.png)
КЛІЄНТ
MasterZoo — національна мережа зоомаркетів, що понад 15 років дбає про комфорт і здоровʼя домашніх улюбленців.
У майже 200 зоомаркетах у 38 містах та інтернет-магазині представлено 10000+ товарів від 200+ брендів, ретельно відібраних під потреби хвостатих, пернатих і лускатих особистостей.
ЗАДАЧА
- Консолідувати дані із систем Google Analytics 4, Google Ads, Meta Ads в єдиному BI-звіті з побудовою атрибуції Last Non-Direct з метою оперативного моніторингу ефективності всіх маркетингових каналів і кампаній у розрізі продуктових категорій, брендів і окремих товарів, а також вирішення питання із семплюванням.
Вхідні дані
Як і більшість онлайн-магазинів, MasterZoo вели звітність з ефективності каналів вручну, збираючи дані з різних систем:
- SEO — з Google Anaytics 4;
- Контекстна реклама — з Google Anaytics 4 та кабінету Google Ads;
- Таргетована реклама — з Google Anaytics 4 та кабінету Meta Ads.
Зведення даних та побудова атрибуції займали багато часу, а подивитися на консолідовані дані з ефективності кожного каналу в режимі реального часу було просто неможливо.
Рішення
Ми запропонували авторський звіт Essential — аналітичне рішення у Looker Studio. Звіт збирає дані з Google Analytics 4, Google Ads та Meta Ads та відображає основні метрики ефективності маркетингових каналів.
Звіт Essential від Promodo дозволяє зручно аналізувати ключові метрики онлайн-магазину: перегляди товарів, додавання в кошик, кількість покупок і дохід.
Завдяки візуалізації можна в одному вікні:
- Швидко оцінювати ефективність кампаній та категорій товарів.
Звіт надає змогу фільтрувати дані за категоріями, брендами та окремими товарами. Це допомагає виявляти найпопулярніші позиції, а також переглядати їх у розрізі маркетингових каналів.
- Аналізувати воронку продажів.
Звіт відображає відсоток проходження через етапи воронки: перегляду — додавання до кошика — початок оформлення замовлення — покупка). Це дозволяє швидко знаходити вузькі місця у процесі продажів.
- Аналізувати витрати на рекламу та їхню ефективність.
Додані дані з Meta Ads (Facebook, Instagram) дозволяють аналізувати витрати, CPM, CPC, а також вплив кампаній на конверсію та дохід.
Щоб прослідкувати реальний вплив кожного каналу на конверсії, ми вирішили реалізувати атрибуцію за моделлю Last-Non-Direct, яка дозволяє уникнути переоцінки прямих каналів.
Модель атрибуції Last-Non-Direct — це метод розподілу цінності конверсії, за яким вся заслуга за конверсію надається останньому каналу взаємодії користувача, який не був прямим трафіком. Наприклад, якщо перше відвідування було з реклами Google Ads, друге — через органічний пошук, а конверсія відбулась через Direct, конверсія буде приписана органічному пошуку.
Налаштування збору даних
Щоб забезпечити точність аналітики та охопити всі дані, ми налаштували завантаження даних з різних систем у BigQuery й організували їх щоденне оновлення.
Інтеграція даних з Google Analytics 4 у BigQuery дозволила збирати події без семплювання та інших обмежень інтерфейсу GA4.
Також використовуючи API GA4 ми завантажили історичні дані, що дозволило клієнту аналізувати інформацію, починаючи з моменту впровадження GA4.
Нагадаємо, що безкоштовна версія Google Analytics 4 зберігає не агреговані дані лише 14 місяці.
Імпорт даних з Google Ads був налаштований за допомогою функції BigQuery Data Transfer Service. Це забезпечило регулярне завантаження даних з рекламного кабінету та дозволило автоматизувати інтеграцію даних про витрати, кліки, покази й конверсії.
Завантаження даних з Meta Ads відбулося завдяки розробленому нами Python-скрипту, який через Facebook API отримував необхідні дані про витрати, покази, кліки й конверсії.
А за допомогою Cloud Function ми організували безперебійну інтеграцію та щоденне оновлення цих даних у BigQuery.
Агрегація даних
Після того, як дані з різних джерел були зібрані в одному, ми взялись за їх підготовку до майбутньої візуалізації.
- Обʼєднання даних
Оскільки дані з GA4 містилися у двох форматах: сирі дані, які вивантажуються через інтеграції GA4 та BigQuery, та агреговані дані, вивантажені через API, команда аналітиків Promodo додатково агрегувала їх, щоб привести до одного формату.
- Підключення SQL-запитів та їх оновлення
Для звіту Essential ми використовуємо підготовлені універсальні запити для формування таблиць, які в подальшому будуть візуалізуватися. Налаштувавши запити та адаптувавши їх під поточний проєкт, ми забезпечили щоденне оновлення актуальних даних.
Реалізація атрибуції
Для якіснішого аналізу впливу кожного маркетингового каналу ми використали дві моделі атрибуції:
- Модель «Джерело сеансу» (Session Source)
Використовувалася для базових звітів, щоб зрозуміти, яке джерело ініціювало сеанс. Ця модель дозволяє швидко оцінити первинні точки взаємодії користувачів із брендом.
- Модель «Last-Non-Direct Click»
Була реалізована для оцінки реального впливу непрямих каналів. Ми налаштували розрахунок внеску кожного каналу у BigQuery із використанням SQL-запитів, які враховували останню непряму точку перед конверсією.
Підключення BigQuery до Looker Studio
Останнім кроком було підключення звіту Essential у Looker Studio до створених таблиць.
Результати
Звіт Essential від Promodo дозволив MasterZoo бачити всі актуальні дані про ефективність маркетингових каналів у зручному форматі. Тепер команда може зосередитися на ухваленні стратегічних рішень замість рутинних операцій.
Відмова від ручної роботи: збір та обробка даних відбувається автоматично
Налаштована інтеграція даних із GA4, Google Ads і Meta у BigQuery дозволила MasterZoo відмовитися від ручної обробки даних. Це економить до 10 годин щомісяця, унеможливлює людські помилки, а звіти з актуальними даними доступні у Looker Studio майже в режимі реального часу*.
Google Analytics 4 дані оновлюються з затримкою до 48 годин, у звіті дані зʼявляються на наступний день після оновлення.
Інтерактивна звітність: всі необхідні дані на одному екрані
Завдяки використанню Looker Studio MasterZoo отримали зручний інструмент для відстеження ключових метрик із можливістю фільтрації за каналами, періодами та кампаніями. Це дозволяє швидко відстежувати ефективність рекламних кампаній та коригувати їх.
Зручні дані за маркетинговим каналам
Для аналізу ефективності Meta Ads та Google Ads у звіті є окремі вкладки з ключовими показниками.
Візуалізована воронка продажів
Звіт дозволяє детально аналізувати воронку продажів: перегляди — початок оформлення замовлення — додавання до кошика — покупка.
Завдяки цьому можна ідентифікувати етапи, де відбувається найбільший відтік, і вживати заходів для їх покращення. Розуміти краще конверсію у розрізі окремої категорії чи навіть товару.
Ефективна атрибуція: Видно вплив кожного каналу на конверсію
Впровадження моделі атрибуції Last-Non-Direct надало можливість чітко оцінювати вплив кожного каналу на конверсії. Це дозволяє оптимізувати рекламні бюджети та коригувати стратегії для покращення ROI.
Точні та повні дані
При перегляді звіту по ефективності товарів в Google Analytics 4 вже при виборі періоду у 3 місяці через Cardinality частина товарів агрегується у строку Other,
Кардинальність даних (Cardinality) — Google Analytics обмежує кількість різних значень, призначених параметру (або спеціальному параметру), та агрегує їх.
У звіті Essential навіть за період в один рік усі дані відображаються без їх агрегації в Other.
Як можна допрацьовувати звіт
Звіт Essential від Promodo охоплює найбільш ключові метрики для бізнесу. Разом з тим це гарна база для поглибленої роботи з даними. Наші аналітики можуть допрацювати цей звіт та впровадити:
- Покращені моделі атрибуції
Реалізація data-driven атрибуції або впровадження моделей, які будуть враховувати взаємодію користувачів на різних етапах воронки (funnel-base).
- Додавання планових показників бізнесу
Для комфортнішого аналізу, у звіт можна додати планові показники для кожного каналу та візуалізувати виконання факту до плану.
