Сквозная аналитика рекламных кампаний: от разрозненных кабинетов к единому data-driven дашборду

Задача

Клиент вёл digital-кампании одновременно на десятках рекламных площадок — у каждой свой кабинет, свой формат данных, свои правила агрегации. Получить единую картину эффективности было невозможно: маркетологам приходилось вручную сводить отчёты из разных источников, теряя время и точность.

Требовалось построить сквозную аналитику полного цикла — от планирования кампании и показа креатива до клика и пост-клик действий пользователя на сайте, — с поддержкой неограниченного числа брендов, каналов, кампаний и креативов.

Ключевые метрики, которые нужно было свести в единую систему: показы, клики, CTR, эффективность ключевых слов и креативов, bounce rate, среднее время на странице, соцдем, ОС и устройство пользователя, глубина просмотра сайта, CPM и CPC — всё в разрезах «план / факт / отклонение» по периодам, с real-time выгрузкой в табличном и графическом виде и экспортом в Excel.

Что было сделано

1. Нормативно-справочная база и UTM-разметка. Прежде чем агрегировать данные, навели порядок в источнике: создали систему управления НСИ с автоматической генерацией UTM-меток для каждого креатива — с учётом площадки, формата, ресайза и кампании. Это дало единый стандарт идентификации на входе.

2. Сбор данных на уровне «сырых» событий. Для ключевых рекламных площадок — aiTarget, Taboola, SlickJump, AstraOne — разработали API-коннекторы, выгружающие данные в максимально детализированном (неагрегированном) виде. Это принципиально: агрегированные отчёты «сверху» режут аналитические возможности, а сырые данные позволяют строить любые срезы постфактум. Данные сопоставлялись с Google Analytics и Яндекс.Метрикой по уникальным ID — связывая, например, показы и стоимость с результатами пост-клик анализа.

3. Data Warehouse. Собранные данные нормализовались, очищались, проверялись на целостность и загружались в хранилище данных (DWH), где строились аналитические модели и представления — основа для быстрой и гибкой отчётности без пересчёта «на лету» из сырых логов.

4. Слой визуализации. На чистых, структурированных данных построили дашборды: преднастроенные формы, фильтры, drilldown-переходы и инструменты экспорта.

Возможности системы

• Планирование показателей рекламных активностей для любого числа брендов и площадок.
• Единая витрина данных: нормализованные показатели по всем каналам в одном интерфейсе, табличный и графический режимы.
• Drilldown — провалиться из агрегированного показателя в конкретный креатив или площадку.
• Гибкая система фильтров и выборок для действительно сквозного анализа.
• Высокая производительность на больших объёмах: изменение фильтров и выборок отображается в реальном времени без задержек.
• Архитектура, которая не «зашивает» отчётность в фиксированные формы — новые срезы и отчёты собираются сменой фильтров, без доработки под каждый новый кейс.

Технологии

MS SQL, SQL Server Analysis Services (SSAS), Power BI, API рекламных площадок (aiTarget, Taboola, SlickJump, AstraOne), Google Analytics, Яндекс.Метрика.

Результат

Время формирования аналитической отчётности сократилось с 2 недель до нескольких минут — маркетинговая команда получила real-time видимость всей воронки вместо ручной сборки Excel-таблиц из десятка кабинетов.