Обновления:
1. Новые лендинги, поясняющие возможности для разных аудиторий
2. В качестве мессенджера для уведомлений теперь ВК, телеграм выключен. Работает в целом также.
1. Новые лендинги, поясняющие возможности для разных аудиторий
2. В качестве мессенджера для уведомлений теперь ВК, телеграм выключен. Работает в целом также.
Добавлена тарификация по 1руб за мин, без бесплатного пакета минут.
Обновлен калькулятор
Обновлен калькулятор
Канал будем оживлять. Кто не вкурсе, проект жив и только набирает обороты. Готовится много крутых фич.
А пока холиварная тема - внутренний регламент разработки UTMSTAT
https://docs.google.com/document/d/1KFSUI5q7oQfhWi4sOpbU3Bl4cpSgBBWtmcCQNEMqkMM/edit?usp=sharing
А пока холиварная тема - внутренний регламент разработки UTMSTAT
https://docs.google.com/document/d/1KFSUI5q7oQfhWi4sOpbU3Bl4cpSgBBWtmcCQNEMqkMM/edit?usp=sharing
https://cl.ly/9aa3d01d2ed7 - прилетела реклама как просто все делать PowerBI, на самом деле все еще проще. Ждите релиз в начале марте.
cl.ly
Image 2019-02-14 at 4.17.39 ПП.png
Shared with CloudApp
Немного внутренней кухни
Сейчас пошел тренд что аналитики двинули в питон писать себе скрипты автоматизации.
Это все хорошо, но, профессиональная автоматизация аналитики это не только набор скриптов.
Но и довольно большой пласт работы по проектированию и рисованию схем.
Чтобы сложные вещи работали просто и стабильно, что в конечном итоге экономит оплачиваемые человеко/часы.
И это пожалуй самая сложная часть работы с точки зрения напряжения мозга - он буквально вскипает местами.
Кодить по готовому плану гораздо проще.
Выглядит это примерно так
Сейчас пошел тренд что аналитики двинули в питон писать себе скрипты автоматизации.
Это все хорошо, но, профессиональная автоматизация аналитики это не только набор скриптов.
Но и довольно большой пласт работы по проектированию и рисованию схем.
Чтобы сложные вещи работали просто и стабильно, что в конечном итоге экономит оплачиваемые человеко/часы.
И это пожалуй самая сложная часть работы с точки зрения напряжения мозга - он буквально вскипает местами.
Кодить по готовому плану гораздо проще.
Выглядит это примерно так
Продолжаем рубрику про adtech-разработку
Причин тормозов в разработке 3 основные:
1. Разработчик ничего не делает, потому что у него есть "более важные дела", характерно для удаленки.
2. Разработчик ничего не делает, потому что он тупо не понимает тему, слабая квалификация
3. Разработчик оверквалифайд, делает много и модными способами, а толку мало
Сегодня речь про 3-й пункт, это одна из предпоследних стадий до дзена - когда ты знаешь много, а делаешь мало, но очень эффективно.
Чтобы туда быстрее попасть, держите схемку, которая показывает полезность такого подхода - она учитывает интересы и разработчика и продукта.
Более подробно в документе - https://docs.google.com/document/d/1KFSUI5q7oQfhWi4sOpbU3Bl4cpSgBBWtmcCQNEMqkMM/edit?usp=sharing
Причин тормозов в разработке 3 основные:
1. Разработчик ничего не делает, потому что у него есть "более важные дела", характерно для удаленки.
2. Разработчик ничего не делает, потому что он тупо не понимает тему, слабая квалификация
3. Разработчик оверквалифайд, делает много и модными способами, а толку мало
Сегодня речь про 3-й пункт, это одна из предпоследних стадий до дзена - когда ты знаешь много, а делаешь мало, но очень эффективно.
Чтобы туда быстрее попасть, держите схемку, которая показывает полезность такого подхода - она учитывает интересы и разработчика и продукта.
Более подробно в документе - https://docs.google.com/document/d/1KFSUI5q7oQfhWi4sOpbU3Bl4cpSgBBWtmcCQNEMqkMM/edit?usp=sharing
Когда не знаешь как привлечь клиентов и придумываешь сказки.
Парсить надо все ключи по нише, хоть 10000 хоть 1000000. Их анализ дает объективное понимание чего хотят клиенты.
Если это тяжело, то это проблема исключительно в технической безграмотности специалиста. Почему бизнес должен из-за этого лишаться полноценного анализа?
Но главное понимать, особенно свежим выпускникам-маркетологам, что если мы спарсили 1000000 ключей, это не значит что по всем по ним будет запущена реклама.
Может быть выбрано всего лишь - 100 наиболее перспективных ключей.
Какой можно сделать вывод? Чудо сервис называет, тех кто делает полноценный анализ динозаврами? Или сам сервис немного некомпетентен?
К слову, сервис продает подмену текста и это правильно, оно повышает конверсию, но вот утверждение в рекламе вызывает большие сомнения.
В UTMSTAT также есть подмена текста, только сверху вы получаете очень много дополнительной ценности в виде крутой аналитики.
Парсить надо все ключи по нише, хоть 10000 хоть 1000000. Их анализ дает объективное понимание чего хотят клиенты.
Если это тяжело, то это проблема исключительно в технической безграмотности специалиста. Почему бизнес должен из-за этого лишаться полноценного анализа?
Но главное понимать, особенно свежим выпускникам-маркетологам, что если мы спарсили 1000000 ключей, это не значит что по всем по ним будет запущена реклама.
Может быть выбрано всего лишь - 100 наиболее перспективных ключей.
Какой можно сделать вывод? Чудо сервис называет, тех кто делает полноценный анализ динозаврами? Или сам сервис немного некомпетентен?
К слову, сервис продает подмену текста и это правильно, оно повышает конверсию, но вот утверждение в рекламе вызывает большие сомнения.
В UTMSTAT также есть подмена текста, только сверху вы получаете очень много дополнительной ценности в виде крутой аналитики.
Обновления!
1. Добавлена двухсторонняя синхронизация в Google Sheets, работает в режиме CRM
Если вашим клиентам достаточно Excel - самое оно.
Меняете там сумму и статус и данные обратно попадают в UTMSTAT.
2. Добавлено уведомление о пропущенных в Телеграм
3. Добавлен экспорт заявок в CSV - ссылка прилетает в Телеграм
4. Все пока работает в режиме бета-теста. Если найдете баг, о котором мы не знаем - 500 руб на баланс.
1. Добавлена двухсторонняя синхронизация в Google Sheets, работает в режиме CRM
Если вашим клиентам достаточно Excel - самое оно.
Меняете там сумму и статус и данные обратно попадают в UTMSTAT.
2. Добавлено уведомление о пропущенных в Телеграм
3. Добавлен экспорт заявок в CSV - ссылка прилетает в Телеграм
4. Все пока работает в режиме бета-теста. Если найдете баг, о котором мы не знаем - 500 руб на баланс.
Тем временем UTMSTAT обновился и приобрел несколько киллер-фич, которых нет у лидеров рынка.
Будет серия постов от простого к сложному.
6 причин, почему не работает сквозная аналитика.
1. Маленький бюджет
Чтобы сквозная аналитика работала ей нужны данные, хотя бы 1000 платных кликов и 100 лидов в месяц.
Математически нельзя делать выводы на 3-м лидам и 50 кликам.
Поэтому надо или инвестировать в данные от 30 000 руб в мес или вообще не тратить денег, чтобы не расстраиваться. Ну и помнить, что сквозная аналитика это не гарантия продаж, это диагностика проблем.
2. Низкая мотивация и/или нет времени у штатного маркетолога
Типичная ситуация. Большой бюджет, система работает и показывает дыры в аналитике.
Реакции 0. Через пару недель, а то и месяцев просыпаемся и начинаем ругаться - а почему нет данных?
Потому что система показывает проблемы, но не может заставить программиста поставить правильно код или доделать интеграцию.
3. Нет понимания как работает сквозная аналитика
Сквозная аналитика это не готовое решение и кнопка "бабло", а система диагностики проблем от первого касания с клиентом до повторных продаж.
Ее надо подключать и каждый день следить, пока проблем не станет 0.
4. Нет понимания что смотреть в сквозной аналитике
Думаете достаточно отсортировать данные по ROI/LTV и проблема решена? Нет.
Прежде чем смотреть эти показатели, надо решить еще десяток проблем, отображаемых на других отчетах.
Мало у кого есть ясное понимание что делать и без опыта это действительно сложно.
5. Общая низкая квалификация специалистов
Все знают что сквозная аналитика нужна, но мало кто знает что там делать.
При ближайшем рассмотрении оказывается что нет волшебного сводного отчета и нужно смотреть/понимать множество смежных показателей, чтобы решить все технические проблемы и получить реальные цифры.
И тут даже у опытных маркетологов возникает ступор, когда система показывает простые, но узкоспециализированные отчеты, где черным по белому видна проблема. А в ответ - "Это очень сложно!".
Еще хуже дела с технической интеграцией.
Маркетологи не могут грамотно поставить задачу программисту, программисты не понимают смысл маркетинга. Замкнутый круг и "настроенная", но не рабочая система.
6. Использование самописной системы сквозной аналитики
Если думаете, что вы или ваши программисты, открыв для себя API рекламных систем и Python, напишите свою идеальную систему сквозной аналитики быстро и дешевле, чем стоимость платных сервисов - вы глубоко ошибаетесь.
Сначала вы потратите месяцы времени и зарплат на осознание того факта, что в API просто нет всех данных для полноценной аналитики и все не так просто, как кажется. А потом увидите, что работа с API это примерно 5% от всего объема работ, чтобы система действительно автоматизировала работу, а не забирала все время.
Поэтому прежде чем что-то писать самим, тратить время и деньги, посчитайте стоимость конечного результата в не оплаченных часах или выплаченных зарплатах. Скорее всего на эту сумму можно купить пару лет использования готового решения и оно будет работать уже завтра.
Или заказать разработку у профессионалов, которые уже прошли все грабли и знают оптимальный план решения вашей проблемы.
Будет серия постов от простого к сложному.
6 причин, почему не работает сквозная аналитика.
1. Маленький бюджет
Чтобы сквозная аналитика работала ей нужны данные, хотя бы 1000 платных кликов и 100 лидов в месяц.
Математически нельзя делать выводы на 3-м лидам и 50 кликам.
Поэтому надо или инвестировать в данные от 30 000 руб в мес или вообще не тратить денег, чтобы не расстраиваться. Ну и помнить, что сквозная аналитика это не гарантия продаж, это диагностика проблем.
2. Низкая мотивация и/или нет времени у штатного маркетолога
Типичная ситуация. Большой бюджет, система работает и показывает дыры в аналитике.
Реакции 0. Через пару недель, а то и месяцев просыпаемся и начинаем ругаться - а почему нет данных?
Потому что система показывает проблемы, но не может заставить программиста поставить правильно код или доделать интеграцию.
3. Нет понимания как работает сквозная аналитика
Сквозная аналитика это не готовое решение и кнопка "бабло", а система диагностики проблем от первого касания с клиентом до повторных продаж.
Ее надо подключать и каждый день следить, пока проблем не станет 0.
4. Нет понимания что смотреть в сквозной аналитике
Думаете достаточно отсортировать данные по ROI/LTV и проблема решена? Нет.
Прежде чем смотреть эти показатели, надо решить еще десяток проблем, отображаемых на других отчетах.
Мало у кого есть ясное понимание что делать и без опыта это действительно сложно.
5. Общая низкая квалификация специалистов
Все знают что сквозная аналитика нужна, но мало кто знает что там делать.
При ближайшем рассмотрении оказывается что нет волшебного сводного отчета и нужно смотреть/понимать множество смежных показателей, чтобы решить все технические проблемы и получить реальные цифры.
И тут даже у опытных маркетологов возникает ступор, когда система показывает простые, но узкоспециализированные отчеты, где черным по белому видна проблема. А в ответ - "Это очень сложно!".
Еще хуже дела с технической интеграцией.
Маркетологи не могут грамотно поставить задачу программисту, программисты не понимают смысл маркетинга. Замкнутый круг и "настроенная", но не рабочая система.
6. Использование самописной системы сквозной аналитики
Если думаете, что вы или ваши программисты, открыв для себя API рекламных систем и Python, напишите свою идеальную систему сквозной аналитики быстро и дешевле, чем стоимость платных сервисов - вы глубоко ошибаетесь.
Сначала вы потратите месяцы времени и зарплат на осознание того факта, что в API просто нет всех данных для полноценной аналитики и все не так просто, как кажется. А потом увидите, что работа с API это примерно 5% от всего объема работ, чтобы система действительно автоматизировала работу, а не забирала все время.
Поэтому прежде чем что-то писать самим, тратить время и деньги, посчитайте стоимость конечного результата в не оплаченных часах или выплаченных зарплатах. Скорее всего на эту сумму можно купить пару лет использования готового решения и оно будет работать уже завтра.
Или заказать разработку у профессионалов, которые уже прошли все грабли и знают оптимальный план решения вашей проблемы.
График нужен? (Хоть и делается под большого клиента, но добавим интерактива на канал)
Anonymous Poll
62%
Нужно
5%
Не нужно
33%
Не понимаю о чем речь
Еще одна новинка UTMSTAT - Юнит-экономика
Считается автоматически на основе данных из сквозной аналитики.
Собрали всю информацию из интернетов и сделали один отчет с формулами и пояснениями.
Одно дело писать тексты под SEO, другое - пытаться это применить. Вот у нас работающий вариант.
Считается автоматически на основе данных из сквозной аналитики.
Собрали всю информацию из интернетов и сделали один отчет с формулами и пояснениями.
Одно дело писать тексты под SEO, другое - пытаться это применить. Вот у нас работающий вариант.
Считаете в проектах юнит-экономику?
Anonymous Poll
48%
Да (Планирую)
17%
Нет
35%
Не понимаю о чем речь
Небольшое обновление. Теперь на главной - дашборд с основными показателями.
В скором времени запустим полноценный марктплейс дашбордов, где можно будет собрать любой дашборд из нескольких десятков отдельных виджетов, решающие конкретные задачи.
Покроем 90% типовых проблем. Идеально собранные и связанные данные от клика до покупок + готовые индикаторы, которые надо лишь выбрать. Проще некуда.
Не нужны дорогостоящие костыльные решения на Power BI или питоне. Мы все сделали, пользуйтесь 🙂
В скором времени запустим полноценный марктплейс дашбордов, где можно будет собрать любой дашборд из нескольких десятков отдельных виджетов, решающие конкретные задачи.
Покроем 90% типовых проблем. Идеально собранные и связанные данные от клика до покупок + готовые индикаторы, которые надо лишь выбрать. Проще некуда.
Не нужны дорогостоящие костыльные решения на Power BI или питоне. Мы все сделали, пользуйтесь 🙂