Как Эльдорадо перестал тонуть в Excel и построил автоматическую отчётность

Контекст: масштаб данных крупного ритейлера

Эльдорадо - это:

1. 10+ рекламных площадок одновременно
2. Тысячи активных рекламных кампаний
3. Десятки тысяч SKU
4. Несколько десятков сотрудников в маркетинге
5. Ежедневная потребность в свежих данных для оптимизации

До JetStat процесс отчётности выглядел так: каждый специалист утром заходил в рекламные кабинеты, выгружал данные, вставлял в Excel, считал формулы, отправлял руководителю. На команду - десятки часов рутины каждую неделю.

Почему выбрали JetStat

«JetStat стал для нас удобным инструментом для автоматизации отчетности и для adhoc исследований данных. Что оказалось очень удобным: прямой доступ через API-коннекторы к личным кабинетам Яндекс Директа, MyTarget, VK. Всё, что ранее регулярно делал специалист - фильтрация, группировка, сегментация и объединение данных - сейчас настроено в схемах JetStat, автоматизировано и не требует ручного вмешательства.»

Дмитрий Щеголяев

руководитель диджитал-маркетинга Эльдорадо

Ключевые факторы выбора:

1. Прямые коннекторы к Яндекс Директ, MyTarget, VK - без промежуточных сервисов
2. Решена проблема дат - JetStat приводит все форматы дат к единому стандарту автоматически
3. Обработка больших файлов - JetStat обрабатывает объёмы, с которыми не справляются Excel и Google Sheets
4. Подавление сэмплинга GA - JetStat забирает данные через Reporting API без сэмплинга

Архитектура решения

Что делает JetStat в этой схеме

1. Забирает данные из всех рекламных кабинетов через API-коннекторы
2. Нормализует даты - приводит к единому формату (dd.mm.yyyy)
3. Объединяет данные - сводит расходы из рекламы с конверсиями из GA
4. Рассчитывает метрики - CPC, CTR, CPA, ROAS по каждому каналу и кампании
5. Фильтрует - убирает тестовые кампании, нерелевантные данные
6. Сегментирует - данные во всех нужных срезах (по каналам, кампаниям, датам, устройствам, регионам)
7. Выгружает - готовый датасет в Google Data Studio для визуализации

Дашборд «Платные каналы»

Результат - единый дашборд, где каждый день видно:

1. Расходы по всем каналам в одном месте
2. Динамика ключевых метрик (CPA, ROAS) по дням
3. Сравнение каналов между собой
4. Выполнение плана
5. Аномалии (резкий рост CPA, падение конверсии)

Данные обновляются автоматически к 8:00 каждого рабочего дня.

Результаты

Три вещи, которые удивили

1. Проблема дат - больше, чем кажется

Каждая рекламная система хранит даты в своём формате: Директ - «2026-01-15», GA - «20260115», VK - «15.01.2026». При ручном сведении это приводит к ошибкам. JetStat решает проблему автоматически - все даты приводятся к единому формату без участия пользователя.

2. Сэмплинг Google Analytics - тихий убийца точности

При выгрузке данных из GA за длительный период с детальной группировкой (по кампаниям + дням + устройствам) GA применяет сэмплинг - показывает не реальные данные, а экстраполяцию с выборки. Отклонение может достигать 30%. JetStat забирает данные через API порциями, обходя сэмплинг.

3. Excel не справляется с объёмами

При 10+ рекламных кабинетах с тысячами кампаний объём данных - сотни тысяч строк. Excel начинает зависать от 50K строк, формулы пересчитываются минутами. JetStat обрабатывает эти объёмы на сервере за секунды.

Уроки для крупного ритейла

1. Начните с дашборда «Платные каналы». Это самый частый и самый болезненный отчёт. Автоматизируйте его первым.
2. Не стройте отчёты на сырых данных. Сырые данные из API меняют структуру. Добавьте слой нормализации (JetStat делает это автоматически).
3. Подавляйте сэмплинг. Если используете GA - убедитесь, что данные не сэмплированы. Иначе принимаете решения на основе неточных цифр.
4. Единый формат = единая правда. Когда все смотрят на один дашборд с одними формулами - исчезают споры «у меня другие цифры».

FAQ

Подходит ли JetStat для крупного ритейла?

Да. Эльдорадо обрабатывает тысячи кампаний из 10+ источников ежедневно через JetStat. Платформа справляется с объёмами, с которыми не справляется Excel.

Сколько стоило внедрение?

Подписка JetStat + время маркетолога на настройку (несколько дней). Не потребовался разработчик или аналитик. Окупилось за первый месяц за счёт экономии 15+ часов/неделю.

Как решена проблема сэмплинга GA?

JetStat забирает данные через Google Analytics Reporting API порциями (по дням, по кампаниям), что позволяет обойти порог сэмплинга.

Можно ли подключить 1С к JetStat?

Напрямую - нет. Но можно выгрузить данные из 1С в PostgreSQL или Google Sheets, и подключить их как источник в JetStat.

Попробуйте JetStat бесплатно

Реклама ООО “Джет лабс”, ИНН 7728475027, erid CQH36pWzJqVHyk4xQYyws44978Q5w4dmqji3ggT2VQmJfs