Выстроить общую картину деятельности компании и определить точки роста поможет анализ данных. Он включает в себя выявление динамики показателей, нахождение закономерностей, прогноз развития, а также RFM-анализ клиентской базы и план взаимодействия с сегментами через прямые и digital-каналы. Разработать актуальный продукт, составить эффективный план работ, создать «цепляющее» рекламное предложение для пользователей — все это можно сделать благодаря анализу данных.
Рейтинг Рунета, 2022
«SEO-аналитика и консалтинг»
Рейтинг Рунета, 2022
«Агентства Performance-маркетинга»
Adindex, 2018
«Качество ведения контекстной рекламы»
Adindex, 2016
«Планирование и размещение медийной рекламы»
Кейсы
Визуализировали огромный массив данных в Google Data Studio и повысили эффективность маркетинга
Каждая рекламная кампания должна решать конкретные задачи бизнеса. Именно поэтому работа начинается с их четкой формулировки.
Работа в комплексе
Для дальнейшего развития и продвижения бизнеса в арсенале агентства есть множество решений под разные задачи.
Изучение рынка
Предложить эффективные решение невозможно без тщательного анализа рынка. Работая над проектом, мы тщательно изучаем особенности отрасли, основных конкурентов и последние тенденции.
Понятные отчеты
На всех этапах сотрудничества мы предоставляем доступ ко всем системам, в которых работаем, а также составляем подробные и понятные отчеты.
Лучший корпоративный подкаст (подкаст "Лида, где лиды?")
Tagline 2022
Работа с big data (кейс ЛитРес)
Факты об анализе данных:
80-е – рассвет аналитики данных
Современная аналитика данных появилась в конце 1980-х, когда была предложена концепция «хранилища данных». С помощью него можно было получать доступ к информации быстро и неоднократно. Кроме того, Говард Дреснер, аналитик компании Gartner, ввел термин «бизнес-аналитика». Многие компании начали анализировать данные для лучшего понимания бизнес-процессов.
Ключ к успешной коммуникации
Аналитика данных помогает выстроить отношения с покупателями. Главное ядро заработка кроется в уже имеющейся клиентской базе. Понять, как именно взаимодействовать с ней, помогает RFM-анализ, который сегментирует покупателей по трем основным показателям: давность, частота и общая сумма покупок. Такая сегментация позволит разработать для каждого клиента подходящее предложение и направить маркетинговые ресурсы в выгодном направлении.
Прогноз на будущее
На сегодняшний день одним из самых распространенных способов анализа бизнес-данных является прогнозирование событий. Прогнозная аналитика включает в себя сбор исторических данных и создание их модели для прогнозирования будущих событий.
Новый подход к данным
В 2015 году компания Gartner, которая специализируется на исследованиях рынка информационных технологий, исключила Big Data из числа популярных трендов. С этого времени «большие данные» стали квалифицироваться как рабочий инструмент, а на смену им пришел новый тренд – Smart Data. Если Big Data представляет собой огромный массив данных, то Smart Data – это уже «обработанные», ценные данные, необходимые для решения конкретных бизнес-задач.
.png)
