Как мы построили сквозную аналитику в страховой компании: от сырых данных до решений на уровне CEO

🚨 Мир страхования меняется: клиенты ждут персонализации, регуляторы требуют прозрачности, а конкуренты используют данные для роста. В этой статье мы расскажем, как мы выстроили end-to-end аналитику в крупной страховой компании — от сбора данных до принятия стратегических решений на их основе.

Контекст и вызов

Когда мы начали проект, ситуация выглядела так:

• У разных команд были разрозненные источники данных
• Отчеты собирались вручную в Excel
• Данные по цифровым каналам и офлайн-продажам не пересекались
• Продуктовая аналитика была на зачаточном уровне
• Решения принимались больше на интуиции, чем на цифрах

Цель: создать единую систему аналитики, охватывающую весь клиентский путь — от первой рекламы до продления полиса.

Что мы сделали: поэтапно

1. Аудит текущего состояния и сбор требований
   Мы провели интервью с командами: маркетинг, digital, продукты, продажи, C-level. Выяснили, какие решения они принимают и каких данных не хватает.

2. Настройка трекинга и ETL

• Перешли с устаревшего трекера на GA4 + серверный сбор событий
• Ввели стандарт на события: что, где, как логировать
• Наладили передачу данных из рекламных кабинтов в BigQuery (Google Ads, FaceBook ads, SnapChat, Twitter, LinkedIn)
• Интегрировали Self-Service аналитику для Мобильной команды Amplitude, Adjust
• Организовали pipeline: Web GA4 / Marketing / Mobile App → BigQuery → Looker Studio / Tableau
• Расхождение между данными Продуктовой аналитики и данными из Бэка в пределах 5%

3. Создание витрин и моделей данных
Построили единый слой витрин:

• Юзер-центрик модель с поведенческими и продуктовыми признаками
• Обьеденили все действия пользователя между всеми системами
• Расчет retention, ARPU, CAC, LTV, NPS, отказов, причин неуспешных оплат
• Когортный анализ по каждому продукту

4. Построение дашбордов для команд
Создали продуктовые панели:

• Маркетинг: эффективность каналов, воронки, attribution
• Продукт: поведение, drop-off, A/B тесты
• C-Level: стратегические KPI, unit-экономика, прогнозы роста

5. Прогнозирование и автоматизация решений

• Построили модели оттока (churn prediction)
• Настроили alerts по ключевым метрикам
• Подключили RFM и сегментацию для персонализированных предложений

Что получилось в итоге

• Доверие к данным выросло — отчеты перестали собирать вручную, бизнесу стало легче принимать решения
• Цифровые продажи увеличились на 15%, благодаря точной аналитике поведения
• Маркетинг сократил расходы на 30%, перераспределив бюджет на ROI-эффективные каналы
• C-Level начал использовать аналитику в регулярных стратегических сессиях
• Реакция на проблемы стала почти в 2 раза быстрее, благодаря автоматизированным отчетам и оповещениям

Что помогло добиться успеха

• Вовлечение команд с первого дня
• Простота визуализации — говорим на языке бизнеса
• Гибкая архитектура — легко добавлять новые источники
• Фокус на цели, а не просто цифры

Заключение:
Построение end-to-end аналитики — это не просто интеграция инструментов. Это изменение культуры принятия решений.
Мы доказали, что даже в сложной и консервативной индустрии страхования можно выстроить аналитику, которая приносит реальный бизнес-эффект.
Если вы хотите добиться того же — пишите нам. Мы поможем.
https://performance-dda.cloud