Обзор Facebook Analytics

Всем привет, меня зовут Александр Пургин, я Social Media Director в агентстве Share. Сегодня я расскажу о бесплатном аналитическом инструменте Facebook Analytics.

В закладки
Аудио

Facebook Analytics поможет измерить и понять активность пользователей на вашем сайте, в приложении, в боте в Facebook Messenger, в Facebook или Instagram (пока в бета-версии), а также в играх из Facebook Gameroom. Если у вас уже есть доступ в Business Manager, дополнительно подключать ничего не нужно.

Facebook Analytics не заменит Google Analytics или другие подобные инструменты, но поможет получить больше данных о поведении ваших пользователей и, возможно, натолкнет на какие-то инсайты.

Зачем пользоваться Facebook Analytics

  • Люди заходят в Facebook или Instagram под одним аккаунтом как с телефона, так и с компьютера, поэтому аналитика получается people-based, а не cookie-based.
  • Вы можете пользоваться различными полезными отчетами: строить воронки, изучать путь пользователя на их основе и видеть, где есть проблемные места. Можно строить когорты, где наглядно будет виден весь LTV пользователя.
  • Данные можно получать и визуализировать для различных сегментов с помощью встроенных фильтров.
  • Можно группировать источники данных и каналы, чтобы лучше понимать, как ведут себя пользователи. Например, объединив Instagram и пиксель Facebook, можно увидеть, совершают ли ваши подписчики покупки на сайте (правда, сейчас возможность подключить Instagram находится в бета-версии и доступна только в демоверсии).

Конверсия подписчиков в Instagram в покупку на сайте составила 0,4%

  • Можно создавать кастомные аудитории, применяя различные фильтры прямо из интерфейса Facebook Analytics, чтобы потом использовать их для ретаргетинга и построения look‑a-like-аудиторий.

В отличие от Facebook Ads, в Analytics собираются данные как по paid-каналам, так и по органике.

Основные понятия

Прежде чем начать пользоваться инструментом, нужно определиться с основными понятиями, которыми оперирует Facebook.

  • События — информация о действиях пользователя, которую смог собрать Facebook. События бывают как стандартные (AddToCart, Purchase), так и пользовательские (кастомные).
  • Параметры — дополнительная информация о событиях (например, стоимость товара). Они также могут быть стандартными и пользовательскими.
  • Источники данных — места, откуда Facebook получает данные о событиях.
  • Каналы — способ взаимодействия с продуктом и среда, используемая для регистрации событий.

Знакомство с инструментом

Facebook специально сделала тестовый аккаунт, чтобы вы могли сами разобраться в инструменте.

У приложения есть как веб-вариант, так и версии для мобильных устройств:

Также есть отдельный справочный центр и блог, где вы можете найти ответы на основные вопросы и узнать о последних обновлениях.

После того как вы добавите источники и каналы с данными, вы попадете на страницу Overview. Тут можно посмотреть графики с самыми важными данными по версии Facebook. Рядом с каждым графиком есть кнопка, кликнув по которой, вы увидите полный отчет по этим данным.

Некоторые метрики из раздела Overview

В левой части экрана можно выбрать интересующий вас отчет, а в верхней — нужный промежуток времени (до двух лет), применить фильтры и создать пользовательскую аудиторию для ретаргетинга.

Фильтры

С помощью фильтров вы можете получать данные об интересующих вас сегментах. В зависимости от выбранного отчета данные можно фильтровать:

  • По событиям.
  • По демографическим данным (возраст, пол, страна и язык).
  • По информации об устройствах (например, модель устройства, браузер или версия приложения).
  • По источнику установки приложения.
  • По веб-параметрам (источникам трафика, UTM-меткам, доменам, URL).

Кроме того, со всеми фильтрами можно работать с помощью операторов «is», «is not», «contains», «does not contain» и других, чтобы получить нужный сегмент.

В некоторых отчетах («Активные пользователи», «Выручка», «События») есть возможность сравнивать два набора данных, используя фильтр сравнения. Например, можно сравнить доходы, которые принесли пользователи Android и iOS.

Пользователи Android генерируют почти в два с половиной раза больше дохода, чем юзеры iOS

Можно фильтровать сегменты по процентному соотношению: например, вы можете выделить сегмент, который покупает чаще, чем 83% вашей аудитории, и создать из него кастомную аудиторию для ретаргетинга.

Фильтры можно сохранять и делиться ими, чтобы другие пользователи тоже могли видеть и анализировать полученные сегменты.

Дашборды

В разделе Dashboards вы можете создать дашборд с диаграммами по нужным вам срезам данных. Сохраненным дашбордом можно поделиться.

Примеры диаграмм для визуализации данных

Активные пользователи

Из этого отчета вы узнаете, сколько людей взаимодействовали с вашим приложением, пикселем или группой источников событий. В зависимости от источника событий могут отображаться следующие данные:

  • Действия пользователей: количество событий, уникальное количество пользователей, липкость (количество активных пользователей за день, поделенное на количество активных пользователей за месяц), среднее количество событий на пользователя и MAU/WAU/DAU.
  • Сессии: средняя продолжительность сеанса, медианная продолжительность сеанса, количество сеансов.
  • Пол и возраст.

Выручка

Здесь можно увидеть всю информацию о покупках ваших пользователей:

  • Стоимость покупок.
  • Данные по событию покупки.
  • Пол и возраст покупателей.

Удобно смотреть обобщенные данные по доходу из нескольких источников данных

Воронки

Один из самых полезных отчетов. Он поможет понять последовательность действий пользователей перед покупкой, конверсионность каждого этапа воронки и время, которое нужно пользователям для перехода на следующий этап.

Здесь же можно увидеть, где, когда и сколько пользователей отваливается и на основе этих данных понять, на каком этапе нужно что-то оптимизировать.

За 7 дней только 4,12% из 1,76 миллиона человек, установивших приложение, совершили покупки, среднее время с момента установки до покупки — 3 часа

Удержание

Отчет показывает процент людей, которые возвращаются в ваш канал (страница на Facebook, iOS-приложение) после первого действия, которым может быть, например, первый просмотр сайта или установка приложения.

Когорты

Этот отчет помогает изучить группы людей, которые совершили два выбранных вами действия в течение заданного промежутка времени. В зависимости от выбранных событий и параметров когорты помогают получить данные об удержании клиентов, ценности жизненного цикла или частоте повторных покупок.

Данные, получаемые из отчетов по воронкам и когортам, могут быть аналогичными, если вам нужно только измерить какую-то последовательность действий.

Однако в когортах вы видите данные согласно заданной вами разбивке (по дням, неделям, месяцам), то есть вы, например, сможете увидеть, как повлияла ваша дополнительная маркетинговая кампания на итоговую конверсию в рамках месяца, если она была запущена во вторую неделю месяца и длилась неделю.

Так в Facebook Analytics выглядит когортный анализ

Разбивки

Здесь можно построить таблицу с данными по установленным параметрам (канал, демографические данные и источник трафика). Можно выбирать до трех параметров.

Результаты (Outcomes)

Этот отчет пока находится в бета-версии. Он объединяет метрики вовлеченности для страницы на Facebook или аккаунта в Instagram (публикации, «истории», форматы публикаций, подписчики страниц или аккаунтов) с результатами событий (на основе пикселя или SDK).

Вы сможете оценить, насколько эффективны были органические и paid-активности в вашем аккаунте.

Публикацию от 25 декабря увидели более 46 тысяч человек, которые сделали на сайте покупки более чем на $2,3 млн

Путь пользователя

Здесь можно посмотреть последовательность событий или действий, совершенных определенным пользователем на разных устройствах и с использованием разных каналов перед конверсией.

При этом путь пользователя может закончиться конверсией или тогда, когда истечет время, отведенное вами на совершение конверсии. В отчете вы увидите канал начала пути пользователя, канал его завершения и продолжительность пути.

Процентили

В этом отчете вы можете построить график по нужному событию или параметру с процентной разбивкой и узнать, сколько пользователей совершили то или иное действие.

4% всех людей из выборки делают покупки более чем на 282 доллара — из них можно сделать кастомную и look-a-like-аудиторию

События

Здесь собраны все события, которые видит Facebook из выбранных источников. При клике на событие откроется отчет с данными по пользователям, которые его выполнили.

Пересечение

Если человек использовал несколько устройств для совершения конверсии, это отобразится в таком отчете.

Ценность жизненного цикла (LTV)

Здесь вы видите данные о том, сколько потратили пользователи с момента первой покупки, в дневном, недельном, месячном разрезе.

Можно увидеть, например, что пользователи из когорты недели 10–16 января купили еще что-то в первую неделю, и общий чек в рамках заданного периода увеличился с $64 до $81,9

Демографические данные и интересы

В этом отчете представлена информация о поле, возрасте, странах, городах, языке ваших пользователей. В бета-версии отчета также доступны семейный статус, уровень образования и должность людей из выбранного сегмента.

В разделе «Интересы» (тоже пока в бета-версии) вы увидите категории страниц, на которые подписаны ваши пользователи, и сами страницы, наиболее релевантные для вашей аудитории. Эти сведения вместе с информацией из раздела «Демографические данные» могут дать дополнительные инсайты для настройки и оптимизации ваших рекламных кампаний.

Возможно, имеет смысл попробовать запустить кампании на интересы, связанные с этими страницами из раздела «Интересы»

Технологии

Здесь представлены данные о каналах, модели и операционной системе устройства. Также здесь хранятся данные о том, использовалась ли функция Facebook Login (она позволяет людям быстро войти в приложение через регистрационные данные Facebook).

Итого

Facebook Analytics — бесплатный инструмент, который поможет:

  • Сгруппировать и проанализировать ваши источники трафика.
  • Понять путь клиента к конверсии, даже если он использовал несколько устройств и источников (омниканальная аналитика).
  • Увидеть данные по покупкам (в том числе в разрезе LTV) и другим важным для вас действиям пользователей и на их основе оптимизировать рекламные кампании, учитывая не просто последний клик, а всю цепочку взаимодействий.
  • Создать кастомные аудитории по некоторым сегментам и использовать их для ретаргетинга и создания look-a-like-аудиторий.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Alexander Purgin", "author_type": "self", "tags": ["facebookanalytics","facebook"], "comments": 6, "likes": 29, "favorites": 233, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 105448, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Thu, 06 Feb 2020 11:36:06 +0300", "is_special": false }
0
6 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
3

Спасибо!

Ответить
0

все, как я и говорил - пипл-бейсд на всех платформах холдинга.  вы были не правы со своими "поправками"

Ответить
2

Ахах ) Вы всё-так заинтригрованы ) 

Ок, давайте. Я пипл-бейсд не отрицал ) Фб с 2014 года метчит не куки, а профили юзеров через сопоставление данные, переданные пикселем. В этой статье нет ничего нового, она просто очень хорошо описывает инвентарь Facebook Analytics. 

В 2016 году появился Advanced Matching (он настраивался вручную) и позволял делать сопоставления профилей ещё точнее. В 2018 году его выкатили для всех, так как реклы неохотно включали опцию руками. Добавили слово "Automatic ...". Всё ради пипл-бейсд идентификации. Теперь пиксель сам отлавливает ввод данных юзером в формах, кэширует данные (чтобы GDPR не нарушать) и сопоставляет со своей базой. 

Теперь к японской презе. Там нет никакого ML на основе поведенческих паттернов инста-юзеров. Там идёт пересказ про Advanced Matching для DPA. Они НЕ разработали собственную систему определения личности, она была у них с 2014 года на основе данных, собранных пикселем. 

PS: Честно, я сам хочу ) чтобы они научились трекать поведение юзера и метчить его с другими схожими юзерами на основе этого поведения. Но пока фб уступает тому же Criteo (если говорить про нишу икомерса), по точности определения мотива юзера и прочих вкусных сигналов о текущем его желании.  

 

Ответить
1

очень клево, спасибо

Ответить
1

Отличный обзор! Спасибо автору!

Ответить
1

найссссс... вери найс !! ) 

Ответить

Прямой эфир