Наш интернет-магазин — часть крупного регионального fashion-ритейлера одежды класса люкс AVENUE VIP.
Настройкой и оптимизацией рекламы в digital-каналах занимается агентство. Мы хотим быть уверены, что наш рекламный бюджет расходуется эффективно каждый день, и нашли довольно удобный способ контролировать трафик, долю рекламных расходов (ДРР) и конверсии по разным источникам и регионам.
Это таблица в Excel, в которую ежедневно автоматически подгружаются все важные для нас показатели с сайта и рекламных систем. Мы просматриваем ее каждый день и, если видим, что показатели проседают, оперативно сигнализируем о просадке в агентство. Так мы страхуем себя от сюрпризов в виде невыполнения плана в конце месяца.
Давайте объясню на примере. Допустим, мы видим, что на неделе 02-05-2021 по источнику Criteo сильно просело количество заказов и доход, а расход, наоборот, вырос. Это тревожный звонок.
Идем с этой новостью в агентство и выясняем: запустили новую аудиторию. С помощью отчета мы сразу же видим, что такие нововведения отрабатывают не так эффективно, как это было задумано. Перезапустив кампании с легкой редактурой, нам удается восстановить показатели.
На самом деле, это не первая наша попытка создать подобный отчет. Мы уже пытались вручную собрать сводный отчет в Google Sheets, но это было непросто, потому что в процессе постоянно забываешь, где и какой фильтр применен в Google Analytics. К тому же, в разных рекламных сервисах разная валюта расходов, а чтобы выгрузить данные, нужно зайти в каждый кабинет. Кроме того, нужно «подружить» данные между собой. А еще есть расчеты с НДС и без, ретроспективное обновление данных… В итоге мы разово строили подобный отчет, а потом забывали о нем и строили заново, потому что подобное решение проблемы не масштабируемо.
Такие качели продолжались, пока нас не проконсультировал независимый эксперт Павел Земсков — с его помощью мы пришли к автоматизированной отчетности.
Своим друзьям я всегда рекомендую идти от общего к частному и от простого к сложному.
В данной задаче мы решили, что:
Важна скорость запуска отчета. Чем быстрее, тем лучше.
Должна быть возможность самостоятельно изменить структуру отчета.
Отчет должен быть прост и понятен, чтобы любой человек в компании мог с ним ознакомиться.
Нет цели сделать красивый верхнеуровневый дашборд. Цель — чтобы все данные были на одном экране и при желании можно было погрузиться в детализацию.
Так мы и остановились на сводной таблице в Excel.
Аналитика выделенного нет сейчас, а SQL-запрос дополнить нужными данными без проблем помогут разработчики.
Покажем, как устроен наш отчет внутри и снаружи, и дадим несколько советов тем, кто тоже в поисках подобного инструмента.
Для сбора данных мы остановились на связке Google BigQuery + OWOX BI.
Данные объединяли в четыре этапа:
Настроили параллельную передачу сырых несэмплированных данных с сайта в Google BigQuery.
Настроили автоматический импорт рекламных расходов из Facebook Ads, Яндекс.Директа, myTarget и еще более двадцати источников в Google Analytics.
Настроили выгрузку всех расходов из Google Analytics в Google BigQuery.
Данные обновляются автоматически, их качество постоянно мониторится. Если в рекламном кабинете происходит какой-то сбой, мы сразу же об этом узнаем и понимаем, где кроется проблема.
Мы построили отчет в Google Sheets, в котором автоматически обновляются данные, собранные в Google BigQuery. В отчете указаны канал, источник и 6 ключевых для нас показателей.
Отчет показывает, как в динамике ведет себя канал. Если нас что-то смущает в показателях, мы можем перейти глубже в источники, найти проблемный источник и далее либо самостоятельно пытаться определить проблему в рекламном кабинете источника, либо сигнализировать о ней в агентство.
Раньше я жил мечтой, что у меня будет один дашборд, где будет отображаться вся нужная информация по сайту, приложению и из CRM. Но наш независимый консультант Павел посоветовал разделить направления и начинать отслеживать эффективность поэтапно. Сейчас мы остановились на Google Sheets из-за простоты реализации и редактирования. Когда мы придем к более «идеальному» виду дашборда, мы выберем и более визуально-эффектный инструмент.
Мы начали с оценки эффективности сайта. По сути, таблица отображает ту задачу, которую должно закрывать агентство — привлечение клиентов и, соответственно, оформленных заказов. Они привели заказ, а дальше вести клиента по воронке — это наша задача. Ее выполнение зависит от работы менеджеров, качества сервиса и других составляющих.
С помощью этого отчета мы анализируем все основные метрики — сессии, заказы, доход, расходы, CR и CRR — в разрезе каналов, источников и регионов. Он помогает нам оперативно получать ответы на следующие вопросы:
Как изменяется динамика дохода каждую неделю?
Какая конверсия по каналам была на этой неделе?
Какие факторы влияют на ДРР?
На какие регионы стоит обратить внимание?
Были ли у нас всплески и просадки по основным метрикам на этой неделе?
Ежедневно я вижу результаты за предыдущий день и понимаю, выполняем ли мы план по продажам и как ведет себя коэффициент по транзакциям. Бывают кейсы, когда на одной неделе канал показывает 300 заказов, а на следующей прогнозирует уже 150 заказов при таких же расходах. Тогда я обращаюсь с вопросами в агентство, и они проверяют, в чем причина. Возможно, что-то отвалилось на их стороне. Возможно, коллеги тестируют новые гипотезы. Мы получаем ответы и держим ситуацию под контролем.
До построения performance-отчета мы вообще не затрагивали вопрос географии. Теперь же мы смотрим показатели в динамике по топ-10 регионам, Москве и другим регионам. Мы, наконец, посчитали в деньгах, сколько тратим и сколько зарабатываем на каждом из этих регионов. Так, например, мы узнали, что не только Москва приносит нам значительную часть дохода, но и другие регионы.
При работе с отчетом мы находили мелкие косяки и подчищали их. Это было связано с разметкой в рекламных кабинетах и объединением источников. К примеру, мы заметили, что 10% выручки падало на неопределенные источники (other). Исправив разметку, нам удалось за три месяца свести эту цифру практически к нулю. То есть теперь мы знаем, куда уходят все наши инвестиции, где и как они работают.
Дальше мы планируем сегментировать пользователей и еще больше углубляться в персонализацию, анализировать продвижение пользователей по воронке для увеличения конверсии и адаптировать специальные предложения для увеличения среднего чека клиента.
А для вас напоследок — несколько советов Павла.
Что могу порекомендовать:
Не беритесь сразу за создание ракеты. Начните с велосипеда. Прежде чем строить омниканальную аналитику для приложения и веба, начните оценивать их эффективность независимо друг от друга. На первоначальном этапе неважно, что пришедшие в приложение пользователи — это пользователи веба.
Если у вас интернет-проект и количество сессий в месяц более 200 000, не пренебрегайте расширенной электронной торговлей — настройте ее на сайте. Так вы поймете, на каком этапе пользователь отваливается. Для меньших проектов достаточно размеченных целей.
Свяжите онлайн-данные с реальными выкупами товаров, чтобы понимать реальную эффективность каналов, ведь по факту может оказаться, что канал привлек много заказов, но при этом они не выкупаются. Эту информацию можно передать и в Google Analytics через measurement protocol. Альтернативный вариант — по конкретным транзакциям в BigQuery, как это сделал VIPAVENUE.
Content Will Israel Invade Gaza? Tips On How To Time A Thai Bride? Chinese brides…
Content #5 Matchcom How A Whole lot Bridesagencycom Mailbox Order Brides Cost? Odds Of Profitable…
The boardroom is the place where main decisions are manufactured that affect everyone coming from…
avast free of charge antivirus runs your PC designed for malware, spyware, phishing, ransomware, adware,…
Online Info Room and SSL A data room is a cloud answer made especially for…
Free casino slot games refer to any online or offline slot games where you are…