Отчетность для Интернет-магазина Последние пару месяцев занимались разработкой автоматизированной системы отчетности по рекламе Интернет-магазинов – сделали уже третью версию, раскатили на все проекты и собрали обратную связь от пары клиентов. Как все работает? Основную (большую) часть данных получаем из Яндекс Метрика, дополняя данными из рекламных систем - сейчас это только Яндекс Директ. Думаем над добавлением VK Реклама, но, кажется, это излишне - расходы по ней можно брать и из Метрики. Все данные собираем в базе данных ClickHouse на собственном выделенном сервере в России для последующей визуализации в Яндекс DataLens. Каждую ночь загружаем данные за вчерашний день и обновляем данные за последние 7 дней, что они были точнее. Всё сделано на базе отечественных инструментов и все данные хранятся в пределах России, что сейчас становится особенно актуальным. Как сделать что-то полезное? Один из друзей спросил или просто сказал: А что ты делаешь со всеми этими данными? Какие выводы ты можешь сделать на их основе? Как эти выводы ты используешь в работе? Они тебе помогают? Это к тому, что если отчеты не позволяют сделать выводы, которые могут помочь в управлении рекламой, то они не нужны. Такие отчеты просто засоряют создание и усложняют процесс. Придерживаясь этой мысли мы подошли к созданию дашбордов и визуализации, но скажу сразу – не все получилось. Что и как визуализировать? Ответ простой и сложный одновременно. Все из-за того, что работать с дашбордами будут как маркетологи на стороне клиента, так и мы, как рекламщики. Роли на первый взгляд близкие, но потребности разные. Маркетологам и представителям клиентов нужна более общая информация, но по всем источникам трафика. Нам, как рекламщикам, нужна более подробная информация и только по тем источникам, с которыми мы работаем. Ответом на этот запрос и стали две вкладки на дашборде. Первая, с более общей информацией, но по всем источникам – для представителей бренда. Вторая, с более подробной информацией по Яндекс Директ – для нас. Конверсий на второй вкладке может быть меньше, а производные показатели (ДРР, CPO, CPA) могут быть выше - это из-за того, что не все конверсии могут быть атрибуцированные с точностью до рекламной кампании, некоторые только до источника. Что получилось? Последней версией пользуемся уже несколько недель – должен признаться, для меня она не такая удобная, как предыдущая. За то, она более полезная и информативная для маркетологов и представителей клиентов, как мне кажется. Совместное использование отчетов позволяет обсуждать результаты рекламы опираясь на одни и те же данные, что снижает вероятность недопонимания из-за того, что клиент видит в своей отчетности одни данные, а мы в своей - другие. Что это все дало? 1️⃣ Экономию энергии из-за того, что не нужно в сотый раз вручную собирать и обрабатывать данные. Действия уже доведены до автоматизма, но на уровне эмоций это все равно напрягает, по крайней мере меня. 2️⃣ Существенную экономию времени за счет того, что все данные для анализа уже собраны и обработаны – нужно просто открыть дашборд. Пара минут и в целом все понятно. На второй вкладке дашборда настроена взаимная фильтрация – это когда выбираешь что-то на одной из визуализаций (график или таблица, не важно) и результаты всех остальных визуализаций учитывают этот выбор. Например, выбираем конкретную кампанию и все остальные срезу будут только по этой кампании - по устройствам, по полу/возрасту, его, площадкам и т.п. Выбираем спам площадку в РСЯ и видим какой объем трафика с нее по той или иной кампании. Многие из этих отчетов и срезов можно построить в Яндекс Метрике и Директе, но это потребует столько времени, что энергии на качественный анализ уже не останется. Кажется, что получилось что-то дельное, но нужна ваша обратная связь! Меняю отчеты на обратную связь! В следующем посте расскажу про условия. 🔥 - если было интересно 🤝 - если хотели бы попробовать 👍 - если хотите просто поддержать #Аналитика от @senio