Технічне завдання: побудова аналітичної системи (GA4 + ЛІС → BigQuery → Superset) для маркетингу медичної лабораторії

1. Мета проєкту

Побудувати єдину аналітичну систему, яка:

• обʼєднує дані веб-аналітики (сайт) та внутрішньої системи (ЛІС);

• дозволяє аналізувати ефективність маркетингу через фактичну виручку;

• відображає дані у вигляді управлінського (CMO) дашборду;

• готова до масштабування (онлайн-оплата, дзвінки, реклама, конкуренти).

2. Поточна інфраструктура

На даний момент є:

• Google Analytics 4 — налаштований

• Google Ads — підключений до GA4

• Google Search Console — підключений

• Google Business Profile — використовується

• Microsoft Clarity — підключений

• LOOQME — моніторинг репутації (не підключений) тут треба дашборд перенести

• ЛІС — вже підключена до Superset (дані доступні)

• онлайн-оплата — відсутня (буде пізніше)

• Binotel / call tracking — в процесі підключення

3. Архітектура системи

Цільова схема:

GA4 → BigQuery
ЛІС → (вже доступна / або через BigQuery)

        ↓

   Apache Superset

        ↓

   CMO Dashboard

4. Обсяг робіт (MVP етап)

4.1. Інтеграція GA4 → BigQuery

Потрібно:

• налаштувати експорт із GA4 у BigQuery;

• перевірити коректність даних:

  • users

  • sessions

  • events

  • traffic source;

• описати структуру таблиць.

4.2. Аналіз і підготовка даних ЛІС

Потрібно:

• проаналізувати структуру даних ЛІС у Superset;

• визначити ключові поля:

  • дата замовлення

  • сума (виручка)

  • послуга

  • відділення

  • клієнт (якщо є ID)

• привести дані до аналітичного вигляду (очищення, стандартизація назв);

• створити підготовлений датасет для аналітики.

4.3. (Ключове) Зшивка GA4 і ЛІС (базовий рівень)

Потрібно реалізувати логіку звʼязку:

• по даті;

• по послугах (якщо можливо);

• по джерелах (частково, через UTM або евристики).

❗ Важливо:
на даному етапі повного user-level звʼязку може не бути, тому допускається агрегована модель:

• трафік → замовлення → виручка по днях / каналам.

4.4. Налаштування подій у GA4

Потрібно налаштувати / перевірити:

• click_phone

• click_book

• click_address

• open_service_page

• scroll_75

• click_cta

Передача параметрів:

• page

• service (якщо можливо)

4.5. Розгортання / доопрацювання Apache Superset

Потрібно:

• перевірити існуючий Superset;

• підключити BigQuery;

• обʼєднати джерела:

  • GA4

  • ЛІС

• налаштувати датасети;

• оптимізувати продуктивність.

4.6. Створення єдиної аналітичної моделі

Потрібно створити базові таблиці / вʼю:

traffic

• дата

• source / medium

• users

• sessions

events

• дата

• тип події

• кількість

sales (з ЛІС)

• дата

• виручка

• кількість замовлень

• відділення

• послуги

4.7. Розробка CMO Dashboard

Потрібно зробити 1 головний дашборд:

1. Бізнес-метрики

• Виручка

• Кількість замовлень

• Середній чек

2. Трафік

• Users

• Sessions

• Динаміка

3. Джерела трафіку

• Source / Medium

• Частка каналів

4. Воронка (базова)

• Users → Events → Orders

5. Мікроконверсії

• кліки на телефон

• кліки на запис

6. Ефективність по днях

• трафік vs виручка

• тренди

7. Відділення (якщо є дані)

• виручка по точках

• кількість замовлень

4.8. Базові метрики

Потрібно реалізувати:

• Conversion Rate (events → orders)

• Revenue per user

• Orders per session

• Average чек

• Users → orders %

4.9. Документація

Потрібно:

• опис структури даних;

• опис дашборду;

• як додавати нові джерела;

• як редагувати метрики.

5. Вимоги до архітектури

• можливість масштабування;

• чиста структура даних;

• мінімум “ручних” рішень;

• можливість підключення нових джерел.

6. Наступні етапи (врахувати в архітектурі)

• онлайн-оплата (purchase, revenue)

• Binotel (дзвінки)

• рекламні витрати

• price monitoring бот

• CRM

7. Очікуваний результат

1. GA4 → BigQuery працює

2. ЛІС підготовлена для аналітики

3. Дані зшиті (на агрегованому рівні)

4. Superset показує єдиний дашборд

5. Є базова воронка

6. Є документація

8. Критерії приймання

• дані коректно відображаються;

• виручка з ЛІС збігається з реальністю;

• дашборд оновлюється;

• метрики рахуються правильно;

• система масштабована.

9. Вимоги до виконавця

У відповіді вказати:

1. Досвід роботи з GA4 + BigQuery

2. Досвід роботи з Superset

3. Досвід роботи з SQL / data modeling

4. Приклади BI-дешбордів

5. Вартість

6. Терміни

7. Чи можете підтримувати систему в подальшому