AI-агенты, данные и веб-сервисы на Python: от идеи до продакшена
- Город
- Москва
- Опыт работы
- 8 лет
- На сайте с
- 2026 года
- Юридический статус
- ИП
Реклама живёт в своих кабинетах, продажи — в CRM и 1С, и связи между ними нет. Какая кампания принесла выручку, выясняют руками или не выясняют вовсе. С этим пришли четыре компании из четырёх разных отраслей.
Это проекты отдела аналитики, которым я руковожу, на платформе StreamMyData, разработкой которой я руковожу.
PARAMETR
Девелопер промышленных и логистических парков, CRM — amoCRM. Каналов много: контекст и таргет в онлайне, заборы на объектах, POSm и стенды на выставках в офлайне. После первой заявки клиент идёт по воронке от 60 до 120 дней. Заказчик хотел видеть портрет клиента и его путь по воронке, находить сильные и слабые каналы и узкие места, считать ROI и ДРР.
ВИРЕНТ
Аренда и прокат строительного инструмента для B2C и B2B, компания выросла из ВсеИнструменты.ру. Большая часть лидов приходит звонками через Calltouch, заказы закрываются в 1С. Рекламу оценивали по ДРР из «Электронной торговли» в Яндекс.Метрике и Google Analytics, но выручка со звонков туда не попадала, а состав заказа менялся уже после звонка. В CRM не передавались источники заявок и звонков. Цепочка «кампания → звонок → выручка» рвалась на каждом шаге.
«ВАША №1»
Сеть аптек и интернет-аптека в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге, CRM — Битрикс24. Эффективность оценивали по базовым показателям веб-аналитики, и не было видно, как каналы влияют на продажи. Нужны были единое хранилище данных из множества источников и дашборд по ключевым метрикам.
SEARCHBOOSTER
Сервис умного поиска и рекомендаций для сайтов и интернет-магазинов, CRM — amoCRM. Отделу продаж нужно возвращать в рекламу уже накопленные контакты, но выгружать сегменты из CRM автоматически было нельзя. Аудитории для повторных касаний собирали вручную: долго, и запуск кампаний в Яндексе тормозил.
ОБЩЕЕ ОГРАНИЧЕНИЕ
У каждой компании свой набор систем, и данные о рекламе и о продажах не лежат рядом. Связь между ними приходится строить заново в каждом проекте: найти ключ, по которому одна система узнаёт запись другой, и сделать так, чтобы отчёт обновлялся сам.
Схема у всех проектов одна, меняются источники и ключи склейки. StreamMyData по расписанию забирает сырые данные из рекламы и CRM и складывает их в ClickHouse или DWH клиента. SQL и Python склеивают таблицы по ключам. Сверху — дашборд или выгрузка обратно в рекламу.
PARAMETR
Маршрут: amoCRM → ClickHouse → Superset.
— Для заказчика развернули облачную базу ClickHouse в инфраструктуре Яндекса. Потоки StreamMyData каждую ночь обновляют в ней лиды, воронки, клиентов и контакты из amoCRM.
— Код на Python отбирает нужные поля, приводит типы, объединяет таблицы по id сделки, компании и клиента и считает категории — например, класс площади по диапазону запроса.
— Пропуски обрабатываются по правилам: где-то ноль, где-то пустота или None, потому что пустая строка и отсутствие значения — разные вещи.
— Стандартная выгрузка сделок отдаёт только текущие значения полей. Отдельный скрипт забирает из API amoCRM историю изменений: видно, какую площадь клиент просил вначале, даже если менеджер потом поменял поле.
— Apache Airflow запускает весь конвейер каждый день в 7:00. Дашборд — в Apache Superset: у него открытый исходный код, поэтому отчёт не отключат из-за внешнеполитических событий.
ВИРЕНТ
Маршрут: реклама → Calltouch → CRM → 1С → DataLens.
— Сначала аудит и донастройка веб-аналитики. Universal Analytics закрывался, поэтому опорой выбрали Яндекс.Метрику.
— Первая схема данных вышла запутанной. Итоговая — цепочка систем с явными ключами: рекламные кабинеты и Calltouch — по дате и utm_campaign, Calltouch и CRM — по дате и номеру телефона, CRM и 1С — по идентификатору сделки.
— Яндекс.Директ, VK, MyTarget и Calltouch каждый день идут через StreamMyData в ClickHouse клиента. Выгрузку из 1С туда же автоматизировали разработчики клиента, данные приходят каждый вечер.
— Если человек звонил несколько раз за день, все дальнейшие действия относятся к первому звонку.
— Из 1С заказ получает статус, состав, цены и тип клиента: B2B или B2C. Отчёт в DataLens собран на четырёх листах.
«ВАША №1»
Маршрут: шесть источников → единая база → Superset.
— StreamMyData передаёт в единую базу Яндекс Директ, Яндекс Метрику, Google Analytics, Яндекс Вебмастер, Google Search Console и CRM Битрикс24.
— Спроектирована структура базы, на SQL и Python написаны и протестированы алгоритмы слияния. Сводные таблицы обновляет Apache Airflow.
— Дашборд в Apache Superset собран по двум трекам: эффективность рекламы (ROI, CTR, конверсии) и путь клиента на стыке CRM и веб-аналитики. После показа клиенту его доработали по замечаниям.
SEARCHBOOSTER
Маршрут: amoCRM → DWH → Яндекс.Аудитории.
— ETL-коннектор к amoCRM каждый день выгружает контакты и клиентов в DWH SearchBooster.
— Всё нужное по контакту из CRM за один раз не получить, поэтому данные объединяются с тегами, этапами воронки и другими параметрами, проверяются и очищаются от лишнего.
— Готовые сегменты каждый день автоматически уходят в Яндекс.Аудитории для рекламы в Яндекс.Директе.
Подготовка отчётов — с дней до минут: так результат оценили сами заказчики в Parametr и «Ваша №1». Во всех четырёх компаниях данные CRM связаны с рекламой автоматически и обновляются без ручных выгрузок.
PARAMETR
Дашборд портрета клиента на данных amoCRM: лиды, успешные лиды и спрос в квадратных метрах в динамике, сводные таблицы «проект × класс площади», тип владения, переходы клиентов между проектами, изменение запроса по площади. Каждое утро в дашборде данные на вчерашний день. По словам заказчика, подготовка отчётов и поиск данных сократились с дней до минут, а в систему подтянулась вся история, накопленная в CRM. Это первый из трёх этапов, дальше — эффективность лидогенерации и работа менеджеров с входящим трафиком.
ВИРЕНТ
Путь клиента виден от первого контакта до оплаты заказа — в разрезе источников, кампаний и ключевых слов. В отчёте расходы, клики, показы, CPC, CTR, звонки, лиды, CPA, CPL, CPO, ДРР, прибыльность товаров, заказы по типу клиента и статусу. Поменялась сумма или статус заказа в 1С — отчёт меняется сам. Клиент нашёл каналы, которые приводят B2B-трафик и дают наибольший вклад в выручку, и увеличил долю B2B-лидов.
«ВАША №1»
Шесть источников, включая Битрикс24, лежат в одной структуре. По оценке клиента, подготовка отчётов сократилась с дней до минут, рекламный бюджет распределяется эффективнее, конверсия выросла. Команда клиента продолжила работу в собственном контуре и строит свои дашборды на наших выгрузках.
SEARCHBOOSTER
Сегменты контактов из amoCRM каждый день обновляются в Яндекс.Аудиториях без участия отдела продаж. Аудитории формируются по заданным критериям, точность таргетинга выросла.
ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ ДЛЯ ВАШЕГО ПРОЕКТА
Подключение amoCRM и Битрикс24, склейка рекламы со звонками, CRM и 1С, хранилище в ClickHouse и обновление по расписанию уже отработаны на четырёх разных бизнесах: девелопмент, прокат инструмента, аптеки, сервис поиска. Работа начинается со схемы ключей под ваши системы, а не с чистого листа.
Проверить:
https://medianation.ru/cases/postroili-skvoznuyu-analitiku-i-ponyali-istinnye-zhelaniya-klientov/
https://medianation.ru/cases/vnedrili-skvoznuyu-analitiku-povysili-prozrachnost-biznes-protsessov-i-marketinga-dlya-virent/
https://streammydata.ru/projects/case-skvoznaya-analitika-vasha-nomer-1/
https://streammydata.ru/projects/auto-contacts-to-yandex-searchbooster/
Отдел аналитики MediaNation, которым я руковожу. Проекты построены на платформе StreamMyData, разработкой которой я руковожу; внедрение у клиентов вела команда отдела.
