Визуализировали огромный массив данных в Google Data Studio и повысили эффективность маркетинга
Отель Grand Hotel Anapa 5 активно занимался маркетингом, но аналитика по нему собиралась разрозненно. Маркетинговому отделу было сложно оценить отдачу от своих действий. Алиса Рахманова, руководитель отдела аналитики в MediaNation, рассказывает, как команде агентства удалось разработать систему сквозной аналитики, преодолеть проблемы с настройкой коннекторов и создать уникальный визуализированный отчет в Google Data Studio.
Проблема
В октябре 2021 года отель Grand Hotel Anapa 5 обратился в MediaNation с проблемой:
Отсутствует площадка, которая позволила бы формировать единый отчет об эффективности маркетинговой деятельности. Информация разрознена, находится в разных рекламных и аналитических системах, не учитываются данные из CRM.
Мы пообщались с клиентом и выявили его боли:
Чтобы решить эти проблемы мы разработали и настроили систему сквозной аналитики и визуализировали автообновляемый отчет в Google Data Studio:
Мы не можем называть реальные показатели бизнеса клиента, поэтому заменили их на искусственные данные, сохранив структуру отчета.
Этап 1. Сбор данных из систем
Клиент активно развивал маркетинг и использовал практически все доступные каналы для продвижения: контекстную рекламу, таргетированную рекламу, SEO, e-mail маркетинг, ремаркетинг, партнерские программы, работа с OTA (online travel agencies), сотрудничал с онлайн-сервисами для бронирования отеля и т.д.
В ноябре мы запустили для клиента масштабную рекламную кампанию в Яндексе, Google Ads, Facebook и Instagram с целью привлечения гостей в несезонный период. В результате загрузка отеля увеличилась на 19%, и клиент стал получать на 70% больше продаж.
Подробнее читайте в кейсе «Увеличили загрузку отеля на 19% и привлекли на 70% больше продаж в межсезонье».
Чтобы собрать такой большой объем данных из всех этих каналов в единый отчет, необходимо было настроить коннекторы для передачи потоков данных из различных систем: Битрикс24, Calltouch, Google Analytics, рекламные кабинеты.
1. CRM (Битрикс24): собирает информацию о заказах, доходах, источниках и каналах, лидах, стадиях сделок по нескольким воронкам, и т.д.
Для сбора данных из Битрикса24 нам понадобилась помощь клиента. Во время брифинга Степан продемонстрировал, как устроен Битрикс24 отеля, и обратил внимание на наличие нескольких воронок продаж. Степан также предоставил техническое задание с нужными показателями, которые было необходимо вывести в отчет — процент сделок Travelline, количество таргетированных и обычных звонков, количество заказов Travelline и Calltouch, стоимость лида привлеченного из рекламы (TravelLine) и др.
В процессе разработки коннектора для передачи данных мы столкнулись с программными сбоями и ограничениями API:
- Лимиты передачи данных. Часть данных недовыгружалась.
- Завершение выгрузки данных в обеденное время. Это не позволяло пользоваться отчетом в начале рабочего дня.
- Выгрузка данных из API по другому часовому поясу. Некоторые заказы попадали в статистику других дней, что искажало реальное положение дел.
Решить эти проблемы помогла разработка кастомного программного продукта по отправке данных пакетами.
2. Calltouch: система телефонии, содержит информацию о звонках с потенциальными клиентами отеля и рекламные идентификаторы. На старте проекта данные Calltouch уже были интегрированы в CRM, поэтому мы настроили их выгрузку в рамках коннектора с Битрикс24.
3. Google Analytics: содержит аналитические данные, такие как количество сессий, среднюю длительность сессий, глубину просмотра, показатель отказов, пол и возраст аудитории, достигнутые цели, ассоциированные конверсии, многоканальные последовательности и др.
4. Рекламные кабинеты Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook, Instagram, Вконтакте, MyTarget. Хранили показатели для оценки эффективности рекламы, передачу которых мы настроили в виде потоков. Мы выгрузили данные по показам, кликам, расходам рекламных источников с разбивкой по кампаниям.
С помощью агентского продукта StreamMyData (SaaS-решение для сквозной аналитики) мы настроили ежедневную автообновляемую выгрузку данных из системы аналитики и рекламных кабинетов по API в базу данных. В качестве хранилища для этого проекта выбрали Google BigQuery.
Мы в MediaNation нашли способ оплаты сервисов Google даже после их ухода с российского рынка, поэтому, по-прежнему используем Google BigQuery. Но не исключаем возможность окончательного отключения сервиса и стали также использовать отечественное хранилище данных — ClickHouse от Yandex Cloud.
Этап 2. Создание схемы объединения данных
Нам было необходимо понять, как и в какой последовательности объединить данные. Мы создали схему объединения данных:
Объединение данных происходило с помощью SQL-запросов в Google BigQuery по общим ключам: дате и идентификаторам рекламных кампаний. Это позволило объединить статистику из рекламных кабинетов, телефонии, системы аналитики, CRM, а также идентификаторы транзакций по сервису Travelline, установленному на сайт для формирования заказов в CRM и Google Analytics.
Для SQL-запросов мы учитывали специфику бизнес-процессов, по которым менеджеры отеля обрабатывали входящие лиды. Основная цель отчета — отражение B2C-продаж, поэтому мы исключили из него B2B-площадки.
В CRM отеля заказы при изменении статусов перемещались в разные воронки. Если бы мы не учитывали такую особенность, то данные в отчете были бы некорректными. Мы использовали разнообразные фильтры для очищения данных от дублей, ошибок, лишних статусов и др. По просьбе клиента мы создали кастомный фильтр по стадиям сделок, объединив обычные стадии в успешные и отмененные.
В Google BigQuery мы сформировали несколько результирующих таблиц с разными данными в нужных разрезах:
Этап 3. Настройка автообновлений и синхронизации данных
Данные из рекламных кабинетов и Google Analytics выгружались в одно и то же время с помощью разработанных нами коннекторов, а данные из CRM клиента выгружались отдельно.
У коннекторов StreamMyData и Google Data Studio есть возможность отдельно настраивать расписания обновления данных. Мы сделали так, чтобы данные из CRM обновлялись в Google BigQuery в 4:00 утра, данные из рекламных кабинетов и Google Analytics до 6 утра, а сам отчет в Google Data Studio в 8:00 утра. Взяли время с запасом, чтобы данные точно выгрузились в хранилище, очередное ежедневное автообновление прошло успешно, и клиент мог пользоваться отчетом уже в начале рабочего дня в 9:00-10:00 утра.
Этап 4. Визуализация данных в Google Data Studio
Собранные данные мы визуализировали в сквозном отчете Google Data Studio. С недавнего времени мы также стали использовать для визуализации данных отечественное решение — Yandex DataLens.
Визуализация происходила под руководством Степана. Он полностью понимал, какие параметры, показатели, в каких разрезах, с помощью каких графиков, диаграмм и таблиц лучше всего отразить в отчете.
Специально для клиента мы создали геокарту, чтобы понять, из какого города приезжает больше всего гостей отеля, а также тепловую таблицу с бизнес-показателями в разрезе демографических параметров гостей отеля. Посмотреть и оценить готовый вид отчета можно тут.
По запросу клиента мы сделали подсказки у каждого показателя, чтобы отчет был понятен сотрудникам отеля с разным уровнем компетенций.
Лист Total Data. Содержит общие агрегированные данные по модулю бронирования TravelLine и данные, которые приходят только в CRM. Отражает важные для клиента показатели прибыльности и эффективности бизнеса — Revenue, CR, CPL, ROMI, AOV, ARPU, CRR и многие другие. Они сопровождаются различными графиками, например, «Расход по каналу» или «Количество таргетированных звонков по каналу». Все это подкрепляется большой таблицей с агрегированными данными по каналам.
Лист Only TravelLine. Содержит показатели, перечисленные выше, но без указания данных CRM. Мы также добавили составную воронку из целей Google Analytics, которая показывает все этапы бронирования номеров на сайте.
Лист Only CRM. Содержит данные в разрезе CRM, без модуля TravelLine: статистика заказов, созданных по телефону, в мессенджерах и т.д.
Лист Advertising Sources. Содержит данные о рекламных кампаниях и показателях из Google Analytics — Depth Of View (глубина просмотра), Avg Session Duration (средняя продолжительность сессии), Bounces Rate (показатель отказов) и др.
Лист Assisted Conversions — лист с ассоциированными конверсиями, которые были выгружены из Google Analytics с помощью коннектора StreamMyData.
Лист Socio-Demographics. Содержит количество достигнутых целей, CR Rate и количество пользователей с разбивкой по полу и возрасту.
Лист Geographic Segmentation. Содержит информацию о географии пользователей из Google Analytics.
Лист Interests. Собирает данные по различным категориям интересов пользователей.
Результаты работ
Разработанные коннекторы StreamMyData и другие инструменты позволили создать для клиента уникальное решение. Все исходные данные, параметры и показатели благодаря SQL-запросам превратились в визуализированный отчет системы сквозной аналитики в Google Data Studio. Отчет помог оптимизировать рекламные кампании и достичь улучшения основных показателей эффективности отеля.
Для оценки эффективности работы с таким отчетом мы взяли результаты за несезонные месяцы. Это помогло исключить возможность влияния сезонного спроса на рост продаж:
Отзыв клиента
Конечно, не всё было легко и просто. Скажу честно, на этапе разработки коннектора Битрикс24 я не был уверен, что проект будет реализован до конца — ребята столкнулись с множеством технических подводных камней, т.к. разрабатывали такой коннектор впервые под наш запрос. Остальные же коннекторы в MediaNation уже были созданы и работали в рамках продукта StreamMyData. Но в конечном счете аналитикам и разработчикам удалось преодолеть все препятствия с мужеством и терпением.Рад результату, который удалось достичь благодаря совместной работе с MediaNation. За время сотрудничества мы подготовили множество итераций отчета для увеличения детализации, пока он не приобрел окончательный совершенный вид. Спасибо команде за внимание к деталям и оперативность внесения изменений.
Мы в агентстве создаем отчет под индивидуальный запрос. Он не ограничен по возможностям визуализации, а его данные актуализируются ежедневно. Работа с таким отчетом позволяет:
- понять долю дохода, которую приносит каждый канал или рекламная кампания, эффективно распределить рекламный бюджет, увеличить продажи и достичь запланированные цели;
- найти слабые места в воронке продаж, узнать, на каком этапе отваливаются пользователи и принять меры для уменьшения оттока клиентов в режиме реального времени;
- ускорить рост бизнеса благодаря решениям, принятым на основе анализа объединенных данных.
Больше про интернет-маркетинг рассказываем в нашем Telegram-канале, присоединяйтесь, будем на связи.
*Соцсети Instagram и Facebook запрещены в РФ. 21.03.2022 компания Meta признана в России экстремистской организацией.