Как анализировать ДРР и ROAS всех рекламных кампаний в интерфейсе Google Analytics

Когда-то маркетологам и веб-аналитикам приходилось вести Excel-таблички, где они вручную соотносили данные по всем расходам на рекламу с данными о конверсиях на сайте. Это было необходимо, чтобы рассчитать показатели эффективности рекламы такие как ROAS или ДРР.

Для этого приходилось заходить в каждый рекламный кабинет и скачивать статистику по рекламным кампаниям, затем выгружать данные из системы аналитики, и после этого вручную сопоставлять данные.

Как оказалось, многие не знают о том, что функционал Google Analytics позволяет анализировать эффективность рекламы не только по каналу Google Ads, но также и по остальным рекламным каналам: Яндекс Директ, Яндекс Маркет, VK, MyTarget и другим.

В этой статье я подробно расскажу, как импортировать расходы из всех рекламных систем в Google Analytics и как настроить отображение необходимых показателей эффективности рекламы, таких как ROAS, Cost of Sale (ДРР) и других.

1.1. Сперва необходимо создать набор данных, в который затем будет загружена информация о расходах. Для этого в Google Analytics в разделе «Admin» выберите ваш аккаунт и целевой «Property», в который вы хотите импортировать данные, и в нем выберите «Data Import»:

1.2. Нажмите "Create" для создания нового набора данных (Data Set):

1.3. При выборе "Data Set type" укажите "Cost Data" и нажмите на кнопку "Continue":

1.4. Укажите название вашего Data Set и выберите необходимое представление "Enabled Views". Информация по рекламным расходам будет доступна только для выбранных представлений.

1.5. Далее в настройках выберите параметры и показатели как показано на скриншоте. "Import Behavior" укажите как "Overwrite" и нажмите на кнопку "Save".

Готово! Вы создали Data Set, в который будет загружаться информация о расходах на рекламу из любых рекламных систем. Что дальше?

Чтобы загрузить расходы на рекламу, сперва требуется подготовить CSV-файл, который будет соответствовать определенной структуре.

Для этого создайте новый Google Sheets или Excel файл со следующими колонками:

Теперь вы можете внести в этот файл данные из всех ваших рекламных систем, таких как Facebook, Yandex, MyTarget, VK, и других. Таким же образом вы можете учитывать расходы на Email-маркетинг, SEO и другие маркетинговые активности.

После того, как файл подготовлен, его нужно экспортировать в формате CSV.

Готовый CSV файл теперь необходимо импортировать в Google Analytics. Для этого снова идем в раздел Admin → Property → Data Import, и кликаем на "Manage Uploads" в строке с созданным набором данных.

Нажмите на кнопку "Upload file" и выберите подготовленный вами CSV-файл для импорта.

Готово, данные по рекламным расходам загрузились. Теперь можно приступать к настройке отчетов.

Да, можно. На рынке существует несколько популярных инструментов, которые позволяют автоматизировать процесс импорта рекламных расходов на ежедневной основе.

Благодаря использованию таких инструментов, не требуется заходить в каждый рекламный кабинет и вручную скачивать данные по расходам за выбранный период, чтобы затем подготовить CSV-файл в формате необходимом для импорта в Google Analytics.

Достаточно подключить ваш аккаунт Google Analytics, выбрать используемые вами рекламные кабинеты, и система начнет автоматически загружать информацию о рекламных расходах на ежедневной основе.

Примеры таких инструментов:

• SegmentStream (https://segmentstream.com/ru/google-analytics) — цены стартуют от $29 долларов в месяц, без ограничений по количеству источников данных;
• Supermetrics GA Uploader (https://supermetrics.com/product/supermetrics-uploader) — цены стартуют от $39 долларов в месяц за один источник данных
  
• Funnel.io (https://funnel.io/google-analytics-cost-data-upload) — цены начинаются от 499 евро в месяц;
  

Некоторые компании дают возможность бесплатно попробовать продукт в течение 14 дней. Это хорошая возможность сравнить несколько инструментов и выбрать подходящий для себя.

1. До какого уровня возможна детализация?

Некоторые инструменты позволяют импортировать расходы только до уровня Source / Medium и Campaign, без возможности анализа на уровне Content и Term. Обратите внимание, что выбранный вами инструмент поддерживает импорт расходов по всем пяти UTM-меткам.

2. Поддерживается ли текущая UTM-разметка?

Некоторые системы поддерживают возможность импорта данных о расходах, только если рекламные кампании были размечены особенным образом. Обратите внимание, что выбранный вами инструмент может использовать вашу текущую UTM-разметку, чтобы вам не пришлось заново настраивать UTM-метки текущих кампаний.

3. Поддерживается ли парсинг динамических URL-подстановок?

Многие рекламные системы позволяют передавать при клике динамические параметры в URL, по которому пользователь переходит на сайт. Например, расположение баннера на странице, регион, внутренний идентификатор рекламной кампании и другие параметры. Если вы хотите анализировать эффективность рекламных кампаний вплоть до динамических параметров, передаваемых рекламной системой при клике, убедитесь, что выбранный вами инструмент поддерживает функционал автоматического парсинга динамических URL-подстановок.

4. Есть ли автоматическая конвертация валюты?

Если вы закупаете рекламу в одной валюте (например, доллары), а ваше представление в Google Analytics настроено в другой валюте (например, рубли), то данные в отчетах могут быть некорректные. В этом случае, 100 долларов будут отражены в отчетах как 100 рублей, а не как 6 918 рублей.

Чтобы данные в отчетах были корректные, все расходы нужно привести к той валюте, в котором у вас настроено представление в Google Analytics. Некоторые системы имеют встроенный функционал автоматической конвертации валют на ежедневной основе (по курсу ЦБ).

5. Есть ли интеграция с Google Sheets?

Как было указано выше, вы можете использовать Google Sheets для того, чтобы импортировать информацию о расходах, не имеющих API.

Некоторые системы имеют готовую интеграцию с Google Sheets, благодаря чему вам не придется скачивать и импортировать файл вручную. Достаточно просто обновить файлы в таблице, и система автоматически загрузит их в Google Analytics.

6. Поддерживается ли ретроспективное обновление данных?

Многие рекламные системы часто пересчитывают затраты на рекламу пост-фактум. Из-за этого, информация о расходах за тот же период может изменится. Чтобы учесть эти изменения, некоторые системы позволяют автоматически импортировать рекламные расходы за всю предыдущую неделю или месяц от текущей даты. Это позволяет быть уверенным, что данные в Google Analytics будут соответствовать данным по расходам в рекламной системе.

7. Есть ли возможность загрузки исторических данных?

Если до этого момента вы еще не передавали информацию о рекламных расходах в Google Analytics, наверняка вам захочется импортировать эти данные и за прошлый период. Некоторые инструменты позволяют единовременно загрузить данные за предыдущие за 3-6 месяцев, что позволит вам сэкономить большое количество времени на импорт данных вручную из каждой системы по-отдельности.

Зайдите в отчет Acquisition → Campaigns → Cost Analysis, где будет доступна информация по стоимости рекламных кампаний.

В этом отчете теперь вы видите расходы не только по Google Ads, но также и по другим вашим рекламным системам.

Чтобы отчетом было более удобно пользоваться, вы можете добавить дополнительные колонки с интересующими вас показателями эффективности рекламы. Для этого необходимо нажать на "Edit" в отчете, и на открывшейся странице выбрать необходимые метрики.

В качестве показателей эффективности вы можете выбрать стандартные метрики Google Analytics, например:

• Transactions — количество оформленных заказов;
• Revenue — доход от оформленных заказов;
• ROAS — (доход / расход) * 100%;
• RPC — средний доход на один клик;
• И другие.

Также вы можете настроить вывод собственных метрик благодаря использованию функционала Calculated Metrics, позволяющего добавить новые показатели на основе автоматических формул. В качестве примера, покажу как добавить в отчет метрику Cost of Sale (доля рекламных расходов).

Для этого в разделе "Admin" найдите в меню "Calculated Metrics", и кликните на этот пункт.

Откроется раздел со всеми Calculated Metrics. Для создания новой метрики, кликните на кнопку "+ New calculated metric".

В настройках укажите название вашей метрики (в данном случае Cost of Sale), в Formatting Type выберите "Percent". Формула — как на скриншоте ниже:

Нажмите на кнопку "Create". Теперь вы можете добавить в отчет созданную метрику подобно тому, как мы рассмотрели выше.

Итоговый отчет с показателями эффективности рекламы может выглядеть таким образом:

Стоит отметить, что вы можете анализировать эффективность рекламы не только в срезе Source / Medium, но и на более глубоком уровне. Для этого нужно выбрать интересующий Secondary Dimension, например, Campaign, Ad Content или Term.

Вы можете сохранить отчет, чтобы в будущем не настраивать его заново. Он будет доступен в разделе Customization → Saved Reports. Для этого нужно кликнуть Save и указать название вашего отчета.

Поздравляю! Теперь вы знаете как импортировать рекламные расходы в Google Analytics для анализа показателей эффективности рекламы таких как ROAS, Cost of Sale, и любых других.

У многих бизнесов конверсия на сайте — это лид, регистрация, телефонный звонок или иное действие, которое напрямую не имеет какой-то денежной ценности (в отличии от интернет-магазинов, где ценность конверсии = сумма оформленного заказа).

В этом случае можно решить задачу анализа ROAS следующим образом:

Метод №1: Не обязательно в принципе анализировать показатель ROAS в Google Analytics.

Если основная конверсия на вашем сайте — заявка, вы можете анализировать эффективность рекламы по метрике Cost per Lead.

Допустим, вы знаете, что готовы платить за одну заявку до 500 рублей. Таким образом, все каналы и кампании, где Cost per Lead будет менее 500 рублей будут являться для вас эффективными.Если же вы хотите посчитать именно возврат на инвестиции в рекламу (ROAS), то можете воспользоваться следующими двумя методами.

Метод №2: Самый базовый и не совсем точный способ анализа ROAS — вручную задать условную ценность конверсии при её настройке.

Например, вы знаете, что в среднем одна заявка на сайте превращается для вас в 2500 руб. полученного дохода. Эту сумму вы и можете указать как условную ценность конверсии. Подробнее о том, как настроить ценность конверсии, можно прочесть в справке Google Analytics.

Таким условные, в отчете в Google Analytics вы сможете увидеть следующее:

• Вы потратили 25 000 рублей на интернет-рекламу;
• Благодаря этой рекламе вы получили 50 заявок на сайте. Средняя стоимость одной заявки (CPL) = 500 руб.
• При ценности одной заявки для вашего бизнеса 2500 руб., 50 заявок означают полученную ценность = 125 000 руб.
• Для расчета формулы ROAS, рекламные доходы нужно разделить на расходы и умножить на 100%. В данном случае ROAS составит = (125 000/25 000)*100% = 500% ROAS, а доля рекламных расходов (Cost of Sale) составит 20%. Cost of Sale рассчитывается по формуле (затраты/доход * 100%).

Метод №3: Если вас не устраивают условности и вы хотите объединить данные из Google Analytics с данными о реальных продажах из CRM — мы рекомендуем использовать хранилище Google BigQuery для объединения всех данных и построения точной сквозной аналитики. Читайте далее:

Несмотря на то, что в Google Analytics можно импортировать рекламные расходы и загружать информацию из CRM — этого инструмента не всегда бывает достаточно для анализа эффективности маркетинга.

В частности, если:

• Вы хотите делать анализ по большому количеству параметров и показателей. Гораздо проще экспортировать данные из Google Analytics для последующего объединения, чем пытаться загрузить все оффлайн данные в Google Analytics;
• Для ваших отчетов требуются комплексные вычисления и манипуляции с данными, которые нельзя или очень сложно выполнить в Google Analytics;
• Вам нужны визуальные маркетинговые отчеты, которые не получается получить в рамках стандартного интерфейса Google Analytics;
• Вы хотите применять модели атрибуции, которые отличаются от доступных в Google Analytics;
• И так далее.

В этом случае компании начинают выстраивать маркетинговую аналитику на основе собственного хранилища данных, куда собираются абсолютно все данные из всех онлайн и оффлайн источников без каких-либо ограничений. Одно из самых популярных облачных хранилищ данных на рынке — Google BigQuery.

Благодаря использованию Google BigQuery (или другого хранилища), у бизнеса появляется возможность:

• Собирать сырые данные в огромных масштабах, без каких-либо лимитов или сэмплирования;
• Трансформировать и объединять данные из разных источников по любой логике;
• Иметь возможность построить абсолютно любой отчет при помощи SQL запросов;
• Визуализировать отчеты в любой BI-системе — Google Data Studio, PowerBI, Tableau или другой;
• Применять продвинутые модели атрибуции, в том числе, атрибуцию на основе машинного обучения;
• И делать многое другое;

Если вам интересно более подробно узнать о маркетинговой аналитике на базе Google BigQuery, рекомендую зарегистрироваться на этот бесплатный вебинар, который состоится 9 июля в 16.00 (по МСК).

Надеюсь статья была полезна и теперь вы знаете как можно анализировать эффективность рекламных кампаний прямо в интерфейсе Google Analytics.

Буду рад услышать ваши комментарии и ответить на вопросы!