную архитектуру, а проектировали контур, в котором команда может работать ежедневно и масштабироваться без потери темпа».

3. Подтвержденный результат

Какие цифры получил бизнес

-15%

перерасход бюджета

после пересборки модели

-65%

время отчетности

за счет автосборки данных

24/7

мониторинг

алерты по критичным отклонениям

4. Технологический контур

На чем построено решение

Использовали связки, которые команда может поддерживать без зависимости от «ручного режима» и временных костылей.

Платформа

Attribution analytics

Отрасль

Omnichannel retail

Стек

Data warehouse + BI dashboards

Интеграции

BI + источники маркетинга + CRM

5. Отзыв клиента

“Мы наконец видим реальную роль каждого канала в продаже и управляем бюджетом осознанно.”

Ксения В.

Head of Growth