Впровадження Наскрізної Аналітики для E-commerce
Обробка даних
Ввідні дані
Ніша: E-commerce (міжнародні та локальні продажі)
Платформи: Horoshop, Shopify, Маркетплейси (Rozetka, Prom), Соцмережі (Instagram, Facebook)
Проблема: Бізнес масштабується, але реальна ефективність маркетингу прихована в хаосі даних. Рекламні кабінети (Meta, Google) приписують собі одні й ті самі конверсії (задвоєння). Не враховуються скасування замовлень, повернення та реальна комісія (Fee) підрядників. У результаті ROAS виглядає красиво, але чистий прибуток (MER) не сходиться з касою.
Задача
Розробити та впровадити систему Наскрізної аналітики (Single Source of Truth), яка:
Об'єднає дані з усіх джерел продажів (сайт, соцмережі, маркетплейси) та рекламних кабінетів.
Буде враховувати реальний статус замовлень (викуплено / скасовано).
Зможе рахувати не лише рекламний бюджет (Spend), а й витрати на команди (Fee).
Покаже об'єктивні показники ROAS та MER (Marketing Efficiency Ratio).
Рішення: PIM Space Analytics
Ми не стали використовувати важкоатлетичні "коробкові" рішення, які складно адаптувати під гібридні бізнес-моделі, а впровадили власний модуль наскрізної аналітики на базі архітектури PIM Space.
1. Збір та очищення даних (Data Pipeline)
За допомогою n8n та API ми налаштували безшовний збір даних:
Замовлення та статуси: підтягуються з CRM (наприклад, KeyCRM), що дозволяє миттєво бачити суму реальних оплат і мінусувати скасування/повернення.
Витрати (Spend): автоматично парсяться з рекламних кабінетів Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads.
Очищення від дублів: Впровадили модель атрибуції, яка розподіляє замовлення за першоджерелами та виділяє "Спірні/Нерозподілені" замовлення в окремий прозорий блок.
2. Облік роботи команд (Agencies & Fee)
Одна з головних фіч модуля — Реєстр команд. Ми закріпили кожне джерело трафіку за конкретною командою або підрядником (Target, SEO, SMM, Marketplace) і прописали їхні щомісячні кости (Fee). Тепер система рахує:
MER (Marketing Efficiency Ratio) = Загальна виручка / (Рекламний бюджет + Оплата роботи команди)
Це дозволяє власнику бізнесу бачити, чи окупає себе не лише реклама, а й самі підрядники.
3. Географія та Мультивалютність
Бізнес працює на різних ринках. Ми розділили дашборд на кластери:
Напрямок: UA (Гривня, Horoshop, Rozetka, Prom)
Напрямок: EU (Євро/Долар, Shopify, Etsy) Всередині кожного кластера дані автоматично конвертуються та зводяться до єдиного знаменника.
4. Динаміка та Зрізи (Layers)
Інтерфейс дозволяє в 1 клік перемикати шари даних (Layers), відсікаючи зайвий шум:
Фінанси: Валова виручка vs Сума повернень.
Замовлення: Кількість успішних замовлень vs Відмови.
Витрати: Рекламний бюджет (Spend) vs Зарплати (Fee).
Ефективність: Чистий ROAS vs MER.
Результати впровадження
+ 100% прозорість фінансів: Власник бачить реальну картину по кожному джерелу трафіку з урахуванням повернень. "Сліпі зони" повністю усунено.
+ Оптимізація бюджету на 20-30%: Виявлено зв'язки (Marketing Plays), які показували красивий ROAS у кабінеті Meta, але по факту генерували максимальний відсоток відмов у CRM. Бюджет було перерозподілено.
+ Об'єктивна оцінка команд: Впровадження метрики MER з урахуванням Fee дозволило перейти на performance-оплату з підрядниками, базуючись на твердих цифрах.
+ Єдине вікно прийняття рішень: Відпала необхідність збирати ручні звіти в Excel. Дані оновлюються в реальному часі, інтерфейс працює швидко та без зайвих іконок/візуального сміття, фокусуючи увагу лише на цифрах.
Технічний стек: PHP , n8n (ETL/Пайплайны), Docker, REST API, Smarty (Frontend), MariaDB
Ніша: E-commerce (міжнародні та локальні продажі)
Платформи: Horoshop, Shopify, Маркетплейси (Rozetka, Prom), Соцмережі (Instagram, Facebook)
Проблема: Бізнес масштабується, але реальна ефективність маркетингу прихована в хаосі даних. Рекламні кабінети (Meta, Google) приписують собі одні й ті самі конверсії (задвоєння). Не враховуються скасування замовлень, повернення та реальна комісія (Fee) підрядників. У результаті ROAS виглядає красиво, але чистий прибуток (MER) не сходиться з касою.
Задача
Розробити та впровадити систему Наскрізної аналітики (Single Source of Truth), яка:
Об'єднає дані з усіх джерел продажів (сайт, соцмережі, маркетплейси) та рекламних кабінетів.
Буде враховувати реальний статус замовлень (викуплено / скасовано).
Зможе рахувати не лише рекламний бюджет (Spend), а й витрати на команди (Fee).
Покаже об'єктивні показники ROAS та MER (Marketing Efficiency Ratio).
Рішення: PIM Space Analytics
Ми не стали використовувати важкоатлетичні "коробкові" рішення, які складно адаптувати під гібридні бізнес-моделі, а впровадили власний модуль наскрізної аналітики на базі архітектури PIM Space.
1. Збір та очищення даних (Data Pipeline)
За допомогою n8n та API ми налаштували безшовний збір даних:
Замовлення та статуси: підтягуються з CRM (наприклад, KeyCRM), що дозволяє миттєво бачити суму реальних оплат і мінусувати скасування/повернення.
Витрати (Spend): автоматично парсяться з рекламних кабінетів Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads.
Очищення від дублів: Впровадили модель атрибуції, яка розподіляє замовлення за першоджерелами та виділяє "Спірні/Нерозподілені" замовлення в окремий прозорий блок.
2. Облік роботи команд (Agencies & Fee)
Одна з головних фіч модуля — Реєстр команд. Ми закріпили кожне джерело трафіку за конкретною командою або підрядником (Target, SEO, SMM, Marketplace) і прописали їхні щомісячні кости (Fee). Тепер система рахує:
MER (Marketing Efficiency Ratio) = Загальна виручка / (Рекламний бюджет + Оплата роботи команди)
Це дозволяє власнику бізнесу бачити, чи окупає себе не лише реклама, а й самі підрядники.
3. Географія та Мультивалютність
Бізнес працює на різних ринках. Ми розділили дашборд на кластери:
Напрямок: UA (Гривня, Horoshop, Rozetka, Prom)
Напрямок: EU (Євро/Долар, Shopify, Etsy) Всередині кожного кластера дані автоматично конвертуються та зводяться до єдиного знаменника.
4. Динаміка та Зрізи (Layers)
Інтерфейс дозволяє в 1 клік перемикати шари даних (Layers), відсікаючи зайвий шум:
Фінанси: Валова виручка vs Сума повернень.
Замовлення: Кількість успішних замовлень vs Відмови.
Витрати: Рекламний бюджет (Spend) vs Зарплати (Fee).
Ефективність: Чистий ROAS vs MER.
Результати впровадження
+ 100% прозорість фінансів: Власник бачить реальну картину по кожному джерелу трафіку з урахуванням повернень. "Сліпі зони" повністю усунено.
+ Оптимізація бюджету на 20-30%: Виявлено зв'язки (Marketing Plays), які показували красивий ROAS у кабінеті Meta, але по факту генерували максимальний відсоток відмов у CRM. Бюджет було перерозподілено.
+ Об'єктивна оцінка команд: Впровадження метрики MER з урахуванням Fee дозволило перейти на performance-оплату з підрядниками, базуючись на твердих цифрах.
+ Єдине вікно прийняття рішень: Відпала необхідність збирати ручні звіти в Excel. Дані оновлюються в реальному часі, інтерфейс працює швидко та без зайвих іконок/візуального сміття, фокусуючи увагу лише на цифрах.
Технічний стек: PHP , n8n (ETL/Пайплайны), Docker, REST API, Smarty (Frontend), MariaDB