Связаться

Нам доверяют ведущие компании

Alatau Analytics

Qazaq Data Hub

Steppe Insights

Nomad BI

Eurasian Metrics

Хроника развития DataPulse

От первых моделей до внедрения сквозной аналитики — ключевые вехи, которые сформировали наш подход к работе с данными.

2019 Запуск первой версии фреймворка LTV/CAC

Разработали базовую модель расчёта пожизненной ценности клиента для e-commerce-проекта. Модель позволила снизить стоимость привлечения на 18% за первый квартал.

2020 Внедрение когортного анализа в продуктовую аналитику

Построили систему когортного отслеживания retention для SaaS-продукта. Выявили, что пользователи, завершившие онбординг за 3 дня, показывают удержание на 34% выше среднего.

2021 Стандартизация A/B-тестирования

Разработали внутренний регламент дизайна экспериментов: от формулировки гипотезы до post-hoc анализа. Количество статистически значимых результатов выросло с 42% до 71%.

2022 Интеграция сквозной аналитики с CRM и рекламными кабинетами

Объединили данные из 12 источников в единое хранилище. Время построения отчётов сократилось с 3 дней до 2 часов, а точность атрибуции конверсий превысила 90%.

2023 Запуск открытых дашбордов для клиентов

Предоставили партнёрам доступ к витринам данных в реальном времени. За год 78% клиентов отметили повышение прозрачности взаимодействия и скорости принятия решений.

Команда аналитиков обсуждает дашборд с показателями

Миссия DataPulse

Превращаем сырые данные в измеримые бизнес-результаты через прозрачные фреймворки и воспроизводимые процессы.

Измеримость прежде всего

Каждая гипотеза и каждое решение опираются на конкретные метрики: LTV, CAC, retention, конверсия. Без цифр — только догадки.

Ожидаемый эффект: снижение неопределённости в стратегических решениях на 40%.

Воспроизводимость процессов

Все аналитические пайплайны, от сбора данных до визуализации, документированы и автоматизированы. Результат можно повторить в любой момент.

Ожидаемый эффект: сокращение времени на подготовку отчётов в 2 раза.

Прозрачность для бизнеса

Мы не прячемся за «чёрными ящиками». Каждый вывод сопровождается пояснением методологии, исходными данными и границами применимости.

Ожидаемый эффект: доверие команды к данным и готовность действовать по результатам анализа.
Дашборд с аналитическими графиками и диаграммами на экране ноутбука

DataPulse: аналитика, на которую можно опереться

Для кого мы работаем

Мы — команда аналитиков и инженеров данных, которые помогают среднему бизнесу и продуктовым командам превращать сырые цифры в работающие стратегии. Нам доверяют компании, которые устали от «интуитивных» решений и хотят видеть реальную картину: где теряются деньги, какие каналы приносят прибыль и как удержать клиента без лишних затрат.

Наш подход — без воды и общих фраз. Мы строим прозрачные дашборды, внедряем когортный анализ и A/B-тесты, считаем LTV и CAC так, чтобы эти метрики можно было сразу применить в отчёте для совета директоров или в спринте разработки.

  • Продуктовые команды, которые хотят data-driven культуру, а не «давайте попробуем»
  • Финансовые директора и CEO, уставшие от отчётов, которые ничего не объясняют
  • Маркетологи, которым нужны реальные CAC и ROI по каналам, а не «средняя температура по больнице»
  • Стартапы на стадии роста, где каждая ошибка в метриках стоит денег

Хронология внедрения аналитики

Этапы построения системы метрик и фреймворков для управления эффективностью

Q1 2024 — Аудит данных и выбор метрик

Проведён аудит источников данных, выявлены разрывы в CRM и транзакционной системе. Согласованы ключевые показатели: LTV, CAC, Retention Rate. Разработана карта метрик для трёх продуктовых линеек.

Q2 2024 — Внедрение когортного анализа

Настроена автоматическая сборка когорт по неделям регистрации. Построены первые retention-таблицы, выявлены аномалии удержания в группе пользователей второго месяца. Результаты переданы в продуктовую команду.

Q3 2024 — A/B-тестирование и статистические модели

Запущено три A/B-теста: изменение онбординга, новый дизайн карточки товара и персонализация push-уведомлений. Для каждого теста рассчитан необходимый размер выборки, проведён анализ p-value. Два теста признаны статистически значимыми.

Настройки cookies

Мы используем cookies для стабильной работы сайта, сохранения базовых настроек и понимания полезности страниц. Вы можете принять, отклонить или посмотреть настройки перед продолжением.

Настройки Отклонить Принять