Одне сховище для реклами, замовлень і CRM,
і ШІ-аналітик, що відповідає цифрами
У більшості бізнесів є дані, але немає картини: реклама в одному дашборді, замовлення в іншому, CRM у третьому, і кожен розповідає свою історію. Ми зводимо все в одну базу даних, узгоджуємо цифри між собою і даємо вам аналітика - людину і ШІ - що відповідає SQL-запитами, а не думками.
Що ми підключаємо
Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads і TikTok Shop, LINE OA, Shopify, WooCommerce і кастомні магазини, amoCRM, KeyCRM, HubSpot і Google Sheets, GA4 і PostHog, Telegram-канали замовлень, маркетплейси та вашу ERP для реальної собівартості товару. Кожне джерело отримує сирий шар і щоденну синхронізацію з дозавантаженням історії, тому дані ніколи не втрачаються.
Що ви отримуєте
Єдиний реєстр замовлень, що узгоджується з вашим банком, а не з атрибуцією платформи. В одному проєкті ми відновили всю історію каналу продажів із Telegram-чату: 571 замовлення, розпізнано 571 із 571, і виявили, що платформа аналітики бачила приблизно 15% реальних покупок.
Дашборди в грошах. Витрати, доходи, ROAS, CAC, LTV, retention, цикл повторних покупок, економіка товарів і наборів. Аналіз кошика на 568 замовленнях одного разу показав, що сімейні набори становлять 36% замовлень і 48% доходу - це змінило всю стратегію формування наборів.
ШІ-аналітик у Telegram. «Топ-три міста за доходом минулого місяця», «яка кампанія принесла повторних покупців», «маржа за товарною лінією з реальною собівартістю». Відповіді з цифрами з mart, із показаним SQL-запитом.
Моніторинг. Реклама й ціни конкурентів, оголошення на маркетплейсах, демпінг цін дистрибʼюторів (184 з 218 випадків виявлено з нулем фальшивих тривог в одному впровадженні), відгуки, пошукові тренди. Алерти надходять у Telegram.
Юніт-економіка та дослідження. Моделі CAC, LTV, відтоку й окупності на ваших реальних даних; оцінка розміру ринку й розбір конкурентів, виконані дослідницькими агентами й перевірені людиною. Ми робили це для трейдингового застосунку, бренду спортивного харчування і бізнес-плану для ігрового серверного бізнесу з 113 джерелами.
Як це працює
- Аудит. Що є, що відстежується, що неправильно. Один тиждень.
- Модель. На які питання бізнес має відповідати; марти проєктуються від питань, а не від джерел.
- Коннектори і синхронізація. Сирий шар, щоденні завдання, дозавантаження історії, перевірки звірки.
- Дашборди й алерти. Будуються разом з людьми, які їх використовуватимуть.
- ШІ-аналітик і моніторинг. Роль лише для читання, захищений SQL, протестований на записаних питаннях перед запуском.
Стек
PostgreSQL 16, Python, FastAPI, APScheduler, API платформ, SQL-марти у стилі dbt, Metabase або кастомні панелі на Next.js, PostHog, GA4, Claude, Telegram Bot API, Docker, щоденні резервні копії.
Пакети та ціни
З'ясувати, що насправді бачить ваша аналітика і що вона пропускає, зі списком виправлень.
- Аудит пікселя, GA4, CAPI, UTM
- Звірка замовлень з цифрами платформ
- Список виправлень для вашого розробника або нас
- Дашборд із прогалинами
Одна база даних для реклами, замовлень, CRM і подій сайту, з дашбордами, які узгоджені між собою.
- Коннектори: Meta, Google, TikTok, Shopify, WooCommerce, CRM, GA4, PostHog
- Щоденна синхронізація з дозавантаженням історії
- Марти: замовлення, витрати, когорти, товари
- Дашборди: ROAS, CAC, LTV, retention
- Алерти в Telegram
- Документація і передача
Задавайте питання в Telegram, отримуйте відповіді з цифрами. Плюс моніторинг конкурентів, цін і дистрибʼюторів.
- Усе з пакету «Сховище»
- ШІ-аналітик із захищеним SQL лише для читання
- Збирачі реклами, цін і відгуків конкурентів
- Алерти про демпінг цін і аномалії
- Аналіз кошика покупок і сегментів
- Щомісячний розгляд з аналітиком-людиною
Ціни - це стартові точки для типового обсягу робіт. Точну цифру ви отримаєте у письмовому плані після 30-хвилинного дзвінка; вона не змінюється після погодження.
Структура, документація і тести йдуть з кожною збіркою, тож будь-який розробник або людина з ШІ-асистентом зможе продовжити без нас. Якщо хочете, щоб правки далі вели ми: підтримка й розвиток нашою командою від $500 на місяць.
FAQ
Чи може ШІ-аналітик вигадувати цифри?
Він може виконувати лише SQL-запити для читання на підготовленому data mart, по одному запиту за раз, із примусовими лімітами й таймаутами, і показує запит, який виконав. Ми провели аудит власного SQL-захисту і закрили вісім способів обійти його перш ніж довіряти йому живі дані. Відповідь настільки хороша, наскільки хороший mart, тому ми спочатку будуємо mart.
Якими інструментами ви користуєтесь?
PostgreSQL як сховище, Python-коннектори до API платформ, марти у стилі dbt, дашборди в інструменті на ваш вибір (Metabase, Looker Studio, кастомна панель на Next.js), PostHog або GA4 для подій сайту, Claude для аналітика.
Ми маленькі. Це не надмірно для нас?
Почніть з аудиту трекінгу. Для магазину з кількома сотнями замовлень на місяць самого аудиту зазвичай достатньо, щоб він себе окупив, знайшовши замовлення, які платформа не бачить.