Одно хранилище для рекламы, заказов и CRM,
и ИИ-аналитик, который отвечает цифрами
У большинства бизнесов есть данные, но нет картины: реклама в одном дашборде, заказы в другом, CRM в третьем, и каждый рассказывает свою историю. Мы сводим всё в одну базу, приводим цифры к согласию и даём вам аналитика - человека и ИИ, - который отвечает SQL-запросом, а не мнением.
Что мы подключаем
Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads и TikTok Shop, LINE OA, Shopify, WooCommerce и собственные магазины, amoCRM, KeyCRM, HubSpot и Google Sheets, GA4 и PostHog, Telegram-каналы заказов, маркетплейсы и вашу ERP для реальной себестоимости. Каждый источник получает сырой слой и ежедневную синхронизацию с догрузкой истории, так что данные никогда не теряются.
Что вы получаете
Единую книгу заказов, которая согласуется с банком, а не с атрибуцией платформы. В одном проекте мы восстановили всю историю канала продаж из Telegram-чата: 571 заказ, разобрано 571 из 571, и обнаружили, что рекламная платформа видела около 15% реальных покупок.
Дашборды в деньгах. Расход, выручка, ROAS, CAC, LTV, retention, цикл повторной покупки, экономика товаров и бандлов. Анализ корзины на 568 заказах однажды показал, что семейные упаковки составляли 36% заказов и 48% выручки, что полностью изменило стратегию бандлов.
ИИ-аналитик в Telegram. «Топ-3 города по выручке за месяц», «какая кампания привела повторных покупателей», «маржа по товарной линейке с реальной себестоимостью». Отвечает цифрами из витрины, показывая сам SQL-запрос.
Мониторинг. Реклама и цены конкурентов, листинги на маркетплейсах, демпинг дистрибьюторов (184 из 218 случаев пойманы без единого ложного срабатывания в одном развёртывании), отзывы, поисковые тренды. Алерты приходят в Telegram.
Юнит-экономика и исследования. Модели CAC, LTV, оттока и payback на ваших реальных данных; оценка рынка и разбор конкурентов, которые ведут research-агенты и проверяет человек. Мы строили это для торгового приложения, бренда спортпита и бизнес-плана по игровым серверам с 113 источниками.
Как это работает
- Аудит. Что есть, что отслеживается, что не так. Одна неделя.
- Модель. На какие вопросы бизнес должен отвечать; витрины проектируются от вопросов, а не от источников.
- Коннекторы и синхронизация. Сырой слой, ежедневные задания, догрузка истории, проверки сверки.
- Дашборды и алерты. Строятся вместе с людьми, которые будут ими пользоваться.
- ИИ-аналитик и мониторинг. Роль только для чтения, защищённый SQL, протестирован на записанных вопросах до запуска в прод.
Стек
PostgreSQL 16, Python, FastAPI, APScheduler, API платформ, SQL-витрины в стиле dbt, Metabase или собственные панели на Next.js, PostHog, GA4, Claude, Telegram Bot API, Docker, ежедневные бэкапы.
Пакеты и цены
Узнать, что ваша аналитика на самом деле видит, а что упускает, со списком исправлений.
- Аудит пикселя, GA4, CAPI, UTM
- Сверка заказов с цифрами платформ
- Список исправлений для вашего разработчика или нас
- Дашборд с разрывами
Одна база данных для рекламы, заказов, CRM и событий сайта, с дашбордами, которые не противоречат друг другу.
- Коннекторы: Meta, Google, TikTok, Shopify, WooCommerce, CRM, GA4, PostHog
- Ежедневная синхронизация с догрузкой истории
- Витрины: заказы, расходы, когорты, товары
- Дашборды: ROAS, CAC, LTV, retention
- Алерты в Telegram
- Документация и передача
Задавайте вопросы в Telegram, получайте ответы с цифрами. Плюс мониторинг конкурентов, цен и дистрибьюторов.
- Всё из пакета «Хранилище»
- ИИ-аналитик с защищённым SQL только на чтение
- Сборщики рекламы, цен и отзывов конкурентов
- Алерты о демпинге и аномалиях
- Анализ потребительской корзины и сегментов
- Ежемесячный разбор с человеком-аналитиком
Цены - стартовая точка для типового объёма работ. Точная цифра приходит в письменном плане после звонка на 30 минут и не меняется после согласования.
Структура, документация и тесты идут с каждой сборкой, поэтому любой разработчик или человек с ИИ-ассистентом сможет продолжить без нас. Если хотите, чтобы правки дальше вели мы: поддержка и развитие нашей командой от $500 в месяц.
FAQ
Может ли ИИ-аналитик придумать цифры?
Он может выполнять только SQL на чтение по подготовленной витрине данных, один запрос за раз, с жёсткими лимитами и таймаутами, и показывает запрос, который выполнил. Мы проверили собственную защиту SQL и закрыли восемь обходов, прежде чем доверить ей живые данные. Ответ ровно такой же надёжный, как витрина, поэтому мы сначала строим витрину.
Какими инструментами вы пользуетесь?
PostgreSQL как хранилище, коннекторы на Python к API платформ, витрины в стиле dbt, дашборды в удобном вам инструменте (Metabase, Looker Studio, собственная панель на Next.js), PostHog или GA4 для событий сайта, Claude для аналитика.
Мы маленькие. Это не избыточно?
Начните с аудита трекинга. Для магазина с несколькими сотнями заказов в месяц один аудит обычно окупается сам, находя заказы, которые платформа не видит.