SlideShare a Scribd company logo
1 of 32
Три шага для построения аналитики
компании
Алексей Селезнёв
Докладчик
О Netpeak
лет работы на результат11
проекта
составляют наш опыт и знание
всех необходимых деталей
2 024
интернет-магазинов
увеличивают свои продажи благодаря
результатам нашей работы
806
сотрудников
работают над этим
327
сертификатов
подтверждают их профессиональный уровень
287
выступления
на профильных мероприятиях
284
офисов в 5 странах
Киев, Одесса, Харьков, Алматы, София, Москва, Самара, Нью-Йорк
8
проведённых отраслевых конференций
обучают и развивают рынок интернет-маркетинга с 2011 года
10
наград
за участие в международных рейтингах
25
публикаций
в Блоге Netpeak про интернет-маркетинг
и не только
1 100
публикаций
о нас в тематических СМИ
169
отзыв
от довольных клиентов
81
Мы делаем прибыльнее бизнес наших клиентов
Наши разработки
•Какие задачи в
компании решает отдел
аналитики?
Основная задача отдела аналитики
Основные задачи
отдела аналитики:
Организация процесса
сбора и хранения данных
Качество данных
Доступ к данным
Как используют данные сотрудники
Специалист по
контекстной
рекламе
Руководитель
отдела
CEO
Business intelligence
Совокупность методов и
инструментов для перевода
необработанной информации в
осмысленную, удобную форму
https://ru.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence
Что такое Business intelligence?
Инструменты
business
intelligence
Этапы внедрения BI решения
Предпроектная подготовка
Формирование цели внедрения
Определение источников данных
Определение первоначальных отчётов и
диаграмм
Подбор инструментов
Техническая реализация
Разработка структуры базы данных
Организация сбора и хранения данных
из всех источников
Разработка модели и визуализации
данных в BI
Организация доступа к данных для
сотрудников
Из чего состоят аналитические задачи
Определение проблемы
Формирование конечного
результата
Подбор оптимального
варианта решения
Техническая реализация
Передача готового решения
конечному пользователю
3 кейса
по внедрению
BI в Netpeak
Кейс №1: Автоматизация сбора
данных для OLX
Команда из 7 человек
6 сервисов
30 человеко-часов в месяц на
сбор и консолидацию данных
Ожидаемый результат
Автоматический сбор данных
из всех источников
Консолидация данных из всех
источников в 2 таблицы
Дашборд в Power BI
KPI
Кейс №1: Автоматизация сбора
данных для OLX
Кейс №1:
Автоматизация
сбора данных
для OLX:
Техническая
реализация
Кейс №1: Автоматизация сбора
данных для OLX
Пример: Название рекламной кампании и метка UtmCampaign
Real estate / Installs / Android / … / … / …
Определяется по тому из какова API запрашиваются данные
Результат:
Экономия 30 человеко-часов в
месяц
Ежедневная частота обновления
данных
Исключение человеческого
фактора
Кейс №1: Автоматизация сбора
данных для OLX
Кейс №2: BI для блога Netpeak
статей
1 600+
авторов
работают над этим
250
просмотров
22+ M
комментаторов
3 500+
комментариев
11 500+
оценок
22 000+
репостов
145 000+
публикаций
ежемесячно
25 +
редакторов
6
человеко-часов в месяц
Тратят сотрудники Netpeak на разработку
контента
375+
Кейс №2: BI для блога Netpeak
Что нам даёт ведение блога
?
Кейс №2:
BI для блога
Netpeak:
Техническая
реализация
Кейс №2: BI для блога Netpeak
Основные метрики для аналитики блога
Кейс №2: BI для блога Netpeak
Post Value – Насколько статья является продающей
Кейс №2: BI для блога Netpeak
Кейс №2: BI для блога Netpeak
25% заявок к нам приходят от посетителей
только что прочитавших статью на блоге
Автоматический расчёт KPI главного
редактора блога
Рейтинги авторов, статей и категорий
Узнали сколько денег нам приносит блог
Кейс 3: BI для отдела контекстной
рекламы
Отдел контекстной
рекламы Netpeak это:
50+ сотрудников
150+ проектов
Десятки сервисов
Сотни аккаунтов
Эффективность РК:
Стоимость клика
Коэффициент конверсии
Стоимость конверсии
CPC, CR, CPA зависят от:
Тематика проекта
География продвижения.
Источник
Сеть распространения
объявлений
Кейс 3: BI для отдела контекстной
рекламы
ERPCRM
Кейс 3: BI для отдела контекстной
рекламы
Кейс №3:
BI для отдела
контекстной
рекламы:
Техническая
реализация
Результат года использования BI:
Значительно увеличилось скорость и
качество принятия управленческих
решений
Появился универсальный аналитический
инструмент для всех сотрудников отдела
Доход отдела вырос на 65%
Кейс 3: BI для отдела контекстной
рекламы
Результат года использования BI:
Как сэкономить время специалиста при работе с крупным проектом — на
примере OLX
Как мы сделали аналитический инструмент для блога Netpeak
Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы
Детальное описание рассмотренных кейсов
Курс язык R для интернет - маркетинга:
icamp2018-20
Промокод на курс язык R в интернет маркетинге
скидка 20% по 28.02.109
Алексей Селезнёв
Head of Analytics Dept.
(068) 258-80-86
a.seleznev@netpeak.net
seleznev.netpeak
Буду рад ответить на все ваши
вопросы

More Related Content

What's hot

Константин Коптелов - Objective and Key Results Framework
Константин Коптелов - Objective and Key Results FrameworkКонстантин Коптелов - Objective and Key Results Framework
Константин Коптелов - Objective and Key Results FrameworkTimetogrowup
 
Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...
Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...
Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...Anton Anokhin
 
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного доходаКак IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного доходаInternational Marketing Group Ukraine
 
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BIMIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BIRoman Zykov
 
"Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр...
"Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр..."Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр...
"Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр...Lead Zeppelin
 
Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?
Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?
Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?International Marketing Group Ukraine
 
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного доходаКак IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного доходаInternational Marketing Group Ukraine
 

What's hot (7)

Константин Коптелов - Objective and Key Results Framework
Константин Коптелов - Objective and Key Results FrameworkКонстантин Коптелов - Objective and Key Results Framework
Константин Коптелов - Objective and Key Results Framework
 
Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...
Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...
Нифонтова, Ковальская "Как быть и что делать, если вы поддерживаете сложный Ш...
 
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного доходаКак IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
 
MIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BIMIPhT presentation about BI
MIPhT presentation about BI
 
"Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр...
"Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр..."Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр...
"Опыт спасения проекта на примере высоконагруженного интернет-магазина" Дмитр...
 
Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?
Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?
Как IT Founders запустить свой SaaS проект на базе аутсорсинга?
 
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного доходаКак IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
Как IT Founders найти нишу для получения стабильного дохода
 

Similar to 6 oleksiy seleznov

Как построить отдел аналитики в крупной компании Команда, задачи и KPI. Кейс...
Как построить отдел аналитики в крупной компании  Команда, задачи и KPI. Кейс...Как построить отдел аналитики в крупной компании  Команда, задачи и KPI. Кейс...
Как построить отдел аналитики в крупной компании Команда, задачи и KPI. Кейс...Netpeak
 
Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...
Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...
Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...Netpeak
 
20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов
20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов
20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентовNetpeak
 
О нас
О насО нас
О насNetpeak
 
O Netpeak
O NetpeakO Netpeak
O NetpeakNetpeak
 
Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?
Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?
Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?Дмитрий Севальнев
 
Продвижение на западные рынки
Продвижение на западные рынкиПродвижение на западные рынки
Продвижение на западные рынкиMagneticOne
 
7 лучших видео по онлайн-бизнесу
7 лучших видео по онлайн-бизнесу7 лучших видео по онлайн-бизнесу
7 лучших видео по онлайн-бизнесуНетология
 
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитикиПредсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитикиNetpeak
 
Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?
Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?
Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?Netpeak
 
Стратегия продвижения для интернет-магазина детских товаров
Стратегия продвижения для интернет-магазина детских товаровСтратегия продвижения для интернет-магазина детских товаров
Стратегия продвижения для интернет-магазина детских товаровNetpeak
 
Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...
Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...
Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...Netpeak
 
Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...
Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...
Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...Netpeak
 
Продвижение порталов
Продвижение порталовПродвижение порталов
Продвижение порталовRoman Klevtsov
 
Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...
Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...
Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...Netpeak
 
Интернет-агентство CubeLine
Интернет-агентство CubeLine Интернет-агентство CubeLine
Интернет-агентство CubeLine CubeLine Agency
 
iSEO 2014
iSEO 2014iSEO 2014
iSEO 2014iSEO
 
Как масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс Беккер
Как масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс БеккерКак масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс Беккер
Как масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс БеккерNetpeak
 
Контент-маркетинг
Контент-маркетингКонтент-маркетинг
Контент-маркетингArtjoker
 

Similar to 6 oleksiy seleznov (20)

Как построить отдел аналитики в крупной компании Команда, задачи и KPI. Кейс...
Как построить отдел аналитики в крупной компании  Команда, задачи и KPI. Кейс...Как построить отдел аналитики в крупной компании  Команда, задачи и KPI. Кейс...
Как построить отдел аналитики в крупной компании Команда, задачи и KPI. Кейс...
 
Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...
Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...
Data science своими руками на R. Использование data science моделей для анали...
 
20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов
20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов
20 офлайн и онлайн каналов привлечения клиентов
 
О нас
О насО нас
О нас
 
O Netpeak
O NetpeakO Netpeak
O Netpeak
 
Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?
Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?
Что изменилось в Пиксель Плюс за три года?
 
Продвижение на западные рынки
Продвижение на западные рынкиПродвижение на западные рынки
Продвижение на западные рынки
 
7 лучших видео по онлайн-бизнесу
7 лучших видео по онлайн-бизнесу7 лучших видео по онлайн-бизнесу
7 лучших видео по онлайн-бизнесу
 
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитикиПредсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
Предсказание вероятности конверсии на данных систем аналитики
 
Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?
Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?
Зачем клиенту SEO/PPC-агентство или почему не попробовать самим?
 
Стратегия продвижения для интернет-магазина детских товаров
Стратегия продвижения для интернет-магазина детских товаровСтратегия продвижения для интернет-магазина детских товаров
Стратегия продвижения для интернет-магазина детских товаров
 
Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...
Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...
Как не наступать на одни и те же грабли, и начать привлекать клиентов на новы...
 
Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...
Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...
Аналитический инструмент для блога. Решение вопросов KPI в контент-маркетинге...
 
Продвижение порталов
Продвижение порталовПродвижение порталов
Продвижение порталов
 
Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...
Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...
Почему агентству интернет-рекламы, веб-студии или РА невыгодно развивать напр...
 
Интернет-агентство CubeLine
Интернет-агентство CubeLine Интернет-агентство CubeLine
Интернет-агентство CubeLine
 
iSEO 2014
iSEO 2014iSEO 2014
iSEO 2014
 
Owox rzykov
Owox rzykovOwox rzykov
Owox rzykov
 
Как масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс Беккер
Как масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс БеккерКак масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс Беккер
Как масштабировать проект в мире автоматизации и многоканальности? Кейс Беккер
 
Контент-маркетинг
Контент-маркетингКонтент-маркетинг
Контент-маркетинг
 

More from Lviv Startup Club

Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)Lviv Startup Club
 
Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)
Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)
Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)Lviv Startup Club
 
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)Lviv Startup Club
 
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)Lviv Startup Club
 
Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)
Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)
Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)Lviv Startup Club
 
Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)
Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)
Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)Lviv Startup Club
 
Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...
Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...
Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...Lviv Startup Club
 
Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)
Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)
Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)Lviv Startup Club
 
Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)
Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)
Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)Lviv Startup Club
 
Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...
Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...
Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...Lviv Startup Club
 
Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...
Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...
Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...Lviv Startup Club
 
Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...
Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...
Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...Lviv Startup Club
 
Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...
Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...
Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...Lviv Startup Club
 
Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)
Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)
Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)Lviv Startup Club
 
Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...
Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...
Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...Lviv Startup Club
 
Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)
Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)
Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)Lviv Startup Club
 
Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)
Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)
Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)Lviv Startup Club
 
Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)
Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)
Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)Lviv Startup Club
 
Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)
Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)
Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)Lviv Startup Club
 
Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)
Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)
Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)Lviv Startup Club
 

More from Lviv Startup Club (20)

Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
Nikita Zahurdaiev: PMO Tools and Technologies (UA)
 
Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)
Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)
Nikita Zahurdaiev: Developing PMO Services and Functions (UA)
 
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
 
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
Oleksandr Krakovetskyi: What's wrong with Generative AI? (UA)
 
Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)
Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)
Stanislav Podyachev: AI Agents as Role-Playing Business Modeling Tools (UA)
 
Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)
Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)
Kyryl Truskovskyi: Training and Serving Open-Sourced Foundational Models (UA)
 
Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...
Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...
Andrii Rodionov: What can go wrong in a distributed system – experience from ...
 
Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)
Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)
Dmytro Tkachenko: Можливості АІ відео для бізнесу (UA)
 
Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)
Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)
Roman Kyslyi: Використання та побудова LLM агентів (UA)
 
Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...
Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...
Veronika Snizhko: Штучний інтелект як каталізатор інноваційної культури в ком...
 
Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...
Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...
Volodymyr Zhukov: Ключові труднощі в реальних імплементаціях AI. Досвід з пра...
 
Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...
Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...
Volodymyr Zhukov: Куди рухається ринок AI у 2024 році. Інсайти від Stanford H...
 
Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...
Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...
Andrii Boichuk: The RAG is dead, long live the RAG або як сучасні LLM змінюют...
 
Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)
Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)
Vladyslav Fliahin: Applications of Gen AI in CV (UA)
 
Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...
Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...
Artem Ternov: Побудова платформи під DataEngineering та DataScience в ентерпр...
 
Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)
Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)
Michael Vidyakin: Defining PMO Structure and Governance (UA)
 
Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)
Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)
Michael Vidyakin: Assessing Organizational Readiness (UA)
 
Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)
Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)
Michael Vidyakin: Introduction to PMO (UA)
 
Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)
Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)
Anna Kompanets: PMO Maturity and Continuous Improvement (UA)
 
Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)
Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)
Natalia Folgina: General state of IT talent market (UA)
 

6 oleksiy seleznov

  • 1. Три шага для построения аналитики компании Алексей Селезнёв Докладчик
  • 2. О Netpeak лет работы на результат11 проекта составляют наш опыт и знание всех необходимых деталей 2 024 интернет-магазинов увеличивают свои продажи благодаря результатам нашей работы 806 сотрудников работают над этим 327 сертификатов подтверждают их профессиональный уровень 287 выступления на профильных мероприятиях 284 офисов в 5 странах Киев, Одесса, Харьков, Алматы, София, Москва, Самара, Нью-Йорк 8 проведённых отраслевых конференций обучают и развивают рынок интернет-маркетинга с 2011 года 10 наград за участие в международных рейтингах 25 публикаций в Блоге Netpeak про интернет-маркетинг и не только 1 100 публикаций о нас в тематических СМИ 169 отзыв от довольных клиентов 81
  • 3. Мы делаем прибыльнее бизнес наших клиентов
  • 5. •Какие задачи в компании решает отдел аналитики?
  • 6. Основная задача отдела аналитики Основные задачи отдела аналитики: Организация процесса сбора и хранения данных Качество данных Доступ к данным
  • 7. Как используют данные сотрудники Специалист по контекстной рекламе Руководитель отдела CEO
  • 8. Business intelligence Совокупность методов и инструментов для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму https://ru.wikipedia.org/wiki/Business_Intelligence Что такое Business intelligence?
  • 10. Этапы внедрения BI решения Предпроектная подготовка Формирование цели внедрения Определение источников данных Определение первоначальных отчётов и диаграмм Подбор инструментов Техническая реализация Разработка структуры базы данных Организация сбора и хранения данных из всех источников Разработка модели и визуализации данных в BI Организация доступа к данных для сотрудников
  • 11. Из чего состоят аналитические задачи Определение проблемы Формирование конечного результата Подбор оптимального варианта решения Техническая реализация Передача готового решения конечному пользователю
  • 13. Кейс №1: Автоматизация сбора данных для OLX Команда из 7 человек 6 сервисов 30 человеко-часов в месяц на сбор и консолидацию данных
  • 14. Ожидаемый результат Автоматический сбор данных из всех источников Консолидация данных из всех источников в 2 таблицы Дашборд в Power BI KPI Кейс №1: Автоматизация сбора данных для OLX
  • 15. Кейс №1: Автоматизация сбора данных для OLX: Техническая реализация
  • 16. Кейс №1: Автоматизация сбора данных для OLX Пример: Название рекламной кампании и метка UtmCampaign Real estate / Installs / Android / … / … / … Определяется по тому из какова API запрашиваются данные
  • 17. Результат: Экономия 30 человеко-часов в месяц Ежедневная частота обновления данных Исключение человеческого фактора Кейс №1: Автоматизация сбора данных для OLX
  • 18. Кейс №2: BI для блога Netpeak статей 1 600+ авторов работают над этим 250 просмотров 22+ M комментаторов 3 500+ комментариев 11 500+ оценок 22 000+ репостов 145 000+ публикаций ежемесячно 25 + редакторов 6 человеко-часов в месяц Тратят сотрудники Netpeak на разработку контента 375+
  • 19. Кейс №2: BI для блога Netpeak Что нам даёт ведение блога ?
  • 20. Кейс №2: BI для блога Netpeak: Техническая реализация
  • 21. Кейс №2: BI для блога Netpeak Основные метрики для аналитики блога
  • 22. Кейс №2: BI для блога Netpeak Post Value – Насколько статья является продающей
  • 23. Кейс №2: BI для блога Netpeak
  • 24. Кейс №2: BI для блога Netpeak 25% заявок к нам приходят от посетителей только что прочитавших статью на блоге Автоматический расчёт KPI главного редактора блога Рейтинги авторов, статей и категорий Узнали сколько денег нам приносит блог
  • 25. Кейс 3: BI для отдела контекстной рекламы Отдел контекстной рекламы Netpeak это: 50+ сотрудников 150+ проектов Десятки сервисов Сотни аккаунтов
  • 26. Эффективность РК: Стоимость клика Коэффициент конверсии Стоимость конверсии CPC, CR, CPA зависят от: Тематика проекта География продвижения. Источник Сеть распространения объявлений Кейс 3: BI для отдела контекстной рекламы
  • 27. ERPCRM Кейс 3: BI для отдела контекстной рекламы
  • 28. Кейс №3: BI для отдела контекстной рекламы: Техническая реализация
  • 29. Результат года использования BI: Значительно увеличилось скорость и качество принятия управленческих решений Появился универсальный аналитический инструмент для всех сотрудников отдела Доход отдела вырос на 65% Кейс 3: BI для отдела контекстной рекламы
  • 30. Результат года использования BI: Как сэкономить время специалиста при работе с крупным проектом — на примере OLX Как мы сделали аналитический инструмент для блога Netpeak Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы Детальное описание рассмотренных кейсов
  • 31. Курс язык R для интернет - маркетинга: icamp2018-20 Промокод на курс язык R в интернет маркетинге скидка 20% по 28.02.109
  • 32. Алексей Селезнёв Head of Analytics Dept. (068) 258-80-86 a.seleznev@netpeak.net seleznev.netpeak Буду рад ответить на все ваши вопросы