🚀 Добро пожаловать на стартовый пост официального Telegram канала StreamMyData!

🎉 Мы рады запустить этот канал, чтобы делиться с вами последними новостями, аналитическими инсайтами и советами, которые помогут вам эффективно управлять вашим рекламным бюджетом и оптимизировать маркетинговые стратегии с помощью данных.

Что вы найдете в нашем канале:
1️⃣ Эксклюзивные аналитические обзоры и рекомендации по работе с большими данными.
2️⃣ Кейсы и истории успеха наших клиентов, демонстрирующие реальные результаты и преимущества использования StreamMyData.
3️⃣ Обновления и новшества нашей платформы, чтобы вы всегда были в курсе последних трендов в мире больших данных и аналитики.
4️⃣ Практические советы и руководства по использованию наших инструментов для улучшения ваших маркетинговых и бизнес-процессов.

🌟 Наша миссия — сделать аналитику доступной и понятной для каждого, предоставляя мощные инструменты для эффективного управления данными и решений на их основе.

💬 Мы приглашаем вас активно участвовать в обсуждениях, задавать вопросы и делиться своими мнениями и опытом. Ваши отзывы и предложения помогут нам сделать этот канал еще более полезным и интересным для вас.

🔗 Не забудьте подписаться, чтобы не пропустить ни одного обновления!

Спасибо, что вы с нами. Вперед к новым знаниям и успехам с StreamMyData!

🛠 Новая Статья: "Передача скопированного текста в Яндекс.Метрику с помощью Google Tag Manager" - Ваш Пошаговый Гид

Хотите узнать, как отслеживать действия пользователей, копирующих текст с вашего сайта, в Яндекс.Метрике? Наша новая статья предоставляет подробную инструкцию по созданию целей для отслеживания таких действий.

В ней вы найдете:

Шаг 1: Создание тега для сбора скопированного текста — узнайте, как собрать и отправить скопированный текст пользователя в dataLayer.
Шаг 2: Создание переменных уровня данных — настройка переменных для хранения и передачи скопированных данных.
Шаг 3: Передача скопированного текста в Метрику — обучение по отправке данных о копировании текста в Яндекс.Метрику для анализа поведения пользователей.

📖 Перейдите по ссылке для полного руководства: https://streammydata.ru/copied-text-to-yandex-metrika/

🌟 Откройте для себя нашу публикацию: "Автоматизация выгрузки с StreamMyData"

Задумывались ли вы о том, как упростить и автоматизировать процесс сбора данных с вашего сайта? В нашем новейшем материале вы найдете исчерпывающее руководство о том, как эффективно использовать StreamMyData в сочетании с Python, SQL и API Яндекс.Метрики для достижения этой цели.

Что вас ждет в статье:

🔍 Шаг 1: Понимание механизмов хранения данных и выбор наиболее подходящей базы данных.
🔍 Шаг 2: Пошаговые инструкции по настройке и выгрузке данных через StreamMyData.
🔍 Шаг 3: Разработка программного кода для извлечения целевых данных из Яндекс.Метрики и их интеграция с выбранной базой данных.

👉 Углубитесь в детали и раскройте потенциал ваших данных: https://streammydata.ru/automation-of-uploading-with-streammydata/

📺 Новый Видео-Разбор: "Сложности и Особенности Сквозной Аналитики"

Привет, друзья! В последнем выпуске нашего канала мы обсуждаем тему, которая беспокоит многих аналитиков и маркетологов - сложности сквозной аналитики.

🔍 В этом видео Роман Святов, аналитик больших данных в компании MediaNation, и Александр Вахтин, руководитель отдела аналитики, делятся своим опытом и знаниями о:

Том, что такое сквозная аналитика и какие задачи она решает.
Сложностях интеграции различных источников данных и автоматизации процессов.
Реальных примерах проблем, с которыми сталкиваются компании при внедрении сквозной аналитики, и способах их решения.

🧩 Обсуждаем, почему сквозная аналитика может напоминать сбор сложного пазла без общей картинки, и как с этим справиться.

🌟 Погружаемся в мир данных, исследуем реальные примеры и обсуждаем, почему стоит инвестировать в качественную аналитику.

👉 Не пропустите полезные советы и рекомендации от экспертов. Смотрите видео прямо сейчас

✨ Эффективная Автоматизация Отчетности: StreamMyData и «Читай-город»

Узнайте, как StreamMyData оптимизировала процесс создания маркетинговой отчетности для «Читай-город», значительно сократив время на подготовку данных и анализ эффективности рекламных кампаний.

🛠 Решение: Применяя ETL модуль платформы StreamMyData, Python и Apache Airflow, команда StreamMyData создала автоматизированную систему отчетности. Это позволило с легкостью объединять данные из разных источников, включая Яндекс Директ и Яндекс Метрику, и эффективно анализировать их.

📈 Результаты: Благодаря автоматизации, команда теперь тратит на подготовку отчетов всего 10 минут вместо прежних 200 часов в год. Это освободило значительное количество времени для более глубокой работы над рекламными кампаниями, улучшая их результативность.

🔗 Подробнее о кейсе: https://streammydata.ru/projects/case-report-automatization-python-apache-airflow/

🎓 Новый Учебный Ролик: "Как создать (и не сломать) автоматизированный дашборд?"

Наши эксперты подготовили для вас что-то особенное! В нашем новом видео "Как создать (и не сломать) автоматизированный дашборд?" мы подробно расскажем о подводных камнях при создании автоматизированного дашборда.

🔍 Узнайте, что такое дашборды, как создать дашборд от брифа до визуализации, что привлекает клиентов, и зачем бизнесу нужны дашборды.

👉 Смотрите прямо сейчас

Обязательно поделитесь своими впечатлениями в комментариях!

🌟 Новый Кейс: "Создали быстрый автоматический дашборд с данными Директа, Метрики и Google Sheets для магазина электротоваров"

Изучите наш последний успех с проектом для магазина электротоваров! 📈

В этом кейсе мы показываем, как использование StreamMyData помогло достичь значительных результатов. Нам удалось разработать удобную систему для работы с рекламной статистикой, которая освободила специалистам около 150 трудочасов в год.

➡️ Подробнее о кейсе

Откройте для себя, как мы можем помочь и вашему бизнесу!

📰 "Превосходство предиктивного анализа: как мы с командой создаем системы предиктивной аналитики" - Уже на нашем сайте!

Привет, друзья! 🌟 Мы рады поделиться с вами нашим опытом в создании систем предиктивной аналитики, которые меняют правила игры в мире маркетинга.

💡 В этой статье мы расскажем о работе с данными, разработке ML моделей и автоматизации процессов, которые позволяют нам достигать превосходства в предиктивном анализе.

🔗 Читайте полную статью здесь

Не забывайте делиться своими мыслями и комментариями!

🛠 Новая Статья: "Введение в NumPy: Простые примеры для аналитиков" - Ваш Пошаговый Гид

Хотите узнать, как использовать NumPy в маркетинге и поведенческой аналитике? Наша новая статья предоставляет подробную инструкцию.

В ней вы найдете:

Шаг 1: Основы NumPy
Шаг 2: NumPy для продуктовой аналитики
Шаг 3: Практические примеры

📖 Перейдите по ссылке для полного руководства

🤝 Эксклюзивное Интервью с Вахтиным Александром и Святовым Романом

Не пропустите наше последнее видео, где мы обсуждаем с Вахтиным Александром и Святовым Романом каверзные вопросы в области маркетинговой аналитики.

🌐 Получите уникальные инсайты и профессиональные советы о предсказаниях поведения пользователей, преимуществах использования StreamMyData, а также узнайте что такое сквозняк и предикты.

📹 Ссылка на интервью

Ваши вопросы экспертам? Задавайте их в комментариях!

🛠 Новая Статья: Интеграция CRM-системы с Яндекс Метрикой - Ваш Пошаговый Гид

Хотите узнать, как интегрировать CRM систему? Наша новая статья предоставляет подробную инструкцию.

В ней вы найдете:

Шаг 1: План действий
Шаг 2: Инструкцию
Шаг 3: Проверка настроек

📖 Перейдите по ссылке для полного руководства

🎥 Новое Видео: "Можно ли предсказать поведение покупателя? Мнения аналитиков"

Друзья, смотрите наш последний видеоролик, где мы задали важный вопрос: "Почему нельзя так просто предсказать поведение пользователя?" На этот вопрос ответили наши коллеги из отдела аналитики MediaNation — Александр Вахтин, руководитель отдела, и Роман Святов, аналитик больших данных.

👀 Смотрите видео здесь

📌 Не забудьте подписаться на наш канал и поставить лайк, если понравилось видео!

🔍 "Сквозная аналитика: панацея или головная боль?"

Заинтригованы темой сквозняка? Мы тоже! Поэтому мы провели исследование и подготовили статью, которая даст вам уникальные инсайты.

👓 Основные моменты статьи:

1. Зачем нужна сквозная аналитика
2. Препятствия сквозного анализа
3. Ключевые преимущества

🔗 Читайте полный анализ здесь

🛠 Новая Статья: "Pandas: Революционный Инструмент для Анализа Данных" - Ваш Пошаговый Гид

Хотите узнать, как управлять большими объемами данных? Наша новая статья предоставляет подробную инструкцию.

В ней вы найдете:

Шаг 1: Основные Структуры Данных в Pandas
Шаг 2: Сильные Стороны Pandas
Шаг 3: Практические примеры

📖 Перейдите по ссылке для полного руководства

📰 "От RetailCRM до Яндекс.Аудиторий: новый путь RFM-сегментации" - Уже на нашем сайте!

Привет, друзья! 🌟 Мы рады поделиться с вами нашей последней статьей о RFM-сегментации.

💡 Вы узнаете, для чего была разработана услуга по созданию RFM сегментов в Яндекс.Аудиториях.

🔗 Читайте полную статью здесь

Не забывайте делиться своими мыслями и комментариями!

🔍 "Открывая мир Цепей Маркова: понимание и применение в атрибуции"

Заинтригованы Цепью Маркова? Мы тоже! Поэтому мы подготовили статью, которая поможет вам понять и применить этот метод в атрибуции.

👓 Основные моменты статьи:

1. Введение в Цепи Маркова
2. Предобработка данных
3. Рассчитываем вклад каналов в конверсию
4. Сравнение разных моделей атрибуции

🔗 Читайте полный анализ здесь

🔥 Новый Кейс: "Увеличили продажи на 25% для интернет-магазина «ВОИН»"

Узнайте, как сеть-магазинов "ВОИН" используя предиктивную аналитику нашей платформы увеличила продажи на 25%!

📊 От проблемы до решения:
Столкнувшись с задачей увеличения продаж при ограниченном рекламном бюджете, "ВОИН" обратился к нам в поиске инновационных решений. Наша команда разработала систему предиктивной аналитики, способную предсказывать поведение пользователей и оптимизировать стратегии рекламных кампаний, не требуя дополнительных затрат на рекламу.

✅ Результаты:
После внедрения предиктивных ML-моделей и A/B-тестирования в рекламных кампаниях Яндекс.Директа, "ВОИН" достиг следующих результатов:

🚀 Сегмент B принес на 25.7% больше покупок, чем сегмент A, подтверждая правильность выбранных корректировок
🛒 Количество добавлений товаров в корзину увеличилось на 34.4%, свидетельствуя о более активной и вовлеченной аудитории
💰 Суммарная стоимость товаров в корзине у сегмента B выросла на 37.2%, указывая на более высокий средний чек и заинтересованность в дорогих товарах
💲 CPA у сегмента B снизился на 21.2%, что говорит о более эффективном расходовании бюджета на привлечение клиентов

🔗 Подробнее о кейсе здесь

🛠 Новая Статья: "Как выгрузить ответы из Marquiz в базы данных Clickhouse и BigQuery" - Ваш Пошаговый Гид

Хотите узнать, как передавать данные из Marquiz в Clickhouse и BigQuery? Наша новая статья предоставляет подробную инструкцию.

В ней вы найдете:

• Подключение интеграции с Google-таблицами
• Создание потока данных в StreamMyData

📖 Перейдите по ссылке для полного руководства