Аналитика и автоматизация анализа данных с применением Python и машинного обучения

Экспертный анализ дает исчерпывающую информацию по всем предоставленным метрикам, как из подключенных счетчиков, так и из дополнительных таблиц и CRM-систем. Мы разрабатываем аналитические решения на базе языка программирования Python (Anaconda) и внедряем их в вашу модель бизнеса.


Что именно мы умеем делать и для чего это нужно

Объясним на примерах:

Задача - выявить средний CTR поисковых позиций в заданной тематике сайта, скореллировать полученные значения с текущей ситуацией по бесплатному (органическому) трафику на анализируемом сайте, найти тенденции к росту внедрить их.

По сути, данную задачу можно решить путем отдельного ручного анализа данных из Вебмастера, Серчи Консоли, Метрики и Аналитики. Вся необходимая информация находится там. Но расчет вручную даже на небольших проектах неточен и занимает огромное количество времени.

Мы используем иной подход

Подобные задачи в IMVO решаются путем подключения к описанным источникам данных, их выгрузки в IDE Python и последующего анализа с использованием одной из сильнейших библиотек для BigData - Pandas, или иных инструментов, если таковые потребуются.

Конкретно в текущей задаче мы объединим данные в сводный дата-сет, выведем CTR мест поисковой выдачи путем анализа длинного отрезка времени, соберем и проанализируем ядро для выявления возможного “максимума” по тематике с учетом каждого из потенциальных мест в ТОПе выдачи и наложим полученные данные на действующую информацию по вашему сайту.

На выходе мы ответим на каждый из поставленных вопросов, а дополнительно - сформируем объективные метрики для выстраивания модели KPI вашего SEO-специалиста, или для дальнейшей оценки работы нашей команды.

Или пример на основе Директа

Задача - собрать информацию о действующей рекламной кампании, выявить максимальную и минимальную эффективность, построить модель контроля внимания директолога для сосредоточения на слабых местах рекламной кампании.

Данный пример потребует сведения UTM-данных из метрики, или гугл-аналитики с информацией из рекламного кабинета. Таким образом, в едином датасете мы получим информацию о каждом пользовательском шаге - с момента конкурирования нашего объявления с объявлениями других брендов до финальной конверсии.

Мы умеем работать с данными, находить сильные и слабые стороны рабочих каналов трафика и делать верные выводы, которые лягут в основу не только вашей стратегии поисковой оптимизации, но и ведения вашего бизнеса в целом. Python-аналитика не ограничивается вебом, и даже - не заканчивается на анализе ваших итоговых данных в CRM-системах. Все намного интереснее и глубже.

Напишите нам, если хотите попробовать современный подход к анализу данных.




Свяжитесь с нами


Arrow to left
Close

Мы - не веб-студия, а команда с экспертными компетенциями




Меньше бизнеса, больше практики! Наши компетенции:
  • анализ данных (Python + Pandas, Power Bi)
  • исследование поискового трафика с использованием Python и ведение эффективного SEO с сильной технической и гумманитарными базами.
  • смарт-настройка каналов платного трафика (Яндекс.Директ, Google Ads, таргетирование в социальных сетях) с разработкой индивидуальных скриптов для повышения качества анализа рекламных кампаний,
  • производство и развитие сайтов (разработка на YII2, доработка сайтов на студийных, коробочных, или любых других CMS)



В IMVO вы платите не вебстудии, а каждому из привлекаемых к вашему проекту экспертов. То есть - без дополнительных наценок. С нами вы оптимизируете свои расходы на IT, и будете точно знать сколько денег и на что они вами расходуются. И это не единственное преимущество такого подхода. Прежде всего, такой принцип формирования команды вокруг проекта способствует повышению качества кода, анализа, настроек рекламных кампаний и подготовки контента. Для каждого из команды проект становится своим, что снижает риски появления в чем-либо неэффективных, или "костыльных" решений.




Опыт и непрерывное совершенствование




Мы работаем и растем вместе с крупными интернет-проектами медицинских, спортивных, строительных тематик; изучаем науку о данных; тестируем гипотезы на больших датасетах и регулярно корректируем свои алгоритмы работы.

В каждом из своих аспектов работы мы стремимся к автоматизации и повышению собственной эффективности.