Attribution · Data · AI
IT STEP Academy
Поєднати рекламні витрати, активність сайту та CRM-звернення в узгоджену систему атрибуції й моніторингу ефективності.
Атрибуція, платформи даних та AI / IT STEP Academy
Рішення, на яких побудований продукт.
01Проблема
Реклама, трафік і CRM мають формувати єдину простежувану картину залучення, ефективності й подальших задач.
02Інженерний виклик
Поєднати рекламні витрати, активність сайту та CRM-звернення в узгоджену систему атрибуції й моніторингу ефективності.
03Архітектура системи
Campaignsource contextCRM requestSource recordtransforms intoWarehouse factMetric definitionfeedsDashboard04Реалізація
- 01
Окремі шари збору, сховища й семантики узгоджують рекламу, трафік і CRM перед управлінськими звітами.
- 02
Ідентифікація й задачі працюють у Core; аналітика IT STEP використовує аналітичну базу. Backend-перевірки й контекстна навігація забезпечують цей поділ.
- 03
Атрибуція, моніторинг метрик та AI-агенти поєднують підготовку даних з аналізом і подальшими задачами. Актуальність джерел контролюється окремо.
Проєктне рішення та компроміс
Шари raw, сховища й семантики розділяють вихідні дані та бізнес-інтерпретацію. Core надає ідентичність і задачі, окрема аналітична база — звітність IT STEP.
Якість та операційний контроль
Перевірки backend і навігація враховують workspace. Актуальність джерел відокремлена від значень метрик; підключений провайдер не означає повного покриття атрибуції.
- PostgreSQL
- Python
- FastAPI
- Next.js
- TypeScript
- n8n
Повний робочий сценарій
- 01Зібрати джерела
- 02Узгодити записи
- 03Застосувати атрибуцію
- 04Оцінити ефективність
- 05Призначити задачі
05Підтвердження
Підтверджені frontend/backend, атрибуція, бази, моніторинг, задачі й AI-агенти; архівний аудит tenant з Meta, Google Ads, GA4, ITCRM і raw/DWH/семантикою. Показники клієнта захищені NDA.
Частина даних проєкту захищена NDA. Закриті екрани й показники не публікуються; схеми показують обсяг, доступний для публічного опису.
06Результат і відповідальність
Реалізовано
Реалізовано шари даних і застосунку для наскрізної аналітики: завантаження, бази, атрибуція, фронтенд/бекенд, моніторинг та AI-агенти.
Роль і обсяг
Engineering Project Lead · атрибуція, бази даних, фронтенд/бекенд, моніторинг метрик та AI-агенти
Межі результату
Особиста відповідальність — технічне керівництво переліченими шарами даних і застосунку. Архітектурні докази історичні; поточна доступність tenant, точність атрибуції та ROI не заявлені.
Обговорити мій проєкт
Що ви хочете покращити?
Коротко опишіть ваш бізнес і що хочете змінити. Визначимо перший крок.
- ДослідженняКарта поточних процесів, проблем і джерел даних.
- СтратегіяЦільова модель роботи та пріоритети змін.
- АрхітектураРолі, модулі, інтеграції та критерії приймання.