Получить запись вебинара можно здесь: https://www.owox.com/c/1la Вы узнаете: ➤Почему оценка рекламных каналов у SaaS отличается от Retail и при чем здесь LTV. ➤Как объединить данные из разных систем в Google BigQuery. ➤Как оценить вероятность конвертации лида в платящего клиента. ➤Как визуализировать данные на примере дашбордов OWOX BI. Вебинар будет полезен: Сотрудникам SaaS-компаний, принимающим решения на основе данных: директорам по маркетингу и продажам, управляющим B2B- и B2C- компаний.

2. Получить запись вебинара:
https://www.owox.com/c/1vk

3. 1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery
в проектах наших клиентов более 1 млн транзакций в неделю
2. Разрабатываем сервисы OWOX BI
работают в Google Cloud Platform и им доверяют более 5000 компаний во всем мире
3. Организуем профессиональные мероприятия
4. Мы НЕ продаем рекламу

4. Особенности
аналитики для SaaS

5. Особенност
и
Чем аналитика
для SaaS
отличается от
eCommerce?
1. Онлайн конверсия — это только
начало воронки
2. Воронка нелинейная
1. LTV важнее Revenue от транзакций
2. Высокая разрозненность данных

6. Выбрать рынки для
приоритетного развития
Составить план продаж
Нанять / уволить
сотрудника
Оценить источники
привлечения клиентов
www.pwc.com/.../big-decision-survey.html
Решения
В каких решениях
участвуют
данные?

7. Убеждения
На чем основан
выбор
архитектуры
сбора данных?
1. Никакой набор сервисов не
является окончательным
1. Не существует такой метрики,
которую нельзя улучшить
2. Аналитик — это не должность,
а функция каждого сотрудника
3. Ценность данных раскрывается со
временем

8. Пример
Ценность
данных,
собранных для
Google Street
View

9. Примеры

10. Покажите
сапоги
сапожника

11. Дашборды
Какие они
бывают?

12. Sales
дашборд
Как мы растем,
где теряем?

13. Скоринг
С кем надо
работать в
первую
очередь?
Customer Lifecycle, Sales Funnel, and Content Strategy

14. Как это работает

15. 1. Одно неловкое движение и…
#REF! #NAME? #N/A #ERROR!
2. Ручная работа =
ошибки + потеря времени
3. Ограничение на 400 000 ячеек
1. Отладка логики расчетов? Нет, не
слышали
2. ...это не база данных
Почему не
Google Sheets?
У нас 100500
Google Sheets,
магически
связанных между
собой. Что не так?

16. Объединение
данных
Откуда данные
попадают в
Google BigQuery?
Google BigQuery
Google Sheets

17. 1. Google BigQuery Data Transfer Service
Adwords, DoubleClick Campaign Manager, DoubleClick for
Publishers, and YouTube Content
2. Google BigQuery External Data Source
Google Sheets, Google Cloud Storage
1. OWOX BI
Google Analytics, Facebook, AdRoll, SalesForce, SendGrid
1. Fluentd, AppScript, SDK
MySQL, PostgreSQL, MS SQL, REST API
1. Stitchdata, Segment, Blendo, Alooma, Lytics
Amazon Redshift, Pipedrive, Zoho CRM, Hubspot, Intercom
Объединение
данных
Как данные
попадают в
Google BigQuery?

18. Google Cloud
Data Prep
Автоматическая
обработка данных без
программирования
https://clouddataprep.com/flows/19558/44264

19. Обогащение данных
● Добавление заголовков к столбцам
● Добавление Lookup Data
● Генерация ключевых полей
● Вставка метаданных
● Объединение данных
Google Cloud
Data Prep
Автоматическая
обработка данных без
программирования
Основные возможности Cloud Data Prep
Исследование данных
● Автоматическое нахождение ошибок в данных
● Поиск и заполнение пропущенных значений
● Поиск и замена локальных выбросов
● Объединение данных из нескольких столбцов
● Вычисление новых метрик и параметров
● Приведение данных к единому формату

20. Google Cloud
Data Prep
Автоматическая
обработка данных без
программирования
Основные возможности Cloud Data Prep
Очистка данных
● Удаление лишних столбцов и строк
● Нормализация данных
● Редактирование текстовых данных
● Поиск и исправление дублирования строк
● Поиск и замена значений
Управление данными
● Создание последовательностей изменений
● Отслеживание изменений
● Валидация данных
● Оптимизация обработки данных

21. Объединение
пользователе
й
Как объединить
действия
пользователей из
разных сервисов?
id клиента из биллинга
id проектов из продукта
id лидов из CRM
id пользователей с
сайта

22. Визуализаци
я данных
Где это можно
визуализировать и
использовать
данные из Google
BigQuery? Google BigQuery
Google Sheets

23. Инструменты
Google Analytics бесплатно*
Google Sheets бесплатно
Google BigQuery 5 $/TB
Google Data Studio бесплатно
OWOX BI от $115/m
Google Data Transfer Service $2.5/CustomerId
Fluentd, AppScript, SDK бесплатно
Third Party Services Guide
Деньги
Какие нужны
сервисы и
сколько они
стоят?

24. 1. Быстрый старт
Не надо покупать лицензии или
специализированное ПО
2. Легко найти нужные компетенции
SQL-like синтаксис и большое количество
готовых библиотек
3. Простая интеграция со сторонними
приложениями
Большое количество готовых библиотек
Почему
Google?

25. 1. Как ваш Gmail
2. Стандарты безопасности:
PCI DSS, ISO 27001, SOC 2,3
3. Главное:
a. Используйте двухфакторную
авторизацию
b. Не используйте личные email-адреса
Безопасность
Кто будет иметь
доступ к нашим
данным? Их точно
не украдут?

26. Ресурсы

27. Статьи
Что можно
почитать?
Зачем нужна аналитика
Как правильно настроить Google Analytics
Атрибуция на основе воронки
Возможности Google Data Studio на примере отчёта от OWOX BI
Дашборды для бизнеса: 3 примера практического применения
Расширенная электронная торговля: Настрой меня полностью
Что такое UTM-метки и как их применять
Безопасность и управление доступом в Google Cloud Platform

28. Как настроить систему сквозной аналитики
Командная работа: новый подход к оценке рекламных кампаний
Возможности Google Data Studio для бизнеса
Что Google Cloud Platform может дать бизнесу
Вебинары
Где можно
видео
посмотреть?