Regenbogen — фирменный интернет-магазин дизайнерских светильников и люстр из Германии и сеть мультимаркетов света. В России сеть представлена с 2012 года. Десять офлайн-точек работают в Москве, Санкт-Петербурге, Краснодаре и Ростове-на-Дону.
Перед проектной группой MediaGuru клиент поставил задачу — детализировать отчетность рекламных аккаунтов и кампаний с разбивкой по необходимым срезам. Это нужно было для дальнейшего планирования маркетинговой активности и более глубокого анализа всех РК.
У этой задачи было несколько целей:
собрать статистику по всем рекламным каналам в одном сводном отчете;
отслеживать маркетинговые бизнес-показатели в срезах по типам кампаний, категориям;
добавить план/факт-показатели и настроить ежедневное обновление данных, автоматизировав процесс;
визуализировать различные данные из разных источников;
снизить время загрузки отчета.
При выполнении задачи клиента мы столкнулись с несколькими сложностями:
При работе над проектом — она заняла у нас месяц: с 15 октября по 15 ноября 2020 года — все решения этих сложностей мы нашли.
Изначально данные по всем источникам обоих сайтов собирались в Google Data Studio. Мы решили не менять сервис, но модернизировать и масштабировать отчетность.
Google Data Studio — инструмент, который помогает маркетологам анализировать эффективность рекламных кампаний и делать выводы. Чтобы узнать все важные показатели, не обязательно открывать в разных вкладках Google Analytics, CRM, статистику социальных сетей и Google Таблицу с таймингом. В Data Studio все эти источники данных можно свести в одном отчете.
Прежде чем изменять и пересобирать отчет, необходимо было подготовить кампании — привести их названия к единому формату. Кампании переименовали по следующему принципу:
все смысловые части названия кампании должны быть отделены символом подчеркивания _;
количество частей, отделяемых подчеркиванием, должно быть одинаковым;
смысловые части должны стоять в одной и той же последовательности в названиях всех РК.
Эти изменения обеспечивают корректное отображение данных и дают возможность делать срезы по любому параметру, вынесенному в название кампании.
Так как мы переименовали кампании, пришлось менять и UTM-метки. Из-за этого в системах аналитики данные начали собираться заново, с новыми названиями кампаний.
Было | Стало |
spoti_obshaya_rf_poisk | category_spot_rf_search |
bra-top-collectoin_obshaya_msk-spb_poisk | category_bra_msk_search |
category_bra_spb_search |
Так мы получили срезы по категориям и типам кампаний с данными из Google Analytics и рекламных аккаунтов с доходами и расходами в графическом виде. Теперь специалисты могут быстро оценивать эффективность кампаний в разрезе бренда или категории товаров.
С разбивкой по геотаргетингу.
Следующая задача заключалась в интеграции со сводным дашбордом всех рекламных источников: Яндекс.Директа, Google Ads, Яндекс.Маркета, «ВКонтакте», Facebook, Admitad, Criteo, myTarget, и позже GdeSlon.
Отдел аналитики использует сервис Renta, с помощью которого извлекает данные большинства популярных рекламных площадок в ClickHouse, Google BigQuery или MS SQL. Данные с площадок, которые не поддерживаются сервисом, например, Admitad, специалисты забирают с помощью кастомных коннекторов к API, написанных на Python. Затем данные передаются в Google BigQuery — облачную базу данных с высочайшей скоростью обработки огромных массивов данных.
Так как партнерская сеть Admitad работает по постоплате, возникли сложности с отображением в отчете расхода по этому каналу. Вместе с клиентом мы решили выводить все необходимые показатели сразу и с небольшим временным лагом показатель «Стоимость».
Проектная команда MediaGuru занимается продвижением не только интернет-магазина, но и розничных офлайн-магазинов Regenbogen. Поэтому кампании розничных точек и РК интернет-магазина находятся в разных аккаунтах Яндекс.Директа и Google Ads. Но все данные собраны в отчете и благодаря фильтрам можно оценивать работу рекламы.
Изначально в отчет в Data Studio не попали данные по кампаниям без ключевых слов в Google Ads: Discovery, локальная реклама и GSP. Нам нужно было получить статистику по кликам, CPC и расходам.
Мы решили отказаться от группировки по фразам на первой странице отчета, как это было ранее, и сделать агрегированную таблицу по кампаниям. Так, мы вывели на отдельную страницу отчет по ключевым фразам, а на первой странице оставили данные только по кампаниям. После этого все имеющиеся кампании отображались корректно.
Медиапланирование играет важную роль в продвижении, но ежедневно сводить вручную запланированные и фактические показатели довольно трудозатратно. Мы решили автоматизировать этот процесс и вывести нужные показатели на отдельной странице в Data Studio. Для этого мы:
добавили все необходимые «плановые» метрики в Google Таблицу;
связали таблицу с отчетом в Data Studio: сначала скриптом на Python выгрузили плановые показатели в BigQuery;
настроили фильтр с датами, предварительно сведя таблицы с фактическими и плановыми показателями.
Теперь мы можем оценить текущие показатели и мгновенно реагировать, если метрики не соответствуют плану. Сейчас отчет выглядит так:
В перспективе планируем преобразовать отчет: сейчас он разделен на две таблицы и оценивать эффективность источников трафика не очень удобно. Мы скомпонуем данные в одну сводную таблицу.
Чтобы упростить оценку и сделать отчет более наглядным, добавили графики доходов и расходов по источникам.
Снизили время загрузки отчета благодаря добавлению запланированного запроса в BigQuery через Schedule Query.
Запланированные запросы — стандартная механика в Google BigQuery, которая позволяет автоматически делать SELECT всего содержимого исходного представления, а результат сохранять в таблицу-источник для дашборда. Таким образом, раз в сутки происходит обновление таблицы, и при использовании элементов дашборда Data Studio не формирует таблицу с помощью запроса, а обращается к уже готовой таблице. Это делает обновление данных на страницах почти моментальным.
За месяц мы собрали все каналы в одном отчете, вывели стоимость и другие данные, добавив прозрачности в рекламе для клиента. Кроме того, ускорили загрузку отчета.
Сводный отчет позволяет детальнее анализировать данные, получать необходимые срезы, а также мгновенно реагировать на изменение метрик и показателей, например, вовремя увидеть, что ДРР выходит за рамки плана.
Теперь специалисты Regenbogen могут делать выводы относительно эффективности рекламных кампаний, даже если не обладают нужными digital-навыками.
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…