Обсудить проект

Опыт основателя

IT STEP Academy

Аналитическая система, которая связывает расходы на рекламу, действия на сайте и обращения в CRM с согласованной атрибуцией и отчётами KPI.

Атрибуция, платформы данных и AI / IT STEP Academy

Как создавалось решение

Опыт основателя

01Задача бизнеса

Реклама, трафик и CRM должны формировать единую прослеживаемую картину привлечения, эффективности и дальнейших задач.

02Что нужно было изменить

Связать рекламные расходы, активность сайта и CRM-обращения в согласованную систему атрибуции и мониторинга эффективности.

03Как это работает

Интерфейсы
Панель аналитики
Атрибуция и показатели KPI
Задачи и мониторинг
Правила и обработка
API системы
Обработка данных и определения KPI
Процессы с поддержкой ИИ
Данные и подключения
Meta · Google Ads · GA4
Обращения в ITCRM
PostgreSQL · данные и показатели
Упрощённая архитектура · выбранные реализованные компоненты

04Что создано

  1. 01

    Отдельные слои загрузки, хранилища и семантики согласуют рекламу, трафик и CRM перед управленческими отчётами.

  2. 02

    Идентификация и задачи работают в Core; аналитика IT STEP использует аналитическую базу. Backend-проверки и контекстная навигация обеспечивают это разделение.

  3. 03

    Атрибуция, мониторинг метрик и ИИ-агенты связывают подготовку данных с анализом и последующими задачами. Актуальность источников контролируется отдельно.

Ключевое решение

Слои raw, хранилища и семантики разделяют исходные данные и бизнес-интерпретацию. Core предоставляет идентичность и задачи, отдельная аналитическая база — отчётность IT STEP.

Как проверяли результат

Проверки backend и навигация учитывают workspace. Актуальность источников отделена от значений метрик; подключённый провайдер не означает полного покрытия атрибуции.

  • PostgreSQL
  • Python
  • FastAPI
  • Next.js
  • TypeScript
  • n8n

Полный рабочий сценарий

  1. 01Собрать источники
  2. 02Согласовать записи
  3. 03Применить атрибуцию
  4. 04Оценить эффективность
  5. 05Назначить задачи

05Посмотреть примеры

Подтверждённые frontend/backend, атрибуция, базы, мониторинг, задачи и AI-агенты; архивный аудит tenant с Meta, Google Ads, GA4, ITCRM и raw/DWH/семантикой. Показатели клиента защищены NDA.

Часть данных проекта защищена NDA. Закрытые экраны и показатели не публикуются; схемы показывают объём, доступный для публичного описания.

06Результат и ответственность

Реализовано

Реализованы слои данных и приложения для сквозной аналитики: загрузка, базы, атрибуция, фронтенд/бэкенд, мониторинг и ИИ-агенты.

Роль и объём

Engineering Project Lead · атрибуция, базы данных, фронтенд/бэкенд, мониторинг метрик и ИИ-агенты

Границы результата

Личная ответственность — техническое руководство перечисленными слоями данных и приложения. Архитектурные доказательства исторические; текущая доступность tenant, точность атрибуции и ROI не заявлены.

Нужен похожий процесс?

Обсудить проект