Уеб анализът формира гръбнака на базирания на данни подход в дигиталния маркетинг.
Използвайки интерфейс за уеб анализ, можем да настроим събиране на данни и базисни отчети, и да създадем цялостни аналитични решения. Не само можем да качваме, обединяваме, обработваме и визуализираме Вашите данни, но можем, също така, да идентифицираме точки на растеж за Вашия уебсайт и да подобрим conversion rate-a Ви.
Решенията, базирани на данни, се превръщат в ключов компонент за бизнеса, особено в дигиталния маркетинг. Повече от всеки друг дигиталните маркетолози разбират важността на събирането и анализирането на данни. Но какво ще стане, ако има дузина различни източници на данни извън стандартните отчети? Как се справяте с всички тези данни?
Ето защо в Netpeak сме съсредоточили опита си върху правилните неща: можем да настроим автоматично събиране на данни, да обединим данните Ви от всички източници и да създадем лесни за разбиране отчети с всякакво ниво на сложност. Можете да се чувствате уверени, знаейки, че вашето решение е базирано на конкретни данни.
Системите за анализ биват настроени за правилен мониторинг на дигиталните канали, проследяване на поведението на клиентите и придобиване на нови клиенти.
Изчисляваме възвръщаемостта на инвестициите от различните канали за придобиване на клиенти, като използваме стандартен или персонализиран модел на приписване, и проследяваме поведението на потребителите в различните платформи, cross-domain и онлайн/офлайн.
Използвайте CRO (Conversion Rate Optimization) услугата, за да подобрите ефективността на Вашия канал/-и, за привличане на клиенти и за директно увеличаване рентабилността на Вашия бизнес. Възползвайте се максимално от трафика, който вече имате.
Ние настройваме всички необходими параметри, функции и известия в акаунта Ви в Google Analytics. Също така създаваме задания с технически изисквания за интегриране на Google Ads с Вашия уебсайт и за свързване на Google Ads и Google Analytics.
Можем да внедрим подобрена електронна търговия (enhanced e-commerce) и да настроим Вашия уебсайт за работа с Tag Manager и data layer. И не само това - ние ще създадем и подробно разписан документ с технически изисквания за прехвърляне на поведенчески данни към Google Analytics.
Ние създаваме подробен документ с технически изисквания и насоки за прехвърляне на поведенчески данни от CRM и ERP системите, бази данни и други външни източници към Google Analytics.
Ние настройваме всички необходими тригери, тагове и променливи в Google Tag Manager. Освен това създаваме документ с технически изисквания за имплементиране на кодовете за проследяване.
Активираме отчитането на данни в Google Analytics 4, настройваме всички необходими събития и подготвяме технически задания за импортиране на данни от уебсайта Ви в системата за анализ.
Можем да ви помогнем да решите кои източници на данни да включите във финалното решение и да идентифицирате данните, отчетите или таблата за управление, които са Ви необходими. Ще получите и диаграма на аналитичното решение.
Създаваме специални конектори — програмни кодове, които импортират API данни и ги съхраняват в хранилище за данни.
Когато данните са импортирани в отделни таблици в хранилището за данни, нашият SQL код комбинира и добавя данните в обобщени отчети.
Последната стъпка е визуализиране на данните, съхранявани в хранилището. Изграждаме персонализирани табла за управление в Google Data Studio, Power BI и Tableau.
Ние получаваме данни за кликове, за аудитории, за импресии и други параметри от рекламни системи като Google Ads и Facebook Ads.
Ние експортираме данни от Google Analytics, Appsflyer и други платформи за уеб анализ за задълбочена оценка на ефективността на уебсайта или приложението. След това го комбинираме с данни за продажбите и печалбите.
Ние обработваме данните за вашите клиенти и транзакции и ги комбинираме с данни за рекламни кампании, за да измерим маркетингова ефективност.
Ние обработваме данни от Вашeтo 1C или други автоматизирани системи за задълбочен анализ на потока от средства или стоки.
Google BigQuery — напълно управляемо хранилище за данни без нужда от сървър, което позволява мащабируем анализ върху петабайти данни. Това е отлично и бюджетно решение за съхранение и обработка на данни от различни системи, без да се налага да ги свързвате с физически сървър.
MySQL — система за управление на релационни бази данни с отворен код. Повечето класически бизнес софтуерни продукти за обикновени потребители са базирани на MySQL.
PostgresQL — известен също като Postgres; това е безплатна система за управление на релационни бази данни с отворен код, която набляга на разширяемостта и съответствието с SQL.
Greenplum — технологичен инструмент за големи данни (big data), базиран на MPP и на технологията за база данни с отворен код Postgres.
R — a programming language that's optimized for statistical analysis and data visualization. It is an open-source free software environment within the GNU package.
Python — a general-purpose programming language considered to be one of the best data science tools for big data jobs and machine learning.
SQL — a structured query language, which is a computer language for storing, manipulating, and retrieving data stored in a relational database.
DBT — an open-source command line tool that helps analysts and engineers transform data in their warehouse more effectively.
Microsoft Power BI — one of the most popular platforms for visualizing data and creating interactive charts and reports.
Google Data Studio — an online tool for converting data into customizable informative reports and dashboards introduced by Google as part of the Google Analytics 360 Suite Enterprise.
Tableau — an American company that develops software for interactive data visualization and business analytics of the same name.