Продвинутые когортные отчеты или как заставить CRM и маркетинговую аналитику работать вместе в foodtech. MyBox
Как федеральная сеть японских паназиатских ресторанов построила систему когортной отчетности App + WEB.
Задачи
В 2021 году федеральная сеть ресторанов MYBOX преобразовалась из классического суши-ресторана с опцией доставки и небольшой долей ecom в фудтех-компанию, в которой доля ecom значительно выросла. В связи с этим возросло значение аналитики как инструмента принятия решений. В то же время было обновлено мобильное приложение, а чуть позже и веб-сайт.
В связи с этим компания приняла решение создать систему сквозной аналитики App + Web и построить понятный и визуально удобный когортный отчет для проверки последующих гипотез и задач::
- Гипотеза:
- увеличение рекламного бюджета влияет на рост продаж через органические каналы. - Задачи:
- построение бюджета на основе взаимного влияния каналов. Как правильно атрибутировать ценность?
- планирование федерального медиаплана на основе местных показателей и потребностей конкретных ресторанов.
- отслеживание пути клиента с учетом мультиканального взаимодействия на сайте и в приложении.
Проблемы и ограничения в данных
Команда MYBOX и команда MTRENDO-HOLOWAY в процессе решения задач столкнулись с рядом проблем и ограничений:
- Разрозненность данных:
Разрозненность данных: Веб-сайт, мобильные приложения. Каждое из них связан с CRM, но данные пользователей не связаны в единый путь. - Несогласованность.
Несогласованность используемых систем аналитики. В мобильных приложениях используется две системы. Firebase - полный трекинг, AppsFlyer - инсталлы и покупки. На сайте используется GA UA. Несоответствие в передаче идентификаторов пользователей, методе хэширования, наличии и названий параметров. - Ручная работа:
Ручная работа: Многие показатели рассчитываются вручную при необходимости. - GEO-локация в Analytics не соответствует реальной.
Требования к отчетности
Обязательные параметры:
- выкупленные заказы и доходы
- комиссии агентов
- CPA-ставки
- промокоды
Индивидуальные гео-параметры:
- города
- дивизионы
- регионы
Аналитические отчеты:
- классический сквозной аналитический отчет
- классический отчет по когортам
- маркетинговые отчеты на основе когорт (доля в выручке - 70%)
Атрибуция:
- Last Non Direct
- First click
- Linear
Предлагаемая схема сбора и обработки данных
Схема интеграции в которой все данные собираются в Google BigQuery.
В результате получилась классическая схема системной интеграции, в которой все данные собираются в Google BigQuery.
Оригинальность случая заключается в том, что основной массив исходных данных, GA4 и Firebase, собирается непосредственно в Google BigQuery путем нативного экспорта..
С помощью M&H Apps осуществляется сбор данных AppsFlyer, ERP, трансформация, а также расчет атрибуции и подготовка наборов данных для визуализации.
Пример маркетингового отчета по данным ERP в Excel
Ранее основной отчет приходилось составлять вручную. Приходилось создавать отдельный запрос аналитику для получения отчета по конкретному региону.
Маркетинговый отчет по данным аналитического DWH
Теперь все данные отчета Excel визуализируются в Google Data Studio с фильтрацией по регионам. Также реализовано сокращение до кампании и ключевого слова.Также есть возможность спуститься на уровень кампании и ключевого слова. Этот дэшборд может использоваться менеджерами на региональном уровне, Этот дашборд может использоваться менеджерами на региональном уровне, он также подходит для ad hoc анализа благодаря тому, что реализована достаточно глубокая грануляция.
Отчет позволяет отслеживать изменения ключевых маркетинговых KPI в реальном времени и принимать оперативные решения.
Когортный отчет на данных ERP, использовавшийся компанией
Отчет был основан на данных покупателей, а не пользователей. Была реализована возможность фильтрации по источнику, колл-центру, мобильному приложению, кассе. В отчете отображались пользователи, сумма или заказы..
Классический когортный отчет по аналитическим данным DWH
В итоге мы решили сделать когорты по пользователям. Была реализована фильтрация по источникам, разделение по регионам, по гео, и вывод основных показателей.
Когортный отчет в Google Data Studio
На тех же данных был реализован когортный отчет в Google Data Studio. Его кардинальное отличие заключается в том, что когорты накапливают расходы и доходы.
В данном кейсе, в "обычном" маркетинговом отчете доход от вновь привлеченных пользователей составлял всего 10%, поэтому данный отчет не позволял оценить эффективность рекламных каналов.
Мы разделили каждую метрику доходов и расходов на две: "из текущей когорты" и "из прошлых когорт", чтобы мы могли гораздо точнее оценить эффективность маркетинга
Результаты
- MyBox получил простые и удобные в использовании отчеты, которые позволяют практически мгновенно получить необходимый срез данных и визуализировать их.
- Сократилось время принятия решений.
- Найденные инсайты привели к изменениям в медиапланах как на федеральном, так и на местном уровня.
В результате компания смогла более точно настроить рекламу и оптимизировать бюджет.