Регионы продвижения:
Данные за период:
Санкт-петербург
октябрь 2021 г. – настоящее время
С чем к нам пришел клиент
В октябре 2021 года к нам обратился представитель сети автосалонов в Санкт-Петербурге с запросом о внедрении сквозной аналитики. Сама задача была сформулирована так – нам нужно посчитать лиды по всем источникам и в том числе в разрезе автосалонов, рентабельность каналов, стоимость заявки, а также оценить эффективность действующих подрядчиков, отвечающих за интернет-рекламу. Первый этап решения подобных задач всегда требует глубокого погружения в существующие бизнес-процессы заказчика. Наш опыт подсказывает, что если недостаточно ответственно отнестись к этому этапу, то практически невозможно будет построить стабильную систему аналитики за приемлемое время. Клиент также понимал это и в ходе обсуждения проекта решил привлечь к работе двух специалистов из своей команды.
С чем нам предстояло разобраться
Разбираться в ситуации компании нам помогали внешний консультант клиента Иван Куц – эксперт по маркетингу и цифровой трансформации в автомобильной отрасли – и руководитель отдела маркетинга компании заказчика. Иван провел детальный анализ бизнес-процессов компании, руководитель отдела маркетинга изучил и сформулировал ключевые требования к системе аналитики от высшего менеджмента компании и лиц принимающих решения, а также разработал прототипы необходимой отчетности.
В результате мы узнали, что текущие процессы оценки качества рекламного трафика построены не оптимальным образом:
- Нет системы планирования и системы регулярной отчетности.
- Сбор данных занимает много времени, т.к. проводится вручную. На тот момент данные собирались в Google-таблицы штатным маркетологом. Он брал их из рекламных систем, телефонии Mango, внутренних отчетных таблиц и сам сводил их в общий отчет.
- Нет уверенности в точности собранных вручную данных. После проведения аудита этих отчетов возникало много вопросов: каким способом были подсчитаны данные и правильно ли в принципе они были посчитаны.
Google-таблицы клиента до внедрения сквозной аналитики
Иными словами, текущая система, которая была внедрена в компании, не давала валидные данные. Как следствие, у менеджмента не было уверенности в том, что рекламный бюджет используется эффективно, непонятно было, на какие цифры опираться, как их анализировать и как с ними работать.
Поэтому клиент хотел, чтобы мы построили ПРОЗРАЧНУЮ систему аналитики и отчетов, которая будет работать сама, без стороннего вмешательства.
Что хотел получить заказчик
При постановке задачи мы должны были учесть пожелания всех заинтересованных сторон в компании.
Собственникам и генеральному директору компании было важно в первую очередь понимать, какие рекламные каналы задействованы, какие суммы рекламного бюджета затрачены и какая конверсия на каждом этапе, т.е. получать данные, на основе которых можно будет принимать бизнес-решения.
Директор дилерского центра хотел получать достаточно подробную информацию об эффективности источников рекламы и конверсии сайтов.
Руководителю отдела маркетинга нужен был понятный инструмент для принятия оперативных решений и выстраивания диалога с отделом продаж и менеджментом компании на одном с ними языке.
PPC-специалистам необходима была детальная информация по рекламным кампаниям: по какому запросу пришел лид и как он дошел/не дошел до продажи.
Данные, которые необходимо было предоставить заинтересованным сторонам компании.
Проектирование отчетов с уникальным интерфейсом
Перед стартом проектирования клиенту были продемонстрированы варианты отчетов, собранные в Power BI, которые ранее использовались для клиентов из аналогичной отрасли.
Однако, заказчика не совсем устраивал внешний вид стандартных визуальных компонентов (дашбордов и таблиц), которые есть в Power BI. По мнению клиента, они выглядят несколько топорно, а хотелось, чтобы система отчетов визуально соответствовала уровню современных маркетинговых аналитических систем.
Также необходимо было, чтобы интерфейс и отчеты были созданы под определенные бизнес-процессы компании. Т.е. важно было сделать так, чтобы любой человек, даже который не умеет читать отчеты, мог чётко видеть нужные ему показатели. Например, на собрании с топ-менеджментом компании можно было бы показать такой отчет, и он был бы понятен всем участникам встречи.
Макет отчета, сделанный дизайнером заказчика.
“Любое проектирование отчетов должно начинаться с анализа бизнес-процессов компании. Если просто дать клиенту какие-то «хорошие» цифры и удобный интерфейс, то он не будет ими пользоваться, просто потому что они не применимы к его бизнес-процессам”
– Иван Куц, консультант по маркетингу и цифровой трансформации
Адаптированные отчеты под бизнес-задачи
После настройки системы сквозной аналитики с учетом пожеланий всех заинтересованных сторон в компании заказчика мы создали несколько видов отчетов.
Для высшего менеджмента компании – отчеты, в которых можно увидеть все основные важные показатели: рекламные каналы, расходы по каждому из них, конверсию на каждом этапе продаж, уникальные целевые лиды, визиты в салоны и продажи.
Отчеты, созданные по макету клиента
Для директора дилерского центра – отчеты по конверсии сайтов и сравнению периодов – можно посмотреть, как меняются от периода к периоду количество и доля звонков по тому или иному источнику.
Отчет по конверсии сайтов
Отчет по сравнению периодов
Для PPC-специалистов
– отчеты по рекламным кампаниям, где есть все необходимые показатели: звонки, продажи, визиты, промежуточные этапы, конверсии между ними, стоимости и пр.
Отчет по рекламным кампаниям
Инструменты и сервисы, которые мы использовали
После того, как в Я.Директе появился Мастер кампаний, коннектор MY BI перестал выгружать часть данных, которые нам были нужны (названия рекламных кампаний), а вручную их заполнять было проблематично, так как кампаний создавалось очень много: под каждый лендинг, разными подрядчиками, под разные гипотезы. Поэтому решили заменить его на другой коннектор – OWOX. Соответственно для хранения данных о расходах мы стали использовать и другую базу – Google Big Query.
После начала специальной военной операции на Украине и блокировки различных зарубежных сервисов оплачивать многие из них стало проблематично, и мы решили создать свои коннекторы, более надежные и устойчивые к внешним факторам.
Базы данных
- Microsoft Azure SQL Database: изначально для хранения расходов из Я.Директа и Google Ads (до его отключения), данных о звонках из Calltouch, данных из Google-таблиц. Сейчас используется только для хранения данных из Calltouch и Google-таблиц.
- Google Big Query: для хранения расходов из Я.Директа и Google Ads (до его отключения). Начали использовать после замены коннектора MY BI на OWOX.
Коннекторы
- MY BI: изначально для выгрузки расходов и звонков из Calltouch и данных из Google-таблиц в Microsoft Azure SQL Database. Сейчас используется только для выгрузки данных из Calltouch и Google-таблиц.
- OWOX: для выгрузки данных из Я.Директа в Google Big Query.
BI сервисы
- Microsoft Power BI: для визуализации данных в отчеты был выбран этот сервис, т.к. он обладает достаточно широким функционалом и при этом устраивает клиента по цене.
Система сбора и хранения данных, которая у нас в итоге получилась.
Реализация системы по шагам
1 этап. Выгрузка данных по расходам и звонкам
На первом этапе работ нам предстояло вывести данные по расходам из Я.Директа и Google Ads и звонки из Calltouch в базу Microsoft Azure SQL Database. Для этого мы использовали коннектор MY BI. Затем мы соединили клики со звонками, чтобы понять, по какой именно кампании/объявлению/ключевому слову был звонок. Это делается с помощью utm-метки - общего поля, имеющегося в обеих таблицах.
Также нами были создали справочники – таблицы, которые соединяют разные элементы воедино. Они предназначены для фильтрации нужных нам данных, например, к какому автосалону относится тот или иной сайт, и отслеживания всей воронки продаж: от конкретной рекламной кампании до продажи.
Фрагмент таблицы из справочника “Сайт-салон-направление”
2 этап. Сведение данных в единый отчет
На втором этапе нам необходимо было свести данные:
- визиты в салон,
- промежуточные статусы в воронке продаж,
- продажи,
- планы по расходам, продажам, визитам из собственной CRM-системы колл-центра и Google-таблиц отдела продаж клиента в один отчет. Для этого был использован коннектор My BI, который выгружал данные из этих источников в базу данных Microsoft Azure.
Также на этом этапе мы разработали модель атрибуции. У заказчика довольно много рекламных каналов (множество сайтов, Авито, Авто.ру, карты и др.) Один и тот же посетитель мог позвонить перед покупкой несколько раз с разных источников. В связи с чем постоянно возникал вопрос: “К какому касанию привязать продажу?” Простые варианты – первое и последнее касание – заказчика не устраивали. Необходимо было, чтобы продажа атрибуцировалась к контекстной рекламе, если она была в цепочке касаний, если нет, то к Авито, Авто.ру, если не было касаний с Авито, Авто.ру, то к органике, и т.д. То есть, нужна была система рангов. На основе ее мы и сделали модель атрибуции, которая теперь помогает клиенту определить, из какого источника пришел лид, совершивший покупку.
Работает это так. Всем источникам лидов (всем видам рекламы и каналов) был назначен ранг. Платным источникам (Я.Директ) были присвоены наивысшие ранги, бесплатным – наименьшие. Система автоматически связывает продажу с источником, который имеет наивысший ранг.
Первые результаты
Внедрение системы заняло около 6 месяцев. Первая половина этого срока ушла на проектирование и техническую реализацию, начиная с четвертого месяца мы запустили первые отчеты, продолжая дорабатывать их в боевом режиме и добавлять новые по мере готовности. Такой подход позволил нам довольно быстро получить первые полезные для заказчика результаты.
Напомним, что главной целью было определение эффективности работы с рекламными источниками/каналами. Эта цель была достигнута. Ниже приводим список основных действий и решений, которые были приняты на основе построенной системы:
1. Выявлен неэффективный подрядчик по контекстной рекламе и от его услуг отказались, что позволило перераспределить часть бюджета в пользу других источников.
2. Выяснено, что SEO приносит неожиданно большое количество лидов. Это убедило руководителей в необходимости выделения отдельного бюджета на данный канал.
3. На основе данных, полученных из отчетов, выстроена система KPI для PPC-специалистов и отдела маркетинга, и специалисты стали работать эффективнее.
4. Улучшены процессы ежедневной и еженедельной отчетности и планирования. Прозрачность системы позволяет получать все необходимые данные без лишних вопросов маркетологу. Также улучшен процесс ежемесячного планирования следующего периода благодаря более точным данным в ретроспективе прошлого месяца.
5. В денежном эквиваленте уже на пятый месяц работы системы экономия по направлению интернет-маркетинга превысила 500 тысяч рублей/мес.
Комментарий руководителя отдела маркетинга компании заказчика:
Для нас это был первый подобный опыт. С уверенностью можем назвать его успешным. Хотим отметить, что команда ORWO глубоко погрузилась в бизнес-процессы нашей компании и оперативно реагировала на наши запросы. Мы оценили клиентоориентированный подход – ребята работали над задачей по принципу «сделать качественно, а не цепляться за лимиты выделенных часов и буквы в ТЗ.
Самое главное – выводы
В завершении хотим поделиться выводами, которые мы и команда клиента сделали для себя по итогам совместной работы.
Команда Original Works:
1. Еще на этапе проектирования отчетов нужно четко определиться с разрезами, в которых вы хотите видеть данные. Для этого рекомендуем определить круг лиц, которые будут работать с отчетностью, каждый должен понимать, какая информация необходима. Это уменьшит трудозатраты на этапе разработки.
2. Исходя из составленного на предыдущем шаге ТЗ будет выбран инструментарий для отчетности. Он состоит из трех основных блоков:
- Коннекторы – скрипты или программы, выполняющие первоначальное преобразование и подготовку данных, а также, загружающие эти данные в нужное хранилище.
- Базы данных
- Средство визуализации
Команда заказчика:
- Грамотно выстроенная независимая система отчетов – незаменимый инструмент для измерения бизнес-показателей и контроля за работой отделов маркетинга и продаж, а также за сторонними подрядчиками. К тому же система аналитики помогает синхронизировать работу отделов маркетинга и продаж, что приводит к увеличению их эффективности.
- Важно внедрять отчеты частями по тем данным, что уже есть. Чтобы извлечь пользу из настройки аналитики как можно раньше, нужно внедрять в бизнес-процессы компании промежуточные отчеты сразу по мере их готовности, не дожидаясь от подрядчика конечного завершения всей воронки. При пошаговом внедрении отчетов сотрудники смогут быстрее и легче разобраться с ними.
“Аналитическая культура в компании должна быть зрелой. Менеджмент должен быть готов к тому, чтобы принимать решения, основанные на данных. Data driven marketing и Data driven decision – важные вещи. Если же решения принимаются интуитивно, то поменять культуру принятия решений в компании достаточно сложно и не быстро. Должна сформироваться привычка заглядывать в данные, прежде чем отвечать на вопросы. Спасательным кругом нужно уметь пользоваться”
– Иван Куц, консультант по маркетингу и цифровой трансформации.
Поможет провести глубокое исследование и найтри причины там, где их не ждут.
- Оценим текущий уровень отчётности и аналитики в вашем бизнесе.
- Предложим инструменты для оптимизации аналитических процессов.
- Ответим на ваши вопросы по аналитике и управлению данными.
