Здравствуйте, меня зовут Жданов Андрей и вместе со своей командой #Zhdanov, я занимаюсь аналитикой в области продаж и маркетинга.
Ранее я уже рассказывал как объединить данные amoCRM и Google Analytics, где обещал, что более детально опишу построение моделей данных рекламных кабинетов в Power BI на базе выгрузок сервиса myBI Connect.
Любое решение для сквозной аналитики строится на основе нескольких источников данных:
- рекламные кабинеты Яндекс.Директ, Google AdWords (переименованный в Google Ads), myTarget, Facebook, Вконтакте и прочие;
- счетчиков посещаемости Google Analytics или Яндекс.Метрика для получения данных о посетителях сайта;
- CRM-система для отслеживания конечного результата — лиды, сделки и продажи;
- дополнительные источники данных, например о звонках из сервиса коллтрекинга.
Если клиент по каким-либо причинам не хочет или не может раскрывать свои данные о продажах, то мы в таком случае договариваемся, что будем считать конечным результатом рекламной активности, обычно это звонки с сайта и выполнение целей на сайте (заполнение форм обратной связи, заказ обратного звонка, общение в онлайн-консультанте и т.д.).
Определившись с источниками, мы настраиваем их подключение в рамках личного кабинета myBI Connect. amoCRM и Google Analytics я уже рассматривал в первой статье, поэтому подключу дополнительные рекламные кабинеты Яндекс.Директ и Google AdWords.
Подключаются они довольно просто. Предварительно выполнив вход в нужный аккаунт, в разделе Источники данных находим добавление нового, выбираем нужный источник из списка:
Далее вам необходимо будет указать имя источника, быть залогиненым в нужный аккаунт Яндекс или Google, предоставить разрешение для приложения myBI Connect и новый источник будет создан.
На этом все настройки будут завершены, нам остается только выгрузить небольшой период исторических данных, дождаться их загрузки и можно настраивать модель данных в Power BI.
Я разберу 2 способа создания модели данных:
- Использование общей таблицы фактов “SHD Статистика по расходам”, куда будут собираться все данных по расходам из различных источников.
- Использование собственных таблиц фактов каждого источника. В этом случае кроме стандартных показателей о показах, кликах, расходах, мы можем получить ряд дополнительных, например разделение данных на поиск и рекламную сеть, позицию показов и кликов и прочее.
В первом, самом простом случае, модель данных для анализа рекламной активности выглядит следующим образом:
Это позволяет нам анализировать такие показатели как количество показов, количество кликов, сумму расходов в разрезе источников, каналов, кампаний, объявлений и ключевых слов.
На основании количества показов, кликов и суммы расходов мы можем легко расширить набор данных вычисляемыми показателями — CTR и CPC.
Поскольку у нас уже есть модель данных amoCRM и Google Analytics, которая связывается с таблицей “SHD Статистика по расходам” через справочники “SHD Параметры трафика” и “SHD Параметры дат”, то мы уже можем узнать количество сделок по каждому источнику и стоимость одной сделки (CPA).
На основании этих данных далее вы можете строить дашборды по отслеживанию эффективности рекламных кампаний.
Второй способ основан на анализе таблиц фактов каждого источника данных. Например, у источника Яндекс Директ будет 2 таблицы фактов — “ЯД Статистика по кампаниям” и “ЯД Статистика по объявлениям”.
Данные таблицы отличаются уровнем детализации. Таблица “ЯД Статистика по кампаниям” содержит агрегированные данные на уровне кампаний, а “ЯД Статистика по объявлениям” содержит детальные данные на уровне объявлений и ключевых слов. Поэтому в зависимости от требуемого уровня детализации вы можете выбрать нужную вам таблицу.
Обычно я использую таблицы фактов на уровне объявлений. В таком случае модель данных источника Яндекс.Директ будет выглядеть следующим образом:
Обратите внимание на количество дополнительных параметров. В таблице фактов все показатели разбиты на 3 уровня — данные на поиске, данные в рекламной сети, общие данные. Дополнительно есть данные по средним позициям показов и кликов. Справочники позволят вам получить названия кампаний, групп объявлений и объявлений из Яндекс Директ с статусами и настройками.
В источнике Google AdWords похожий принцип, только там несколько больше уровней детализации — на уровне кампаний, групп объявлений, объявлений и ключевых слов.
Отличие только в том, что из-за особенностей API источника добавляется третий уровень детализации на уровне ключевых слов. Поэтому в модели данных будут присутствовать 2 таблицы фактов “GAW Статистика по объявлениям” и “GAW Статистика по ключевым словам”.
Построив такие модели данных, мы получим гораздо больше возможностей для анализа. Например, теперь мы можем получить такую таблицу с данными:
Тут уже четко видно различие контекстной рекламы на поиске и в рекламной сети. Например, CTR мы всегда рекомендуем разделять, так как на поиске CTR всегда в несколько раз больше чем в рекламной сети.
Также мы получаем возможность строить аналитику как в разрезе utm-меток, так и в разрезе названий из рекламных кабинетов. Например, кампания в рекламном кабинете может называться “Ретаргетинг РСЯ”, в то время как в UTM-метке будет записано “retargeting_rsya”.
Точно таким же образом подключаются выгрузки данных из кабинетов myTarget, ВКонтакте или Facebook, где детальные таблицы фактов будут содержать такие специальные показатели как охват, креативы, лайки и подписки.
Собрав из разных источников таблицы фактов, объединив их на уровне справочников мы можем строить итоговые показатели в расчетах Power BI. В таком случае формула общих расходов примет вид:
Общие расходы = sum(‘ЯД Статистика по объявлениям'[Расходы]) + sum(‘GAW Статистика по объявлениям'[Расходы])
и может усложняться по мере подключения новых источников данных.
Таким образом, я рассказал вам, как можно собрать разные модели данных на основе готовых таблиц, которые генерирует сервис myBI Connect. Однако, существует возможность использовать не только готовые таблицы фактов и справочников, но и создавать свои. В своей третьей статье я расскажу, как на основе собственной UTM разметки создавать дополнительные таблицы, которые могут содержать такую информацию как название рекламной площадки, точную позицию и место показа и другие параметры, которые вы хотите передать в вашу UTM-метку.