Без внедренной сквозной аналитики компаниям приходится тратить значительные усилия на ручной сбор информации о рекламных каналах. Этот процесс отнимает часы работы, чреват неточностями и делает более сложной объективную оценку эффективности маркетинговых активностей. Автоматизация отчетности и использование дашбордов позволяет избавить сотрудников от рутинных операций, ускорить доступ к данным и принимать управленческие решения, опираясь на факты, а не предположения.
Это кейс Adventum для продуктового ритейлера «Макси». Специалисты компании помогли сети супермаркетов внедрить сквозную аналитику с учетом существующих реалий — ухода привычных специализированных западных платформ.
О проекте
Заказчик проекта
Торговая сеть «Макси». В 12 городах у компании открыто 76 магазинов, в штате работает порядка шести тысяч человек. Для взаимодействия с покупателями ритейлер развивает интернет-магазин и собственное мобильное приложение. Через него работает обширная программа лояльности: на сегодняшний день к ней подключено свыше миллиона индивидуальных карт. Маркетинговая деятельность «Макси» отличается масштабами и регулярностью. Ежемесячно проводится более семисот кампаний, включая ситуативные акции, публикацию листовок и каталогов, сезонные активности, а также промо-розыгрыши с ценными призами — от бытовой техники до автомобилей и квартир.
Задачи и сложности проекта
Переход к прозрачной и удобной системе учета данных по рекламным кампаниям. Сокращение времени подготовки отчетности. Отказ от Excel-таблиц и ручного управления, переход к масштабируемой системе отчетности.
Определенные ограничения накладывала инфраструктура клиента. Развертывать систему пришлось на серверах, предоставляемых reg.ru, с максимальным объемом памяти в шестнадцать гигабайт. Системные требования Adventum позволили адаптировать решение под эту инфраструктуру.
Отдельным направлением стала разработка кастомного UTM-прометчика. Новый прометчик должен был минимизировать ручной труд при создании меток, снизить риск ошибок и значительно повысить точность формирования URL. Adventum создал собственный инструмент, учитывающий именно специфику «Макси».
Решение
Проект для сети «Макси» стал показательной историей внедрения сквозной аналитики на базе отечественных решений и инструментов с открытым исходным кодом. Взаимодействие строилось поэтапно.
Шаг 1. Аудит. Специалисты Adventum провели детальное изучение сайта и мобильного приложения ритейлера. Со своей стороны «Макси» подготовил подробные инструкции с перечнем необходимых метрик и форматов данных, которые требовалось отслеживать.
Шаг 2. Сбор и подготовка. На следующем этапе была организована система, фиксирующая все пользовательские сессии и распределяющая их по источникам рекламного трафика.
Шаг 3. Хранение и обработка. Потоки данных централизованно накапливались и обрабатывались внутри базы ClickHouse, что обеспечило высокую скорость и надежность работы.
Шаг 4. Визуализация. Отдельное внимание уделили построению отчетности. В BI-платформе Superset команда собрала дашборды: сначала был подготовлен демонстрационный вариант на тестовых массивах, затем, после обратной связи от заказчика, интерфейсы были доработаны и подключены уже к реальным данным.
Шаг 5. Обучение. Финальным этапом стало повышение компетенций внутри компании. Сотрудники «Макси» не только научились свободно пользоваться существующими дашбордами, но и получили навыки самостоятельного создания новых отчетов в Superset для решения специфических задач отдельных подразделений.
Архитектура системы
В рамках проекта данные собираются из множества внешних источников: рекламных кабинетов MyTarget, OK Ads, Tg Ads, VK Ads, а также из Яндекс Business, Яндекс Директа и Яндекс Дзена. Дополнительно подключена Яндекс.Метрика, а для хранения медиапланов и другой вспомогательной информации используется Яндекс.Диск. Все данные поступают во внутренний процессинг через коннекторы, где проходят обновление и обработку, а затем хранятся в ClickHouse. На выходе они визуализируются в Superset, предоставляя аналитикам, маркетологам и руководителям компании интерактивные отчеты с удобной навигацией.
Результаты внедрения
1. Скорость и визуализация. Подготовка отчетов ускорилась, дашборды стали нагляднее.
2. Гибкость управления РК. Аналитики и интернет-маркетологи видят эффективность рекламных кампаний в разрезе KPI и могут напрямую соотнести рекламные события с поставленными целями. Бюджеты могут корректироваться в процессе, а не по итогам месяца, и без привлечения аналитического отдела для просмотра показателей. Это позволило улучшить качество трафика.
3. Коммуникации. Данные о кампании выгружаются «в один клик»: запланированный и реальный расход бюджета доступен оперативно всем внутренним заказчикам, включая топ-менеджмент.
Практическое применение
Пример 1. Продвижение мобильного приложения
- Объем покупок в онлайн-магазине показал рост на 2,5%;
- общее число пользовательских сессий на сайте и в мобильном приложении увеличилось на 20%;
- показатель конверсии в заказ по ключевым рекламным кампаниям стал выше на 8%.
Как это стало возможным:
Для ритейлера «Макси» одной из ключевых задач остается перевод клиентов с пластиковых карт программы лояльности в мобильное приложение, так как именно оно предоставляет больше инструментов для взаимодействия с покупателями. Благодаря внедренной аналитике компания в режиме реального времени отслеживает, какая доля пользователей совершает такой переход, сколько стоит установка приложения и как расходуются рекламные бюджеты. Если стоимость привлечения растет или по каким-либо причинам не происходят показы, маркетологи моментально фиксируют проблему и могут оперативно изменить креативы или скорректировать настройки кампании.
Пример 2. Персонализированная работа с пользователями
Рост конверсии составил от 6% до 120% в зависимости от используемых CRM-механик.
Как это стало возможным:
В начале 2024 года были внедрены новые метрики, позволяющие анализировать данные в разрезе одного конкретного человека. Например, можно выделять новых пользователей приложения и запускать на них кампании удержания, возвращать тех, кто не совершал покупки больше месяца, или повышать вовлеченность текущих клиентов с помощью индивидуальных скидок и купонов.
Пример 3. Отслеживание источников трафика
- Стоимость клика снизилась на 60%;
- CTR вырос на 175%.
Как это стало возможным:
Теперь сотруднику достаточно открыть единый дашборд, чтобы увидеть показатели вроде стоимости клика, без необходимости входить в каждый рекламный кабинет. При этом сохраняется возможность создавать отдельные дашборды для масштабных кампаний — например, новогодних или связанных с открытием нового магазина. Разбивки стали намного детальнее: помимо каналов, появилась возможность анализировать данные в разрезе городов. Представитель «Макси» отмечает, что частота обсуждения результатов внутри команды выросла вдвое, поскольку на подготовку отчетов теперь уходит гораздо меньше времени.
Следующие этапы развития системы
- Интеграция офлайн-чеков — для оценки эффективности кампаний по промокодам и реальной корзине покупок.
- Объединение маркетинговой и продуктовой аналитики: построение сквозных воронок, сегментация пользователей, анализ поведения в офлайне, на сайте и в приложении. Реализация возможна через платформу dataCraft от Adventum.
