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.
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).
- 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Спасибо!
все, как я и говорил - пипл-бейсд на всех платформах холдинга. вы были не правы со своими "поправками"
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.
очень клево, спасибо
Отличный обзор! Спасибо автору!
найссссс... вери найс !! )