Узнать все

Цифровой блок тестирует систему сквозной аналитики

© iStock

Как понять, кто есть кто? Как оценить успешность рекламной кампании? Какой канал привлечения клиентов был самым эффективным? Где находятся узкие места по пути следования контакта по воронке продаж? Новый инструмент Цифрового блока призван ответить на эти вопросы.

С этой недели в Вышке в тестовом режиме доступен новый дашборд, основанный на больших данных, который в виде диаграмм и графиков представляет информацию, столь востребованную маркетологами. Данные собираются с портала, из CRM-системы, с форм регистрации других информационных систем Вышки и объединяются в большую картину цифрового мира.

«Если работаешь над задачей привлечения абитуриентов, система аналитики тебе нужна как воздух, – говорит директор по порталу Дмитрий Коптюбенко. – Сколько пользователей прошли с того или иного источника, канала или кампании, какая по ним конверсия, много ли дошли до каждого этапа по «воронке»…».

С помощью системы сквозной аналитики можно узнать, какое число пользователей пришло в цифровую экосистему Вышки по тому или иному каналу продвижения, какая доля из них авторизовывалась в цифровых сервисах, какие действия они совершали на портале, какие страницы посещали, а также данные маркетинговой воронки из CRM-системы.

Обезличенные данные о пользователях собирает специальный трекер. В отличие от других систем веб-трекинга, данные не отправляются во внешнее «облако», а передаются только во внутренние системы ВШЭ. Кроме этого, трекер, по сути, является полноценной аналитической платформой, полностью кастомизируемой под задачи университета.

Азаревич Максим Александрович
Начальник отдела веб-аналитики и моделирования Дирекции по порталу и мобильным приложениям

Мы коллаборировались со сторонней командой Retentioneering, выступив в роли аналитиков для доработки их продукта, а они доработали инструмент под нас. Трекер необходим нам ввиду того, что информационные системы Вышки имеют сложную структуру, и нет другого легкого способа получить нужные данные. Кроме того, трекер изначально создавался с упором на возможность применения в задачах с машинным обучением и глубокой аналитикой данных, он единственный на рынке поддерживает возможность версионирования разметки событий и проведения первичной обработки данных, в том числе с использованием моделей машинного обучения прямо в потоковом режиме. Это уникальный инструмент, который наша команда смогла освоить практически первыми на рынке и получить благодаря этому уникальные возможности в веб-аналитике.

 

---

 

Создание сквозной аналитики в связке с визуализацией больших данных с применением BI-системы стало вторым крупным результатом работы команды веб-аналитики и моделирования после внедрения сервиса для построения цифровых карт путей пользователей (CJM) по информационным системам Вышки. С помощью CJM можно получить наглядное представление о движении пользователей по порталу и об «узких местах» на их пути, требующих активных действий. Конечная цель таких методов аналитики сайта состоит в том, чтобы сделать его работу максимально удобной для всех пользователей даже там, где их потребности и особенности поведения не были учтены при первоначальном проектировании и разработке, когда возможностей портала было гораздо меньше.

Сквозная аналитика является фундаментом для множества решений начиная от построения СJM, полных маркетинговых воронок до построения сложных моделей машинного обучения.

С помощью рекомендательных систем можно будет предсказывать интересы пользователей используя ML\DL-модели. Собственно, собрать все данные о пользователях было нужно как раз для того, чтобы на них обучать «искусственный интеллект».

ML-контейнер уже собран, сейчас ведется работа по построению рекомендательных систем. В ближайших планах – обучить модели отбирать для пользователей новости портала, которые будут им интересны. Дальше – больше: нужно научиться подбирать посетителям рекомендации образовательных программ, не спрашивая об их предпочтениях напрямую.

«И это лишь незначительные возможности цифровой экосистемы. Данные возможно обогащать из иных внутренних и внешних источников в режиме реального времени. Потенциально это дает поистине феноменальные возможности для развития ВШЭ», – рассуждает Азаревич.