Три варианта, как сделать интерактивный отчет с помощью Google Data Studio

Поговорим про клиентскую отчетность для рекламных агентств. Я уже писала в своем блоге про то, как я перевела отчеты своих клиентов в Google Data Studio.

В прошлых материалах я рассказывала больше про визуальную составляющую, а теперь предлагаю заглянуть под капот и разобраться, откуда приходят данные. Как обычно, есть несколько вариантов.

В самом простом варианте для построения визуализация в Google Data Studio, все ваши данные уже собираются в аккаунте Google Analytics: конверсии, расходы, данные электронной торговли и т.д.

Для такого случая достаточно просто подключить источник Google Analytics к своему отчету в Google Data Studio. Пример отчета на основе данных Google Anlaytics можно найти по ссылке.

Вы можете сделать копию этого отчета, выбрать «Создать новый источник данных» типа Google Аналитика и в течение 5 минут подготовить такой же интерактивный отчет для своего проекта.

Три варианта, как сделать интерактивный отчет с помощью Google Data Studio

Когда вы скопируете отчет, у вас появиться возможность его редактировать. Чтобы использовать мой шаблон в работе, я рекомендую внести следующие правки:

Замените цвета на фирменные цвета своей компании или компании клиента.
Замените логотип, название компании и месяц на первом слайде.
Замените цели на актуальные из вашего представления Google Analytics. В моем примере выбрана цель «покупки», у вас это может быть отправка формы, звонки или любые другие важные для вас события. Если у вас несколько важных целей – покажите их все.
На пятом слайде я использую фильтры для того, чтобы отобразить количество и коэффициент конверсии по отдельным каналам. Скорректируйте эти данные исходя из ваших данных.

Если какая-то страница неактуальна для вас, то ее можно просто скрыть.

Не забудьте поменять контакты на последнем слайде.
Совсем немного времени и ваш интерактивный отчет в Google Data Studio на базе одного источника трафика Google Analytics готов.

Если вы предоставляете SEO услуги, то вам пригодится такой источник данных как Google Search Console. Если работаете с контекстной рекламой, то скорее всего в своей отчетности клиенту вы захотите показать данные непосредственно из рекламных кабинетов или социальных сетей, если вы занимаетесь SMM.

И в Google Data Studio это возможно! Когда вы добавляете новый источник данных, то можете увидеть большое разнообразие уже существующих коннекторов.

На начало 2020 года всего 18 родных от Google и 175 от партнеров.

Часть из них бесплатные, за использование других придется заплатить. Чтобы понять, дорого для вас это или нет, посчитайте, сколько вы времени тратите на выгрузку данных в ручном режиме из рекламных систем. Умножьте на стоимость вашего часа работы и сравните результат со стоимостью коннектора. Если у вас небольшое агентство или просто у достаточно много различных источников данных, то заплатить за коннектор выгоднее, чем делать работу руками. Плюс снижается вероятность ошибок из-за невнимательности.

Из плюсов работы с коннекторами напрямую из Google Data Studio:

Всегда актуальные данные за любой период времени
Работа с отчетностью «в одном окне»

Минус, который заставил меня двигаться дальше в поиске оптимального решения – невозможно создать вычисляемые метрики на основе нескольких источников трафика.

Например, я хочу построить график, на котором показываю расходы по месяцам из Яндекс Директ и Google Ads. Для этого мне надо объединить данные в один источник.

Google Data Studio позволяет создавать смешанные источники данных, когда вы объединяете данные из двух различных систем, но есть подводные камни. Например, поля для объединения данных должны иметь абсолютно одинаковые названия. Например, если у вас интерфейс Яндекс Директ на русском, а Google Ads на английском, то вы не сможете их объединить.

Для решения этой задачи надо переключить язык в интерфейсе Яндекс Директ на английский и заново подключать данный источник. Мне показался данный вариант работы не удобным и я начала рассматривать другие варианты решения задачи.

Моя основная мысль заключалась в использование буфера, шины, прослойки, то есть промежуточного сервиса, который позволит объединить данные более гибко.

Если вы знаете как работать с SQL и Google BigQuery, при этом у вас есть достаточно большие объемы данных, я вам рекомендую собрать данные в Google BigQuery. Далее произвести там все необходимые вычисления и подключить все к отчетам в Google Data Studio.

Если объем данных не очень большой, то эту же задачу можно решить без знаний SQL, собрав информацию в Google Sheets. А затем подключить Google Sheets к отчету в Google Data Studio.

Когда я пришла к этому решению, то сразу же переделала и автоматизировала отчеты для всех своих текущих клиентов! Еще раз, как выглядит схема:

Собираете данные из различных источников в Google Sheets
Используя свои привычные формулы, рассчитываете все необходимые показатели
Подключаете таблицы к Google Data Studio и строите удобные интерактивные дашборды.

Все, ваша автоматическая отчетность готова!

Конечно, здесь тоже есть нюансы. Например, какого типа должна быть таблица, как работать с датами и некоторые другие хитрости, о которых я хочу поделиться в отдельных материалах.

В описанной выше схеме у меня оставался последний вопрос: а как же собрать данные в Google Sheets? А для решения этой задачи есть различные add-ons (приложения). Смотрите, в интерфейсе Google Sheets эта кнопка находится чуть левее помощи.

Для своих целей я выбрала и использую на своих проектах Adveronix. Там все достаточно просто, чтобы разобраться самостоятельно, но в следующих статьях я покажу как я использую Adveronix на своих кейсах.