FlowPilot_Analytics_Presentation

1.

КОМПЛЕКСНЫЙ АУДИТ
Аналитическая система
коммуникаций
Сквозная аналитика • эконометрика • мониторинг репутации
Кейс: запуск облачного сервиса FlowPilot
Учебная модель. Все числа — синтетические, созданы для демонстрации методики.

2.

01 • CUSTOMER JOURNEY
Что должна показать аналитика
02
Задача: связать рекламный контакт с оплатой и последующим удержанием клиента.
01
Узнал
PR / медиа
02
Заинтересова
лся
Блогер / SMM
03
Перешёл
Сайт / лендинг
04
Оставил
заявку
Форма / CRM
05
Оплатил
Подписка
06
Остался
Продление
ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
БИЗНЕС-МЕТРИКИ
РЕПУТАЦИЯ
UTM + CRM
CAC / ROMI / LTV
Тональность /
охват
Кто привёл клиента
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
Сколько стоит и приносит
Что говорят о бренде

3.

02 • DATA MAPPING / DWH
Архитектура данных: от контакта до BI
Реклама
Ads кабинеты
Сайт
GA4 / события
Продажи
CRM / оплаты
03
Звонки
Call tracking
Медиа
Мониторинг СМИ
API / ETL • Airbyte или Funnel • расписание загрузок
DWH: BigQuery / ClickHouse
Единые таблицы + очистка + дедупликация
BI
Tableau / Superset
Атрибуция
Путь клиента
Репутация
Тональность / темы
Ключи склейки: user_id • client_id • timestamp • campaign_id • UTM
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические

4.

03 • TRACKING PLAN
UTM-разметка: 16 креативов в 4 каналах
04
Структура ссылки
utm_source
utm_medium
utm_campaign
utm_content
Пример
?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=launch&utm_content=search_category_02
Контекст
Инфлюенсеры
search_brand_01 • category_02 • competitor_03 • problem_04
expert_review_01 • demo_02 • founder_story_03 • case_study_04
Медиа спецпроект
native_article_01 • quiz_02 • case_study_03 • newsletter_04
SMM
video_demo_01 • carousel_02 • quote_03 • retargeting_04
Дополнительно: PR-мероприятие → отдельный QR-код / короткая ссылка.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
utm_term

5.

04 • КОНТРОЛЬ ДАННЫХ
Anti-fraud: проверка качества трафика
Собрать
Клики,
IP/устройство,
время, события
Найти аномалии
Сверить
Повторные клики,
аномальный CTR
Сессии, лиды,
дубли в CRM
Сигналы для проверки
• CTR резко выше обычного уровня без роста вовлечённых сессий
• Много кликов с почти нулевым временем на сайте
• Повторяющиеся шаблоны устройств / IP / временных интервалов
• У блогера — несоответствие охвата, аудитории и реальных переходов
Важно: один признак сам по себе не доказывает фрод — нужен набор сигналов и проверка.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
05
Проверить
источник
Логи площадки,
качество аудитории
Решить
Исключить /
оспорить
после проверки

6.

05 • ATTRIBUTION
Атрибуция: разные модели отвечают на разные вопросы
70
Position-Based
40% первый контакт
40% последний недиректный
20% — промежуточные
касания
60
50
40
* Data-Driven — условная иллюстрация,
не выгрузка из реального алгоритма.
30
20
10
0
PR
Инфлюенсеры
First Click
Медиа
Last Non-Direct
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
SMM
Position-Based
Контекст
Data-Driven*
Органика
Вывод: контекст чаще закрывает
конверсию; PR и авторы могут
создавать первый контакт.
06

7.

06 • CONVERSION FUNNEL
Воронка: от лида к оплате
07
ЛИДЫ
КЛИЕНТЫ
КОНВЕРСИЯ
БЮДЖЕТ
3 905
390
9,99%
1,4 млн ₽
Все каналы
Оплатили
390 / 3 905
Расходы кампаний
CR = Customers / Leads × 100%
Платящие клиенты
CR = 390 / 3 905 × 100% ≈ 9,99%
Лиды
Перед интерпретацией нужно проверить, что лиды
дедуплицированы, а период данных одинаков.
0
500
1000
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500

8.

07 • PERFORMANCE METRICS
Контекстная реклама: верх воронки
08
ПОКАЗЫ
КЛИКИ
CTR
1 200 000
36 000
3,0%
Синтетические данные
Синтетические данные
36 000 / 1 200 000
CPC
РАСХОД
13,33 ₽
480 000 ₽
480 000 ₽ / 36 000
Контекст
CTR = Clicks / Impressions × 100%
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
CPC = Spend / Clicks

9.

08 • UNIT ECONOMICS
Сравнение стоимости лида и клиента
09
Канал
Расход, ₽
Лиды
Клиенты
CPL, ₽
CAC, ₽
Контекст
480 000
1 800
180
267 ₽
2 667 ₽
Инфлюенсеры
300 000
640
64
469 ₽
4 688 ₽
Медиа спецпроект
250 000
400
40
625 ₽
6 250 ₽
PR-мероприятие
220 000
300
45
733 ₽
4 889 ₽
SMM
150 000
765
61
196 ₽
2 459 ₽
ИТОГО
1 400 000
3 905
390
358 ₽
3 590 ₽
CPL = Spend / Leads
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
CAC = Spend / Paying Customers

10.

09 • ACQUISITION COST
CAC: сколько стоит привлечь платящего клиента
SMM
СРЕДНИЙ CAC
3 590 ₽
1 400 000 / 390
PR
САМЫЙ НИЗКИЙ
Медиа
SMM • 2 459 ₽
В рамках этой модели
Инфлюенсеры
САМЫЙ ВЫСОКИЙ
Контекст
0
1000
2000
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
3000
4000
5000
6000
7000
Медиа • 6 250 ₽
Нужна проверка качества лидов
10

11.

10 • RETURN ON MARKETING INVESTMENT
ROMI: окупаемость маркетинговых вложений
ROMI = (Выручка × маржа − Расходы)
/ Расходы × 100%
SMM
PR
ОБЩИЙ ROMI
150,7%
(4,68 млн × 75% − 1,4 млн) / 1,4 млн
Медиа
Маржа принята равной 75%. ROMI здесь
учитывает валовой вклад после маркетинговых
расходов, но не равен чистой прибыли.
Инфлюенсеры
Контекст
0%
50%
100%
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
150%
200%
250%
300%
Сильнее всего в модели: SMM и контекст.
Медиа-спецпроект требует проверки
дополнительных эффектов.
11

12.

11 • CUSTOMER LIFETIME VALUE
LTV vs CAC: экономика подписки
12
ПЛАТЁЖ В МЕСЯЦ
МАРЖА
СРОК ЖИЗНИ
12 000 ₽
75%
14 мес.
Допущение
Допущение
Допущение
LTV = 12 000 × 75% × 14 = 126 000 ₽
LTV / CAC = 126 000 / 3 590 ≈ 35,1
Интерпретация: на каждый рубль привлечения приходится около 35 ₽ ожидаемого валового
вклада за срок жизни клиента.
Показатель выглядит очень высоким, потому что допущения учебные. Для реального решения нужны retention, возвраты, стоимость
поддержки и срок окупаемости.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические

13.

12 • ECONOMETRICS
PR и брендовый спрос: проверка временного лага
50
Проверяем лаги
45
40
r₃ = corr(PRₜ, Trafficₜ₊₃)
35
30
r₇ = corr(PRₜ, Trafficₜ₊₇)
25
20
r₁₄ = corr(PRₜ, Trafficₜ₊₁₄)
15
10
r = Cov(X,Y) / (σX · σY)
5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Упоминания PR (индекс)
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
15
16
17
18
19
20
21
22
Брендовый трафик (индекс)
23
24
25
26
27
28
29
30
График — схема на синтетическом ряду, а не
результат расчёта. В итоговой работе
подставить реальные r из таблицы и
проверить сезонность / другие факторы.
13

14.

13 • SOCIAL LISTENING
Семантическое ядро мониторинга
Продуктовые темы
автоматизация бизнеса
workflow • интеграции
14
Проблемы
ошибка • не работает
поддержка • цена
БРЕНД
FlowPilot • Flow Pilot
flow-pilot • ФлоуПайлот
Безопасность
данные • доступы
утечка • compliance
Искажения
FlowPilott • FlowPil0t
опечатки / транслит
Тональность и контекст
позитив • нейтрально • негатив
Поисковые запросы нужно тестировать: учитывать язык, опечатки, отрицания, сарказм и упоминания конкурентов.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические

15.

14 • SENTIMENT ANALYSIS
Тональность 100 упоминаний
Упоминания
15
ВСЕГО УПОМИНАНИЙ
100
Синтетическая выборка
25%
30%
НЕГАТИВНЫЕ
30%
30 из 100
SENTIMENT SHARE
45%
−5%
(25 − 30) / 100 × 100%
Позитивные
Нейтральные
Негативные
Метод: классифицировать каждое упоминание, затем вручную проверить спорные случаи.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические

16.

15 • REPUTATION KPIS
Индексы репутации: формулы и оговорки
16
SENTIMENT SHARE
SM INDEX
MEDIA VISIBILITY
−5%
20
35,7%
(Positive − Negative) / Total × 100
30 000 interactions / 1,5m reach × 1 000
100 / (100 + 180) × 100
Как читать
• Sentiment Share < 0: негатива больше, чем позитива.
• SM Index = 20 взаимодействий на 1 000 потенциальных контактов — условное определение для этого кейса.
• Media Visibility = доля упоминаний FlowPilot среди упоминаний бренда и выбранных конкурентов.
• Метрики у разных платформ могут определяться по-разному; в реальном проекте фиксируем методику поставщика.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические

17.

16 • MONITORING DASHBOARD
Crisis Monitor: макет BI-дашборда
17
УПОМИНАНИЯ
НЕГАТИВ
SS
MEDIA VISIBILITY
SM INDEX
100
доля
30%
баланс тональности
доля голоса
35,7%
условный
за период
−5%
Динамика упоминаний
Темы обсуждений
Упоминания
25
20
15
10
5
0
20
Безопасность
Поддержка
Цена
Интеграции
Пн
Вт
Ср
Чт
Пт
Сб
Вс
ALERT
Негатив > 25% → проверить тему и подготовить ответ
0
5
10
20
NEXT ACTION
Ответственный • SLA ответа • статус инцидента
Прототип с демонстрационными числами — не подключён к live-данным.
Учебный кейс FlowPilot • Все показатели синтетические
15
25
30

18.

Итоги и управленческие решения
1
Склеить рекламные касания, веб-события и CRM в едином DWH.
2
Сравнивать каналы по CAC и ROMI, но не отключать верх воронки только по
Last Click.
3
Проверять качество трафика и подозрительные источники до
перераспределения бюджета.
4
Отслеживать негатив, темы и время ответа; подтверждать выводы реальными
данными.
Ограничение: расчёты учебные. Для боевого решения нужны фактические данные, проверенная атрибуция и согласованные определения метрик.