Чем отличается dataCraft от Superset

dataCraft — система аналитики, позволяющая принимать решения на основе данных из различных источников: рекламных площадок, веб-трекеров, сервисов статистики и таблиц с произвольной структурой.

Плюсы dataCraft

1. Единая система управления данными 

Система аналитики на основе Superset позволяет пользоваться настроенными отчетами и строить отчеты самостоятельно. Сами отчеты строятся на основе хранилища данных, поддержка которого осуществляется специалистами Adventum.

dataCraft дает возможность управлять хранилищем: через интерфейс можно подключать источники данных, менять их настройки и удалять устаревшие аккаунты.

Это позволяет оперативно обновлять данные при изменении набора аккаунтов, а ограниченные часы техподдержки тратить на более сложные задачи. Например, на отслеживание новых KPI или улучшение визуализации.

2. Добавление своих KPI

В dataCraft встроен конструктор KPI. Он позволяет задавать формулы, с которыми многие пользователи знакомы по Microsoft Excel. После чего получившийся KPI можно добавить в любую визуализацию или таблицу.

Этот инструмент меняет подход к работе с данными. Появляется возможность строить гипотезы и тут же проверять их. Например, можно создать показатель «Доля ВК в сплите соцсетей» и убедиться, что он растет с течением времени.

3. Сравнение периодов 

Часто для принятия решения важно не только абсолютное значение KPI, например, количества подписчиков, но и то, вырос он или упал по сравнению с прошлым периодом. Во все основные визуализации dataCraft добавлена возможность сравнения значений с предыдущими кастомными периодами:

Сравнение периодов повышает скорость и качество принимаемых решений, так как дает возможность пользователю видеть динамику каждого показателя, не теряя контекста.

4. Сводные таблицы 

Значительная часть работы по аналитике происходит в сводных таблицах. Обычно системы визуализации заточены на отображение графиков и диаграмм, а для табличного анализа приходится выгружать данные в Microsoft Excel или подобные инструменты. 

В dataCraft мы это исправили, добавив новый тип визуализации — сводную таблицу. В нем есть все функции, которые нужны для всестороннего анализа данных:

• сортировка,
• фильтрация,
• условное форматирование,
• возможность «провалиться» в детали по каждой строке,
• простое копирование любой части таблицы.

Сводная таблица позволит аналитикам быстро переключаться между различными видами анализа и объединять преимущества табличной и визуальной аналитики.

5. Просто интерфейс

Перед созданием dataCraft мы сформировали список всех недочетов, которые находили наши пользователи в Apache Superset, и исправили их. 

В частности, мы полностью переработали интерфейс выбора дат. Это самый частый по использованию тип фильтров, поэтому улучшение его юзабилити повышает эффективность работы аналитика, позволяя ему не отвлекаться от основной задачи и сосредоточиться на данных.

В dataCraft продуманная система ролей, которая позволяет легко делиться с коллегами только теми данными, к которым у них есть доступ.

Кроме того, интерфейс dataCraft полностью локализован на русский язык, что позволяет привлечь к работе с данными большее количество пользователей.

6. Множество Модкле

Мы разработали модули для закрытия разных потребностей наших клиентов, которые можно приобрести отдельно, чтобы дополнительно усилить сквозную аналитику в вашей компании:

• ввод табличных данных Excel и Google Sheets (tableCraft);
• упорядочивание нейминга рекламных кампаний и UTM-меток (utmCraft);
• мониторинг скруток бюджета рекламных кампаний с уведомлением в telegram (checkCraft);
• проверка факта выгрузки и качества данных по набору правил (qualityCraft);
• скоринг площадок мобильной рекламы (scoreCraft);
• мониторинг эффективности ваших рекламных креативов;
• мониторинг трендов вашей ниши и рекламных активностей конкурентов.

7. Продуктовая аналитика

Сейчас мы активно наращиваем функционал dataCraft по компонентам продуктовой аналитики. Это особенно актуально на фоне новостей об уходе Amplitude из России. В нашей системе уже есть:

1. Воронки — чтобы находить, где утекают клиенты.

2. Продуктовые метрики DAU/WAU/MAU, Churn Rate, CAC, LTV, ARPU, Conversion Rate, Engagement Rate, Retention Rate, CR, CPA и другие, чтобы смотреть ключевые показатели успешности продукта.

3. График удержания (Retention) — чтобы понимать, как долго клиенты взаимодействуют с вашей системой, когда уходят разные когорты.

4. Путь клиента (CJM) — чтобы понимать, какие шаги на самом деле проходят клиенты при взаимодействии с брендом, начиная от рекламных кабинетов, продолжая лендингом и приложением.

5. A/B тесты — чтобы проводить исследования разных элементов интерфейса или УТП.

Современный бизнес все чаще приходит к data-driven подходу в управлении. Одни настраивают сквозную аналитику самостоятельно, другие обращаются к компаниям, которые на этом специализируются. 

Например, агентство Adventum помогает бизнесу внедрить аналитические решения под ключ: настроит и запустит систему и поможет разобраться, даже если вы никогда с этим не сталкивались.