Attribution · Data · AI
IT STEP Academy
Связать рекламные расходы, активность сайта и CRM-обращения в согласованную систему атрибуции и мониторинга эффективности.
Атрибуция, платформы данных и AI / IT STEP Academy
Решения, на которых построен продукт.
01Проблема
Реклама, трафик и CRM должны формировать единую прослеживаемую картину привлечения, эффективности и дальнейших задач.
02Инженерная задача
Связать рекламные расходы, активность сайта и CRM-обращения в согласованную систему атрибуции и мониторинга эффективности.
03Архитектура системы
Campaignsource contextCRM requestSource recordtransforms intoWarehouse factMetric definitionfeedsDashboard04Реализация
- 01
Отдельные слои загрузки, хранилища и семантики согласуют рекламу, трафик и CRM перед управленческими отчётами.
- 02
Идентификация и задачи работают в Core; аналитика IT STEP использует аналитическую базу. Backend-проверки и контекстная навигация обеспечивают это разделение.
- 03
Атрибуция, мониторинг метрик и ИИ-агенты связывают подготовку данных с анализом и последующими задачами. Актуальность источников контролируется отдельно.
Проектное решение и компромисс
Слои raw, хранилища и семантики разделяют исходные данные и бизнес-интерпретацию. Core предоставляет идентичность и задачи, отдельная аналитическая база — отчётность IT STEP.
Качество и операционный контроль
Проверки backend и навигация учитывают workspace. Актуальность источников отделена от значений метрик; подключённый провайдер не означает полного покрытия атрибуции.
- PostgreSQL
- Python
- FastAPI
- Next.js
- TypeScript
- n8n
Полный рабочий сценарий
- 01Собрать источники
- 02Согласовать записи
- 03Применить атрибуцию
- 04Оценить эффективность
- 05Назначить задачи
05Доказательства
Подтверждённые frontend/backend, атрибуция, базы, мониторинг, задачи и AI-агенты; архивный аудит tenant с Meta, Google Ads, GA4, ITCRM и raw/DWH/семантикой. Показатели клиента защищены NDA.
Часть данных проекта защищена NDA. Закрытые экраны и показатели не публикуются; схемы показывают объём, доступный для публичного описания.
06Результат и ответственность
Реализовано
Реализованы слои данных и приложения для сквозной аналитики: загрузка, базы, атрибуция, фронтенд/бэкенд, мониторинг и ИИ-агенты.
Роль и объём
Engineering Project Lead · атрибуция, базы данных, фронтенд/бэкенд, мониторинг метрик и ИИ-агенты
Границы результата
Личная ответственность — техническое руководство перечисленными слоями данных и приложения. Архитектурные доказательства исторические; текущая доступность tenant, точность атрибуции и ROI не заявлены.
Обсудить мой проект
Что вы хотите улучшить?
Коротко опишите ваш бизнес и что хотите изменить. Определим первый шаг.
- ИсследованиеКарта текущих процессов, проблем и источников данных.
- СтратегияЦелевая модель работы и приоритеты изменений.
- АрхитектураРоли, модули, интеграции и критерии приёмки.