Аналитика в amoCRM и Google таблицах
Кейс: Аналитика для amoCRM,
реализованная в Google таблицах
В данном видео я покажу кейс,
реализацию простой и эффективной
аналитики в Google таблице,
интегрированную с amoCRM
https://www.youtube.com/watch?v=gj3vPp30bbU
Аналитика в amoCRM и Google таблицах
В данном видео я покажу кейс, реализацию простой и эффективной аналитики в Google таблице, интегрированную с amoCRM.
В amoCRM есть встроенная аналитика, однако она отображает не все параметры, которые хотелось бы видеть. Также есть множество хороших сервисов сквозной аналитики, однако стоимость их тоже хорошая, а весь мощный функционал часто не нужен, т.е. переплата за тот функционал, которым не будет применим.
В данном примере задача такова: необходимо знать, сколько сделок было заведено в определенную воронку и определенный этап с определенного рекламного канала за промежуток времени и сколько из этих сделок перешли в другой этап воронки.
При этом должна быть возможность выбора всех существующих воронок и этапов, выбор промежутка времени, выбор по всем существующим хештегам и хештегам, которые, возможно будут в будущем, выбор полей из карточек сделки и контакта.
Было решено воспользоваться Google таблицами для осуществления такого анализа.
Данное решение работает по такому принципу: каждый час из amoCRM все данные по сделкам, по их изменению и передвижению передаются в Google таблицу вместе со всеми данными из карточки сделки и контакта и там аккумулируются, т.е. вся история по сделке передается каждый час в таблицу.
Далее, когда в таблице ставится тот или иной фильтр, алгоритм перебирает в рамках выбранного фильтра по временным параметрам все сделки, отправляя в таблицу те, которые подходят, согласно заданному фильтру. Сначала отбираются сделки для первой таблицы, после, для второй, после чего данные по сделкам сравниваются и подсвечиваются дубликаты. Эти дубликаты и есть искомые сделки.
Т.е. это те сделки, которые подходят по всем параметрам фильтра в заданный промежуток времени были в заданном этапе заданной воронки, после чего в заданный период времени перешли в другой этап заданной воронки.
Видя количество сделок, попавших в заданный этап воронки и количество “подсвеченных” искомых сделок, можно без труда посчитать конверсию, какой процент необходимых нам сделок перешел из одного этапа в другой за заданный промежуток времени и соответствующий требуемым параметрам.
