Добрый день,


Задача: реализовать в Google Big Query модель оценки влияния событий с участием продуктов на стоимость привлечения оплаченных заказов.

Расчет требуется для определения значения показателя Contibution margin, маржинальной прибыли на единицу продаж для интернет-магазина одежды, включающую расходы на интернет-рекламу.


Данные, которыми располагаем в BQ сейчас:


- Таблица продуктами, включающая в том числе id продукта, id категорий

- Данные о сессиях

- Данные о стоимости сессий. В одной сессии могут быть проведены действия с несколькими продуктами.

- Данные о событиях в сессиях, в том числе просмотр продукта, добавление в корзину, просмотр категории с товаром; действия в карточке продукта.

Стриминг данных по событиям и расходам выполняется при помощи этого сервиса: https://segmentstream.com/ru

- Данные о расходах рекламных кампаний

- Данные о конверсиях

- Данные о заказах (статусы: "подтвержден", "оплачен", "отменен" и т.д.)



На выходе требуется получить данные за период:

Продукт1..n | стоимость участия продукта в привлечении оплаченных заказов за период



Если упростить формулировку задачи:

Есть продукты, на "продвижение" которых тратится большая доля рекламного бюджета, клиенты смотрят их на сайте, но продаж этих продуктов немного. Как следствие, contribution margin оставляет желать лучшего.

Есть продукты, расходы на привлечение продаж которых невелики и при наличии бОльшего бюджета и / или повышения количества событий с их участием они могут дать большие продажи.

Для принятия своевременных решений важно точно представлять удельную долю рекламных расходов по каждому продукту с возможностью суммирования с комиссионными расходами и логистикой для определения операционного рычага.
--
В комментариях прошу указать этапы и условия успешной реализации, примерный срок выполнения в днях и стоимость.

Будет здорово, если удастся предоставить примеры похожих или условно похожих работ / проекты с применением GBQ.


Готов ответить на вопросы и Спасибо за отклики!


PS
Для выбора вас в качестве исполнителя добавьте, пожалуйста, ваш telegram / email для подписания соглашения и NDA.

В случае успешной реализации возможны работы по другим проектам с применением данных, среди которых разработка рекомендаций, классификация обращений клиентов, подготовка данных для crm аналитики.