[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "create", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-158433683", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?p1=bxbwd&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=" } } ]
{ "author_name": "Alina Tolmacheva", "author_type": "self", "tags": ["\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433","\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442_\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433","\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435_\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435_\u0432_\u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0442\u0438\u043d\u0433\u0435","convert"], "comments": 19, "likes": 15, "favorites": 19, "is_advertisement": false, "section_name": "default", "id": "15566", "is_wide": "1" }
Alina Tolmacheva
6 890

Для каждого инструмента — своя функция: как интернет-маркетологу разобраться в больших базах данных

29 апреля агентство интернет-маркетинга Convert совместно с «Microsoft Украина» провели семинар по работе с большими структурированными базами данных, на котором менеджер проектов Сергей Довганич поделился опытом автоматизации контроля KPI интернет-рекламы. По итогам мероприятия специалист написал для vc.ru колонку.

Менеджер проектов Convert Сергей Довганич

Сегодня интернет-маркетолог работает с большими объемами данных. И чем данных больше, тем тяжелее контролировать эффективность рекламы.

На сегодняшний день существует множество систем сквозной аналитики, которые позволяют автоматизировать весь процесс. Но, применяя эти системы, маркетолог становится заложником инструмента, так как полученные данные тяжело или вовсе невозможно использовать в какой-то другой системе.

Решение этой проблемы мы нашли в лице Power BI. Далее хочу поделиться нашим опытом объединения данных. Поговорим о том, что входит в зону ответственности Google Analytics, ERP/CRM-систем и при чем здесь Microsoft.

Каждый инструмент должен выполнять свою функцию

Долгое время все пытались импортировать данные из CRM-системы в Google Analytics, тем самым стараясь превратить систему веб-аналитики в инструмент контроля здоровья бизнеса. И наоборот, многие импортируют в CRM-систему рекламный источник, по которому пришел лид, чтобы в CRM-системе контролировать эффективность работы интернет-маркетинга.

Каждый из этих методов плох тем, что ограничивает возможности отдельного инструмента, а также искажает данные.

Возникает вопрос: как быть? Всё очень просто. Каждый из перечисленных инструментов надо использовать по назначению. Ниже представлен короткий чек-лист по настройке на уровне каждого инструмента и роли его использования.

Google Analytics

В первую очередь, мы используем Google Analytics как инструмент сбора данных по расходам на рекламные каналы, например, с «Яндекс.Директа», Google AdWords или Facebook Ads. В результате в Google Analytics у нас доступны следующие отчеты:

Что самое главное, они доступны для работы с API.

Во-вторых, мы должны сохранять Client iD каждого пользователя, который заходил к нам на сайт. Его мы будем использовать для связки CRM-системы и Google Analytics, а также для построения сложных отчетов в Power BI, но об этом немного позже.

Кстати, с недавних пор в Google Analytics также доступен отчет в срезе по Client ID. При выборе определенного пользователя можно посмотреть, как он взаимодействовал с сайтом:

Это особенно удобно в B2B, когда процесс покупки довольно продолжителен. Так вы сможете выбрать конкретного человека и посмотреть, как он принимал решение до и после покупки.

Поэтому, если вы еще не разобрались с Client ID, как раз пришло время это сделать.

Инструменты:

  • OWOX BI Pipeline. Позволяет автоматически загружать расходы с «Яндекс.Директа», Google AdWords, «ВКонтакте» и Facebook Ads. Инструмент бесплатный.
  • Руководство по ручной загрузке расходов в Google Analytics. Используется, например, для загрузки расходов на размещение пресс-релизов.

CRM-системы

Главная задача CRM-системы — собирать все необходимые данные, которые используются для анализа эффективности интернет-рекламы. У каждого бизнеса есть свои метрики, но если говорить об обязательных данных, то это статус сделки, прибыль и другие характеристики, например, тип клиента или приобретенного продукта.

Этот набор метрик в дальнейшем позволит автоматизировать расчет прибыли, ROMI или LTV в срезе по определенным группам.

С технической стороны реализация очень проста. В CRM-системе необходимо создать дополнительное поле, в котором и будет сохраняться Сlient ID. Уточню, что Client ID передается вместе с информацией о лиде во время совершения заказа, отправки формы или звонка.

Во время совершения сделки в Google Analytics передается только идентификатор пользователя из CRM при помощи Measurement Protocol.

Инструменты:

  • Зачастую это индивидуальная разработка. По времени она занимает не более двух дней работы хорошего программиста. Как функционирует Measurement Protocol, мы уже описывали в этом кейсе на vc.ru.

Microsoft Power BI

Теперь, когда все данные у нас собираются структурировано, мы можем выгрузить их в Power BI. Это инструмент визуализации данных. Например, Boeing использует Power BI для мониторинга работы двигателей авиалайнеров. Наша же задача — контроль KPI.

В результате можно построить следующий отчет:

Отчет содержит основные метрики, начиная с количества сеансов, полученной прибыли и ROMI и заканчивая работой отдела продаж. Обратите внимание, что отчет интерактивный. Попробуйте выбрать рекламный канал (нижний правый угол в отчете). Все данные на листе перенастроятся по выбранному сегменту. Такие срезы можно делать по любым данным, которые вы импортировали.

Импорт данных в Power BI из Google Analytics

Импорт данных из Google Analytics возможен при помощи API. В Power BI уже есть предустановленный коннектор с Google Analytics. Таким образом, вы можете получить ваши данные из Google Analytics просто из интерфейса Power BI Desktop:

Помните, мы говорили, что Client ID поможет нам в построении сложных отчетов?

Под сложными подразумеваются отчеты, которые содержат более семи параметров, так как по умолчанию Google Analytics не дает возможности выгружать данные более чем с семью параметрами.

Но с помощью Power BI мы можем обойти это ограничение. Достаточно просто разделить запрос к Google Analytics и получить две или более таблиц, а затем объединить их:

Лучше всего здесь то, что объединить их можно, просто перетащив курсор от одной таблицы к следующей. И всё. Таким же образом мы можем объединить данные CRM-системы и Google Analytics.

Импорт данных из CRM-системы

В Power BI есть возможность напрямую получать данные из Salesforce или Dynamics CRM, но, как показывает опыт, в СНГ ими мало кто пользуется. Для себя мы вывели два варианта получения данных:

  1. Если мы проходим службу безопасности и это технически возможно, то напрямую из базы данных. Это предпочтительный вариант.
  2. Либо мы пишем скрипт для Google Sheets, который по заданному расписанию запускается и «вытаскивает» данные из CRM-системы.

Далее в Power BI мы указываем «Интернет» в качестве источника данных и путь к документу:

Маленький лайфхак: чтобы Power BI мог импортировать данные из Google Sheets, необходимо изменить URL импортируемого документа: Вместо этого [ https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zHp3LGDnVY...=132496729] нужно поставить это: [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zHp3LGDnVY...].

Затем вы сможете указать, с каких вкладок получить нужно данные, и успешно их импортировать. Если вы знакомы с Power Query и языком DAX, то полученные данные вы можете преобразовать и провести все необходимые вычислительные операции.

Несколько примеров:

  • Разгруппировать клиентов по определенному признаку: лояльности, прибыли или типу предоставляемой услуги.
  • Произвести все расчетные метрики: CTR, CPL, ROI или другие показатели.
  • Объединить определенные данные, например, рекламные кампании на ремаркетинг в срезе по всем рекламным источникам: «Яндекс.Директ», Google AdWords, Facebook Ads.

После всех расчетов нужно построить отчеты по полученным данным.

Как видно из примера выше, делается это при помощи предустановленного набора графиков и таблиц. Таким образом вы сможете построить дашборды своей мечты.

Инструменты:

  • Microsoft Power BIFreemium, $10 в месяц.

Выводы

Можно выделить три преимущества, которые предоставляет BI:

  • Сокращается время на принятие решений: все данные доступны в одном месте и автоматически обновляются в течение дня.
  • Сокращаются операционные расходы на оплату труда команды и техническую поддержку. Кто выстраивал отдел аналитики, понимает, о чем идет речь.
  • Повышается эффективность интернет-маркетинга: во-первых, результаты оцениваются по бизнес-показателям, а во-вторых, не тратится время на построение отчетов.

Все дашборы находятся в облаке. Это означает, что вы можете зайти на сайт Power BI и получить доступ к созданным отчетам. Данные обновляются автоматически или по запросу (при помощи одной кнопки).

И напоследок: неважно, какую систему аналитики вы выстроите — без данных она бесполезна. Поэтому, если вы еще не собираете данные структурировано, как можно скорее начинайте это делать.

#Маркетинг #интернет_маркетинг #большие_данные_в_маркетинге #Convert

Статьи по теме
Как привлечь целевых пользователей и узнать стоимость клиента в «Яндекс.Директе»
Популярные материалы
Показать еще
{ "is_needs_advanced_access": false }

Комментарии Комм.

Популярные

По порядку

0

Прямой эфир

Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
Подписаться на push-уведомления