Пусть он будет ярким, насыщенным и полным интересных событий.
Желаем всем крепкого здоровья, гармонии и удачи.
Пусть работа приносит радость, проекты — впечатляющие результаты, а в жизни будет место для ярких событий и счастливых моментов.
Спасибо за то, что были с нами в этом году.
Давайте в следующем сделаем еще больше классных вещей вместе!
С наилучшими пожеланиями,
команда CyberBrain 🦊
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥5⚡2
🔥 Прокси-конверсии и качественная аудитория (QA): что это и как применять?
🦊 В кампании не всегда можно сразу оптимизировать рекламу под основную цель (например, продажи, лиды или подписки), особенно если данных недостаточно. Но это не повод останавливаться! В таких случаях выручают прокси-конверсии /качественная аудитория (QA).
💡 Что такое прокси-конверсии?
Прокси-конверсии — это промежуточные действия, которые коррелируют с основной целью и позволяют оптимизировать кампанию, даже если данных по основным конверсиям пока недостаточно.
Пример
Цель кампании — увеличить продажи. Но объем продаж пока мал, и данные собираются медленно. Тогда можно отслеживать такие прокси-конверсии, как:
- Добавление товара в корзину.
- Черновик формы заявки.
- Переход на страницу оплаты.
- Скачивание брошуры.
Если эти действия коррелируют с продажами, их можно использовать для анализа и корректировки рекламной стратегии.
💡 Что такое качественная аудитория (QA)?
Качественная аудитория (QA) — это совокупность поведенческих метрик и микро-конверсий, которые помогают отделить потенциальных клиентов от случайных пользователей.
Пример
Допустим, цель кампании — увеличить доход. Но если коррелирующих микро-конверсий мало или они отсутствуют, можно использовать поведенческие метрики:
- Количество сессий на сайте.
- Время на сайте или на целевой странице.
- Глубина скролла.
- Переходы по ключевым страницам.
Совет: собирайте группу сигналов, а не полагайтесь на одну метрику. Это увеличит точность корреляции. Упакуйте эти метрики в цель в Яндекс.Метрике или Google Analytics для удобного анализа и оптимизации.
📊 Зачем это нужно?
Прокси-конверсии и QA помогают:
1️⃣ Быстро собирать данные и принимать решения.
2️⃣ Оптимизировать кампании до появления достаточного объема данных по основным целям.
3️⃣ Понять поведение пользователей и улучшить воронку.
🤔 Как выбрать подходящие прокси-конверсии или QA?
1️⃣ Анализируйте промежуточные действия, которые часто предшествуют основной цели.
2️⃣ Оценивайте корреляцию: если 70% пользователей, добавивших товар в корзину, совершают покупку, это надежная метрика.
3️⃣ Изучайте поведение аудитории, которая уже достигла цели, и выделяйте общие характеристики.
🚀 Итог
Используйте прокси-конверсии и качественную аудиторию как инструменты для гибкой настройки кампаний, ускорения их эффективности и достижения высоких результатов!
Всем роста продаж и конверсий! 🎯
#основа #аналитика #оптимизация
🦊 В кампании не всегда можно сразу оптимизировать рекламу под основную цель (например, продажи, лиды или подписки), особенно если данных недостаточно. Но это не повод останавливаться! В таких случаях выручают прокси-конверсии /качественная аудитория (QA).
💡 Что такое прокси-конверсии?
Прокси-конверсии — это промежуточные действия, которые коррелируют с основной целью и позволяют оптимизировать кампанию, даже если данных по основным конверсиям пока недостаточно.
Пример
Цель кампании — увеличить продажи. Но объем продаж пока мал, и данные собираются медленно. Тогда можно отслеживать такие прокси-конверсии, как:
- Добавление товара в корзину.
- Черновик формы заявки.
- Переход на страницу оплаты.
- Скачивание брошуры.
Если эти действия коррелируют с продажами, их можно использовать для анализа и корректировки рекламной стратегии.
💡 Что такое качественная аудитория (QA)?
Качественная аудитория (QA) — это совокупность поведенческих метрик и микро-конверсий, которые помогают отделить потенциальных клиентов от случайных пользователей.
Пример
Допустим, цель кампании — увеличить доход. Но если коррелирующих микро-конверсий мало или они отсутствуют, можно использовать поведенческие метрики:
- Количество сессий на сайте.
- Время на сайте или на целевой странице.
- Глубина скролла.
- Переходы по ключевым страницам.
Совет: собирайте группу сигналов, а не полагайтесь на одну метрику. Это увеличит точность корреляции. Упакуйте эти метрики в цель в Яндекс.Метрике или Google Analytics для удобного анализа и оптимизации.
📊 Зачем это нужно?
Прокси-конверсии и QA помогают:
1️⃣ Быстро собирать данные и принимать решения.
2️⃣ Оптимизировать кампании до появления достаточного объема данных по основным целям.
3️⃣ Понять поведение пользователей и улучшить воронку.
🤔 Как выбрать подходящие прокси-конверсии или QA?
1️⃣ Анализируйте промежуточные действия, которые часто предшествуют основной цели.
2️⃣ Оценивайте корреляцию: если 70% пользователей, добавивших товар в корзину, совершают покупку, это надежная метрика.
3️⃣ Изучайте поведение аудитории, которая уже достигла цели, и выделяйте общие характеристики.
🚀 Итог
Используйте прокси-конверсии и качественную аудиторию как инструменты для гибкой настройки кампаний, ускорения их эффективности и достижения высоких результатов!
Всем роста продаж и конверсий! 🎯
#основа #аналитика #оптимизация
🔥7👍2
🚀 Крутое дополнение к фреймворку
🦊 Подготовили полезную инструкцию по анализу расхождений трекера и кабинетов!
При сравнении данных трекера и рекламной площадки часто возникают расхождения. Важно понимать, какие из них допустимы, а какие требуют детального разбора.
📌 Что вы найдете в инструкции?
✔ Почему данные могут отличаться и какие расхождения считаются нормальными
✔ Какие бывают причины расхождений
✔ Пошаговый алгоритм проверки и устранения проблем
✔ Когда стоит обращаться в техподдержку
🔍 Разбираем возможные ошибки и даем четкий план действий!
Кто еще не получил доступ к фрейму, вам сюда
⚡️@cyberbrain_msc_bot⚡️
🦊 Подготовили полезную инструкцию по анализу расхождений трекера и кабинетов!
При сравнении данных трекера и рекламной площадки часто возникают расхождения. Важно понимать, какие из них допустимы, а какие требуют детального разбора.
📌 Что вы найдете в инструкции?
✔ Почему данные могут отличаться и какие расхождения считаются нормальными
✔ Какие бывают причины расхождений
✔ Пошаговый алгоритм проверки и устранения проблем
✔ Когда стоит обращаться в техподдержку
🔍 Разбираем возможные ошибки и даем четкий план действий!
Кто еще не получил доступ к фрейму, вам сюда
⚡️@cyberbrain_msc_bot⚡️
🔥6👍2
🦊 Почему бизнесу не нужна «уникальная атрибуция»? Потому что математика работает одинаково для всех.
Сеть стоматологий, федеральный банк или фитнес-центр в 90% случаев пользуются одной и той же моделью последнего клика. Да, она не подходит для анализа многоканальных рекламных кампаний. Однако сейчас популярна другая крайность.
И это тезис о необходимости уникальной атрибуции для каждого бизнеса, даже для каждого продукта внутри компании. Давайте разберёмся, как возник тренд «уникализировать» модель атрибуции под заказчика и почему это не работает.
🟠 Откуда пошло заблуждение?
Чаще всего мы слышим, что атрибуция = модель машинного обучения. А раз она учится на конкретных данных, то должна учитывать специфику бизнеса.
И ML-атрибуции действительно есть, однако:
• у нас они представлены не так широко;
• к ML ошибочно относят модели Маркова и Шепли — статичные формулы, которые рассчитывают результат по заранее определённому набору данных.
🟠 Почему миф стал популярным?
Из предположения, что каждый бизнес настолько уникален, будто бы для него нужно изобретать отдельную математику.
Но существующие модели атрибуции уже работают с одними и теми же данными из рекламных кабинетов и систем аналитики. Клики, показы, сессии, конверсии, время — универсальные понятия, которые не меняются от бизнеса к бизнесу.
Отличаться будут только конкретные величины: например, сколько времени надо пользователю, чтобы дойти до покупки. Но это лишь одна из надстроек, а их учитывает отдельный аналитический механизм — окно атрибуции.
Поэтому сама атрибуция — что в салоне красоты, что в федеральном банке — оперирует одинаковыми данными, и ей не нужно «знать» специфику вашего бизнеса.
🚀 Что важно запомнить
Модель атрибуции нужно выбирать не под конкретный продукт, а исходя из количества и соотношения разных типов каналов внутри рекламной кампании.
Хотите сделать классный кейс? Начните внедрять уже готовые рыночные стандарты. Потому что математика работает одинаково для всех.
#атрибуция #простосложном
Сеть стоматологий, федеральный банк или фитнес-центр в 90% случаев пользуются одной и той же моделью последнего клика. Да, она не подходит для анализа многоканальных рекламных кампаний. Однако сейчас популярна другая крайность.
И это тезис о необходимости уникальной атрибуции для каждого бизнеса, даже для каждого продукта внутри компании. Давайте разберёмся, как возник тренд «уникализировать» модель атрибуции под заказчика и почему это не работает.
🟠 Откуда пошло заблуждение?
Чаще всего мы слышим, что атрибуция = модель машинного обучения. А раз она учится на конкретных данных, то должна учитывать специфику бизнеса.
И ML-атрибуции действительно есть, однако:
• у нас они представлены не так широко;
• к ML ошибочно относят модели Маркова и Шепли — статичные формулы, которые рассчитывают результат по заранее определённому набору данных.
🟠 Почему миф стал популярным?
Из предположения, что каждый бизнес настолько уникален, будто бы для него нужно изобретать отдельную математику.
Но существующие модели атрибуции уже работают с одними и теми же данными из рекламных кабинетов и систем аналитики. Клики, показы, сессии, конверсии, время — универсальные понятия, которые не меняются от бизнеса к бизнесу.
Отличаться будут только конкретные величины: например, сколько времени надо пользователю, чтобы дойти до покупки. Но это лишь одна из надстроек, а их учитывает отдельный аналитический механизм — окно атрибуции.
Поэтому сама атрибуция — что в салоне красоты, что в федеральном банке — оперирует одинаковыми данными, и ей не нужно «знать» специфику вашего бизнеса.
🚀 Что важно запомнить
Модель атрибуции нужно выбирать не под конкретный продукт, а исходя из количества и соотношения разных типов каналов внутри рекламной кампании.
Хотите сделать классный кейс? Начните внедрять уже готовые рыночные стандарты. Потому что математика работает одинаково для всех.
#атрибуция #простосложном
👍5🔥4👏2🤯1
🦊 Есть миф, что data-driven-атрибуция — невероятно сложный подход, умом который не понять, аршином общим не измерить. А про встраивание в бизнес и говорить нечего — космические технологии.
И по опыту общения с десятками клиентов мы выделили следующие проблемы:
1️⃣ Все эти ваши модели атрибуции — это выдумка и вообще ненужная история.
2️⃣ Непонятно, зачем они нужны. И так здорово живём и управляем рекламой.
3️⃣ Сложно, очень сложно: модели, внедрение, данные. Знать бы вообще, что это такое.
4️⃣ Вещь полезная, но с какой стороны за неё взяться? Не знаем, как внедрить.
5️⃣ Попробовали, не получилось внедрить и отложили.
И действительно, data-driven-атрибуция требует времени на изучение и внедрение. Смотрите, что можно сделать:
• Провести самостоятельные тестирование основанных на данных моделей атрибуции за 3-5 месяцев.
• Интегрировать готовые и проверенные рыночные решения за 1-4 недели. И это уже с подключением CRM.
Чтобы понять, какие модели бывают и как они работают на уровне концепции, достаточно нескольких часов просмотра наших материалов: вот что можно почитать, а вот что будет круто посмотреть.
🚀 В следующем посте начнём основательно разбирать все препятствия в цифрах и кейсах.
И по опыту общения с десятками клиентов мы выделили следующие проблемы:
1️⃣ Все эти ваши модели атрибуции — это выдумка и вообще ненужная история.
2️⃣ Непонятно, зачем они нужны. И так здорово живём и управляем рекламой.
3️⃣ Сложно, очень сложно: модели, внедрение, данные. Знать бы вообще, что это такое.
4️⃣ Вещь полезная, но с какой стороны за неё взяться? Не знаем, как внедрить.
5️⃣ Попробовали, не получилось внедрить и отложили.
И действительно, data-driven-атрибуция требует времени на изучение и внедрение. Смотрите, что можно сделать:
• Провести самостоятельные тестирование основанных на данных моделей атрибуции за 3-5 месяцев.
• Интегрировать готовые и проверенные рыночные решения за 1-4 недели. И это уже с подключением CRM.
Чтобы понять, какие модели бывают и как они работают на уровне концепции, достаточно нескольких часов просмотра наших материалов: вот что можно почитать, а вот что будет круто посмотреть.
🚀 В следующем посте начнём основательно разбирать все препятствия в цифрах и кейсах.
🔥7👍2👏1
🦊 Все эти ваши модели атрибуции — это выдумка и вообще ненужная история
Такой тезис правда распространён на рынке — и вот почему. Большинство маркетологов и клиентов даже не задумываются, что за цифры по количеству лидов и рекламных источников продаж они видят в своей CRM и отчётах Яндекс.Метрики.
Они уверены, что 100 лидов из условного Яндекс Директа — это истина в последней инстанции, и о чём ещё говорить. Но правда в том, что здесь уже работает модель атрибуции, а значит, определённый взгляд на вещи. Правильный, не правильный — вопрос отдельный.
Этот взгляд легко изменить, выбрав вместо модели атрибуции по умолчанию, к примеру, первый клик. И сразу картина мира станет другой: может оказаться, что Яндекс Директ принёс уже не 100 лидов, а 84.
📍 Модель атрибуции по умолчанию — это просто настройка, а не объективная реальность. Более того, когда речь идёт о кросс-канальном маркетинге, она не учитывать весь путь клиента и скрывает важные точки контакта, которые привели к продаже.
🚀 На этом этапе важно осознать: пользуетесь вы атрибуцией осознанно или нет, но она точно есть в вашей жизни. А вот когда и какую модель применять, мы расскажем позже.
#атрибуциямифы #простосложном
👍8🔥4
🦊 Выбираем подходящую модель атрибуции #для_бизнеса
Атрибуция — это способ понять, какие маркетинговые каналы и активности действительно приводят к конверсии. Для этого есть множество разных моделей, и в них довольно легко запутаться. Давайте разбираться, когда и какую модель лучше применять в зависимости от размаха рекламных кампаний.
Поделили для вас чек-лист на уровни с 0 до 3. Каждая ступень — это масштаб бизнеса клиента и ваша погружённость в тему атрибуции. Надеемся, что второе будет расти вместе с первым!
0️⃣ Нулевой уровень: базовая модель last touch
На этом этапе бизнес использует только перфоманс-маркетинг (контекстная реклама, таргет в Telegram Ads и реклама в постах). Здесь достаточно стандартной модели last touch, которая есть по умолчанию в Яндекс.Метрике.
Однако даже на этом этапе надо учитывать важный момент. Если вы не знаете, что уже смотрите на данные через атрибуцию, это не значит, что она не смотрит на вас.
1️⃣ Первый уровень: расширение каналов
Когда к перфомансу добавляются новые пути, такие как РСЯ и Telegram-каналы, боты, репосты, важно начать смотреть на данные под разными углами. Поэтому начинаем использовать:
• Last click — точка опоры, базовое представление о том, что точно работает.
• First click — помогает оценить, что приводит пользователей в воронку, особенно для РСЯ.
🚨 Ошибка, которую совершают многие: нельзя складывать, вычитать или проводить другие операции между разными моделями атрибуции. Сначала смотрим все данные под одной моделью, затем — под другой, но не смешиваем результаты.
2️⃣ Второй уровень: добавление медийной активности
Когда бизнес подключает видеорекламу, баннерные кампании на крупных площадках, важно дополнить last touch и first click:
• Линейная модель — равномерно распределяет вес между всеми точками контакта в цепочке.
• Time decay (затухание) — учитывает влияние контактов ближе к конверсии. Особенно полезно для длинных воронок, где ранние касания теряют значимость.
• Data-driven атрибуция — хороша тем, что при достаточном объёме данных учитывает реальные пользовательские пути. Можно пробовать внедрять уже на данном этапе.
📌 Как выбрать?
• Если цикл сделки короткий (от нескольких минут до 3 недель), отлично подойдёт линейная модель.
• Если цикл сделки длиннее 3 недель, ваш выбор — time decay, потому что люди хуже помнят рекламу месячной давности.
3️⃣ Третий уровень: масштабирование и сложные воронки
Когда бизнес работает с большим количеством площадок, инструментов и форматов, без data-driven атрибуции уже не обойтись. Она строится на полных данных и учитывает влияние всех точек контакта. Это сложная модель, поэтому огромную роль в её применении играет фактор опыта команды.
На нулевом и первом уровне data-driven атрибуция не нужна — достаточно простых моделей. На втором уровне её уже можно пробовать. А на третьем уровне — это must-have инструмент.
🚀 Переходим к выводам
Не надо пытаться использовать сложные модели там, где хватит простых. Развивайте аналитику вместе с ростом бизнеса, и тогда атрибуция станет вашим мощным инструментом для принятия решений — и совершенствования рекламных кампаний.
#атрибуция_просто
Атрибуция — это способ понять, какие маркетинговые каналы и активности действительно приводят к конверсии. Для этого есть множество разных моделей, и в них довольно легко запутаться. Давайте разбираться, когда и какую модель лучше применять в зависимости от размаха рекламных кампаний.
Поделили для вас чек-лист на уровни с 0 до 3. Каждая ступень — это масштаб бизнеса клиента и ваша погружённость в тему атрибуции. Надеемся, что второе будет расти вместе с первым!
0️⃣ Нулевой уровень: базовая модель last touch
На этом этапе бизнес использует только перфоманс-маркетинг (контекстная реклама, таргет в Telegram Ads и реклама в постах). Здесь достаточно стандартной модели last touch, которая есть по умолчанию в Яндекс.Метрике.
Однако даже на этом этапе надо учитывать важный момент. Если вы не знаете, что уже смотрите на данные через атрибуцию, это не значит, что она не смотрит на вас.
1️⃣ Первый уровень: расширение каналов
Когда к перфомансу добавляются новые пути, такие как РСЯ и Telegram-каналы, боты, репосты, важно начать смотреть на данные под разными углами. Поэтому начинаем использовать:
• Last click — точка опоры, базовое представление о том, что точно работает.
• First click — помогает оценить, что приводит пользователей в воронку, особенно для РСЯ.
🚨 Ошибка, которую совершают многие: нельзя складывать, вычитать или проводить другие операции между разными моделями атрибуции. Сначала смотрим все данные под одной моделью, затем — под другой, но не смешиваем результаты.
2️⃣ Второй уровень: добавление медийной активности
Когда бизнес подключает видеорекламу, баннерные кампании на крупных площадках, важно дополнить last touch и first click:
• Линейная модель — равномерно распределяет вес между всеми точками контакта в цепочке.
• Time decay (затухание) — учитывает влияние контактов ближе к конверсии. Особенно полезно для длинных воронок, где ранние касания теряют значимость.
• Data-driven атрибуция — хороша тем, что при достаточном объёме данных учитывает реальные пользовательские пути. Можно пробовать внедрять уже на данном этапе.
📌 Как выбрать?
• Если цикл сделки короткий (от нескольких минут до 3 недель), отлично подойдёт линейная модель.
• Если цикл сделки длиннее 3 недель, ваш выбор — time decay, потому что люди хуже помнят рекламу месячной давности.
3️⃣ Третий уровень: масштабирование и сложные воронки
Когда бизнес работает с большим количеством площадок, инструментов и форматов, без data-driven атрибуции уже не обойтись. Она строится на полных данных и учитывает влияние всех точек контакта. Это сложная модель, поэтому огромную роль в её применении играет фактор опыта команды.
На нулевом и первом уровне data-driven атрибуция не нужна — достаточно простых моделей. На втором уровне её уже можно пробовать. А на третьем уровне — это must-have инструмент.
🚀 Переходим к выводам
Не надо пытаться использовать сложные модели там, где хватит простых. Развивайте аналитику вместе с ростом бизнеса, и тогда атрибуция станет вашим мощным инструментом для принятия решений — и совершенствования рекламных кампаний.
#атрибуция_просто
⚡6🔥3👏2
А на каком уровне применения атрибуции находитесь вы? Сейчас узнаем, сколько среди нас data-driven кудесников 😎
Anonymous Poll
14%
0️⃣ Нулевой уровень: базовая модель last touch
29%
1️⃣ Первый уровень: расширение каналов
29%
2️⃣ Второй уровень: добавление медийной активности
29%
3️⃣ Третий уровень: масштабирование и сложные воронки
CyberBrain | digital marketing
2️⃣ Непонятно, зачем они нужны. И так здорово живём и управляем рекламой.
— Зачем нужны модели атрибуции?
💪🦊 Чтобы зарабатывать больше
Атрибуция — это инструмент, который отвечает на вопрос, кто привёл продажу. Простой пример: у вас есть отдел продаж из трёх человек, но нет CRM и телефонии. К вам на ковёр приходит отчитаться руководитель и постоянно твердит, что он сам организовал все продажи, а эти три продавца — ну так, чисто для вида есть, что-то делают.
Вы ставите себе CRM, начинаете слушать звонки и понимаете, что вообще-то все продажи даёт один конкретный продавец, а руководитель и два других продавца — бестолочи, которые почти ничего не делают.
👉 Вот атрибуция — это инструмент, который помогает понять, какие рекламные кампании действительно работают, а какие нет. Но почему вообще есть проблема понять, что работает, а что нет?
Когда у вас одна рекламная кампании, проблемы нет. А когда их десятки на множестве площадок, то возникает ситуация, что потенциальный клиент может увидеть рекламу в нескольких местах — и только потом купить.
Кто при этом молодец? Яндекс, VK, а может быть, Telegram.
От ответа будет зависеть, куда вы понесёте деньги, а значит, дальнейший результат. Понесли в VK, а он на самом деле не давал результат = не просто потеряли деньги на рекламе, но и недополучили продажи. Двойные потери.
Критически важно чётко понимать, какие источники работают, а какие не дают результатов. Зачем? Чтобы зряче управлять рекламой и повышать продажи, снижая при этом стоимость привлечения.
🚀 Ни реклама сама по себе, ни аналитика никому не были бы нужны, если бы продажи росли просто так.
Иногда чудеса случаются, но чаще для роста надо понимать, какие рекламные инструменты, кампании и креативы работают, а какие просто сжирают силы, время и деньги.
💪🦊 Чтобы зарабатывать больше
Атрибуция — это инструмент, который отвечает на вопрос, кто привёл продажу. Простой пример: у вас есть отдел продаж из трёх человек, но нет CRM и телефонии. К вам на ковёр приходит отчитаться руководитель и постоянно твердит, что он сам организовал все продажи, а эти три продавца — ну так, чисто для вида есть, что-то делают.
Вы ставите себе CRM, начинаете слушать звонки и понимаете, что вообще-то все продажи даёт один конкретный продавец, а руководитель и два других продавца — бестолочи, которые почти ничего не делают.
👉 Вот атрибуция — это инструмент, который помогает понять, какие рекламные кампании действительно работают, а какие нет. Но почему вообще есть проблема понять, что работает, а что нет?
Когда у вас одна рекламная кампании, проблемы нет. А когда их десятки на множестве площадок, то возникает ситуация, что потенциальный клиент может увидеть рекламу в нескольких местах — и только потом купить.
Кто при этом молодец? Яндекс, VK, а может быть, Telegram.
От ответа будет зависеть, куда вы понесёте деньги, а значит, дальнейший результат. Понесли в VK, а он на самом деле не давал результат = не просто потеряли деньги на рекламе, но и недополучили продажи. Двойные потери.
Критически важно чётко понимать, какие источники работают, а какие не дают результатов. Зачем? Чтобы зряче управлять рекламой и повышать продажи, снижая при этом стоимость привлечения.
🚀 Ни реклама сама по себе, ни аналитика никому не были бы нужны, если бы продажи росли просто так.
Иногда чудеса случаются, но чаще для роста надо понимать, какие рекламные инструменты, кампании и креативы работают, а какие просто сжирают силы, время и деньги.
👍7🔥3
CyberBrain | digital marketing
3️⃣ Сложно, очень сложно: модели, внедрение, данные. Знать бы вообще, что это такое.
Многие команды не понимают, как работают медийные кампании и их связка с перфомансом (упоминаем в посте, см. 2️⃣ Второй уровень), но очень хотят решить этот вопрос.
Чтобы объединить медийку и перфоманс, можно:
• ИЛИ обратиться за помощью
• ИЛИ попробовать сделать всё самостоятельно
У тех, кто выбрал второй вариант, возникает желание сходу объединить данные двух типов рекламы. Для этого есть:
✅ Эконометрика
✅ Data-driven атрибуция
✅ Uplift-моделирование
✅ Машинное обучение
И все подходы, за исключением uplift, ставят перед командами серьёзный вызов.
Excel, Power BI, SQL, Python уже не в состоянии решить задачу: это даже при наличии сильного аналитика или команды, способной поднять методологию, и инженерной команды, готовой обеспечить хранение и вычислительные мощности.
А можно собрать решение из ваты и палок?
Да, можно сделать прототипы на небольших отрезках времени (до месяца) и оценивать их эффективность. Это касается и эконометрики, и атрибуции. С ML будет сложнее.
Вопрос в том, как потом встроить это в рабочий процесс. Здесь-то и начинается действительно большая проблема:
1️⃣ Построить бесперебойный процесс поставки, очистки и проверки данных, который надо постоянно поддерживать — это требует инженерной команды, которая минимум 4–6 месяцев не сможет заниматься ничем другим.
2️⃣ Сделать модель данных и интегрировать внешние данные с внутренними — здесь нужна команда аналитиков и ещё 6–8 месяцев работы.
🥲 То, что многим кажется простой задачей формата «скачал данные из кабинетов и систем статистики, посчитал в Excel и выдал результат», превращается в проект минимум на полгода с инвестициями от 30 млн рублей.
Стоит ли, например, магазину одежды или системе бронирования туров заниматься нецелевой разработкой вместо того, чтобы направить все ресурсы на конкуренцию и борьбу за лидерство в своей нише? Большой вопрос.
Только создать свои CRM / CMS и язык программирования — уже огромные затраты.
Чтобы объединить медийку и перфоманс, можно:
• ИЛИ обратиться за помощью
• ИЛИ попробовать сделать всё самостоятельно
У тех, кто выбрал второй вариант, возникает желание сходу объединить данные двух типов рекламы. Для этого есть:
✅ Эконометрика
✅ Data-driven атрибуция
✅ Uplift-моделирование
✅ Машинное обучение
И все подходы, за исключением uplift, ставят перед командами серьёзный вызов.
Excel, Power BI, SQL, Python уже не в состоянии решить задачу: это даже при наличии сильного аналитика или команды, способной поднять методологию, и инженерной команды, готовой обеспечить хранение и вычислительные мощности.
А можно собрать решение из ваты и палок?
Да, можно сделать прототипы на небольших отрезках времени (до месяца) и оценивать их эффективность. Это касается и эконометрики, и атрибуции. С ML будет сложнее.
Вопрос в том, как потом встроить это в рабочий процесс. Здесь-то и начинается действительно большая проблема:
1️⃣ Построить бесперебойный процесс поставки, очистки и проверки данных, который надо постоянно поддерживать — это требует инженерной команды, которая минимум 4–6 месяцев не сможет заниматься ничем другим.
2️⃣ Сделать модель данных и интегрировать внешние данные с внутренними — здесь нужна команда аналитиков и ещё 6–8 месяцев работы.
Стоит ли, например, магазину одежды или системе бронирования туров заниматься нецелевой разработкой вместо того, чтобы направить все ресурсы на конкуренцию и борьбу за лидерство в своей нише? Большой вопрос.
Только создать свои CRM / CMS и язык программирования — уже огромные затраты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥3
🦊 Подводим итоги. В чём сложность самостоятельно объединить данные медийной и перфоманс-рекламы?
1️⃣ Для начала надо разобраться в теоретической части, изучить выбранный метод анализа — это уже непросто.
2️⃣ Собрать минимально рабочую версию.
• Кто вам нужен:
✅ Data scientist, если модель сложная
✅ Аналитик данных
✅ Инженер
3️⃣ Понять, как оценивать результаты, и подвести итоги MVP.
4️⃣ Поставить проект на рельсы и вывести его в полноценную эксплуатацию — это 6–8 месяцев работы.
Поэтому, например, data-driven атрибуция не получила широкого распространения на рынке: её реализация требует аккумуляции огромных внутренних ресурсов компании.
Но есть и другой вариант:
• обратиться за помощью
🚀 Не тратьте время и деньги впустую. Обращайтесь к нам, и мы решим задачу всего за 2-3 недели, даже если вы супербольшой enterprise.
Жмите «Отправить заявку» — мы всегда рады помочь и подсказать, как создать прозрачную систему оценки маркетинга и повысить его рентабельность!
1️⃣ Для начала надо разобраться в теоретической части, изучить выбранный метод анализа — это уже непросто.
2️⃣ Собрать минимально рабочую версию.
• Кто вам нужен:
✅ Data scientist, если модель сложная
✅ Аналитик данных
✅ Инженер
3️⃣ Понять, как оценивать результаты, и подвести итоги MVP.
4️⃣ Поставить проект на рельсы и вывести его в полноценную эксплуатацию — это 6–8 месяцев работы.
Поэтому, например, data-driven атрибуция не получила широкого распространения на рынке: её реализация требует аккумуляции огромных внутренних ресурсов компании.
Но есть и другой вариант:
• обратиться за помощью
🚀 Не тратьте время и деньги впустую. Обращайтесь к нам, и мы решим задачу всего за 2-3 недели, даже если вы супербольшой enterprise.
Жмите «Отправить заявку» — мы всегда рады помочь и подсказать, как создать прозрачную систему оценки маркетинга и повысить его рентабельность!
👍4🔥3👏2
CyberBrain | digital marketing
4️⃣ Вещь полезная, но с какой стороны за неё взяться? Не знаем, как внедрить.
🦊 Проверяем, что у нас несколько каналов, есть медийка.
Отвечаем на вопросы (везде должно быть «да»):
1️⃣ Есть ли CRM или её аналог, чтобы данные по продажам собирались корректно?
2️⃣ Передаётся ли client ID из Я.Метрики / GA в CRM?
3️⃣ Есть ли UTM-стандарты?
4️⃣ Размещаются ли медийные кампании в adtracker-системах? Например, в AdRiver.
✅ Базовый чек провели. Если всё есть, можно считать, что подготовка для внедрения атрибуции уже проведена, и остаётся совсем чуть-чуть.
Если нет, не беда — на всё про всё уйдёт не больше нескольких недель, чтобы закрыть эти пункты. Разве что общий гайд по UTM-метке может занять больше времени из-за бюрократии.
Переходим непосредственно к внедрению атрибуции.
1️⃣ Объединяем все данные от показа до продажи. Для этого вам надо склеить:
🦊 Client ID по временным меткам
🦊 Выгрузки из AdRiver или другого adtracker'а
🦊 Данные из Я.Метрики / GA
🦊 Выгрузку из CRM
Короче говоря, вы строите сквозную аналитику.
2️⃣ Берём алгоритмическую модель атрибуции, например, Маркова — она есть в виде готовых пакетов в интернете. Подготавливаем данные, как требует конкретно ваш пакет.
3️⃣ Считаем и получаем первый результат.
4️⃣ Оцениваем, насколько правдоподобно он выглядит.
5️⃣ Тюним, если что-то не получилось сразу.
6️⃣ Начинаем применять полученные наблюдения и аналитику в работе и смотрим за результатом.
Да, всё описанное — это по верхам и без деталей, но шаги для запуска MVP именно такие. Конечно, дьявол кроется в деталях, которых в каждом пункте много, и из-за этого процесс может занять месяцы и потребовать значительных вливаний. Но если очень хочется попробовать самим, то верхнеуровневый roadmap у вас на руках.
🚀 А если не хочется ломать голову — мы всегда рядом и готовы быстро помочь в решении задач по оптимизации медиамикса и атрибуции.
Отвечаем на вопросы (везде должно быть «да»):
1️⃣ Есть ли CRM или её аналог, чтобы данные по продажам собирались корректно?
2️⃣ Передаётся ли client ID из Я.Метрики / GA в CRM?
3️⃣ Есть ли UTM-стандарты?
4️⃣ Размещаются ли медийные кампании в adtracker-системах? Например, в AdRiver.
Если нет, не беда — на всё про всё уйдёт не больше нескольких недель, чтобы закрыть эти пункты. Разве что общий гайд по UTM-метке может занять больше времени из-за бюрократии.
Переходим непосредственно к внедрению атрибуции.
1️⃣ Объединяем все данные от показа до продажи. Для этого вам надо склеить:
Короче говоря, вы строите сквозную аналитику.
2️⃣ Берём алгоритмическую модель атрибуции, например, Маркова — она есть в виде готовых пакетов в интернете. Подготавливаем данные, как требует конкретно ваш пакет.
3️⃣ Считаем и получаем первый результат.
4️⃣ Оцениваем, насколько правдоподобно он выглядит.
5️⃣ Тюним, если что-то не получилось сразу.
6️⃣ Начинаем применять полученные наблюдения и аналитику в работе и смотрим за результатом.
Да, всё описанное — это по верхам и без деталей, но шаги для запуска MVP именно такие. Конечно, дьявол кроется в деталях, которых в каждом пункте много, и из-за этого процесс может занять месяцы и потребовать значительных вливаний. Но если очень хочется попробовать самим, то верхнеуровневый roadmap у вас на руках.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥2
CyberBrain | digital marketing
5️⃣ Попробовали, не получилось внедрить и отложили.
🦊 Завершаем цикл постов об основных проблемах, когда речь заходит о внедрении в бизнес data-driven атрибуции
Итак, на вопрос нужно смотреть философски. Если с первого раза не получилось или даже несколько попыток не дали результат, то это тот случай, когда сдаваться не нужно. Почему?
К сожалению или к счастью, методов оценки мультиканальных кампаний у нас не так уж и много:
🔶 Up-lift
🔶 Эконометрика
🔶 ML
🔶 Любимая Data-Driven атрибуция
По нашему опыту могу сказать, что ключевое внимание надо уделить прежде всего:
🔸 Проверке данных из источников
🔸 Правилам объединения в цепочки
🔸 Корректности UTM-разметки
Если данные, которыми вы оперируете, будут верными, то это 70% успеха всего проекта. Большая часть проблем, которые возникают и могут катастрофически влиять на результаты расчётов, будет лежать именно в том, как собраны и преобразованы данные.
Ну а как же выбранная модель? Как мы говорили в постах до, многие модели есть в открытом доступе, и подключить их — дело техники. Создать производственную инфраструктуру для большинства тоже не будет rocket science.
Кто нужен, чтобы справиться с правильной сборкой данных? Тут потребуется два типа специалистов:
1️⃣ Аналитик данных / веб-аналитик, который хорошо понимает, как работает реклама, работал с рекламными API и может сделать схему интеграции данных.
2️⃣ Дата-инженер или разработчик, который может поднять базовую инфраструктуру для хранения данных, подключить источники и написать обработку по ТЗ от аналитика.
Вот такой командой можно поднимать MVP и потихоньку двигаться вперёд. Быстрая прогрессия, конечно, потребует большего числа людей и ресурсов.
🚀 А если не хочется и нет возможности всё тянуть на себе, обращайтесь к нам, и мы с радостью поможем решить ваш вопрос.
Итак, на вопрос нужно смотреть философски. Если с первого раза не получилось или даже несколько попыток не дали результат, то это тот случай, когда сдаваться не нужно. Почему?
К сожалению или к счастью, методов оценки мультиканальных кампаний у нас не так уж и много:
🔶 Up-lift
🔶 Эконометрика
🔶 ML
🔶 Любимая Data-Driven атрибуция
По нашему опыту могу сказать, что ключевое внимание надо уделить прежде всего:
🔸 Проверке данных из источников
🔸 Правилам объединения в цепочки
🔸 Корректности UTM-разметки
Если данные, которыми вы оперируете, будут верными, то это 70% успеха всего проекта. Большая часть проблем, которые возникают и могут катастрофически влиять на результаты расчётов, будет лежать именно в том, как собраны и преобразованы данные.
Ну а как же выбранная модель? Как мы говорили в постах до, многие модели есть в открытом доступе, и подключить их — дело техники. Создать производственную инфраструктуру для большинства тоже не будет rocket science.
Кто нужен, чтобы справиться с правильной сборкой данных? Тут потребуется два типа специалистов:
1️⃣ Аналитик данных / веб-аналитик, который хорошо понимает, как работает реклама, работал с рекламными API и может сделать схему интеграции данных.
2️⃣ Дата-инженер или разработчик, который может поднять базовую инфраструктуру для хранения данных, подключить источники и написать обработку по ТЗ от аналитика.
Вот такой командой можно поднимать MVP и потихоньку двигаться вперёд. Быстрая прогрессия, конечно, потребует большего числа людей и ресурсов.
🚀 А если не хочется и нет возможности всё тянуть на себе, обращайтесь к нам, и мы с радостью поможем решить ваш вопрос.
🔥6👍4
У нас отличная новость: мы обновили раздел «Кейсы». Теперь вам доступны для чтения пять историй наших клиентов:
1️⃣ Кейс BMW Group Russia — оптимизировали бюджет на 26% с помощью смарт-сегментов и атрибуции Шепли.
2️⃣ Кейс Haval — снизили CPA на 37%, используя сквозную аналитику и ML-оптимизацию.
3️⃣ Кейс ГК ФСК — повысили эффективность отдельных каналов в 2-45 раз благодаря post-view аналитике.
4️⃣ Кейс Туту — помогли построить систему сквозной аналитики и избавились от потерь данных в 25%.
5️⃣ Кейс БКС Мир инвестиций — впервые в России внедрили Stable ID и оптимизировали CPA на 21% только за счёт перераспределения бюджета.
#новый_материал #кейс
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3
🦊 Как проверить, что вы готовы к самостоятельному внедрению атрибуции? Оцените свою компанию по этим пяти пунктам
С внедрением data-driven атрибуции каждый наш клиент получает огромное конкурентное преимущество:
✅ продвижение только через каналы с максимальной окупаемостью.
Но прежде чем внедрять этот способ аналитики, надо разобраться, для какой бизнес-модели он необходим.
Начинайте применять data-driven атрибуцию, если:
1️⃣ Ваш бизнес использует более трёх рекламных источников (Yandex, VK, Telegram и т. д.)
При таком раскладе атрибуция на основе данных становится единственным способом оценки эффективности кампаний. Чем больше инструментов задействовано в рекламе, тем более комплексный анализ нужен, чтобы понять:
• какой вклад каждый из них вносит в общую конверсию;
• как распределять бюджет для получения лучших результатов.
Атрибуция на основе данных — это максимально комплексный из всех возможных анализов.
2️⃣ Вы тратите на рекламу более 1 млн рублей ежемесячно
В этом случае отсутствие data-driven атрибуции ведёт к систематическим финансовым потерям. Чем выше бюджет, тем дороже обходятся ошибки в распределении — даже небольшие перекосы могут стоить сотни тысяч руб. / месяц.
Стандартные модели атрибуции (по последнему клику, первому клику или распределённые поровну) дают искажённую картину:
📌 Каналы с последним касанием получают слишком много бюджета, а верхнеуровневые рекламные касания недооцениваются.
📌 Неэффективные площадки продолжают получать финансирование, потому что их влияние трудно отследить.
📌 Нет понимания, какой канал реально приносит прибыль, а какой просто перехватывает пользователей перед покупкой.
Data-driven атрибуция устраняет эти проблемы, перераспределяя бюджет по реальному вкладу каналов.
3️⃣ Вы реализуете товары и услуги. Да, атрибуция нужна везде. Но особенно — в сферах с длительным циклом принятия решения о покупке
Например, автомобили, путёвки, банковские продукты. Модель на основе данных помогает настроить рекламу, учитывая всю цепочку взаимодействий клиента. Она даёт возможность отслеживать и анализировать, какие каналы влияют на решение, даже если покупка происходит не сразу.
4️⃣ У вас есть команда для оперативного реагирования
Любая атрибуция требует быстрой реакции на полученные данные, и data-driven не является исключением. Важно, чтобы у вас была команда аналитиков и маркетологов, готовая:
• верно интерпретировать полученные данные;
• оперативно изменять стратегию на основе полученных инсайтов;
• управлять бюджетом и настраивать приоритеты между каналами.
5️⃣ У вашей команды есть необходимая инфраструктура
Чтобы умная модель действительно работала, недостаточно собрать данные — их нужно быстро обрабатывать, анализировать и применять. Для этого бизнесу требуется:
📌 Единое хранилище данных (DWH) — чтобы информация о взаимодействиях пользователей поступала из всех рекламных каналов и объединялась в одном месте.
📌 Система сквозной аналитики — чтобы видеть полный путь клиента, а не разрозненные отчёты из разных источников.
📌 Гибкие инструменты отчётности (например, BI-системы) — чтобы маркетологи могли быстро проверять гипотезы без привлечения IT-специалистов.
📌 Автоматизированная передача данных в рекламные системы — чтобы перераспределять бюджеты в реальном времени, а не вручную по устаревшим отчётам.
✅ Если ваш бизнес соответствует этим критериям, внедрение data-driven атрибуции значительно повысит точность оценки эффективности рекламных усилий, поможет оптимизировать распределение бюджета и улучшить результаты.
🚀 А если вы не хотите с этим разбираться и строить всё самостоятельно, приходите к нам за готовыми решениями :)
#для_бизнеса
С внедрением data-driven атрибуции каждый наш клиент получает огромное конкурентное преимущество:
Но прежде чем внедрять этот способ аналитики, надо разобраться, для какой бизнес-модели он необходим.
Начинайте применять data-driven атрибуцию, если:
1️⃣ Ваш бизнес использует более трёх рекламных источников (Yandex, VK, Telegram и т. д.)
При таком раскладе атрибуция на основе данных становится единственным способом оценки эффективности кампаний. Чем больше инструментов задействовано в рекламе, тем более комплексный анализ нужен, чтобы понять:
• какой вклад каждый из них вносит в общую конверсию;
• как распределять бюджет для получения лучших результатов.
Атрибуция на основе данных — это максимально комплексный из всех возможных анализов.
2️⃣ Вы тратите на рекламу более 1 млн рублей ежемесячно
В этом случае отсутствие data-driven атрибуции ведёт к систематическим финансовым потерям. Чем выше бюджет, тем дороже обходятся ошибки в распределении — даже небольшие перекосы могут стоить сотни тысяч руб. / месяц.
Стандартные модели атрибуции (по последнему клику, первому клику или распределённые поровну) дают искажённую картину:
📌 Каналы с последним касанием получают слишком много бюджета, а верхнеуровневые рекламные касания недооцениваются.
📌 Неэффективные площадки продолжают получать финансирование, потому что их влияние трудно отследить.
📌 Нет понимания, какой канал реально приносит прибыль, а какой просто перехватывает пользователей перед покупкой.
Data-driven атрибуция устраняет эти проблемы, перераспределяя бюджет по реальному вкладу каналов.
3️⃣ Вы реализуете товары и услуги. Да, атрибуция нужна везде. Но особенно — в сферах с длительным циклом принятия решения о покупке
Например, автомобили, путёвки, банковские продукты. Модель на основе данных помогает настроить рекламу, учитывая всю цепочку взаимодействий клиента. Она даёт возможность отслеживать и анализировать, какие каналы влияют на решение, даже если покупка происходит не сразу.
4️⃣ У вас есть команда для оперативного реагирования
Любая атрибуция требует быстрой реакции на полученные данные, и data-driven не является исключением. Важно, чтобы у вас была команда аналитиков и маркетологов, готовая:
• верно интерпретировать полученные данные;
• оперативно изменять стратегию на основе полученных инсайтов;
• управлять бюджетом и настраивать приоритеты между каналами.
5️⃣ У вашей команды есть необходимая инфраструктура
Чтобы умная модель действительно работала, недостаточно собрать данные — их нужно быстро обрабатывать, анализировать и применять. Для этого бизнесу требуется:
📌 Единое хранилище данных (DWH) — чтобы информация о взаимодействиях пользователей поступала из всех рекламных каналов и объединялась в одном месте.
📌 Система сквозной аналитики — чтобы видеть полный путь клиента, а не разрозненные отчёты из разных источников.
📌 Гибкие инструменты отчётности (например, BI-системы) — чтобы маркетологи могли быстро проверять гипотезы без привлечения IT-специалистов.
📌 Автоматизированная передача данных в рекламные системы — чтобы перераспределять бюджеты в реальном времени, а не вручную по устаревшим отчётам.
🚀 А если вы не хотите с этим разбираться и строить всё самостоятельно, приходите к нам за готовыми решениями :)
#для_бизнеса
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍4
🦊 #новый_материал + апдейт статьи про фреймворк
На этой неделе не было постов, потому что вместо серебра мы делали золото — ещё более крутые и комплексные материалы для блога CyberBrain. Итак, что у нас получилось:
1️⃣ Объединили недавний цикл постов о внедрении data-driven атрибуции в бизнес — теперь это новая статья на сайте. Там подробно рассказали про пять этапов «принятия» атрибуции, которые в итоге экономят компаниям миллионы рублей. Внутри вы найдёте верхнеуровневый roadmap, который поможет внедрить этот способ аналитики самостоятельно.
🔗 Как и зачем внедрять data-driven атрибуцию в бизнес: 5 основных шагов
2️⃣ Обновили статью про фреймворк оптимизации медийки. Это наш авторский гайд для тех, кто хочет от медийной рекламы продаж, а не просто охватов. И да, всё реально — фрейм расписан на конкретные шаги, которые приведут вас к этой цели.
🔗 Больше лидов — меньше CPA: как работает первый и единственный гайд по оптимизации медийной рекламы от CyberBrain
🚀 Приятного чтения и хороших выходных!
На этой неделе не было постов, потому что вместо серебра мы делали золото — ещё более крутые и комплексные материалы для блога CyberBrain. Итак, что у нас получилось:
1️⃣ Объединили недавний цикл постов о внедрении data-driven атрибуции в бизнес — теперь это новая статья на сайте. Там подробно рассказали про пять этапов «принятия» атрибуции, которые в итоге экономят компаниям миллионы рублей. Внутри вы найдёте верхнеуровневый roadmap, который поможет внедрить этот способ аналитики самостоятельно.
🔗 Как и зачем внедрять data-driven атрибуцию в бизнес: 5 основных шагов
2️⃣ Обновили статью про фреймворк оптимизации медийки. Это наш авторский гайд для тех, кто хочет от медийной рекламы продаж, а не просто охватов. И да, всё реально — фрейм расписан на конкретные шаги, которые приведут вас к этой цели.
🔗 Больше лидов — меньше CPA: как работает первый и единственный гайд по оптимизации медийной рекламы от CyberBrain
🚀 Приятного чтения и хороших выходных!
👍4🔥3
🦊 Не спешите разрабатывать сквозную аналитику, счётчики и data-driven атрибуцию самостоятельно. Давайте для начала посчитаем, сколько это стоит.
1️⃣ Data Engineer — разработка архитектуры платформы, настройка систем обработки и мониторинга данных.
– middle ≈280 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
2️⃣ Data Analyst — проектирование отчётных моделей и стандартов анализа, преобразование сырых данных в графики и дашборды.
– middle ≈250 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
3️⃣ Маркетолог — проверка валидности ключевых метрик, запуск продукта, продвижение.
– middle ≈180 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
4️⃣ Продакт — коммуникация с внешними службами, получение доступов на стороне клиента, согласование бюджета, управление проектом.
– middle ≈200 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
📍 Итого: минимум ≈910 000 ₽ / месяц до уплаты налогов только на зарплаты ключевых специалистов. Месячный тариф CyberBrain стоит в три раза меньше.
📍 910 000 * 12 = 10 920 000. Минимальные расходы за год на попытку запуска проекта. Другой вариант: эту сумму можно вложить в маркетинг, который будет приносить деньги и не станет бездонной дырой с туманной перспективой когда-то окупиться.
Обращаясь в CyberBrain, вы получаете полностью готовую платформу, которая приносит гарантированный результат. Мы уже:
• Разработали архитектуру и собственное аналитическое ядро
• Настроили систему метрик и отчётности
• Подключили специалистов для обработки данных
Средний срок окупаемости платформы — 3 месяца.
Вам не нужно тратить:
• Год на изучение трудов Шепли по атрибуции
• Ещё несколько месяцев на написание формул
• Ресурсы компании на тестирование и оптимизацию
• Миллионы рублей на попытку запустить продукт
Мы знаем, что бизнесу нужна не аналитика ради аналитики, а понятные ответы: что эффективно, куда инвестировать и как заработать больше. CyberBrain сохранит ваше время и деньги — убедитесь на кейсах и отправляйте заявку!
🚀 Кейсы наших клиентов
#для_бизнеса
1️⃣ Data Engineer — разработка архитектуры платформы, настройка систем обработки и мониторинга данных.
– middle ≈280 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
2️⃣ Data Analyst — проектирование отчётных моделей и стандартов анализа, преобразование сырых данных в графики и дашборды.
– middle ≈250 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
3️⃣ Маркетолог — проверка валидности ключевых метрик, запуск продукта, продвижение.
– middle ≈180 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
4️⃣ Продакт — коммуникация с внешними службами, получение доступов на стороне клиента, согласование бюджета, управление проектом.
– middle ≈200 000 ₽ / месяц
– ссылка на поиск в HeadHunter
📍 Итого: минимум ≈910 000 ₽ / месяц до уплаты налогов только на зарплаты ключевых специалистов. Месячный тариф CyberBrain стоит в три раза меньше.
📍 910 000 * 12 = 10 920 000. Минимальные расходы за год на попытку запуска проекта. Другой вариант: эту сумму можно вложить в маркетинг, который будет приносить деньги и не станет бездонной дырой с туманной перспективой когда-то окупиться.
Обращаясь в CyberBrain, вы получаете полностью готовую платформу, которая приносит гарантированный результат. Мы уже:
• Разработали архитектуру и собственное аналитическое ядро
• Настроили систему метрик и отчётности
• Подключили специалистов для обработки данных
Средний срок окупаемости платформы — 3 месяца.
Вам не нужно тратить:
• Год на изучение трудов Шепли по атрибуции
• Ещё несколько месяцев на написание формул
• Ресурсы компании на тестирование и оптимизацию
• Миллионы рублей на попытку запустить продукт
Мы знаем, что бизнесу нужна не аналитика ради аналитики, а понятные ответы: что эффективно, куда инвестировать и как заработать больше. CyberBrain сохранит ваше время и деньги — убедитесь на кейсах и отправляйте заявку!
🚀 Кейсы наших клиентов
#для_бизнеса
🔥7👍3⚡1🤯1
#исследование — 71% россиян готовы платить выше рынка, если у бренда есть убедительные кейсы, демонстрирующие пользу продукта. Это не просто большой процент — это прямая инструкция #для_бизнеса
Сегодня кейс — не для «портфолио», не для маркетинга, не для HR. Это часть воронки продаж. Особенно в сегментах, где покупатель принимает решение не на эмоциях, а по логике: B2B, SaaS, образование, финансы, техника, медицина.
Если вы продаёте дорого — у вас должен быть кейс. На сайте, в коммерческом предложении, в презентации, в рекламе. Он показывает, что товар действительно работает, и снимает главный барьер — сомнение в эффективности. Высокая цена без кейса воспринимается как переоценка. С кейсом — как инвестиция.
Современная аудитория не покупает «вслепую». Нужны кейсы, доказательства, польза, аргументы. Цифры это подтверждают. Вывод простой: если хотите продавать дороже — покажите, за что платить.
☝️ Про важность кейсов в маркетинге:
• The Power of Compelling Case Studies in B2B Sales
• Effective Use of Case Studies in Marketing and Sales
• 30 case study statistics — prove that it lead to more sales
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7👏2