Мониторинг и аналитика в системе управления проектами ПМ Форсайт

Что такое динамический и статический отчеты

Статические отчеты содержат информацию о конкретном периоде времени. Чаще всего их используют для анализа исторических данных.

Например, ежедневные отчеты показывают статистику за день и помогают понять, что произошло. Они имеют дело с данными из прошлого и показывают, как изменился процесс и на чем сосредоточиться для лучших результатов.

Ежедневные статические отчеты предоставят нужную информацию в нужное время сотрудникам или команде. Плюс гарантируют, что все получат одну версию правды – это поможет принимать совместные решения и делать выводы.

Ежемесячная или еженедельная отчетность – еще один хороший способ использовать исторические данные. Статические отчеты покажут сотрудникам и менеджерам моментальные снимки их производительности, чтобы они могли разрабатывать долгосрочную стратегию.

Отчеты в режиме реального времени или динамические отчеты дают доступ к самой актуальной информации. Пользователь может взаимодействовать с данными с помощью интерактивных функций для проведения базового или расширенного анализа данных.

Динамические отчеты:

• обновляют данные автоматически и без выходных;
• доступны онлайн любому, у кого есть разрешение;
• всегда актуальны;
• ими легко делиться.

Динамическая отчетность помогает быстро реагировать на внезапные проблемы или изменения, благодаря доступу к данным по мере их появления. Это экономит время для всех: владельцев бизнеса, менеджеров, агентств и клиентов.

Что следует учесть, выбирая инструмент для работы с данными

Инструменты отчетности помогают повысить производительность и могут внести огромный вклад в общую эффективность бизнеса вашей компании.

Однако важно понять, какой инструмент отчетности нужен именно вам, поскольку не все инструменты созданы равными. От выбранной вами платформы может зависеть работа ключевых отделов, поэтому важно тщательно подойти к ее выбору.

Факторы, которые вы должны учитывать при выборе:

SAS

SAS уже более 40 лет является аналитическим центром, которому в 2022 году доверяли 92 из 100 крупнейших компаний списка Fortune Global 1000. Штаб-квартира компании находится в Северной Каролине, есть офисы и в других странах.

Кроме бизнес-аналитики, в пакете SAS также есть решения для:

В пакет программного обеспечения SAS входит более 200 компонентов, но сегодня мы рассмотрим SAS EBI или Suite of Business Intelligence Applications (набор приложений для бизнес-аналитики), который включает в себя инструменты отчетности.

Инструмент не очень гибкий, список его возможностей ограничен

Лучше всего система работает с информацией о доходах из Директа и Маркета (неудивительно). Но вот для подключения других площадок к статистике уже понадобятся платные сервисы, работа через API или ручная загрузка. Не очень хорошо обстоят дела с нестандартными отчетами по тем параметрам, которых нет в Метрике. Например, в систему будут передаваться из CRM заказы только с 4 статусами:

Не всем подходит такая классификация. Многим важны и другие статусы: укомплектован, отправлен, возврат и др. В частности, отслеживать возвратные заказы очень важно для того, чтобы обнаруживать проблемные товарные позиции и корректировать доход, ведь деньги за возвращенный товар придется вернуть покупателю.

Этот список ограничений можно продолжать и дальше, ведь у сервиса, в сравнении с российскими китами сквозной аналитики, действительно много чего нет.

. Matplotlib

Matplotlib — библиотека для рисования, которая использует Python 2D. С помощью Matplotlib пользователи могут создавать гистограммы, столбцовые и круговые диаграммы, графики ошибок и все прочие графики, используя всего лишь несколько строк кода. Это средство визуализации данных может использоваться в нескольких средах, таких как Python, IPython, Jupyter notebook и в других программах.

. TensorFlow

TensorFlow был разработан командой Google Brain для внутреннего использования, а позднее, в ноябре 2022 года, выпущен под лицензией Apache License 2.0.

Это бесплатная математическая библиотека с открытым исходным кодом, подходящая для машинного обучения. Исследователи могут использовать TensorFlow для создания high-end приложений машинного обучения. В то же время разработчики могут создавать приложения машинного обучения на основе TensorFlow.

. Weka

Weka или Waikato Environment for Knowledge Analysis — пакет машинного обучения, написанный на Java, что делает его простым и настраиваемым для любого внедрения.

Weka предоставляет широкий выбор инструментов визуализации данных, что делает его эффективным инструментом создания отчетов. Он также предоставляет алгоритмы для анализа данных, к которым легко получить доступ благодаря графическим пользовательским интерфейсам, которые поставляются в комплекте.

. Apache Kafka

Apache Kafka — распределённый программный брокер сообщений. Спроектирован как распределённая, горизонтально масштабируемая система, обеспечивающая наращивание пропускной способности как при росте числа и нагрузки со стороны источников, так и количества систем-подписчиков.

Подписчики могут быть объединены в группы. Поддерживается возможность временного хранения данных для последующей пакетной обработки. Одной из особенностей реализации инструмента является применение техники, сходной с журналами транзакций, используемыми в системах управления базами данных.

Apache Kafka можно использовать для обмена сообщениями, отслеживания активности на сайтах, агрегирования логов, метрик, обработки потоков и множества других задач.

Alteryx

Alteryx специализируется на end-to-end анализе данных. Среди поддерживаемых решений: расширенная аналитика, бизнес-аналитика и визуализация данных, обнаружение и управление данными, аналитика местоположений, подготовка данных и технологические интеграции.

Alteryx доверяют тысячи клиентов по всему миру, включая McDonald’s, Audi, Unilever и Experian. Генеральный директор Alteryx Дин Штекер недавно отметился в новостях после того, как его личное состояние достигло отметки в 1 миллиард долларов.

Инструмент «условно бесплатный»

За основные функции не надо платить, но дополнительные возможности идут за отдельную плату, с привлечением службы поддержки или разработчиков из своей или сторонней компании. Например, чтобы отслеживать в статистике заявки из онлайн-консультанта, email, телефонных звонков или подключить какую-нибудь нераспространенную CRM, придется понести дополнительные расходы. И не факт, что задача будет решена корректно.

Расходы на интеграцию здесь являются скрытыми, их часто трудно спрогнозировать, в то время как профильные сервисы сквозной аналитики обычно включают интеграции сразу в цену тарифа.

Вывод: для небольших и средних компаний, которым не нужна сверхдетализация отчетов, это отличный вспомогательный инструмент. Также Метрика станет хорошим стартом, если ранее вы никогда не работали с системой сквозной аналитики.

А с какими системами сквозной аналитики работаете вы? Делитесь впечатлениями в комментариях.

. Apache Pig

Apache Pig – это высокоуровневый процедурный язык, предназначенный для выполнения запросов к большим слабо структурированным наборам данных с помощью платформ Hadoop и MapReduce. Pig упрощает использование Hadoop, позволяя выполнять SQL-подобные запросы к распределенным наборам данных.

. Apache Mesos

Apache Mesos — это централизованная отказоустойчивая система управления кластером. Она разработана для распределенных компьютерных сред c целью обеспечения изоляции ресурсов и удобного управления кластерами подчиненных узлов. Он использует те же принципы, что и ядро Linux, но Apache Mesos работает на каждой машине и предоставляет приложениям API для управления ресурсами и планирования, как в физических, так и в виртуальных средах.

. Apache Mahout

Целью Apache Software Foundation при разработке Apache Mahout была бесплатная реализация алгоритмов распределенного машинного обучения, связанных с кластеризацией данных, классификацией и совместной фильтрацией.

Mahout также содержит Java-библиотеки для функций линейной алгебры и статистики. Большинство реализаций использует платформу Apache Hadoop, хотя все еще существует ряд не внедренных алгоритмов.

. Lumen Data

Lumen Data — платформа управления информацией, которая использует поэтапный подход в рамках своей методологии, основанной на MDM. Компания предоставляет продукты, а также консультационные услуги для:

. MLBase

MLBase — это пакет Julia, который предоставляет различные инструменты для машинного обучения. Это очень полезная библиотека для дата сайентистов и разработчиков в случае, когда они пишут свои собственные модели машинного обучения.

MLBase является частью Berkeley Data Analytics Stack (BDAS) вместе с Apache Spark. Инструмент состоит из трех компонентов, а именно:

. Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio предоставляет среду коллективного и визуального машинного обучения, где пользователи даже без навыков программирования могут легко создавать, тестировать и изменять свои модели предиктивного анализа.

Пользователи могут просто перетаскивать наборы данных и модули анализа на холсте Azure ML. Эти наборы данных и модули соединяются и формируют эксперимент, который выполняется в Machine Learning Studio.

Если вы хотите изменить модель, то просто отредактируйте эксперимент и запустите его снова. Учебный эксперимент может быть преобразован в готовую прогностическую модель, которую можно опубликовать в виде веб-службы, доступной для других людей.

. Amazon Lex

Amazon Lex — платформа, которая позволяет пользователям встраивать диалоговые голосовые и текстовые интерфейсы в любое приложение. Благодаря функциям глубокого обучения, связанным с ASR (автоматическое распознавание речи) и NLU (понимание естественного языка), вы можете преобразовывать речь в текст и понимать намерения пользователей — разрабатывать приложения, которые имеют высокий уровень вовлеченности и поддерживающих разговоры, похожие на реальные.

Amazon Lex построен по тем же технологиям глубокого обучения, что Amazon использовал и для Alexa, с ним любой человек может разрабатывать разговорные боты.

. Automatic Statistician

Automatic Statistician была разработана с целью облегчить превращение необработанных данных в полезную информацию путем создание прогнозов, выводов и интерпретаций на их основе. Automatic Statistician — система, которая создает возможные статистические модели для объяснения данных, а полученные результаты представляет в виде цифр и текста с естественным языком.

. Apache Spark

Apache Spark — фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop. В отличие от классического обработчика из ядра Hadoop, реализующего двухуровневую концепцию MapReduce с дисковым хранилищем, Spark использует специализированные примитивы для рекуррентной обработки в оперативной памяти, благодаря чему позволяет получать значительный выигрыш в скорости работы для некоторых классов задач, в частности, возможность многократного доступа к загруженным в память пользовательским данным делает библиотеку привлекательной для алгоритмов машинного обучения.

BigML

BigML — это платформа, которая значительно упрощает машинное обучение для дата сайентистов, поскольку предоставляет уже разработанные алгоритмы и структуры. BigML может использоваться в облаке или локально.

BigML настоятельно рекомендуется профессионалами в области обработки данных. В приведенном ниже твите он занимает второе место в списке инструментов, которые вы должны знать или использовать, если вы увлекаетесь машинным обучением и искусственным интеллектом:

Matlab

matlab или Matrix Laboratory — это вычислительная среда и язык программирования. Он позволяет инженерам по данным составлять графики функций и данных, манипулировать матрицами, создавать пользовательские интерфейсы, реализовывать алгоритмы и многое другое.

matlab может использоваться для множества задач — математических вычислений, моделирования, создание прототипов и симуляций, разработки алгоритмов, анализа данных, исследований и визуализации данных, а также разработки приложений.

Ggplot2

Это, прежде всего, инструмент визуализации данных, разработанный, в основном, для языка статистического программирования R.

Ggplot2 — это полноценный инструмент визуализации данных, с автоматической подсветкой данных, градиентом для разграничения положительных и отрицательных значений, сглаживанием и настройками сложных, но красивых графиков.

Он может легко превратить декартовы графы в полярные с помощью всего одного оператора. С ggplot2 вы можете использовать разные наборы данных и создать для них единые графики.

Ggplot2 имеет миллионы загрузок на Github, и большинство людей, которые скачивают его, являются специалистами по данным из технологических компаний, журналистами или даже правительственными работниками.

Telegram-бот

Просмотр всех формируемых Монитором отчетов часто не является необходимым на ежедневной основе.

Для удобства и минимизации времени базовые показатели проекта (данные по школе и менеджерам) ежедневно автоматически направляются пользователям, подключившимся к чат-боту платформы в Telegram. Это позволяет просматривать данные в удобное время без подключения к платформе, а также без использования мобильного приложения.

В ближайшей перспективе предполагается разработка возможности использования гибких отчеты в Telegram, которые будут позволять пользователю самостоятельно настраивать параметры и периодичность получаемого отчета.

Автоматизация

Автоматизация отчетов позволяет избежать необходимость сбора данных вручную, исключает риск человеческого фактора при расчете показателей, минимизирует время необходимое для подготовки отчетности. Кроме того использование сервиса позволяет сократить расходы онлайн-школы на содержание персонала, который занимается расчетом показателей и подготовкой отчетности.

Обновление данных в Мониторе происходит автоматически и не требует выполнения запросов пользователем. Скорость пересчета при обновлении минимальна — занимает менее 1 минуты.

Для проектов с большим количеством данных (регистраций, заказов, оплат, продуктов и т.д.) позволяет производить расчет и обновление показателей безошибочно и с высокой частотой.

Агенты поддержки

Агенты сопровождают клиентов и отвечают на любые вопросы на протяжении всего срока пользования Монитором, дают пояснения о том, как именно рассчитываются те или иные показатели, какие данные берутся для расчета.

Консультирование осуществляется в удобной для клиента форме: с использованием электронной почты, чатов внутри Монитора и на сайте, по телефону. При необходимости решения вопроса с несколькими сотрудниками одновременно или обсуждения вопросов, требующих обсуждения и детальной проработки организовывается ZOOM-встреча.

Анализ всех меток

Чем больше проект, тем больше источников, откуда приходят клиенты, и тем актуальнее встает вопрос об автоматизации статистики по всем источникам: сколько было регистраций, заказов оплат и т.д.

Кроме платного трафика в отчете есть блок с данными о доходе с каждой метки, которая существует в проекте. Монитор с помощью фильтрации данных позволяет рассчитывать показатели по любым меткам.

В зависимости от потребностей школы для анализа могут использоваться различные параметры, под которые создаются метки:

— название подрядчика;

— геометка;

— название или идентификатор продукта;

— название или идентификатор воронки/туннеля;

— название или идентификатор типа предложения для клиента.

Фильтрация данных осуществляется:

— по UTM меткам;

— по параметрам рекламной кампании (аккаунт, кампания, группа объявлений, объявление);

— по иным меткам.

Анализ выгорания креативов

Любая активность, креатив, используемые в рекламных компаниях имеют тенденцию к выгоранию. Использование сквозной аналитики помогает выявить этот процесс на ранней стадии.

Ряд графиков строится нарастающим итогом, путем суммирования данных каждого следующего дня с предыдущими днями. При визуальном анализе графика прибыли можно оперативно определить момент начала стагнации, чтобы принять решение о прекращении или замене креатива и перераспределении финансирования на другие кампании.

Базовые показатели платного трафика

В модуле «Трафик» собраны все основные базовые показатели работы онлайн-школы за выбранный период на едином экране:

— выручка;

— количество оплат;

— количество заказов;

— количество регистраций;

— конверсия;

— средний чек.

Данные представлены и в числовых значениях и в виде графиков, диаграмм.

Модуль считает показатели ROMI, ROAS и ДДР с любой детализацией:

— проекта в целом,

— отдельной воронки,

— всех подрядчиков или по отдельности,

— любого рекламного канала.

Указанные показатели рассчитываются в модуле по следующим формулам:

ДДР = Расходы на рекламу/Доход от рекламы * 100%

ROAS = Доход от рекламы/Расходы на рекламу

ROMI = Доход — Расходы/Расходы * 100%

Кроме того важным показателем является используемый в модуле показатель NPC (non profit cost), который дает понимание сколько денег на рекламу было потрачено впустую.

Безопасность

При росте проекта и вовлечении большого числа сотрудников и подрядчиков в работу онлайн-школы, актуальным становится вопрос о безопасности данных и контроле над доступом к аккаунту Getcourse. Любые сбои или утечка данных чреваты серьезными финансовыми и репутационными рисками.

Монитор является решением данной проблемы и обеспечивает безопасность данных клиентов онлайн-школ. Вместо доступа к Getcourse подрядчики получают необходимую информацию из данных модуля.

Персональные данные пользователей не загружаются и не хранятся в модулях Монитора. Данные Монитора невозможно выгрузить, их можно только просматривать.

Управлять аккаунтом Getcourse через Монитор невозможно, так как все показатели используются Монитором без обратной связи. Это позволяет избежать риска нарушения работы процессов проекта в онлайн-школе из-за человеческого фактора при подключении большого количества пользователей.

Бесплатная базовая интеграция

Работы по базовой интеграции и настройке любого из модулей Монитора осуществляются бесплатно. Пользователь оплачивает только ежемесячную абонентскую плату. Плата за подготовку проекта к аналитике может быть взята сторонними интеграторами при обращении к ним.

Для подключения любого модуля достаточно пройти короткую авторизацию, заполнив контактные данные.

После авторизации открывается раздел с пошаговой инструкцией выдачи прав агентам по подключению Монитора.

В разработке

Монитор постоянно дорабатывается с учетом меняющихся условий рынка, а также пожеланий пользователей. На данный момент в разработке следующие нововведения:

1. Собственные сегменты. Возможность создавать пользователем в модулях Монитора собственные сегменты с учетом специфики работы онлайн-школы, по которым будут формироваться отчеты.

2. Кредиты и рассрочки. Модуль будет помогать работать с кредиторской задолженностью клиентов, строить соответствующие отчеты и графики, которые помогут анализировать показатели и выявлять проблемы.

3. Модуль «Вебинары». Модуль будет показывать аналитику по проводимым школой вебинарам для повышения их эффективности.

4. Модуль «Обучение» позволит анализировать качество учебного процесса (например будет показывать как ученики проходят обучение, делают ли домашние задания, доходят ли до конца обучения и т.д.). Также модуль направлен на помощь руководителю в управлении кураторами обучения.

5. Модуль «Клуб» будет актуален для аналитики подписной модели.

#Getcourse#онлайншкола#трафик#аналитика

В чем разница между статическими и динамическими отчетами

Подробнее о различиях между динамическими и статическими отчетами:

Статические отчеты основаны на важных бизнес-данных, поэтому имеют определенную ценность. Но динамические отчеты позволяют бизнесу выжать из данных все до последней капли: глубже изучить информацию, выявить потенциальные возможности, принять взвешенные решения и эффективно отреагировать на изменения.

В DataFan вы можете работать с динамическими отчетами или в пару кликов сохранять их в формате Excel, превращая в статические. Или использовать данные в Google Sheets, Power Bl, но давайте по порядку.

Востребованность науки о данных

Если между стартапами, транснациональными корпорациями, политическими лидерами и другими организациями и есть что-то общее, то это использование данных для принятия стратегических решений.

Стартапы собирают все данные о рынке, которые им доступны, в том числе данные о поведении потребителей и информацию о конкурентах, и на основе них разрабатывают бизнес-планы.

Большие и малые компании, многонациональные корпорации и организации, работающие в разных отраслях, полагаются на статистические данные, такие как рыночные тенденции и результаты прошлых лет, при принятии решения о судьбе дочерних компаний, отделов и даже руководителей компаний.

Организации во всех секторах получают ценную информацию из данных и используют их для принятия важных решений — у каких поставщиков покупать сырье, в каких странах нужно расширяться, в какие продукты или сервисы стоит инвестировать и т.п. Данные всегда были важным товаром, но в последние годы в отрасли наблюдается огромный рост числа компаний, внедряющих большие данные.

Исследование, проведенное Dresner Advisory Services, показало, что число компаний, использующих большие данные, значительно увеличилось с 17% в 2022 году до 41% в 2022 году и 53% в 2022 году. Число компаний, которые пока не используют большие данные, за тот же трехлетний период сократилось всего до 11%. Самый ценный ресурс теперь не нефть, а данные

Если данные — это новая нефть, то наука о данных (data science) — это машина, которая обрабатывает их, чтобы сделать полезными. Без нее данные остаются нечитаемыми, и из них невозможно получить информацию.

Готовое решение

Стандарты формируемых модулем отчетов сформированы благодаря многолетнему опыту работы сотен онлайн-школ, изучению их потребностей в сфере управленческого учета и оцифровки бизнеса.

При подключении к Монитору пользователь получает набор готовых решений в виде дашбордов, содержащих графики и таблицы, позволяющие сразу после подключения получать данные о работе школы.

При необходимости получать данные в ином представлении, рассчитывать дополнительные показатели, доработка модулей осуществляется в ходе последующей работы.

С накоплением опыта и получением новых кейсов система регулярно дорабатывается и улучшается.

Доступы подрядчикам

Использование Монитора позволяет давать доступ к данным онлайн-школы сотрудникам или внешним подрядчикам (например, нескольким подрядчикам по трафику) без доступа к аккаунту Getcourse.

Монитор позволяет выдавать бесплатно любое количество доступов. Одному и тому же подрядчику может быть предоставлен доступ к одному или ко всем модулям.

При прекращении работы с подрядчиком и отключения рекламного кабинета Монитор сохранят все исторические данные, полученные во время работы с данным подрядчиком.

Инструменты отчетности против инструментов бизнес-аналитики

Люди часто используют термины «инструменты бизнес-аналитики» и «инструменты отчетности» (в данном случае reporting это не только создание графиков, но и извлечение данных, работа с ними, анализ и, в конце-концов, построение отчетов) взаимозаменяемо, поэтому различия между ними как-то размыты.

Большинство платформ бизнес-аналитики уже включают в себя инструменты отчетности, и это понятно, так как, согласно приведенному выше исследованию Dresner, отчетность — это номер в списке технологий и инициатив, которые имеют стратегическое значение для бизнес-аналитики.

Вот в чем инструменты отчетности отличаются от инструментов бизнес-аналитики:

Например, с помощью инструментов BI вы, просмотрев данные из отдела кадров, узнаете, почему сократилось количество доставок. Затем вы узнаете, как повысить производительность вашего отдела доставки, чтобы количество доставок в день соответствовало количеству полученных заказов.

Когда дело доходит до инструментов бизнес-аналитики, формат является динамическим, что позволяет компаниям быстро работать с разными источниками данных и видеть причинно-следственные связи между ними.

Интеграция за 1 день

Интеграция платформы с аккаунтом онлайн-школы на Getcourse первоначально занимала несколько дней. На данный момент платформа интегрируется в среднем в течение одного дня.

В планах компании на ближайшее время ускорить процесс интеграции и сократить его до 1 часа.

С момента введения данных в заявку на подключение модуля, процесс подключения сопровождается техническим специалистом нашего агентства.

Как не потерять данные при работе со специалистами на аутсорсе

В DataFan вы можете создать отдельные проекты и открыть частный доступ специалистам. Или добавить клиента, чтобы он мог зайти и самостоятельно изучить нужные данные за интересующий период времени.

Перейдите в раздел «Проекты и команда» из левого бокового меню.

Если продвигаете паблики разных брендов или запускаете рекламу из разных рекламных кабинетов – этот раздел сэкономит вам время. Удобнее и быстрее переключаться между проектами, а не искать нужный кабинет или сообщество в списке.

Но главное – это возможность совместной работы. Вы можете отправить приглашение на емейл специалиста и предоставить доступ к конкретному проекту.

Наделите приглашенного сотрудника полномочиями:

• Администратора. Имеет право подключать к проекту новые паблики и аккаунты для создания отчетов.
• Пользователя. Может только создавать отчеты.

Таким образом данные сообществ и РК всегда будут доступны, независимо от того, сколько команд поменяется за время работы над проектом.

Какие сервисы попали в подборку

По понятным причинам мы не брали в статью иностранные сервисы, которые либо прямо сказали о том, что прекратили продажи продукта в России (например, Power BI от Microsoft), либо находятся в группе риска по критерию страны-происхождения.

Даже если часть из них еще работает, нет гарантии, что завтра не придет письмо о прекращении сотрудничества. Поэтому в подборке нет, например, OWOX BI. Вроде бы, сервис продолжает работать, но за будущее не поручимся. Мы отдали предпочтение российским сервисам, которые доступны, которые легко оплатить с российских счетов и у которых есть русскоязычная поддержка.

Кто такой аналитик (специалист по данным)?

Наука о данных — это машина, которая обрабатывает большие данные, тогда как специалисты по данным (дата сайентисты) — это люди, управляющие этими машинами. Они решают проблемы с помощью своих аналитических и технических навыков.

Неотъемлемая черта любых дата сайентистов — любопытство. Они должны интересоваться тем, что компании нужно для успеха, исследовать инструменты и заставлять их работать в своих целях, понимать, чего они не знают.

Как метко сказала Кэти О’Нил, американский математик и автор книги «Оружие математического поражения» (Weapons of Math Destruction): «Иногда задача ученого по данным состоит в том, чтобы знать, что вы ничего не знаете».

Конкретные обязанности ученого по данным включают в себя:

Специалист по данным также должен обладать навыками настройки и работы с различными инструментами, включая инструменты отчетности.

Метрики для отслеживания этапов конверсий

Монитор рассчитывает все необходимые показатели для отслеживания этапов конверсии от показов рекламного баннера до оплаты, то есть анализирует все основные точки касания с клиентом.

В разрезе каждой рекламной кампании и источника трафика рассчитываются все основные показатели по платному трафику:

— показы;

— расход;

— клики;

— регистрации;

— заказы;

— оплаты;

— СPC — стоимость клика;

— СPR — стоимость регистрации;

— СPA — стоимость заказа;

— CPO — стоимость оплаты;

— NPC в числовом и процентном выражении и другие

В графиках представлены данные по выручке и расходам по дням, неделям и месяцам.

Мобильная версия

Кроме основной версии Монитора, доступной к использованию на сайте, разработано и функционирует мобильное приложение с доступом ко всем данным платформы. Отчеты адаптированы и не отличаются от десктопных.

Мобильное приложение доступно для телефонов на базе Android и iOS.

Данные отчетов в мобильном приложении обновляются в соответствии с настройками основной платформы.

Модульная система

Платформа Монитор использует модульную систему. Каждый из модулей подключается отдельно и используется для разных задач и разных сотрудников в едином интерфейсе.

На данный момент в Мониторе доступны 4 модуля:

Модуль «Руководитель»

Модуль «Руководитель» позволяет владельцу, продюсеру онлайн-школы отслеживать в моменте и динамике все основные параметры, необходимые для управленческого учета и анализа эффективности работы школы:

В модуле доступен набор из восьми стандартных панелей с общими и детализированными данными.

Монитор подходит всем

Платформа одинаково полезна как начинающим онлайн-школам, так и крупным игрокам в сфере онлайн образования с большими оборотами и значительным количеством продуктов.

Монитор позволяет школе не превратится в компанию по сбору статистики, но при этом иметь в быстром доступе все возможные данные для бизнес решений.

Преимущества платформы — простота, скорость сбора данных, количество срезов, полное отсутствие ручного сбора данных.

Обновление раз в час

Частота обновления данных устанавливается пользователем в настройках модуля и зависит от потребностей каждого проекта в скорости актуализации. Максимальная частота обновлений — 1 раз в час.

Монитор предлагает следующие варианты периодичности обновления:

— 1 раз в час;

— 1 раз в 2 часа;

— 1 раз в 4 часа (6 раз в день);

— 1 раз в 8 часов (3 раза в день);

— 1 раз в 12 часа (2 раза в день);

— 1 раз в день.

Отчет о продажах

Монитор собирает данные о регистрациях, заказах и оплатах, выводит их в формате разных графиков и таблиц в разных интерпретациях и рассчитывает основные показатели.

Монитор помогает принимать управленческие решения на уровне руководителя школы, руководителя отдела продаж, руководителя отдела маркетинга:

— показывает узкие места,

— экономит время на сбор данных и делает это максимально точно,

— позволяет связать параметры с KPI сотрудников.

Подписная модель

За пользование каждым модулем Монитора установлена ежемесячная абонентская плата, сумма которой зависит от конкретного модуля.

В эту плату входит:

● техническая поддержка агентов;

● автоматизированный сбор данных в соответствии с установленной в настройках регулярностью;

● поддержка актуальной версии программы;

● телеграм-бот, отправляющий ежедневные сообщения с базовыми показателями проекта;

● обучение как читать данные: в модуле есть набор видеороликов для знакомства с функционалом системы;

● бесплатный доступ к Монитору до 1000 сотрудников школы.

Подрядчики на одном экране

Проблема правильного расчета эффективности рекламных кампаний в том, чтобы четко понимать путь, который проходит пользователь от момента первого касания до оплаты. Сопоставлять какое именно рекламное объявление конкретного подрядчика по трафику привело к конкретной покупке.

При большой базе, большом потоке трафика, нескольких подрядчиках по трафику, сопоставить показатели вручную невозможно.

Сравнительный анализ генераторов отчетов sql server reporting services и fastreport .net. часть 1. функциональные возможности

Функции

Вот особенности SAS Business Intelligence:

Если мы захотим определить одну сильную сторону SAS, то это будет его всесторонность. Клиентам не нужно использовать другие инструменты для своей бизнес-аналитики, визуализации данных или статистического анализа.

Программное обеспечение SAS используется на многих рынках, включая:

SAS является одним из основных игроков в сфере бизнес-аналитики, наряду с SAP, IBM, Salesforce и другими лидерами рынка. Взгляните на «Магический квадрант» Gartner для платформ бизнес-аналитики, который представил Рональд фон Лун:

Функции:

Особенности Redis:

Redis используется бизнесос, финансам, СМИ и в интернете, на производствах, в розничной торговле, телекоммуникациях, образовании, развлечениях и здравоохранении.

Чем еще полезно построение отчетов в реальном времени для бизнеса

З способа улучшить возможности динамической отчетности:

• Внедряйте работу с отчетами сверху вниз. Внедрение эффективных процессов отчетности зависит от высшего руководства. Инвестируйте в решения для бизнес-аналитики с мгновенным доступом к ключевой информации. Самостоятельно отслеживайте ключевые метрики, следите за ними. Так вы вовремя сможете дать поручение команде углубиться в данные и найти источник проблемы.
• Привлекайте к работе нужных людей. Понимание информационных потребностей сотрудников поможет компании улучшить свою работу. Знаете интересы сторон – знаете, какие данные необходимо сообщить. Так каждый занимается своим делом и не забивает голову ненужной информацией, что положительно влияет на производительность.
• Визуализируйте данные. Так их легче и быстрее анализировать, чем копаться в огромной таблице. Старшие менеджеры чаще всего тратят 80 % времени на сбор информации и только 20 % на ее анализ. Динамические отчеты сокращают время сбора данных и принятия решений, что также влияет на производительность. Плюс четкое представление информации снижает риск неправильной интерпретации данных.

DataFan – как раз такой инструмент. Регистрируйтесь, внедряйте динамическую отчетность и делайте свой бизнес более приспособленным к изменениям.