humanswith.ai- Автоматизировать отчётность
- Настроить корректный сбор данных
- Минимизировать риск утечки данных
- Минимизировать дополнительные оплаты различных сервисов
- Создать гибкую систему с возможностью добавления новых данных
Кейсы · Архив · Корпоративные · 2023
Аналитика для бизнеса с Яндекс Облаком
Кейс агентской эпохи (2023).
Этот кейс был впервые опубликован на старом сайте humanswith.ai в 2019–2025 годах — до перезапуска платформы. Performance, SEO, CRM, контент или growth той эпохи. Современные кейсы по AI-поиску (с поэнджинными данными Hermes) живут на /ru/cases.
Паспорт проекта
Визуализация основных статистик сайта в DataLens
Ключевые результаты
- Экономия ресурсов команды при подготовке регулярной отчётности
- Оперативное отслеживание ключевых метрик
- Контроль показателей KPI
- Снижение операционных затрат
Раздел 01
Сквозная аналитика для проекта «Бизнес Драйв Академия»
Раздел 02
Сложности проекта
Сомнения клиента
Прежняя команда не справилась с настройкой аналитики, что вызвало недоверие к новым решениям.
Отказ от зарубежных сервисов
Клиент избегал зарубежных решений из-за рисков санкций и возможных блокировок.
Отказ от платных сервисов
Нежелание использовать дополнительные платные инструменты в цепочке передачи данных.
Ограничения Яндекс.Метрики
Передача сырых данных из Яндекс.Метрики и AppMetrica в ClickHouse не поддерживалась напрямую.
Раздел 03
Основные этапы работы команды
1 этап. Подготовительный
Определение платформы (Yandex Cloud)
Анализ требований заказчика
Выбор инструментов (Яндекс.Метрика, AppMetrica, ClickHouse, DataLens)
2 этап. Настройка сбора данных
2.1. Внедрение веб-аналитики
Установка Яндекс.Метрики на 2 сайта:
Приветственный лендинг
Основная платформа с курсами
2.2. Настройка мобильной аналитики
- Установили счётчик AppMetrica в приложения iOS и Android
2.3. Настройка конверсии в «Яндекс. Метрике»
Переходы на ознакомительные уроки
Переходы к регистрации
Регистрация на платформе
Просмотры уроков на платформе
3 этап. Интеграция и обработка данных
3.1. Настройка передачи параметров событий пользователей
Каждому зарегистрированному на платформе присваивается уникальный идентификатор пользователя (UserID) ➡ Передаём их в «Яндекс. Метрику» как параметры визитов ➡ Связываем с ClientID «Яндекс. Метрики».
3.2. Организация хранения данных
- Создали базу данных с помощью Managed Service for Click House внутри Yandex Cloud
3.3. Автоматизация передачи данных
Разработка Python-скриптов для:
Рекламных расходов (Я.Директ, ВК)
Данных из Яндекс.Метрики
Данных из AppMetrica
4 этап. Настройка инфраструктуры
Создание виртуальной машину через Compute Cloud
Загрузка скриптов передачи данных и настойка их регулярного запуска
5 этап. Визуализация данных
Настроили визуализацию в DataLens, чтобы клиент получал итоговый результат анализа в виде дашборда.
За время работ создали:
Датасеты и объединение данных на уровне датасета
Подключение к ClickHouse
Чарты
Дашборды
Раздел 04
Эффект, достигнутый после перевода трафика на LP
Команда реализовала для клиента защищённое аналитическое решение на Yandex Cloud. Создан единый дашборд, автоматизированы отчёты, обеспечен контроль KPI и рекламных расходов без иностранных сервисов.
Информационная безопасность, соответствующая 152-ФЗ (высший уровень защищённости УЗ-1)
Сохранение данных при помощи автоматического резервного копирования и репликации
Объединение всех данных компании для анализа любой сложности и глубины
Размещение сайтов и веб-сервисов в облаке для максимальной масштабируемости и скорости работы
Максимальная скорость визуализации благодаря встроенной интеграции BI-системы DataLens от «Яндекс»
Конец архивного кейса
Нужен современный кейс? Данные Hermes, а не Google Analytics.
Современные кейсы на /ru/cases используют другую модель доказательства: частота упоминания бренда по каждой нейросети, отслеживание цитирований до 10 нейросетей и дельта-отчёты после каждого скана. Другая категория, другое доказательство, другая эпоха.