Делаем сквозную аналитику на коленке из Google Sheets, GA и Tilda

Допустим, вы только тестируете продукт или сервис, определяете, нужен ли он рынку. На таком этапе нет смысла серьезно вкладываться в сквозную аналитику и разработку сайта. Даже доработки лендинга на Wordpress будут стоить денег — а сколько таких правок может быть на этапе экспериментов?

Хороший выход — использование конструктора сайтов. За два–три часа можно научиться самому делать неплохие посадочные страницы под рекламу.

Простой принцип: «Утром гипотеза, к вечеру — посадочная страница и готовая рекламная кампания». Быстрее протестируете — быстрее получите результат.

Такой подход может сильно помочь и представителям малого бизнеса, которые даже не используют специальных CRM и обходятся простыми Google Sheets.

Итак, что нам нужно?

• Google Sheets вместо CRM (или как дополнение).

• Google Analytics и настроенное отслеживание действий на сайте (можно через Google Tag Manager).

• Конструктор страниц (подойдет и для долгосрочной работы, и для быстрого тестирования гипотез).

В качестве конструктора страниц мы в этом гайде будем использовать Tilda. О настройке GA и отслеживании действий в Tilda можно прочитать в другой статье.

• Что такое сквозная аналитика

• Как работает сквозная аналитика

• Настраиваем сквозную аналитику

  • Обеспечиваем передачу clientID в Google Analytics

  • Настраиваем передачу clientID с сайта

  • Совмещаем данные по лидам с данными Google Analytics

Что такое сквозная аналитика

Допустим, у вас такая ситуация. Есть рекламные кампании — неважно, в каких системах. На сайте и в Google Analytics настроено отслеживание целевых действий (например, отправка лид-формы).

В Google Analytics вы отслеживаете, какие рекламные кампании дают целевые действия и стоимость действия (CPA).

Но для принятия решений по кампаниям вам не хватает главных данных. Вы не видите качество лидов и конверсии лида в заказ. Здесь и помогает сквозная аналитика.

Вы сможете узнать, например, что кампания ABC дала 100 лидов, из них 80% лидов были целевыми, и 50% целевых лидов завершились сделкой. А кампания ABCD принесла 200 лидов, из которых целевыми были 20%, и только 5% из лидов завершились сделкой. К этим данным можно добавить еще доход.

Причем информацию по лидам можно детализировать — до уровня ключевых слов, объявлений, которые их привели. Такая детализация позволит заметить, что некоторые группы ключевых слов дают более качественные конверсии, а некоторые типы объявлений работают хуже. Следовательно, неэффективное можно убрать, на эффективное — выделять больше бюджета.

Как работает сквозная аналитика

Итак, ваша основная задача — совместить данные из разных систем. У вас есть Google Analytics со своим набором данных (затраты, лиды, CPA и прочее) и есть Google Sheets с информацией о лидах. Вы обрабатываете заявки, вносите заметки о качестве лида и конверсии в сделку.

Ваша задача — сопоставить эти данные. Главным связующим элементом тут станет один параметр — clientID.

Этот параметр присваивается почти каждому посетителю сайта (примерно 2–5% пользователей не размечаются).

Когда пользователь совершает целевые действия на сайте, его можно идентифицировать — определить его clientID. Учитывая, что с параметром уже связана информация о рекламе (из какого рекламного источника пришел пользователь, по какому объявлению, по какому запросу…), мы сможем связать целевые действия и источник лида.

Настраиваем сквозную аналитику

Настройка сквозной аналитики займет примерно столько же времени, сколько чтение этой статьи. Может быть, чуть-чуть больше.

Обеспечиваем передачу clientID в Google Analytics

Заходим в Google Analytics, переходим в настройки на вкладку «Администратор».

В столбце «Ресурс» нам нужны «Пользовательские определения», далее «Специальные параметры» (в англоязычной версии — Custom Dimensions).

Создаем параметр, задаем имя — например, CID. Ему присваивается индекс (в данном случае — 1).

Создаем переменную в GTM.

Выбираем «Собственный код Javascript». Задаем, к какому номеру customDimension мы отнесем переменную (в нашем случае =1).

В основном теге, который отвечает за отслеживание Google Analytics, настраиваем customTask, где в поле передаем значение переменной (которую настроили выше) то есть {{CID}}

С этого момента вы настроили передачу clientID в Google Analytics.

Настраиваем передачу clientID с сайта

В Tilda вы создали страничку с формой.

В настройках сайта вам нужно выбрать Google Sheets как способ приема лидов.

На страничке добавьте скрипт, который будет отправлять clientID скрытым полем формы.

При редактировании страницы в Tilda этот скрипт можно добавить как блок «HTML-код» под номером T123 (в разделе «Другое»). Поместить его нужно в самое начало посадочной страницы.

Добавляем clientID скрытым полем при заполнении формы. Для этого в разделе «Контент» определяем любое поле как скрытое и указываем переменную.

Если вы все настроили правильно, то получите Google Sheets с лидами.

Совмещаем данные по лидам с данными Google Analytics

Ставим add-on Google Analytics в Google Sheets и настраиваем выгрузку из Google Analytics.

Получаем выгрузку из Google Analytics.

Сводим данные из Google Analytics из таблицы по лидам. Вы можете изучить функции Google Sheets или подсмотреть в моем документе-образце, как все настроено.

Для сопоставления использую формулу:

=IFERROR((QUERY(ga, “select B,A where ’”&C2&”’ = C limit 1«, 0)), «-»)

Эту формулу протягиваем по всему диапазону данных и получаем сопоставление поискового запроса, рекламной кампании и результата обработки лида.

Видите, все очень просто. Особенно, если сравнивать с настройкой сквозной аналитики на основе выгрузок из CRM в BigQuery, где только описание методологии препроцессинга данных занимает более 50 страниц 🙂

Больше о сквозной аналитике в Tilda — на микрокурсе ppc.world:

Сквозная аналитика на Tilda

По итогам микрокурса вы научитесь автоматизировать отчетность, использовать полученные данные для оптимизации маркетинга и строить понятные дашборды для заказчиков.

Посмотреть программу

Источник статьи