Як відстежити ефективність рекламних кампаній у прив’язці до продажу конкретного товару і виробника

 

Автор кейсу: Олена Березовська, керівник відділу аналітики в агентстві.

Клієнт. Інтернет-магазин годинників ДЕКА.

Завдання:

• Збільшити ефективність рекламних кампаній в межах певних брендів і продуктів (сегменти бренду + категорія на сайті).
• Дізнатися, які канали найбільш ефективні для просуванні певних брендів і товарів, з урахуванням кількох взаємодій користувача з різними джерелами на шляху до конверсії.

 

Що було зроблено:

• Вивантаження даних про товар, про шляхи до покупки, про ефективність каналів в межах різних моделей атрибуції.
• Об’єднання даних в єдину систему.
• Візуалізація даних на дашборді.

 

Результат. Зручний інтерактивний дашборд з інформацією про ефективність різних джерел і каналів. Дашборд оновлюється автоматично. У звіті є фільтри, які дозволяють вибрати окремі бренди або товари, після чого дашборд автоматично відобразить дані за заданими вами умовами. Також з’явилася можливість розрахувати ROI в необхідних межах і зв’язці сегментів сайту – джерело рекламування

Підключити послугу «АНАЛІТИКА» від ADINDEX →

Повний текст кейсу ↓

Проблема

Відсутність можливості в інтерфейсі Google Analytics об’єднати в одному звіті інформацію про багатоканальні послідовності та інформацію про товар. Це, в свою чергу, не дозволяє відстежувати ефективність рекламних кампаній в прив’язці до продажу конкретного товару конкретного виробника.

Завдання

Як відомо, в більшості випадків, до здійснення покупки, клієнт здійснює більше одного дотику з вашим сайтом.

Тому для оптимізації маркетингових активностей важливо аналізувати, як і які канали взаємодіють між собою і яким є їхній вплив на продаж. Найпростіший, але, на жаль, не найточніший спосіб – це аналізувати звіти за багатоканальною конверсією (шлях до конверсії, порівняння моделей атрибуції). Для отримання цих даних достатньо встановити код відстеження Google Analytics і налаштувати електронну комерцію або як мінімум мету.

Однак є ситуації, коли бізнесу цікаво які канали ефективні під час продажу певних брендів і товарів.

Налаштувавши розширену електронну торгівлю, можна побачити, який бренд або товар купують, і яке джерело трафіку є останнім на шляху до покупки певної кількості цього товару.

Олена Березовська, керівник відділу аналітики в агентстві

Робота з Multi-Channel Funnels Reporting API має одну особливість: дозволяє працювати тільки з 30-денним вікном ретроспективного огляду. Відповідно, такий спосіб отримання не підходить, якщо період прийняття рішення щодо покупки у вас більше 30 днів і для вас важливі взаємодії, які виходять за цей період.

Водночас, під час вивантаження, дані про останній непрямий клік за допомогою Core Reporting API останнім непрямим дотиком відобразиться правильно, навіть якщо було здійснено більше ніж за 30 днів до конверсії.

Тому в деяких транзакціях у вивантаженні «last non-direct con» є джерела, відмінні від прямих, а у вивантаженні «MFC» ця ж конверсія буде мати тільки прямі переходи. Але більш поширеною є ситуація, коли у вивантаженні «last non-direct con» є джерело / канал, як останній непрямий, а у вивантаженні «MFC» він або асоційований, або перший або останній. Щоб не втратити джерела, нам необхідно вибрати всі унікальні пари ідентифікатору транзакцій – джерело або канал з двох таблиць «MFC» і «last non-direct con».

Оскільки нам потрібно вибрати дані про транзакції і всі джерела, які брали участь в ній без дублікатів, ми використовуємо таку формулу:

= UNIQUE (QUERY ({ ‘last non-direct con’! B16: C; MFC! B16: C}; «Select * where Col2! =» »))

• UNIQUE () – функція, яка повертає унікальні рядки в зазначеному діапазоні, прибираючи дублікати.
• QUERY (дані; запит) – функція, що виконує запити на базі мовних запитів API візуалізації Google. Це SQL подібна мова.
• {Джерело 1; Джерело 2} – дані для запиту з декількох джерел.
• “Select * where Col2! =” “ – запит, який вибирає всі стовпці даних.

Отримавши унікальні пари параметрів, нам необхідно для кожної з пар заповнити значення.

Розглянемо як приклад отримані значення для останнього непрямого кліка. Для цього використовуємо формулу, яка робить наступне:

Для осередку С2: Дана формула для всіх непустих рядків перевіряє чи є збіг пари параметрів у вивантаженні «last non-direct con». Якщо збіг є, то потрібно додати число транзакцій за останнім непрямим кліком для даної пари параметрів, якщо немає – записати нуль.

Вид формули

= ARRAYFORMULA (ЯКЩО (A2: A <> »»; ЕСЛІОШІБКА (ARRAYFORMULA (ВВР (A2: A & B2: B; { ‘last non-direct con’! B: B & ‘last non-direct con’! C: C \ ‘ last non-direct con ‘! D: D}; 2; 0)); 0); “”))

• ARRAYFORMULA () – Завдяки їй можна використовувати масиви у функціях, які не призначені для цього.
• ЯКЩО(джерело; значення_при_дотриманні_умови;значення_при_дотриманні_умови) – дозволяє задати умову, коли використовувати формулу.

• ЕСЛІОШІБКА (значення; [значення_при_помилці]) – формула для обробки помилок
• ВПР (запит; діапазон; індекс; [відсортовано]) – виробляє пошук по на одну колонку діапазону і повертає значення зі знайденого осередку.

 

Розглянемо детальніше частину формули

ARRAYFORMULA (ВВР (A2: A & B2: B; { ‘last non-direct con’! B: B & ‘last non-direct con’! C: C \ ‘last non-direct con’! D: D}; 2; 0 ))

• Оскільки функція ВПР може шукати тільки за одним значенням, то об’єднуємо у формулі параметри у фінальній і вихідній таблиці в одне:

 

A2: A & B2: B

‘Last non-direct con’! B: B & ‘last non-direct con’! C: C

• З таблиці нам потрібно повернути значення стовпця D під час виконання заданих умов. Для цього створюємо масив даних, згрупувавши в ньому об’єднаний параметр зі стовпцем з таблиці:

 

{ ‘Last non-direct con’! B: B & ‘last non-direct con’! C: C \ ‘last non-direct con’! D: D}

• 2 – вказує який стовпець з групи повертати за умови збігу.
• 0 – вказує на те, що збіг параметрів повинен бути точним.

 

Аналогічно для інших значень.

У результаті отримуємо наступну таблицю: