Jedna hurtownia dla reklam, zamówień i CRM,
i analityk AI, który odpowiada liczbami
Większość firm ma dane i brak obrazu: reklamy w jednym dashboardzie, zamówienia w drugim, CRM w trzecim, każdy opowiada inną historię. Wkładamy to do jednej bazy danych, sprawiamy, że liczby się zgadzają, i dajemy Wam analityka - człowieka i AI - który odpowiada na pytania SQL-em, a nie opiniami.
Co łączymy
Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads i TikTok Shop, LINE OA, Shopify, WooCommerce i sklepy niestandardowe, amoCRM, KeyCRM, HubSpot i Google Sheets, GA4 i PostHog, kanały zamówień na Telegramie, marketplace’y oraz Wasz ERP dla realnego kosztu towarów. Każde źródło dostaje warstwę surowych danych i codzienną synchronizację z uzupełnianiem historii, więc historia nigdy nie jest tracona.
Co dostajecie
Jedną księgę zamówień, która zgadza się z Waszym bankiem, nie z atrybucją platformy. W jednym projekcie odbudowaliśmy całą historię kanału sprzedaży z czatu na Telegramie: 571 zamówień, sparsowanych 571 z 571, i odkryliśmy, że platforma analityczna widziała około 15% realnych zakupów.
Dashboardy w pieniądzu. Wydatki, przychody, ROAS, CAC, LTV, retencja, cykl powtórnych zakupów, ekonomia produktów i zestawów. Analiza koszyka rynkowego dla 568 zamówień pokazała raz, że koszyki rodzinne to 36% zamówień i 48% przychodów, co zmieniło całą strategię zestawów produktowych.
Analityk AI na Telegramie. “Top trzy miasta według przychodu w ostatnim miesiącu”, “która kampania przyniosła powtarzających się kupujących”, “marża według linii produktowej z realnym kosztem towarów”. Odpowiada liczbami z martu, z pokazanym SQL.
Monitorowanie. Reklamy i ceny konkurencji, aukcje na marketplace’ach, podcinanie cen przez dystrybutorów (184 z 218 zdarzeń wykryte z zerem fałszywych alarmów w jednym wdrożeniu), opinie, trendy wyszukiwania. Alerty trafiają na Telegram.
Unit economics i research. Modele CAC, LTV, churn i payback na Waszych realnych danych; szacowanie wielkości rynku i analizy konkurencji wykonywane przez agentów badawczych i sprawdzane przez człowieka. Zbudowaliśmy to dla aplikacji tradingowej, marki suplementów i biznesplanu serwerów do gier z 113 źródłami.
Jak to przebiega
- Audyt. Co istnieje, co jest śledzone, co jest nie tak. Jeden tydzień.
- Model. Na jakie pytania biznes musi odpowiadać; marty są projektowane od pytań, nie od źródeł.
- Konektory i synchronizacja. Warstwa surowych danych, codzienne zadania, uzupełnianie historii, kontrole zgodności.
- Dashboardy i alerty. Zbudowane z ludźmi, którzy będą z nich korzystać.
- Analityk AI i monitorowanie. Rola tylko do odczytu, zabezpieczony SQL, testowany na zarejestrowanych pytaniach przed wdrożeniem.
Stack
PostgreSQL 16, Python, FastAPI, APScheduler, API platform, marty SQL w stylu dbt, Metabase lub własne panele Next.js, PostHog, GA4, Claude, Telegram Bot API, Docker, codzienne backupy.
Pakiety i cennik
Sprawdźcie, co Wasza analityka faktycznie widzi, a co przegapia, z listą poprawek.
- Audyt piksela, GA4, CAPI, UTM
- Zamówienia zweryfikowane względem liczb platformy
- Lista poprawek dla Waszego developera lub nas
- Dashboard z pokazanymi brakami
Jedna baza danych dla reklam, zamówień, CRM i zdarzeń ze strony, z dashboardami, które się ze sobą zgadzają.
- Konektory: Meta, Google, TikTok, Shopify, WooCommerce, CRM, GA4, PostHog
- Codzienna synchronizacja z uzupełnianiem historii
- Marty: zamówienia, wydatki, kohorty, produkty
- Dashboardy: ROAS, CAC, LTV, retencja
- Alerty na Telegram
- Dokumentacja i przekazanie
Zadawajcie pytania na Telegramie, otrzymujecie odpowiedzi z liczbami. Plus monitorowanie konkurencji, cen i dystrybutorów.
- Wszystko z pakietu Hurtownia
- Analityk AI z zabezpieczonym SQL tylko do odczytu
- Kolektory reklam, cen i opinii konkurencji
- Alerty o podcinaniu cen i anomaliach
- Analiza koszyka rynkowego i segmentów
- Miesięczny przegląd z analitykiem-człowiekiem
Ceny to punkty wyjścia dla typowego zakresu prac. Dokładna liczba podawana jest w pisemnym planie po 30-minutowej rozmowie i nie zmienia się po zatwierdzeniu.
Struktura, dokumentacja i testy idą z każdym wdrożeniem, więc dowolny programista albo osoba z asystentem AI może kontynuować bez nas. Jeśli chcesz, żebyśmy dalej robili zmiany: wsparcie i rozwój przez nasz zespół od 500 $ miesięcznie.
FAQ
Czy analityk AI może zmyślić liczby?
Może wykonywać tylko SQL tylko do odczytu na przygotowanym marcie danych, jedno zapytanie na raz, z wymuszonymi limitami i timeoutami, i pokazuje zapytanie, które wykonał. Zaudytowaliśmy nasze własne zabezpieczenie SQL i zamknęliśmy osiem sposobów na jego obejście, zanim zaufaliśmy mu z danymi na żywo. Odpowiedź jest tak dobra, jak mart, dlatego najpierw budujemy mart.
Jakich narzędzi używacie?
PostgreSQL jako hurtownia, konektory Python do API platform, marty w stylu dbt, dashboardy w wybranym przez Was narzędziu (Metabase, Looker Studio, własny panel Next.js), PostHog lub GA4 dla zdarzeń na stronie, Claude dla analityka.
Jesteśmy mali. Czy to przerost formy?
Zacznijcie od audytu trackingu. Dla sklepu z kilkuset zamówieniami miesięcznie sam audyt zwykle się zwraca, odnajdując zamówienia, których platforma nie widzi.