Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Выполненные работы - Coggle Diagram

- - - - Яндекс директ
      - ВК
      - Майатргет
      - Яндекс дзен (промо страницы)
      - МТС
      - Мегафон
      - Обзовон роботами
      - Инстраграм
      - Google
      - телеграм
      - Билайн
      - Холодный обзвон и работа с Dmp системами
  - - - Как результат почти вся выдача в Яндекс заполнена контролируемыми ресурсами
      - создание определенного образа фабрики в глазах потенциального клиента, который начинает искать информацию о фабрике
  - - - Клиента с любыми вопросами направляют на телеграм бота (скидывают шаблонное сообщение со ссылкой на бота). Бот фильтрует обращения по типу. Обращение клиента видно моментально всем отделам участвующим в рекламации или ведении клиента (это 8 отделов (логисты, технологи, дизайнеры, бухгалтеры и тд)) Скорость и качество обработки обращений выросло в разы. Появилась детальная статистика по движению заявки по отделам и сотрудникам
  - - - Создание цепочки из 16 сообщений на 3 месяца (пример фотки одного сообщения прилагаю)
        
        Это голосования за лучший проект
        
        викторины, где за правильные ответы дается дополнительная скидка
        
        При прохождении каждой ветки сообщений клиенту предлагается вызвать дизайнера или посетить фабрику. Таким образом мы постоянно проверяем актуальность заказа кухни для клиента на автомате
      - Подписываем бота тех, кто оставил у нас заявку на кухню (потенциальные клиенты)
  - - - Нашел подрядчка, но в разработке и внедрении почти не участвовал. Собственник схантил почти всю команду к себе после первого этапа работы. Сейчас эта команда работаем внутри компании на постоянной основе
- - - - У компани было несколько систем аналитики и хранения данных: Яндекс метрика, google analytics, Roistat, собственная админка(где есть все данные по заказам), Amocrm
        
        В ходе аудита выяснилось, что все данные между системами не сходятся, даже самые основные(например сумма продаж), и получалось, что невозможно было оценить эффективность рекламы и работы отдела продаж. И самое главное, что решения принимались на основе не верных данных (например исходя из данных в одной из систем).
        Поэтому не было даже смысла начинать работать по привлечению клиентов, так как было бы просто невозможно отследить результат
        
        Одна из ключевых проблем это учет модели атрибуции, проще говоря, все лавры доставались последнему источнику, с которого был сделан заказ (это почти всегда Яндекс). То есть если пользователь зашел на сайт первый раз с инстаграм, даже оставил заявку, потом с ним долго работал менеджер, потом он зашел через поиск или рекламу яндекс и оформил заказ - то у Инстаграм ROI = даже не 0, а минус
        
        Плюс у компании было просто безграничная вера в roistat, но мне довольно быстро удалось доказать, что он не показывает ни одной метрики, исходя из которой можно сделать какой-то вывод
  - - - свели все данные в одно место
      - данные стали корректные и можно было сразу принимать решения
      - Выявили LTV (даже это было неизвестно)
      - Сразу стало известно, что 90% прибыли компании приносит всего несколько менеджеров
      - Все KPI всех отделов были переведены на показатели в BI системе
      - Решен вопрос с моделями атрибуции (оцифровка точки входа)