Автоматизация маркетинга
Все аббревиатуры, названия инструментов и термины, помеченные *, кликабельны. Нажмите на них, чтобы перейти к подробной расшифровке внизу страницы.

Автоматизация маркетинга

Мы трансформируем ваш маркетинг с помощью инструментов с открытым кодом, обеспечивая рост конверсий на 30-50% и сокращение рутины на 70%. Потоковые данные* и аналитика* работают вместе, чтобы ваши кампании были точными и эффективными.

Начать оптимизацию

Ваш маркетинг — наша автоматизация

Данные — сердце маркетинга, но без обработки они бесполезны. Мы внедряем инструменты с открытым кодом, такие как Apache Kafka*, Matomo* и Superset*, чтобы ваши данные приносили результат. Вместо разрозненных таблиц вы получаете единый поток, анализируемый в реальном времени, с open rate* кампаний на 25% выше. Мы сокращаем время на отчетность на 70% и повышаем точность сегментации до 95%.

Наша цель — адаптация инструментов под ваш бизнес. Для клиента в e-commerce* мы интегрировали Mautic* с Kafka*, автоматизировав email-рассылки на основе поведения, увеличив кликабельность на 22%. Никаких облачных подписок — полный контроль и масштабируемость. Мы анализируем процессы, находим bottlenecks* и внедряем Apache Airflow* для ETL*, обеспечивая seamless* data flow*.

Как мы работаем

Аудит данных: CRM*, сайт, соцсети. Создаем pipeline*: Kafka* собирает события, Flink* анализирует, Superset* визуализирует. Для B2C*-компании это сократило время от клика до оффера с 10 минут до 3 секунд, увеличив конверсию на 18%.

Аналитика: Видеть и действовать

Matomo* — альтернатива Google Analytics*, отслеживает 100+ метрик: bounce rate*, источники трафика, поведение. Устанавливается на ваш сервер, обеспечивая GDPR*-compliance и контроль. Мы интегрируем Matomo* с WordPress*, показывая, как 45% органики конвертируется в лиды, и оптимизируем через A/B-тестирование*, повышая конверсию на 20%.

Как мы используем Matomo*

Точная сегментация

Кастомные сегменты: пользователи с 5+ просмотров помечаются как "высокий интерес" и передаются в Mautic*. Для B2B*-клиента это увеличило квалифицированные лиды на 38% с автоматизацией nurturing*.

  • Фильтры по гео, устройству, поведению.
  • Передача лидов в CRM* с точностью 98%.
  • ROI* кампаний вырос с 2.8x до 4.5x после mobile optimization*.

Конверсии и ROI*

Matomo* отслеживает транзакции до цента. Настройка goals* для форм повысила конверсию на 15% после редизайна landing page*. Для e-commerce* это дало +$50k revenue* за счет оптимизации под 65% мобильного трафика.

PostHog* для product analytics*: записывает user sessions*, создает heatmaps*, анализирует funnels*. Для SaaS*-клиента PostHog* выявил 20% churn* на 3-м шаге onboarding*, сократив отток на 15%. Интеграция с backend* собирает события (CTA* клики) и оптимизирует UX*, увеличивая retention* на 25%.

Matomo* + PostHog* = 360-градусный обзор. Мы создаем single source of truth*, где отчеты показывают, как Instagram-кампания дала 10% трафика с конверсией 7.9%.

Потоковые данные: Реальное время, реальный результат

Apache Kafka* обрабатывает 1M+ событий/сек с latency* <10 мс, собирая данные из сайта, app, CRM*. Для ритейлера pipeline* из Kafka* в recommendation engine* увеличил cross-sell* на 30%.

Как мы внедряем Kafka*

Масштабируемость

Кластер с partitioning* по user ID* обеспечивает ordered processing*. Для медиа-компании с 20k+ событий/сек latency* персонализации сократилась с 4 минут до 1.5 секунд, engagement* вырос на 42%.

Apache Flink* для real-time analytics*: windowing* для подсчета уникальных пользователей за 5 минут с exactly-once*. Для fintech* Flink* выявлял fraud* в PPC*-кампаниях, экономя $18k/месяц при bot traffic* >12%.

ML*-интеграция

Flink* с TensorFlow* для on-stream churn prediction*, accuracy* 90%, сокращение оттока на 20%.

Apache Spark Streaming* для hybrid batch-streaming*: micro-batches* по 2-5 сек для daily reports*. Для e-commerce* Spark* выявил 97% fraud*, защитив $250k. Caching* снижает compute time* на 55%.

Apache Storm* для lightweight topologies*: alerting* на traffic spikes* >180% через Slack*. Trident* исключает 100% дублированных email sends*. Pipeline* (Kafka* → Flink* → Spark*) дает latency* <50 мс, CTR* баннеров вырос с 2.3% до 5.1%.

Управление: Оркестрация без хаоса

Apache Airflow* оркестрирует ETL*: pull из Matomo*, transform в Spark*, load в data lake*. С Celery* executor* обрабатываем 150+ tasks/час, 99.8% uptime*. Для агентства reporting* сократился с 35 часов/неделю до 4.

Как Airflow* оптимизирует

Dynamic workflows*

DAGs* из config files* для новых источников без кода. Для 15 кампаний onboarding* каналов ускорился на 60%.

Pimcore* (PIM*/DAM*) управляет 15k+ продуктов, интеграция с Mautic* автоматизирует контент: inventory* <8% → promo email, +20% sales*. Faceted navigation* повышает search relevance* на 33%.

Odoo* (CRM*/ERP*): lead scoring* (+15 за CTA* click), nurturing sequences*. Для SMB* close rate* вырос с 12% до 27%, 120+ KPIs* в отчетах. Modularity*: Airflow* + Pimcore* + Odoo* = zero manual work*.

Визуализация: Данные, которые говорят

Apache Superset* для BI*: подключается к 35+ источникам (Kafka*, PostgreSQL*). Dashboards* с 60+ charts* обновляются каждые 4 мин. Для travel-агентства Superset* выявил 22% drop в funnel*, +25% revenue* после фикса.

Как мы используем Superset*

Interactive BI*

Semantic layer* для consistent metrics*. Drill-down* по регионам ускоряет insights* на 65%. Caching* сокращает query time* до 1.8 сек на 2M rows*.

Metabase* для non-tech users*: ad-hoc queries* без SQL*. Для e-commerce* ROAS* вырос до 5.2x, +35% в targeted ads*. Slack* alerts* при ROI* <1.8x.

Grafana* для time-series*: мониторинг Kafka* events, alerting* на anomalies* (>170% spikes). Для SaaS* churn prediction* с 89% accuracy*, +21% retention*. Redash* для collaborative SQL*, geo-maps* для ads*, CTR* +23%.

Dashboards* дают actionable insights*: CAC* $40, LTV* $350, breakdown (email 48%, social 29%). ROI* на BI* 6x+ за счет fast decisions*.

Расшифровка терминов

  • Apache Kafka: Платформа для обработки потоковых данных в реальном времени, масштабируемая для миллионов событий в секунду с минимальной задержкой.
  • Matomo: Веб-аналитика с открытым кодом, отслеживает поведение пользователей, конверсии и метрики трафика, храня данные на вашем сервере.
  • Apache Superset: Инструмент бизнес-аналитики для создания интерактивных дашбордов с поддержкой 35+ источников данных.
  • Mautic: Платформа для автоматизации маркетинга, включая email-рассылки, lead scoring и кампании на основе поведения.
  • Apache Airflow: Система для оркестрации ETL-процессов и автоматизации сложных рабочих потоков с помощью DAGs.
  • Apache Spark Streaming: Инструмент для обработки больших данных в micro-batches, подходит для гибридных batch-streaming задач.
  • Spark: Платформа для обработки больших данных, оптимизированная для аналитики и машинного обучения.
  • Apache Storm: Система для обработки потоков данных с низкой задержкой, подходит для alerting и topologies.
  • Trident: Слой Apache Storm для транзакционной обработки с гарантией устранения дубликатов.
  • Pimcore: Система управления продуктами (PIM) и цифровыми активами (DAM) для каталогов и контента.
  • Odoo: ERP/CRM система для управления бизнес-процессами, включая продажи, маркетинг и учет.
  • PostHog: Инструмент для product analytics, анализирующий поведение пользователей через heatmaps и funnels.
  • Grafana: Платформа для визуализации временных рядов, поддерживает мониторинг и alerting.
  • Redash: Инструмент для совместных SQL-запросов и визуализации данных, включая geo-maps.
  • Metabase: BI-инструмент для non-tech пользователей, поддерживает ad-hoc queries и простые дашборды.
  • ETL: Процесс извлечения (Extract), преобразования (Transform) и загрузки (Load) данных для аналитики.
  • CRM: Система управления взаимоотношениями с клиентами, автоматизирует продажи и маркетинг.
  • B2B: Бизнес-модель, ориентированная на работу с другими компаниями.
  • B2C: Бизнес-модель, ориентированная на конечных потребителей.
  • GDPR: Регламент ЕС по защите персональных данных, обеспечивающий конфиденциальность.
  • ROI: Return on Investment — метрика возврата инвестиций, измеряет эффективность затрат.
  • bounce rate: Процент пользователей, покидающих сайт после просмотра одной страницы.
  • A/B-тестирование: Метод сравнения двух версий страницы или кампании для выбора лучшей.
  • open rate: Процент пользователей, открывших email-рассылку.
  • e-commerce: Электронная коммерция, онлайн-продажи товаров и услуг.
  • heatmaps: Тепловые карты, показывающие зоны активности пользователей на сайте.
  • funnels: Воронки продаж, отображающие этапы конверсии пользователей.
  • churn: Отток пользователей, покинувших продукт или сервис.
  • CTA: Call to Action — призыв к действию, например, кнопка "Купить".
  • UX: User Experience — пользовательский опыт, влияющий на удобство продукта.
  • retention: Удержание пользователей, снижение оттока.
  • latency: Задержка обработки данных, измеряемая в миллисекундах.
  • cross-sell: Перекрестные продажи, предложение дополнительных продуктов.
  • throughput: Пропускная способность системы, объем обрабатываемых данных.
  • event replay: Воспроизведение событий для анализа или тестирования.
  • backtesting: Тестирование стратегий на исторических данных.
  • uplift: Улучшение метрик после оптимизации, например, рост конверсий.
  • PPC: Pay-Per-Click — модель оплаты рекламы за клики.
  • fraud: Мошенническая активность, например, фальшивые клики.
  • ML: Machine Learning — машинное обучение для прогнозов и аналитики.
  • TensorFlow: Фреймворк для разработки моделей машинного обучения.
  • churn prediction: Прогнозирование оттока пользователей с помощью ML.
  • accuracy: Точность прогнозов моделей, измеряемая в процентах.
  • micro-batches: Небольшие пакеты данных для потоковой обработки.
  • compute time: Время, затрачиваемое на вычисления.
  • alerting: Система уведомлений о событиях или аномалиях.
  • email sends: Процесс отправки email-рассылок.
  • pipeline: Конвейер обработки данных от сбора до визуализации.
  • CTR: Click-Through Rate — процент кликов по рекламе или ссылкам.
  • DAGs: Directed Acyclic Graphs — направленные графы для оркестрации задач.
  • XCom: Cross-Communication — механизм обмена данными между задачами в Airflow.
  • MTTR: Mean Time to Resolve — среднее время устранения ошибок.
  • Kubernetes: Платформа для оркестрации контейнеров, автоматизирует масштабирование.
  • PIM: Product Information Management — управление информацией о продуктах.
  • DAM: Digital Asset Management — управление цифровыми медиа-активами.
  • inventory: Запасы продукции, отслеживаемые для маркетинга.
  • faceted navigation: Фасетная навигация для улучшения поиска.
  • search relevance: Релевантность результатов поиска для пользователей.
  • lead scoring: Оценка лидов по их потенциалу для конверсии.
  • nurturing sequences: Автоматизированные последовательности для вовлечения лидов.
  • SMB: Small and Medium Business — малый и средний бизнес.
  • close rate: Процент успешного закрытия сделок.
  • KPIs: Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности.
  • BI: Business Intelligence — бизнес-аналитика для принятия решений.
  • PostgreSQL: База данных с открытым кодом, поддерживает сложные запросы.
  • dashboards: Интерактивные панели для визуализации данных.
  • semantic layer: Слой данных для унификации метрик в BI.
  • drill-down: Детализация данных для углубленного анализа.
  • insights: Полезные выводы из данных для принятия решений.
  • query time: Время выполнения аналитических запросов.
  • rows: Строки данных в базе или аналитике.
  • ROAS: Return on Advertising Spend — возврат на рекламные расходы.
  • time-series: Данные, упорядоченные по времени, для мониторинга.
  • anomalies: Аномалии в данных, требующие внимания.
  • ad-hoc queries: Запросы данных, выполняемые по требованию.
  • CAC: Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента.
  • LTV: Lifetime Value — пожизненная ценность клиента.
  • actionable insights: Выводы, которые можно применить для улучшения бизнеса.
  • streaming data: Данные, обрабатываемые в реальном времени для мгновенной аналитики.
  • analytics: Анализ данных для выявления трендов и принятия решений.
  • bottlenecks: Узкие места в процессах, снижающие эффективность.
  • seamless: Плавный, бесперебойный поток данных или процессов.
  • data flow: Поток данных через систему, от сбора до использования.
  • single source of truth: Единый источник достоверных данных для аналитики.
  • product analytics: Анализ поведения пользователей в продукте для оптимизации.
  • user sessions: Сессии взаимодействия пользователей с продуктом.
  • nurturing: Процесс вовлечения лидов через персонализированные кампании.
  • mobile optimization: Оптимизация сайтов и кампаний для мобильных устройств.
  • goals: Цели конверсий, например, заполнение формы или покупка.
  • landing page: Целевая страница для привлечения лидов или продаж.
  • revenue: Доход, полученный от продаж или услуг.
  • SaaS: Software as a Service — программное обеспечение, предоставляемое как сервис.
  • onboarding: Процесс внедрения пользователей в продукт.
  • backend: Серверная часть приложения, обрабатывающая данные.
  • recommendation engine: Система рекомендаций на основе данных о пользователях.
  • partitioning: Разделение данных для параллельной обработки.
  • user ID: Уникальный идентификатор пользователя в системе.
  • ordered processing: Упорядоченная обработка данных по последовательности.
  • engagement: Уровень вовлеченности пользователей в продукт или кампанию.
  • horizontal scaling: Масштабирование системы путем добавления узлов.
  • cost savings: Экономия затрат за счет оптимизации процессов.
  • real-time analytics: Аналитика данных в реальном времени.
  • windowing: Обработка данных в временных окнах для потоковой аналитики.
  • exactly-once: Гарантия однократной обработки данных без дублирования.
  • fintech: Финансовые технологии, включая платежи и аналитику.
  • bot traffic: Трафик, генерируемый ботами, а не реальными пользователями.
  • batch-streaming: Гибридная обработка данных в пакетах и потоках.
  • caching: Кэширование данных для ускорения обработки.
  • topologies: Структуры обработки данных в потоковых системах.
  • traffic spikes: Резкие всплески трафика, требующие мониторинга.
  • Slack: Мессенджер для командной коммуникации и уведомлений.
  • data lake: Централизованное хранилище сырых данных для аналитики.
  • Celery: Система очередей задач для параллельного выполнения.
  • uptime: Время бесперебойной работы системы.
  • reporting: Создание и анализ отчетов для мониторинга KPI.
  • dynamic workflows: Гибкие процессы, настраиваемые без кода.
  • auto-scaling: Автоматическое масштабирование ресурсов под нагрузку.
  • compute costs: Затраты на вычислительные ресурсы.
  • sales: Продажи, измеряемые в объеме или доходе.
  • modularity: Модульная архитектура для гибкости системы.
  • manual work: Ручные процессы, которые можно автоматизировать.
  • Google Analytics: Популярная платформа для веб-аналитики от Google.
  • WordPress: CMS для создания и управления сайтами.
  • interactive BI: Интерактивная бизнес-аналитика с возможностью drill-down.
  • fast decisions: Быстрое принятие решений на основе данных.
Scroll to Top