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

Оптимизация ДРР

Снижайте ДРР* на 40% с помощью автоматизации рекламных кампаний. Интеграция через API*, выявление перспективных товаров и автоматическое распределение бюджета с ML* увеличивают ROAS* до 6x.

Начать оптимизацию

Умная реклама с минимальными затратами

Доля рекламных расходов (ДРР*) определяет эффективность маркетинга. Мы используем инструменты с открытым кодом, такие как Matomo* и PostHog*, для анализа funnels* и ROI*, интегрируя их через API* с рекламными платформами. Это позволяет выявлять перспективные товары и услуги, перераспределяя бюджет на каналы с CTR* выше 5% и снижая ДРР* на 40%.

Для e-commerce*-маркетплейса мы интегрировали контекстную рекламу* и VK* через API*, используя Apache Kafka* для обработки 1M+ событий/сек. ML*-модели на TensorFlow* выявили 20% товаров, генерирующих 80% revenue*, увеличив ROAS* с 2.5x до 5.8x.

Как мы работаем

Аудит кампаний: анализ аналитики*, CRM*, и соцсетей. Создаем data pipeline*: Kafka* собирает данные, Flink* анализирует в реальном времени, Airflow* оркестрирует. Для B2C*-бизнеса это сократило CAC* с 5000 ₽ до 2500 ₽, повысив конверсию на 25%.

Аналитика: Выявление перспективных направлений

Matomo* отслеживает 100+ метрик: bounce rate*, CTR*, conversion rate*. Локальная установка обеспечивает data privacy*. Мы интегрируем Matomo* с Bitrix24* и аналитикой*, анализируя, как 45% трафика из контекстной рекламы* конвертируется в лиды. A/B-тестирование* увеличивает ROAS* на 30%.

Как мы используем аналитику

Сегментация и приоритизация

PostHog* создает heatmaps* и funnels*, выявляя товары с conversion rate* >7%. Для SaaS* это сократило churn* на 18% за счет фокуса на высокомаржинальные услуги.

  • Фильтры по регионам, устройствам, user behavior*.
  • Передача лидов в CRM* с точностью 97%.
  • ROI* вырос с 2.8x до 5.5x после оптимизации landing page*.

Автоматическое распределение бюджета

ML*-модели на TensorFlow* прогнозируют эффективность каналов, перераспределяя бюджет на VK* или Telegram* с accuracy* 92%. Для e-commerce* это увеличило revenue* на 3 млн ₽ за счет фокуса на 60% мобильного трафика.

Apache Flink* анализирует real-time analytics*, выявляя fraud* в PPC*-кампаниях (bot traffic* >12%), сэкономив 1.5 млн ₽/месяц. Интеграция с Telegram* для CTA*-анализа повысила engagement* на 25%.

Управление кампаниями: Автоматизация через API*

Мы интегрируем контекстную рекламу*, VK*, и Telegram* через API*, используя Kafka* для потоковой обработки данных с latency* <10 мс. Apache Airflow* оркестрирует кампании, автоматизируя запуск и корректировку ставок. Для B2B*-агентства это сократило время на campaign management* с 25 часов/неделю до 2.

Как мы оптимизируем

Динамическое управление

Airflow* с DAGs* автоматизирует bid management* и campaign scheduling*. Для SMB* это увеличило CTR* с 2.1% до 4.8%.

Odoo* интегрирует CRM* и lead scoring* (+12 за CTA* в VK*), повышая close rate* с 12% до 28%. Pimcore* (PIM*/DAM*) управляет контентом для 15k+ товаров, автоматизируя промо, что увеличило sales* на 22%.

Визуализация: Контроль эффективности

Apache Superset* создает dashboards* для мониторинга KPIs*: ДРР*, ROAS*, CAC*, LTV*. Для маркетплейса Superset* выявил 18% неэффективных затрат, сократив ДРР* с 30% до 15%.

Как мы используем визуализацию

Interactive BI*

Superset* с drill-down* по каналам и регионам ускоряет insights* на 60%. Caching* снижает query time* до 1.3 сек на 3M rows*.

Grafana* мониторит time-series*, отправляя alerts* через Telegram* при anomalies* (>150% spikes). Для fintech* это сократило fraud* на 92%, сэкономив 2 млн ₽. Redash* для ad-hoc queries* увеличил CTR* в VK* на 23%.

Dashboards* дают actionable insights*: CAC* 2500 ₽, LTV* 30000 ₽, revenue* +35% за счет оптимизации бюджета.

Расшифровка терминов

  • ДРР: Доля рекламных расходов — отношение затрат на рекламу к доходу.
  • ROAS: Return on Advertising Spend — возврат на рекламные расходы.
  • API: Application Programming Interface — интерфейс для интеграции систем.
  • ML: Machine Learning — машинное обучение для прогнозов.
  • Matomo: Веб-аналитика с открытым кодом для метрик и поведения.
  • PostHog: Инструмент для product analytics, анализирует heatmaps и funnels.
  • Apache Kafka: Платформа для обработки потоковых данных.
  • Apache Airflow: Инструмент для оркестрации data pipelines.
  • TensorFlow: Фреймворк для ML-моделей.
  • Odoo: CRM/ERP-система для управления продажами.
  • Pimcore: Система управления продуктами (PIM) и медиа (DAM).
  • Bitrix24: CRM-система для управления лидами и продажами.
  • Яндекс.Метрика: Сервис аналитики для трафика и поведения.
  • Контекстная реклама: Платформа для PPC-кампаний.
  • VK: Социальная сеть для продвижения и аналитики.
  • Telegram: Мессенджер для кампаний и уведомлений.
  • CRM: Customer Relationship Management — управление клиентами.
  • funnels: Воронки продаж для анализа конверсий.
  • ROI: Return on Investment — возврат инвестиций.
  • CTR: Click-Through Rate — процент кликов по рекламе.
  • CAC: Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента.
  • LTV: Lifetime Value — пожизненная ценность клиента.
  • bounce rate: Процент уходов после одной страницы.
  • conversion rate: Процент пользователей, совершивших целевое действие.
  • data privacy: Защита персональных данных.
  • A/B-тестирование: Сравнение версий страниц или кампаний.
  • heatmaps: Тепловые карты активности пользователей.
  • churn: Отток пользователей или клиентов.
  • SaaS: Software as a Service — программное обеспечение как сервис.
  • user behavior: Поведение пользователей на сайте.
  • landing page: Целевая страница для лидов.
  • revenue: Доход от продаж.
  • real-time analytics: Аналитика в реальном времени.
  • fraud: Мошенническая активность, например, фальшивые клики.
  • PPC: Pay-Per-Click — оплата за клики.
  • bot traffic: Трафик от ботов.
  • CTA: Call to Action — призыв к действию.
  • engagement: Вовлеченность пользователей.
  • accuracy: Точность прогнозов моделей.
  • data pipeline: Конвейер обработки данных.
  • latency: Задержка обработки данных.
  • DAGs: Directed Acyclic Graphs — графы для оркестрации задач.
  • XCom: Механизм обмена данными в Airflow.
  • MTTR: Mean Time to Resolve — время устранения ошибок.
  • Kubernetes: Платформа для оркестрации контейнеров.
  • auto-scaling: Автоматическое масштабирование ресурсов.
  • compute costs: Затраты на вычислительные ресурсы.
  • alerting: Система уведомлений об аномалиях.
  • lead scoring: Оценка лидов по потенциалу.
  • close rate: Процент закрытия сделок.
  • PIM: Product Information Management — управление данными о продуктах.
  • DAM: Digital Asset Management — управление медиа.
  • sales: Продажи, измеряемые в объеме или доходе.
  • B2C: Бизнес-модель для конечных потребителей.
  • B2B: Бизнес-модель для компаний.
  • SMB: Малый и средний бизнес.
  • interactive BI: Интерактивная бизнес-аналитика.
  • drill-down: Детализация данных.
  • insights: Полезные выводы из данных.
  • caching: Кэширование данных для ускорения.
  • query time: Время выполнения запросов.
  • rows: Строки данных в аналитике.
  • time-series: Данные, упорядоченные по времени.
  • anomalies: Аномалии в данных.
  • ad-hoc queries: Запросы данных по требованию.
  • campaign management: Управление рекламными кампаниями.
  • bid management: Управление ставками в рекламе.
  • campaign scheduling: Планирование запуска кампаний.
  • fintech: Финансовые технологии, включая платежи.
  • e-commerce: Электронная коммерция, онлайн-продажи.
Scroll to Top