42 години на тиждень для зведення звітів — аналітик тоне в рутині замість стратегії та масштабування

Минулого місяця ми намагалися об'єднати дані з Google Ads та TikTok для п'яти великих e-commerce проєктів через Google Sheets. Я витратив близько 15 годин лише на копіювання цифр та виправлення помилок у формулах, щоб клієнт бачив реальний ROAS. Використовували стандартні конектори, але вони постійно «відлітали», тому доводилося вручну перевіряти кожен рядок. Це коштувало агентству приблизно 450 доларів мого робочого часу лише на технічну роботу. Крім того, ми залучали ChatGPT для написання скриптів, але вони працювали нестабільно.

Найжахливіше — це відчуття повної деградації як спеціаліста, коли ти замість аналізу гіпотез працюєш «копіпастером». Клієнти нервують, бо звіти приходять із затримкою у два дні, а помилка в одній комірці може призвести до неправильного розподілу бюджету на 2000 доларів. Я відчував постійну втому та роздратування, бо робочий день закінчувався о десятій вечора. Це створює напружену атмосферу в команді, оскільки медіа-баєри не розуміють своїх актуальних показників.

Системна проблема полягає в тому, що наші інструменти не встигають за кількістю джерел трафіку. У нас 38 клієнтів, і кожен має свій набір кабінетів, а єдиної автоматизованої системи збору даних просто не існує. Ми досі покладаємося на Google Sheets, які «гальмують» при великих обсягах даних, а інтеграції через сторонні сервіси коштують занадто дорого для масштабування. Процес передачі даних від баєра до аналітика не зафіксований, тому кожен робить як вміє.

Ми вирішили найняти фрілансера-розробника на Upwork, щоб він написав кастомний скрипт на Python для збору даних. Це обійшлося нам у 800 доларів одноразово, плюс ми витратили ще 200 доларів на хмарне сховище. Спочатку здавалося, що це вихід, і перші два тижні все працювало автоматично. Я нарешті зміг видихнути та зайнятися оптимізацією рекламних кампаній у Meta. Проте радість була нетривалою через постійні оновлення API рекламних кабінетів.

Це рішення виявилося абсолютно немасштабованим і крихким, бо скрипт «ламається» щоразу, коли Facebook або TikTok оновлюють свої інтерфейси. Фрілансер зник, і тепер ніхто в команді не знає, як полагодити код, тому ми знову повернулися до напівручного керування. Ми витратили 1000 доларів, але не отримали стабільності, і тепер знову витрачаємо час на ручну перевірку. Це замкнене коло, яке заважає нам брати нових клієнтів, бо аналітики просто не витримають навантаження.