AISOLUTIONSДосвід засновника
IT STEP Academy
Аналітична система, що пов’язує витрати на рекламу, дії на сайті та звернення в CRM з узгодженою атрибуцією і звітністю KPI.
Атрибуція, платформи даних та AI / IT STEP Academy
Як створено рішення
01Завдання бізнесу
Реклама, трафік і CRM мають формувати єдину простежувану картину залучення, ефективності й подальших задач.
02Що потрібно було змінити
Поєднати рекламні витрати, активність сайту та CRM-звернення в узгоджену систему атрибуції й моніторингу ефективності.
03Як це працює
Кампаніяджерело зверненняЗвернення в CRMЗапис із джерелаперетворюється наЗапис у сховищі данихВизначення показниканаповнюєПанель показників04Що створено
- 01
Окремі шари збору, сховища й семантики узгоджують рекламу, трафік і CRM перед управлінськими звітами.
- 02
Ідентифікація й задачі працюють у Core; аналітика IT STEP використовує аналітичну базу. Backend-перевірки й контекстна навігація забезпечують цей поділ.
- 03
Атрибуція, моніторинг метрик та AI-агенти поєднують підготовку даних з аналізом і подальшими задачами. Актуальність джерел контролюється окремо.
Ключове рішення
Шари raw, сховища й семантики розділяють вихідні дані та бізнес-інтерпретацію. Core надає ідентичність і задачі, окрема аналітична база — звітність IT STEP.
Як перевіряли результат
Перевірки backend і навігація враховують workspace. Актуальність джерел відокремлена від значень метрик; підключений провайдер не означає повного покриття атрибуції.
- PostgreSQL
- Python
- FastAPI
- Next.js
- TypeScript
- n8n
Повний робочий сценарій
- 01Зібрати джерела
- 02Узгодити записи
- 03Застосувати атрибуцію
- 04Оцінити ефективність
- 05Призначити задачі
05Переглянути приклади
Підтверджені frontend/backend, атрибуція, бази, моніторинг, задачі й AI-агенти; архівний аудит tenant з Meta, Google Ads, GA4, ITCRM і raw/DWH/семантикою. Показники клієнта захищені NDA.
Частина даних проєкту захищена NDA. Закриті екрани й показники не публікуються; схеми показують обсяг, доступний для публічного опису.
06Результат і відповідальність
Реалізовано
Реалізовано шари даних і застосунку для наскрізної аналітики: завантаження, бази, атрибуція, фронтенд/бекенд, моніторинг та AI-агенти.
Роль і обсяг
Engineering Project Lead · атрибуція, бази даних, фронтенд/бекенд, моніторинг метрик та AI-агенти
Межі результату
Особиста відповідальність — технічне керівництво переліченими шарами даних і застосунку. Архітектурні докази історичні; поточна доступність tenant, точність атрибуції та ROI не заявлені.