Как Adventum и «Звук» разработали наглядную систему маркетинговой отчетности на замену ушедшим сервисам
Для крупного бизнеса все еще актуальна проблема — чем заменить ушедшие из России сервисы. Бизнес ищет качественные альтернативы, выбирая между готовыми решениями и кастомными разработками.
В этом кейсе рассказываем, как эту проблему решили в HiFi-стриминге Звук.
А именно:
- какая ситуация с данными была у UA-менеджеров Звука из-за отсутствия сквозной аналитики;
- как и с помощью каких инструментов настроили сбор данных и их выгрузку в дашборды;
- как новый дашборд используют UA-менеджеры.
Клиент
Звук — HiFi-стриминг, включающий миллионы треков в высоком качестве, тысячи подкастов, эксклюзивы и персональную волну Сила Звука.
Маркетинг в Звуке — это широкий спектр каналов, от наружки и SMM до in-app трафика.
До 2022 года в Звуке сквозная аналитика собиралась вручную, из этого вытекали проблемы:
- воронка собиралась вручную из двух частей: до установки приложения и после;
- сбор аналитики и матчинг занимал много времени;
- сложно было собирать необходимые данные по креативам, оценивать эффективность и принимать решения;
- креативы для агентств и баинга выбирали долго из-за сложного сбора воронки
Команда Звука выбрала кастомную разработку и обратилась за этим в Adventum.
Также был запрос на data-driven подход — когда решения по оптимизации маркетинговых коммуникаций принимаются на основе собранных данных.
Какая задача стояла перед Adventum и как ее решили
Команда Звука поставила перед Adventum задачу — построить систему маркетинговой отчетности, которая позволит мониторить основные метрики по всем партнерам, источникам и оценивать эффективность креативов в разрезе каждого канала.
На первый взгляд, стандартная задача, ограничивалась барьерами:
- На старте проекта программа Funnel, используемая для загрузки данных, не давала возможности получать креативы из всех рекламных систем. Можно было посмотреть только статистику в разбивке по стандартному набору параметров:
- название/идентификатор кампании,
- название/идентификатор объявления,
- плейсмент (не во всех отчетах),
- дата.
2. Чтобы рассчитать количество уникальных пользователей, совершивших событие за определенный период времени, нужно было работать с сырыми данными AppsFlyer. Функционала агрегированных отчетов, получаемых по API, стало недостаточно.
Чтобы проработать эти барьеры и решить задачу, специалисты Adventum:
- Обсудили проект, составили ТЗ.
- Написали кастомные коннекторы к рекламным платформам. Коннектор — программа, которая позволяет выгружать данные из CRM-системы. Они помогают не только получать статистику, но и подтягивать ссылки на разные форматы креативов: изображения, видео.
Кроме того, доработали существующий коннектор AppsFlyer, чтобы ежедневно выгружать лог (последовательность) сырых событий.
- Объединили данные из кабинетов Яндекс.Директа, myTarget, VK Ads и AppsFlyer в общем хранилище на базе Google BigQuery, собрали обновляемые витрины данных и автоматизировали расчет нужных показателей. Теперь вся воронка и основные метрики в одном месте.
- Кастомизировали дашборды в системе визуализации Redash. Стандартный набор параметров системы скомпоновали в 2 дашборда: графика и таблица с фильтрами. Пользователи теперь сами могут выбирать параметры, по которым строить графику или отчет.
Длительность проекта
Активная фаза разработки длилась с начала февраля по июль 2022 г.
«Реализация проекта заняла чуть больше времени, чем планировалось. Это связано с тем, что в 2022 году ушли зарубежные сервисы: Tableu, Funnel. Нам пришлось искать замены, что поменяло наши планы и сдвинуло сроки для решения задач».
Николай Сущенко, технический директор Adventum
Какие инструменты использовали
Многие популярные облачные сервисы ушли из России, поэтому нужно было найти им замену. В итоге подключили:
Airbyte — для извлечения и загрузки данных из источников.
Плюсы:
- удобный интерфейс;
- возможность быстро добавлять собственные коннекторы. Например, в Airbyte не было готовых коннекторов для Яндекс Директа, VK Ads и myTarget, их команда Adventum написала самостоятельно.
Apache Airflow — для мониторинга и запуска процессов обработки данных по расписанию.
Плюс — можно каждый день смотреть, какие задачи прошли успешно, а какие — с ошибкой, и в последнем случае настроить оповещения на почту или в Telegram.
Google BigQuery — для хранения данных.
Плюс — выгодный по цене, если нужно обрабатывать большой объем данных, как в нашем кейсе.
dbt — для моделирования данных в хранилище.
Плюсы:
- все трансформации реализуются с помощью SELECT-запросов, поэтому для работы с инструментом аналитикам достаточно знать SQL;
- написанный код можно тестировать и документировать, а повторяющиеся трансформации и сложные расчеты абстрагировать в макросы — последовательность шагов, которые можно использовать в разных местах, повторяющаяся логика.
Это упрощает передачу проекта клиенту или новому аналитику.
deployCraft — для развертывания аналитической инфраструктуры.
Система автоматически устанавливает на сервера необходимые инструменты и настраивает бэкапы по расписанию для предотвращения потери данных.
Плюс — сокращает время на установку и подключение нужных инструментов до 1-2 часов.
Redash — для визуализации данных.
Плюс — возможность (из коробки) подтягивать на дашборд ссылки на креативы и выводить сами изображения.
Результат — наглядный дашборд со всеми необходимыми данными для маркетинга
Благодаря подключенным инструментам для Звука собрали единый дашборд, в котором:
- каждая строка с креативами соответствует объявлению;
- можно посмотреть название кампании, креатив, источник и метрики по всем этапам прохождения воронки;
- с помощью фильтров можно настроить значения дат, платформу (Android/iOS), источники и агентства-партнеров.
Как UA-менеджеры Звука используют дашборды:
- Строят внутреннюю и внешнюю воронки на одном дашборде;
- анализируют срезы по партнерам, каналам, платформам (Android и iOS);
- оценивают метрики креативов;
- сравнивают креативы;
- на основе данных оптимизируют кампании и выбирают креативы для баинга.
Также они выбирают наиболее конверсионные визуалы, плейсменты и дальше с ними оптимизируют и масштабируют кампании.
В среднем для компаний подобная работа позволяет:
- сокращать до 10 часов в неделю на сборе данных и составлении отчетов;
- Увеличить ROI минимум на 20%, благодаря выявлению и отключению неэффективных кампаний;
- Снизить CPA на 30% с помощью анализа пути пользователя и нахождению узких мест.
Планы на будущее
Команды Звука и Adventum планируют в ближайшее время:
- добавить автоматическое удаление фрода из данных, чтобы маркетологи могли увидеть на дашборде итоговые цифры и подсветить проблемные источники;
- разработать коннектор Airbyte к новой VK Рекламе (когда появится API) и добавить на дашборд запущенные там объявления.
«Наш проект призван помочь бизнесу оптимизировать затраты на маркетинг и добавить прозрачности в рекламные кампании любых масштабов. Мы собрали лучшие практики в один эффективный механизм аналитики. Он универсален, прост в использовании и будет удобен как для крупных игроков рынка, так и для малого бизнеса. Грамотный маркетинг — залог процветания, а эффективные инструменты аналитики — его главный козырь».
Денис Бочаров, UA-менеджер Звука.
Привет! А насколько трудозатратно написать собственный коннектор под Airbyte?
Зависит от системы, но обычно несложно. Там есть система low-code, которая позволяет некоторые коннекторы делать без программирования:
https://docs.airbyte.com/connector-development/config-based/low-code-cdk-overview/