23-25 апреля 2019 Ежегодная конференция-аудит БЕСТСЕЛЛЕРЫ: от идеи до запуска

Как объединить все данные и не сойти с ума или, как минимум, перестать тратить на это половину рабочего времени? Matahari Mall настроил сквозную аналитику 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.

Задача

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

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.

Автор: Margo Berger

Полная статья: https://vc.ru/marketing/64744-vse-marketingovye-kpi-v-odnom-dashborde-keys-krupneyshego-internet-magazina-indonezii