Построение системы аналитики кросс-платформенного проекта для VoD-медиасервиса (Firebase, Google Analytics web+apps, BigQuery, Google Data Studio и Power BI)
Автор кейсу: Олена Березовська, керівник відділу веб-аналітики в агентстві
Клієнт:
VoD-медіасервіс ─ надає можливість перегляду ТБ-каналів і фільмів через: додаток для смартфонів, додатки для SMART-телевізорів, сайт.
Послуга:
Налаштування єдиної системи
Завдання:
Побудувати систему аналітики, яка дозволить: аналізувати маркетингові комунікації, відстежувати взаємодії користувача з контентом, сегментувати користувачів для ремаркетингу, аналізувати продукт і покращувати його метрики аналітики для всіх точок взаємодії з клієнтом.
Результат:
В результаті роботи з нуля була збудована єдина система аналітики для аналізу даних (на базі інструментів Firebase, Google Analytics, BigQuery, Google Data Studio і Power BI).
За допомогою Firebase і Google Analytics web + app були зібрані дані, які імпортуються в BigQuery. Потім дані з BigQuery візуалізуються в Google Data Studio, Power BI або звіт будується у вигляді таблиці.
Підключити послугу «АНАЛІТИКА» від ADINDEX →
Завдяки цьому стало можливим:
- Використовувати нотифікації додатку в маркетингових цілях: стимулювати додатковий продаж, збільшувати лояльність і залучення користувачів.
- Оптимізувати рекламні кампанії за головними для бізнесу діями.
- Використання інформації про поведінку користувачів для поліпшення продукту.
- Відстеження, аналіз і усунення помилок в додатку.
Трохи детальніше про інструменти
Google Analytics ─ система для аналізу онлайн-даних.
Firebase ─ мобільна платформа, яка допомагає швидко розробляти високоякісні додатки, аналізувати і оптимізувати рекламні кампанії, розвивати свій бізнес. Має функціонал для створення нотифікацій, повідомлень всередині додатків, А/В тестування, аналізу помилок тощо.
BigQuery ─ хмарна база даних, яка дозволяє зберігати персональні дані ваших клієнтів, легко інтегрується з іншими продуктами Google, такими, як Google Analytics, Firebase і інші.
Google Data Studio ─ інструмент для візуалізації даних, його плюси: простота використання, інтеграції з продуктами Google. Безкоштовний.
Power BI ─ інструмент для бізнес-аналізу, дозволяє отримувати, перетворювати і візуалізувати дані. Більш гнучкий і функціональний, ніж Data Studio, але більш складний і має ряд особливостей під час роботи з сервісами Google. Платний.
Ніби все просто, але на етапі реалізації був перелік підводних каменів, з якими нам довелося зіткнутися.
Проблема
Підводні камені під час реалізації можна розбити на дві категорії: технічні та комунікаційні.
Технічні особливості пов’язані з вибором технологій, архітектурою додатків.
Особливості комунікації були пов’язані з великою кількістю команд, які брали участь в реалізації проекту.
Рішення
Серед технічних нюансів, в якості основних, можна виділити два:
- Всі найбільш важливі дії відбуваються не в додатку. Для реєстрації, підключення пакетів, оплати тарифу користувачеві необхідно перейти або на сайт, або на сторінки сайту, які інтегровані в додаток. В обох випадках відбувається розрив сеансу. Це ускладнило аналіз рекламних кампаній. Для вирішення проблеми довелося допрацьовувати сайт і передавати додаткові дані з сервера в момент реєстрації.
- Не всі smart-телевізори підтримують Firebase і стандартну реалізацію Google Analytics. Оскільки на момент роботи над проектом офіційно ще немає Measurement Protocol для Google Analytics app + web, довелося створювати допоміжний стандартний ресурс для інтеграції даних в єдину систему.
Робота над додатком відрізняється від роботи над сайтом не тільки на технічному рівні, а й на рівні комунікації. У нашому випадку нам знадобилося комунікувати з 5 командами:
- команда розробників додатків для телевізорів;
- команда розробників додатків для смартфонів;
- команда розробників сайтів;
- продуктова команда;
- команда маркетологів.
Під час роботи з кількома командами важливо пам’ятати наступне:
- Кожна команда має свою зону відповідальності. І важливо відразу обумовити, хто за що відповідає. Це дозволить прискорити процес реалізації.
- Необхідно зібрати вимоги до системи аналітики від всіх зацікавлених в ній осіб. У результаті частина вимог буде перетинатися і це дозволить уникнути зайвої надмірності і дублювання даних.
- Важливо з усіма говорити на рівних поняттях. Як приклад, ідентифікатор варіанту підписки може бути різним для кожного з підрозділів:
- для маркетолога ─ назва пакета;
- для продакт менеджера ─ код пакета;
- для розробника ─ ID в базі даних.
І для того, щоб в результаті всі говорили однією мовою, необхідно усувати неточності і однозначно прописувати значення і назви всіх подій і параметрів.
- Важливо мати простий доступ до всіх завдань, бажано в одному місці. Це дозволить уникнути втрати завдань під час передачі між підрозділами.
- Важливо відстежувати реалізацію завдань в процесі. Це означає, що відповідальному за результат необхідно контролювати завдання на проміжних етапах, а не тільки вкінці реалізації.
Результат
У результаті роботи з нуля була вибудувана система аналітики для сервісу. В процесі роботи було:
- Створені та реалізовані ТЗ по впровадженню аналітики.
- Проведено спільні зустрічі, на яких були визначені і зведені воєдино всі вимоги, уточнювалися нюанси реалізації.
- Створена документація по побудованій системі аналітики.
- Проведено навчання з використання системи.
З моменту початку використання даних в маркетингу значно зросла кількість установок. Основна заслуга ─ робота команд з просування, але без отриманих даних частина стратегічно важливих рішень прийняти було б неможливо.
На підставі даних поведінки користувачів поліпшено продукт, що призвело до збільшення числа активних користувачів:
Висновки
Для того, щоб система аналітики працювала, важливо, щоб всі зацікавлені в ній особи знали її функціонал і довіряли даним, що в ній зберігаються.
Також важливо не забувати, що на технічну реалізацію впливає не тільки компетентність фахівців, але і правильно вибудувана комунікація і розуміння бізнес-процесів.
