Когда веб-аналитики «из коробки» мало, мы настраиваем индивидуальную отчетность под задачи клиента. В каких случаях это происходит? Рассказываем и шерим демо-версии отчетов.
За годы работы с контекстной рекламой для e-commerce мы в Finepromo убедились, что коробочных решений сквозной аналитики клиентам недостаточно. Если строить оптимизацию рекламы от бизнес-показателей, нужны отчеты:
обновляемые в реальном времени
с визуализацией
с данными по продажам
с разбивкой по нужным нам параметрам
с возможностью сводить данные в один график и наблюдать корреляции
без выгрузок и ручной работы
Например, перед маркетологом может стоять такая задача: проследить связку от ключевого слова до прибыли с проданного товара в конкретном регионе. Тогда мы делаем персональные отчеты на базе Power BI.
Рассмотрим пример такого отчета. В конце статьи — ссылка на демо-версию, где можно его потестить.
В основе статьи лежит реальный отчет, который мы собирали с клиентом — федеральным e-commerce. Отчет постоянно дорабатывали и развивали в процессе работы.
Так чаще всего и бывает — коробочного варианта не хватает на практике, когда возникают новые требования. Иногда мы их реализуем с помощью нескольких дополнительных кнопок, графиков и срезов. Иногда идея трансформируется в разработку нового дашборда с уникальными визуальными элементами, срезами данных, прогнозными моделями. В статье прокомментируем логику и причины внедрения той или иной функции.
Основная задача отчета: контроль соблюдения KPI
Отчет показывает количество конверсий, лидов, сделок, с рекламных каналов в разрезе с дроблением по городам. Данные о лидах и сделках получаем из CRM системы клиента и обрабатываем по источнику, utm-метке, статусу обращения. Благодаря этому данные до появления в отчете проходят несколько этапов фильтрации.
На проекте жесткие KPI по лидам, расходам, и как следствие, по цене лида для каждого города отдельно. Отсюда потребность в такой детализации.
Посмотрим, из чего отчет состоит.
Воронка
Первая и самая простая часть отчета — воронка, дополненная фильтрацией.
Отлеживает конверсию из этапа в этап, как общую, так и в разрезе:
городов
устройств
источников
типов кампаний
кампаний
ключевых слов
за конкретную дату, неделю, месяц.
Так маркетолог отслеживает падение/рост коэффициента конверсии и стоимости этапа. А с подробной фильтрацией проще определить источник изменения показателя.
Например, заметили, что один из городов стал приносить больше конверсий, но при этом лидов больше не стало. В фильтре выбираем город, дату, и видим, что упал процент перехода на этап «Лиды» .
Далее, просматривая отдельно системы и их рекламные кампании через фильтрацию, обнаружили, что новая рекламная кампания в Google влияла на всю картину в целом, так как приносила нецелевые заявки, которые не становились лидами. Принимаем решение — проверить настройки рекламной кампании, ключевые фразы и их актуальность.
Сводная таблица
Следующая визуализация — таблица, данные в которой разбиты на города, кампании и ключи. Здесь отслеживаем основные метрики из рекламных кабинетов, конверсии из системы аналитики и данные из CRM.
Столбцы «KPI» отражают план на месяц для конкретного города, которые заранее согласовываются с клиентом.
Таблица нужна для оперативной оценки эффективности рекламных кампаний. Маркетолог открывает ее и сразу видит, сколько лидов и сделок принесла реклама по каждому из городов, какая у них цена и насколько она отличается от оптимальной.
На этом проекте оптимизация рекламных кампаний идет от лидов, а не от конверсий. Специалисты используют эту таблицу, чтобы внести корректировки в рекламные объявления и достичь установленных целевых показателей.
Сравнение показателей
В процессе использования отчета решили, что хотим добавить сравнение показателей. Так появилась кнопка «Сравнить» и второй фильтр на дату. Кликнув, переходим в режим сравнения, где можно быстро определить, в какую сторону отклоняются показатели.
На проекте используют таблицу для отслеживания изменения CPL.
Например, маркетолог видит, что несколько рекламных кампаний потратили меньший бюджет в текущем периоде и не принесли планируемого количество конверсий. Принимает решение: повысить ставки и увеличить бюджет для выбранных ключевых слов и рекламных кампаний.
График с мультивыбором показателей
Отдельный лист отвели под графики для контроля изменений показателей в динамике.
Здесь столкнулись с проблемой: много отслеживаемых значений требует много графиков в едином пространстве. Что нерационально по отношению к площади дашборда и неудобно практически. Мы хотели смотреть каждый график как отдельно, так и в совокупности с любым другим, чтобы отслеживать зависимость между ними. Плюс был необходим удобный интерфейс.
Для этой визуализации использовали свою разработку «график с мультивыбором». Писали о ней подробнее на Хабр — статья здесь. Теперь выбираем все необходимые показатели и смотрим данные по ним в одном окне. График дополнили кнопками для анализа временных срезов.
Удобно, что мы сами решаем, какие показатели отображать на графике. По пожеланию клиента лиды у нас присутствуют всегда по умолчанию.
Графики регулярно используем, чтобы отследить изменения каждого из показателей. Например, мы точно знаем, в какие дни недели у нас придет меньшее количество лидов из-за особенностей их обработки. Это падение будет отображено на графике.
Другая задача — отследить увеличение расходов. В сезон необходимо наращивать рекламные бюджеты и количество конверсий, соответственно, лидов. Мы с клиентом отслеживаем, насколько возрастают эти показатели относительно друг друга.
Прогнозные модели
На проекте, кроме плана по лидам, есть жесткий контроль расходов. Сумма за месяц не должна превышать оговоренные рамки. Специалистам и ПМу проекта каждый день нужно отслеживать, насколько увеличивать расход или сокращать, при этом не потеряв в количестве лидов.
После анализа сводной таблицы, в которой представлены фактические и плановые данные, решили совместно с клиентом, что нам нужен прогноз.
Так следующим дополнением отчета стали две прогнозные модели. На графиках можно проследить прогнозные и фактические значения по каждому из дней выбранного периода.
Используя переключатель «Линейная/параболическая модель», выбираем тренд, который наиболее полно описывает данные.
Данные в отчете, в основном, по городам, так как каждый город имеет свои плановые показатели на текущий месяц. Чтобы специалисты могли оперативно отслеживать достижение KPI, создали таблицу с фактическими, плановыми и прогнозными значениями.
Таблица позволяет определить город, который выбивается из плановых значений, по проценту соответствия факта плану. А также скорректировать KPI на следующий месяц.
Объединенный отчет по городам
Поработав с отчетом на практике, мы поняли, что хотим видеть объединенные данные сразу по всем городам на текущую дату. Добавили альтернативный вид отображения расчетных показателей, и создали плашки с самыми главными цифрами проекта.
Открывая отчет, можно сразу увидеть, что планировалось и что получили фактически на текущую дату.
Например, на проекте специалисты уже знают, что каждый день идет прирост в 40-50 лидов. Если при просмотре первой страницы отчета они увидят, что было получено 10 лидов, то, используя остальные страницы, смогут выяснить, что стало причиной и как устранять проблему.
Еще один вариант использования плашек — контроль цены лида. Как только видим, что прогнозная цена лида значительно превышает плановую на конец месяца, начинаем оптимизировать рекламные кампании.
Прогноз поддается фильтрации по городам, источникам, типам кампаний. Можно выбрать необходимый срез для оценки.
Разделение данных на KPI и неKPI
В отчете есть еще одна деталь — фильтр, который разделяет все данные на те, что имеют влияние на KPI, и не имеют.
Для чего? Например, брендовые кампании приносят значительное количество лидов, но в KPI не попадают. Поэтому при оценке плановых показателей на конец месяца никакого веса иметь не будут. Однако, для оптимизации подобных кампаний и отслеживания результата по ним, они нужны в отчете.
Оценка баннеров
Когда мы подошли к запуску медийной рекламы, то поняли, что хотим оценивать эффективность каждого баннера. Посмотреть сводку по кампаниям недостаточно, так как хотелось собрать воедино все показатели, дополнить их конверсиями и ценой лида, а этой информации не найти в аналитических и рекламных системах.
Поэтому создали еще отдельный отчет по баннерам.
Вот так он выглядит, а как работает, посмотреть можно здесь.
Кастомный отчет — способ добиться эффективности от рекламы именно в тех показателях, которые важны конкретному клиенту. Поэтому надо дать удобную возможность команде и клиенту их отслеживать.
Виктория Титова, аналитик интернет-агентства Finepromo
Демо основного отчета
С демо-версией отчета можно ознакомиться по ссылке.
