Как «Сравни» объединил привлечение,
конверсию и выручку в одной
системе аналитики

Проблема разрозненных данных

«Сравни» — финансовый маркетплейс, который помогает пользователям выбирать страховые, кредитные и другие финансовые продукты. С ростом компании увеличилось количество продуктов, маркетинговых каналов и пользовательских данных. Разрозненные аналитические инструменты перестали обеспечивать бизнес необходимой информацией.

Как связали маркетинговые и продуктовые метрики

Команда разделила пользовательский путь на пять основных этапов:

Привлечение. Аналитики отслеживали показы, клики, стоимость переходов и рекламные расходы. Это позволяло оценивать эффективность отдельных кампаний и источников трафика.

Взаимодействие. После перехода на сайт фиксировались действия пользователей: просмотры страниц, применение фильтров и перемещения между экранами. На основе событий можно было анализировать пользовательские сценарии и строить воронки.

Конверсия. Команда отслеживала микроконверсии. Например, пользователь мог рассчитать стоимость полиса ОСАГО, но не завершить оформление. Такое действие позволяло выделить аудиторию для последующих коммуникаций.

Удержание. Данные о предыдущих покупках использовались для возвращения клиентов. Например, перед окончанием срока действия полиса ОСАГО сервис мог предложить его продление.

В результате аналитики получили возможность рассматривать действия пользователя как связанные этапы одного процесса, а не как независимые события.

Как определяли эффективность каналов

Одна из задач заключалась в правильном распределении конверсий между рекламными источниками. Пользователь мог впервые перейти на сайт через поисковую рекламу, позднее вернуться из другого канала и завершить покупку после email-рассылки. Чтобы определить вклад рекламных каналов, «Сравни» разработал собственный сервис атрибуции. На момент публикации компания использовала две модели:

Использование разных моделей помогало оценивать эффективность каналов с нескольких точек зрения. При этом атрибуция распределяла ценность конверсий по определённым правилам, но не доказывала причинное влияние рекламы на покупки.

Как конверсию связали с выручкой

«Сравни» сотрудничает с банками и другими финансовыми организациями на разных условиях. Одни партнёры оплачивают полученную заявку, другие — одобренную, третьи — только выданный кредит.

Для расчёта доходности компания разработала собственный сервис, который через API получал статусы заявок от партнёров и определял фактическую выручку. Такие системы рассчитывали прогнозную выручку, необходимую для ежедневной работы маркетинга.

Эти данные позволяли сопоставлять доход с затратами на привлечение и рассчитывать ROMI. Таким образом, эффективность каналов можно было оценивать по их финансовому результату.

Какие инструменты использовали аналитики

Чтобы объединить информацию из разных источников, компания внедрила единое хранилище данных Snowflake. В него поступали данные рекламных систем, пользовательских событий, CRM и внутренних сервисов. Для каждого направления использовались специализированные инструменты. На момент публикации архитектура включала:

Компания также разделила аналитиков на команды маркетинговой, продуктовой и BI-аналитики, отдельно выделив направление экспериментов и команду работы с данными. Это позволило распределить ответственность за сбор, обработку и анализ информации между специалистами.