Las empresas ahora se esfuerzan por procesar y analizar datos sobre clientes, productos y publicidad. Esto le ayuda a crear la estrategia correcta y a administrar su negocio.
La gran infraestructura se basa en consultas Python y SQL. Y no solo los analistas deben comprender esto, sino también los gerentes de producto, los emprendedores y otros representantes del equipo de producto.
1.
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: Python, Google Analytics, Tableau, Amplitude, SQL, SimilarWeb, ClickHouse.
2.
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: Facebook . SEO. Booking, TikTok.
, , AirBnb, Instagram.
, . Expedia, Pinterest.
: Google Analytics, A/B-, R Python, Power BI Tableau, ., Power View, Power Pivot, Power Query. : .
3.
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: Firebase Analytics, Flurry, AppAnnie, Mixpanel, Facebook nalytics, AppMetrica, Amplitude Adjust.
4.
. , . : ROI (return on investments), CPO (cost per order), CPA (cost per action), CTR (click through rate).
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client id. . utm-. () , . 50 . ., , . ( , -) . , , . , . : , , . , . CRM, . – , , . . CRM amoCRM, RetailCRM «24». . . , CRM , . , ? UTM-, - CRM.
, CRM, , , . , . , 20 . . 30 . . – 30 . . 5 . . .
: , - CRM, Google BigQuery, BI-, : LTV, ROMI, Google BigQuery, Google Data Studio Microsoft Power BI.
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