§ №18 — E-com

BI для e-commerce

Как BI помогает e-commerce выстроить сквозную аналитику от рекламы до повторной покупки и управлять unit-экономикой.

В e-commerce измеримо почти всё: клики, показы, добавления в корзину, заказы, возвраты, подписки. Из-за этого обилия компании как раз и теряются в цифрах, упуская главное. BI собирает сквозную аналитику — от рекламы до повторной покупки.

Какие вопросы закрывает BI

Сколько стоит клиент (CAC), сколько он приносит за всё время (LTV), какие каналы окупаются, как выглядит воронка от визита до покупки, где люди отваливаются, сколько возвратов и отмен, работают ли акции и промокоды.

Откуда берём данные

Обычный набор: платформа магазина, платёжные системы, CRM, веб-аналитика (Google Analytics, Яндекс.Метрика), рекламные кабинеты, сервисы рассылок. BI сводит это в одну модель.

Модель данных

В DWH собираем витрины: заказы, клиенты, товары, маркетинговые расходы, сессии, события. Главное — связать заказы с источниками трафика и кампаниями. Без этого unit-экономика получается «в среднем по больнице», а не по каналам и сегментам.

Примеры дашбордов

Собственнику — выручка, маржа, CAC, LTV, ROMI по каналам. Маркетингу — воронка, стоимость привлечения по кампаниям, эффективность промо. Операционному блоку — логистика, SLA доставки, возвраты и причины отказов.

Итог

BI в e-commerce собирает разрозненные отчёты в одну картину бизнеса. Можно управлять не только выручкой, но и прибыльностью каналов и сегментов клиентов.

§ Консультация · 30 минут

Похожая
задача?

30 минут — обсудим ваши источники, метрики, ограничения. Вернёмся с архитектурой и оценкой в течение недели.

Телефон+7 918 042 34 43