RQ Stat

Аналитика больших данных

Находим в данных то,
что не видно в отчётах

Работаем с поведением пользователей на объёмах, где обычная аналитика перестаёт отвечать: ищем скрытые связи, собираем цепочки параметров и превращаем их в точный таргетинг и управляемый закуп трафика.

Рост обработанных событий
10+ летработы с рекламными данными
109событий в аналитическом контуре
2 ОСповеденческие профили Android и iOS

Скрытые связи

Перебираем пространство параметров на вычислительных кластерах и находим сочетания, которые дают результат, — те, что не попадают в ручную гипотезу аналитика. Одна цепочка признаков часто объясняет больше, чем десяток привычных срезов.

Как устроен перебор →
Граф связей между параметрами

Чистый трафик вместо объёма

Найденные цепочки работают фильтром: отсекается то, что выглядит как аудитория, но ею не является. В закупе остаётся доля, которая действительно конвертируется, а бюджет перестаёт утекать в источники-пустышки.

Что получает заказчик →
Доля целевой аудитории до и после фильтрации

Путь данных

Схема: события, очистка, перебор сочетаний, сегменты

Чем считаем

ClickHouse, Vertica, Aerospike

Поверх — собственные пайплайны обработки и AI-ассистенты, которые берут на себя рутину аналитика: проверку гипотез, поиск аномалий, подготовку срезов.

С кем работаем

Wisebits, Appodeal

Расскажите, какая задача

Разберём данные, покажем, что в них есть, и предложим план.

Подать заявку