MentorShow
Mentorshow — Ed-Tech из Франции, который специализируется на создании видео-курсов от экспертов в разных областях.
Результат
Отказались от пересчетов данных в Excel и стали работать с автоматизированными дашбордами в Tableau, которым доверяют на 100%
Цели клиента
- Пересчитать главные метрики для инвесторов: прибыль, продажи, количество активных пользователей.
С какими данными работала компания
- У компании было несколько источников лидов: реклама в соцсетях, рассылки и органическое продвижение через те же соцсети и канал на Youtube.
- Данные о платежах и заявках на возврат средств собирали из платежной системы.
- Из LMS собирали данные об активности и вовлеченности студентов.
- Данные собирали сразу в две базы данных: PostgreSQL и Redshift.
- Для визуализации данных использовали Tableau.
Задачи команды LEFT JOIN
- Разработать новую систему аналитики с понятными и прозрачными процессами и единой базой данных.
- Переверстать дашорды и вывести на них корректные данные, чтобы клиент мог уверенно пользоваться ими.
Особенности проекта
- Инфраструктуру по работе с данными для этого заказчика перестраивали дважды:
- Изначально он хотел перейти на Clickhouse и поэтому обратился к нам — у нас есть экспертиза в работе с этой БД. Мы это сделали и перенесли все данные из PostgreSQL и Redshift в новую базу.
- Затем технический директор решил полностью перестроить инфраструктуру: использовать S3 от Amazon для хранения данных, Athena для обработки и связку из Tableau и Superset для визуализации. И тогда мы снова перенастроили все процессы.
- После того, как мы исправили все проблемы со старыми дашбордами, заказчик понял, что готов масштабировать систему аналитики и ему нужны дополнительные дашборды для оценки активности и удержания студентов. Так мы разработали ему еще 5.
- Так бывает довольно часто: заказчик приходит с одной целью, но со временем появляются новые потребности и задачи.
Технические решения
Стек проекта
-
Сбор данных
-
Хранение данных
-
Обработка данных
Мы с нуля перенастроили сбор данных через open source оркестратор Apache Airflow вместо отдельных скриптов.
Что это дало:
- Мы сделали сбор данных централизованным, прозрачным и контролируемым.
- Система алертинга — Airflow отправлял оповещения нашим инженерам, если в процессе сбора возникали ошибки. Это позволило быстро реагировать на проблемы до того, как это скажется на качестве данных.
- Возможности для масштабирования — добавить новый источник данных в Airflow или изменить что-то в сборе из уже имеющегося проще и надежнее, чем прописывать очередной скрипт.
Мы перенесли данные в ClickHouse.
Что это дало:
- База с понятной логикой хранения данных, где таблицы не дублируют друг друга, а вся информация корректная и актуальная.
Мы перевели клиента на связку инструментов S3 + Athena.
Что это дало:
- S3 — более дешевый и гибкий вариант, чем обычные БД, потому что позволяет хранить любые данные, как обработанные (структурированные, собранные в таблицы), так и сырые. Его не всегда можно использовать как замену БД, но в случае Mentorshow это было допустимо.
- Athena — сервис, который позволяет работать с данными в S3 с помощью SQL-запросов.
- В S3 складывались сырые данные, которые Athena выводила на дашборды.
Мы настроили вывод и визуализацию данных из хранилища на дашборды в Tableau и Superset
Что это дало:
- Актуальные и корректные данные, которые не надо пересчитывать в Excel.
- Достоверные отчеты, которые заказчик мог показать инвесторам.
- Так как Superset — бесплатный open source инструмент, мы смогли разработать для клиента дополнительные дашборды, не увеличивая расходы.
- Больше дашбордов — больше возможностей для анализа, получения инсайтов и развития.
Дашборд для оценки ключевых показателей компании: прибыль с учетом и без учета заявок за возврат, продажи, приток новых клиентов.
Дашборд для оценки курсов от разных преподавателей: прибыль, которую они принесли, и число пользователей.
Дашборд с данными из CRM по продажам: новые заявки, подписки, удержание пользвателей
Результаты
- Выросло доверие к данным. Заказчику больше не приходится тратить время и вручную пересчитывать показатели: он может просто обратиться к дашбордам.
- Заказчик не только уточнил данные, которые собирал до этого, но и получил дополнительные за счет новых дашбордов. Это позволяет ему тестировать разные гипотезы, точнее анализировать результаты и эффективность рабочих процессов.
- Расходы на поддержание системы аналитики снизились в 2,25 раза — а это при том, что она стала больше.
[Следующий кейс]
[ Связаться ]
Давайте раскроем потенциал вашего бизнеса вместе
Заполните форму на бесплатную консультацию
