Маркетинг Margo Berger
1 155

Все маркетинговые KPI в одном дашборде – кейс крупнейшего интернет-магазина Индонезии

Как объединить все данные и не сойти с ума или, как минимум, перестать тратить на это половину рабочего времени? Matahari Mall настроил сквозную аналитику с помощью OWOX BI и сэкономил своим маркетологам до четырех часов рабочего времени в день, которые раньше тратились на рутинные задачи: объединение данных из разных источников, управлениями кампаниями вручную и составление отчетов.

В закладки

Задача

Mataharimall.com — крупнейший интернет-магазин Индонезии с сетью розничных магазинов Matahari Department Store по всей стране. Покупатели могут выбирать товары на сайте, а оплачивать, забирать или возвращать их в ближайшем к себе розничном магазине сети.

Маркетологи тратили очень много времени на самостоятельное объединение и обработку данных с сайта, мобильного приложения, рекламных сервисов и CRM-системы. Поэтому компания решила создать универсальный отчет, который поможет:

  • анализировать все маркетинговые активности компании;

  • корректировать ставки по рекламным кампаниям;

  • оперативно перераспределять рекламный бюджет.

Самая большая сложность была именно в количестве данных, их было слишком много.

  • Из Google Analytics и из CRM-системы надо было передать около 30 кастомных параметров и показателей (доход, транзакции, ROAS, CPC, CTR, и тд).

  • Отдельно нужно было следить за KPI мобильного приложения: установки, расходы на рекламу, заказы из приложения и т.д.

  • Существующая модель атрибуции не устраивала, потому что не оценивала вклад каждой сессии в продвижение пользователя по воронке. Для перехода на OWOX BI Attribution нужно было учесть транзакции, коэффициент конверсии, доход, CPO и ROAS.

Решение

Для начала нужно было собрать все данные в одном месте и в качестве хранилища было использовано облако Google BigQuery.

Схема построения сквозной аналитики выглядит таким образом:

Чуть подробнее об этапах настройки.

  1. Несемплированные данные о поведении пользователей на сайте собирает Google Analytics 360. Передача в Google BigQuery происходит через встроенную интеграцию.
  2. Данные из мобильного приложения собирает система AppsFlyer. С помощью OWOX BI Pipeline они импортируются в Google BigQuery.
  3. Для передачи данных о расходах в Google Analytics маркетологи Matahari Mall используют интеграцию рекламных сервисов (Facebook, Instagram, Criteo) с OWOX BI Pipeline. Затем объединенные данные передаются из Google Analytics в Google BigQuery тоже с помощью OWOX BI Pipeline.
  4. Данные об офлайн-покупках, возвратах и фактических оплатах хранятся в CRM-системе. Ежедневно данные выгружаются в Google BigQuery с помощью кастомного коннектора.
  5. Чтобы оценить вклад каждой сессии в продвижение пользователя по воронке, было решено использовать атрибуцию на основе воронки от OWOX BI. Так компания может сравнивать эффективность своих онлайн-кампаний по двум моделям атрибуции: на основе воронки и Last Non-Direct Click.

Теперь, когда все данные в едином формате собраны в едином хранилище, SQL-скрипт может рассчитать на их основе все необходимые показатели. В итоге получается две таблицы – с данными по сайту и по мобильному приложению.

Построение отчетов

С помощью запроса в App Script, показатели за предыдущий день рассчитываются автоматически и добавляются в основную таблицу в Google BigQuery. Заодно запрос проверяет, чтобы в таблице были данные за предыдущие 7 дней и если какой-то из дней «выпал», то данные подтягиваются в таблицу.

В результате маркетологи получили автоматически обновляемый дашборд в Google Data Studio и отчеты в Google Sheets с сырыми несемплированными данными.

Дашборд помогает маркетологам компании сравнивать ROAS и другие KPI всех каналов и принимать решение, какие рекламные кампании можно масштабировать, а какие отключить. Таким образом, Matahari Mall полностью контролирует свой маркетинговый бюджет.

Результат

Теперь у Matahari Mall есть единый дашборд, который ежедневно автоматически обновляется. Маркетологи больше не тратят 4 часа в день на работу с данными и могут:

  • изменять ставки для рекламных кампаний в режиме реального времени;
  • измерять эффективность всех рекламных каналов;
  • сравнивать эффективность рекламы по двум моделям атрибуции, что помогает находить недооцененные или переоцененные кампании и перераспределять маркетинговый бюджет.

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

Написать
{ "author_name": "Margo Berger", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 12, "favorites": 97, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 64744, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 16 Apr 2019 18:45:25 +0300" }
{ "id": 64744, "author_id": 137270, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/64744\/get","add":"\/comments\/64744\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/64744"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199113, "last_count_and_date": null }

Комментариев нет 0 комм.

Популярные

По порядку

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }