На примере аккаунта Google Ads «Додо Пицца» в городе Сертолово.
Прочитав статью:
- Узнаете о расширении звонка в Google Ads и как его отслеживать
- Познакомитесь с внутренней отчетностью Google Ads
- Используя выгрузки из CRM и отчетностей, научитесь подготавливать данные к обработке
- Получите базовый набор функций Power BI для построения связей между разными источниками данных
- Построите свой первый BI отчет
Наверняка каждый из маркетологов сталкивался с проблемой получения точной статистики по звонкам с рекламных объявлений. Некоторые покупатели не хотят даже заходить на сайт, они просто кликают на номер телефона и их смартфон автоматически набирает номер, минуя открытие страницы и отработку UTM-метки в Аналитиксе или Метрике.
Как следствие, не учитывается эффективность объявления по расширению «Звонка», иногда это внушительная часть заслуг рекламного объявления.
Ставить коллтрекинг из-за технической возможности не всегда доступно или нерентабельно из-за небольшого количества звонков по многоканальному номеру. В нашем примере рассматривается достаточно популярный современный бренд Додо Пицца — это крупная международная компания, технически адаптированная под любую аудиторию, есть эргономичный сайт и мобильное приложение.
Путь к покупке через звонок существует, хотя и редко в данном сегменте бизнеса. Поэтому попробуем разобраться, как найти в CRM без подключенной сквозной аналитики и коллтрекинга того человека, который позвонил с рекламного объявления.
В Google Ads существует расширение, которое называется «номера телефонов”, а в списке предварительного просмотра расширений обозначается как “вызов»
Подключение данного расширения подразумевает подсчет данных и аналитику. Интересно, что все нажатия и звонки не только отправляются во внешнюю систему анализа в виде счетчиков, также данные сохраняются и отслеживаются в рекламном кабинете Google Ads, кстати новичкам будет интересно, список отчетов довольно внушительный, можно найти много интересного для анализа и построения рекламных гипотез.
В данном списке отчетов видим раздел «расширения», как раз в нем и хранятся нужные отчеты по звонкам и другим надстройкам раздела. Попадая в сам отчет, мы увидим довольно широкий диапазон данных о звонке: номер телефона с которого звонили, продолжительность звонка, код страны, рекламную кампанию и группу объявлений. В правом секторе можно добавить дополнительные столбцы, но не все они будут активны, так как некоторые метрики не имеют сопряжения, но посмотреть по какому ключевому слову был активирован звонок можно.
Любой отчет можно выгрузить в удобном формате, я рекомендую делать это в Формате “Excel.csv” нажав кнопку “Скачать” в данном разделе.
Аналогичный отчет скачиваем из CRM системы Додо и получаем 2 источника данных в формате Excel, которые с легкостью можно передать в Power BI Desktop и начать работать. Предварительно любые данные нужно очистить и подготовить к обработке, для этого удаляем ненужные строки вначале отчетов.
Должны остаться только столбцы с названиями и данные в них. Все эти манипуляции, кто не сталкивался с Power BI, можно делать и в Excel, что и рекомендую новичкам.
В итоге, у нас получится две Excel таблицы примерно такого вида:
Желательно эти таблицы сохранить в одном файле Excel на разных листах, чтобы не грузить два документа в систему. У меня получился файл “Звонки Google Ads” c листами “Заказы Додо ИС CRM / Звонки Гугл”
Переходим к обработке данных и построению отчета. Теперь открываем Power BI и получаем данные из нашего вновь созданного источника Excel:
Теперь нам необходимо установить связь между двумя таблицами данных.
Разберем ход мысли, который должен быть у маркетолога-аналитика при сведении таблиц и построении отчета:
Есть две таблицы с данными из разных источников:
- Необходимо найти “касания“ в таблицах (одинаковые столбцы)
- Создать модель данных, по которой будет установлена связь между таблицами, и вынести ее в отдельный набор
- Связать две таблицы в Power BI по созданному набору данных
- Построить отчет
Необходимо держать в уме примерный план при любой работе с Power BI, продуманные шаги действий облегчают работу и позволяют не делать ошибок при сведении.
1 шаг - Поиск Касаний в таблицах
В двух таблицах мы видим два совпадающих столбца по типу данных. Это Телефон клиента и Дата. Такая информация есть и в Гугл Звонках и в Додо ИС, значит мы должны установить связь между столбцами этих двух источников данных.
Задача не из простых. Во-первых, возникает следующий вопрос:
Если клиент звонил в разные даты и заказывал, как искать эти совпадения? Телефон один и тот же, а даты разные!
Справедливое замечание. Значит, просто связывать таблицы по номеру телефона мы не можем, нам необходимо одновременно связать Дату Звонка/Заказа и телефон клиента, чтобы совпадения были не только по клиенту, но и по точному времени заказа.
Тут на помощь приходят нам инструменты Power BI.
0 шаг - подготовим данные к работе
Для начала установим одинаковые форматы дат и телефона в окне Power Query.
В столбце Дата нажимаем на значок слева от заголовка и выбираем формат Дата (без времени)
В Звонки Гугл по аналогии исправляем дату, а так же удаляем функцией "замена значений" лишние пробелы и символы, чтобы номер был формата “79022221111”. Убираем “+”, лишние пробелы и “-”. А в формате столбца ставим “Целое число”
Результат получится примерно такой:
2 шаг - Построение модели данных для связки
Теперь приступаем к самому пункту построения модели данных для связки двух таблиц. Как мы ранее заметили, дата в отрыве от телефона не может быть связующим звеном. Поэтому нам необходимо построить столбец, в котором будут соединены два этих параметра. Результат получится примерно такой, как на скрине снизу.
Чтобы получить такой столбец, нам необходимо в каждом наборе данных сделать дубликаты столбцов с Телефоном и Датой. Делается это очень просто, правой кнопкой мыши выделяем нужный столбец и выбираем сделать дубликат, после чего он появится последним в табличке.
Делаем такую манипуляцию в данных из Додо ИС и в Гугл Звонках. Теперь нам нужно создать отдельный набор данных вида “дата=номер телефона”. Для этого в каждом источнике сводим копии столбцов Дата/Телефон, используя инструмент Power BI “Объединить Столбцы”. Имя столбцу даем “Сведено”.
Теперь в каждой из таблиц мы имеем столбец “Сведено” с датой и телефоном с разделителем “=”.
Дело осталось за малым, связать обе таблицы по совпадениям в данном столбце.
3 шаг - Установка связей между источниками(таблицами) данных
Для этого создаем копию таблицы “Звонки Гугл”, переименовываем ее в “Сведено”. Делается это очень просто, в левом секторе Power Query нажимаем правой кнопкой мыши на источник, с которого делаем копию, и выбираем “Дублировать.”
Удаляем все лишние столбцы, кроме “Сведено”, и получаем такой результат. Наш набор данных и правки завершены. Переходим к магии и объединяем все таблицы в единое целое!
После сохранения правок в Power Query, мы переходим в Power BI и в разделе “модель” в левой панели строим связь, где главенствующим звеном будет набор данных под названием “Сведено”, и он объединит наши три источника по одноименной ячейке.
4 шаг - Построение отчета
После этого в разделе визуализации данных мы сможем построить отчет по звонкам в любом виде, используя столбцы из двух таблиц. Хотите в стандартном табличном виде или в диаграмме.
Так мы получили информацию о звонящем: был ли заказ, на какую сумму, как зовут клиента и т.д. Главное, что установленная связь между таблицами позволяет максимально точно создать отчет по звонкам без помощи программистов и настройки сквозной аналитики, которая стоит приличных денег!
Способ по столбцу “Сведено” актуален не только для “Звонков Гугл”.
Наш пример универсален, я называю его “фильтрация по двум параметрам”. Кстати, предлагаю найти ему применение не только в Маркетинге :)
Вывод:
Данный способ не является уникальным. Возможно, есть способы интереснее и проще. Использовав такой вариант сведения, набив руку, вы сможете применять его в любом бизнесе и отчетах. Создание визуализаций с помощью Power BI увлекательный процесс, важно подключать логику и учиться компилировать различные столбцы, строить взаимодействия и зависимости, которые позволят понять все тонкости вашего бизнеса, а главное - найти слабые места.
Не бойтесь экспериментировать и делать ошибки! В работе с данными важно иметь сильную интуицию и творческий взгляд. Удачи!