Аналитика в SaaS-бизнесе на примере OWOX BI
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•309 views
Получить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1la Вы узнаете: ➤Почему оценка рекламных каналов у SaaS отличается от Retail и при чем здесь LTV. ➤Как объединить данные из разных систем в Google BigQuery. ➤Как оценить вероятность конвертации лида в платящего клиента. ➤Как визуализировать данные на примере дашбордов OWOX BI. Вебинар будет полезен: Сотрудникам SaaS-компаний, принимающим решения на основе данных: директорам по маркетингу и продажам, управляющим B2B- и B2C- компаний.
Report
Share
Аналитика в SaaS-бизнесе на примере OWOX BI
- 3. 1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery в проектах наших клиентов более 1 млн транзакций в неделю 2. Разрабатываем сервисы OWOX BI работают в Google Cloud Platform и им доверяют более 5000 компаний во всем мире 3. Организуем профессиональные мероприятия 4. Мы НЕ продаем рекламу
- 5. Особенност и Чем аналитика для SaaS отличается от eCommerce? 1. Онлайн конверсия — это только начало воронки 2. Воронка нелинейная 1. LTV важнее Revenue от транзакций 2. Высокая разрозненность данных
- 6. Выбрать рынки для приоритетного развития Составить план продаж Нанять / уволить сотрудника Оценить источники привлечения клиентов www.pwc.com/.../big-decision-survey.html Решения В каких решениях участвуют данные?
- 7. Убеждения На чем основан выбор архитектуры сбора данных? 1. Никакой набор сервисов не является окончательным 1. Не существует такой метрики, которую нельзя улучшить 2. Аналитик — это не должность, а функция каждого сотрудника 3. Ценность данных раскрывается со временем
- 9. Примеры
- 12. Sales дашборд Как мы растем, где теряем?
- 13. Скоринг С кем надо работать в первую очередь? Customer Lifecycle, Sales Funnel, and Content Strategy
- 14. Как это работает
- 15. 1. Одно неловкое движение и… #REF! #NAME? #N/A #ERROR! 2. Ручная работа = ошибки + потеря времени 3. Ограничение на 400 000 ячеек 1. Отладка логики расчетов? Нет, не слышали 2. ...это не база данных Почему не Google Sheets? У нас 100500 Google Sheets, магически связанных между собой. Что не так?
- 16. Объединение данных Откуда данные попадают в Google BigQuery? Google BigQuery Google Sheets
- 17. 1. Google BigQuery Data Transfer Service Adwords, DoubleClick Campaign Manager, DoubleClick for Publishers, and YouTube Content 2. Google BigQuery External Data Source Google Sheets, Google Cloud Storage 1. OWOX BI Google Analytics, Facebook, AdRoll, SalesForce, SendGrid 1. Fluentd, AppScript, SDK MySQL, PostgreSQL, MS SQL, REST API 1. Stitchdata, Segment, Blendo, Alooma, Lytics Amazon Redshift, Pipedrive, Zoho CRM, Hubspot, Intercom Объединение данных Как данные попадают в Google BigQuery?
- 18. Google Cloud Data Prep Автоматическая обработка данных без программирования https://clouddataprep.com/flows/19558/44264
- 19. Обогащение данных ● Добавление заголовков к столбцам ● Добавление Lookup Data ● Генерация ключевых полей ● Вставка метаданных ● Объединение данных Google Cloud Data Prep Автоматическая обработка данных без программирования Основные возможности Cloud Data Prep Исследование данных ● Автоматическое нахождение ошибок в данных ● Поиск и заполнение пропущенных значений ● Поиск и замена локальных выбросов ● Объединение данных из нескольких столбцов ● Вычисление новых метрик и параметров ● Приведение данных к единому формату
- 20. Google Cloud Data Prep Автоматическая обработка данных без программирования Основные возможности Cloud Data Prep Очистка данных ● Удаление лишних столбцов и строк ● Нормализация данных ● Редактирование текстовых данных ● Поиск и исправление дублирования строк ● Поиск и замена значений Управление данными ● Создание последовательностей изменений ● Отслеживание изменений ● Валидация данных ● Оптимизация обработки данных
- 21. Объединение пользователе й Как объединить действия пользователей из разных сервисов? id клиента из биллинга id проектов из продукта id лидов из CRM id пользователей с сайта
- 22. Визуализаци я данных Где это можно визуализировать и использовать данные из Google BigQuery? Google BigQuery Google Sheets
- 23. Инструменты Google Analytics бесплатно* Google Sheets бесплатно Google BigQuery 5 $/TB Google Data Studio бесплатно OWOX BI от $115/m Google Data Transfer Service $2.5/CustomerId Fluentd, AppScript, SDK бесплатно Third Party Services Guide Деньги Какие нужны сервисы и сколько они стоят?
- 24. 1. Быстрый старт Не надо покупать лицензии или специализированное ПО 2. Легко найти нужные компетенции SQL-like синтаксис и большое количество готовых библиотек 3. Простая интеграция со сторонними приложениями Большое количество готовых библиотек Почему Google?
- 25. 1. Как ваш Gmail 2. Стандарты безопасности: PCI DSS, ISO 27001, SOC 2,3 3. Главное: a. Используйте двухфакторную авторизацию b. Не используйте личные email-адреса Безопасность Кто будет иметь доступ к нашим данным? Их точно не украдут?
- 26. Ресурсы
- 27. Статьи Что можно почитать? Зачем нужна аналитика Как правильно настроить Google Analytics Атрибуция на основе воронки Возможности Google Data Studio на примере отчёта от OWOX BI Дашборды для бизнеса: 3 примера практического применения Расширенная электронная торговля: Настрой меня полностью Что такое UTM-метки и как их применять Безопасность и управление доступом в Google Cloud Platform
- 28. Как настроить систему сквозной аналитики Командная работа: новый подход к оценке рекламных кампаний Возможности Google Data Studio для бизнеса Что Google Cloud Platform может дать бизнесу Вебинары Где можно видео посмотреть?