Интеграция сервисов сквозной аналитки с целью повышения конверсии e-commerce

Цель данной работы — исследование точек роста IT компаний и создание пошагового алгоритма, с помощью которого, IT-компании за 1-3 месяца смогут увеличить целевые показатели: число заказов, покупателей, доходы без увеличения издержек на рекламные кампании Объектом исследования является рынок IT компаний на примере 10 реальных компаний, столкнувшихся с проблемами поиска точек роста Предметом исследования является алгоритм поиска точек кратного роста и неэффективных рекламных кампаний Постановка задач 1. Исследования рынка и проблематизация 2. Поиск гипотез для исследования 3. Построение сквозной аналитики и проверка гипотез с помощью алгоритма 4. Сходимость юнит-экономики продукта 4. Интерпретация полученных результатов и сбор выводов Полученные результаты В данной работе были исследованы основные технические сложности, связанные с поиском точек роста компаниями, выявлены причины неэффективности рекламных кампаний, низких конверсий и несходимости юнит-экономики и предложены гипотезы по улучшению ключевых метрик с целью роста прибыли. Исследование имеет практическое применение и используется компаниями для более эффективного использование ресурсов и масштабирования Исследование показывает необходимость использования сервисов сквозной аналитики для корректного вычисления ключевых метрик и понимания сходимости рекламных каналов. Сквозная аналитика позволяет исправить технические дефекты и объединить данные из CRM, Google Analytics и рекламных кабинетов. Без сквозной аналитики маркетолог или продакт-менеджер компании не может принимать верные решения, потому не опирается на имеющиеся данные Практическое назначение исследования в составлении модели для анализа и улучшения показателей прибыли IT-компаний. Используя пошаговый алгоритм поиска и устранения проблем, компания сможет увидеть узкие места в бизнесе и сформировать гипотезы по их расширению