Получить запись вебинара » https://www.owox.com/c/1l7
Принимать правильные решения можно только, основываясь на полных данных. Но как быть, если расходы на рекламу учитываются в одной системе, действия пользователей на сайте — в другой, оффлайн продажи — в третьей? А есть еще е-mail рассылки, заказы по телефону, цены конкурентов, отмененные заказы и т.д.
Все это взаимосвязано, незначительные изменения в чем-то одном могут привести к грандиозным последствиям в другом. Анализировать и использовать эту связь помогает сквозная аналитика.
На вебинаре мы расскажем:
➤Как настроить Google Analytics, чтобы собирать данные о действиях пользователей на сайте.
➤Как импортировать расходы на рекламу по всем рекламным кампаниям в Google Analytics и Google BigQuery.
➤Как собрать в единой системе все действия пользователей с сайта, из мобильных приложений, ERP/CRM, систем Call tracking, e-mail рассылок, а также цены конкурентов.
➤Что и в какой последовательности подключать, чтобы настроить сквозную аналитику.
Информация будет полезна:
Аналитикам больших данных, BI специалистам, специалистам по обработке, анализу и хранению больших массивов данных, маркетологам.
3. 1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery
2. Разрабатываем сервисы OWOX BI
3. Организуем профессиональные мероприятия
4. Мы НЕ продаем рекламу
4. 1. Что такое “сквозная” аналитика
Терминология, проблемы, цели, задачи
2. Порядок внедрения
Пошаговый алгоритм
3. Инструменты визуализации
Преимущества и ограничения
4. Использование результатов
Примеры дашбордов
Сегодня в программе
6. Сквозная аналитика в понимании экспертов
Магазин электроники:
Анализ #всех_точек_касания (сайт, приложения, колл-центр + шоу
рум, магазины, постаматы) чтобы понять, где посетитель касается
для #принятия_решения, а где #клиент_уже_покупает
7. Сквозная аналитика в понимании экспертов
Банк:
Возможность отследить #воронку_продаж от первого касания до
#подтвержденной_заявки
8. Сквозная аналитика в понимании экспертов
Ритейлер продуктов питания:
Полное понимание истории #цепочки_продажи от
#источников_привлечения по разным каналам, отслеживания
#статусов_заказов до #выкупа_заказов покупателями
9. Сквозная аналитика в понимании экспертов
Travel-сервис:
Связка онлайн-аналитики и аналитики продаж, позволяет понять,
откуда приходят #не_просто_заявки, а #реальные_продажи
10. Сквозная аналитика в понимании экспертов
Fashion-ритейлер:
Исследование воронки продаж на всех этапах и уровнях
(#микроконверсии и #макроконверсии) от точки входа, начиная от
охватной рекламы, до возврата пользователя за следующей покупкой
12. Идеальная воронка продаж
Online Campaigns
Рекламные
сервисы
Visitors behavior
Счетчик
аналитики
Sales &
Customers
CRM, ERP
До сайта На сайте После сайта
Усилия (расходы)
Результат (доход)
13. Реальные сценарии воронки продаж
Online Campaigns
+
Offline Campaigns
Sales &
Customers
CRM, ERP
Усилия (расходы)
Результат (доход)
14. 1. Настроить сбор полных данных по всем касаниям до продажи
2. Дополнить данными о фактических продажах
3. Оценить окупаемость каналов привлечения
4. Перераспределить рекламный бюджет
5. *Измерить окупаемость рекламных каналов с учетом всех
взаимодействий с покупателем (не Last Click)
Задачи сквозной аналитики
15. Решение Преимущества Ограничения
Google Analytics ● Знакомый интерфейс
● Сегментирование
● Нет Call-tracking
● Нет импорта не-Google расходов
● Нет полной интеграции с CRM
● Семплирование и ограничение интерфейсом
Яндекс Метрика ● Понятный интерфейс
● Нет семплирования
● Неполный Call-tracking
● Нет импорта не-Яндекс расходов
● Нет полной интеграции с CRM
● Отчеты ограничены структурой и интерфейсом
Самописное (API +
Call-tracking + CRM + .)
● Учитывает заказы по
телефону и CRM
● Требует ресурса на разработку и интеграции
● Рутинные операции по поддержке и отчетности
All-inclusive
сервисы сквозной
аналитики
● Удобные отчеты “из
коробки”
● Поддержка
● Алгоритмы расчетов - “черный” ящик
● Агрегация и нет контроля над данными (API)
● Отчеты ограничены структурой и интерфейсом
Общее Оценка каналов не по всем взаимодействиям с клиентом, а только последнему
Сравнения популярных решений сквозной аналитики
21. Google BigQuery
Google Sheets
Google Data Studio
OWOX BI Smart Data
Задавайте вопросы на естественном языке и
сразу получайте ответы
Создавайте интерактивные дашборды и
делитесь ими с коллегами
Создавайте отчеты на основе любых объемов
данных и обновляйте их автоматически
Возможности визуализации отчетов
Microsoft Power BI
Создавайте дашборды с помощью мощного и
популярного инструмента визуализации
23. Преимущества и ограничения OWOX BI BigQuery Reports
1. Возможность строить отчёты любой структуры и выбирать любые
параметры и обрабатывать большие объемы данных
2. Хорошо знакомый и гибкий интерфейс Google Sheets
3. Двухфакторная авторизация и управление доступами на основе Google-
аккаунтов
1. Необходимы навыки работы с SQL
2. При выгрузке в Google Sheets более 100 000 значений, работа сервиса ощутимо
замедляется
3. Нет встроенного функционала отправки уведомлений при изменении
показателей (только через Apps Script)
25. Преимущества и ограничения Google Data Studio
1. Понятность не техническим специалистам
2. Удобное подключение новых источников данных
3. Расшаривание коллегам и мультиплатформенная визуализация
4. Бесплатный
1. Нельзя в одном чарте рассчитать показатели из разных источников данных
2. В России создание новых дашбордов через VPN
3. Иногда встречаются служебные ошибки
27. Преимущества и ограничения OWOX BI Smart Data
1. Позволяет задавать вопросы на русском языке
2. Быстрый доступ к несемплированнным данным без знания SQL
3. Поддержка структуры данных Google Analytics
4. Возможность доступа к скрипту SQL запроса
5. Возможность экспорта в Google Sheets
1. Используемые параметры запросов ограничены моделью данных
29. Hoff: Как увеличить ROI контекстной рекламы на 17%
Google Analytics неточно определяет ценность рекламных каналов, потому что:
● Не учитывает отмененные заказы
● Не учитывает офлайн-заказы
● Не учитывает маржу заказа
● Не учитывает заказы по телефону
● Воспринимает пользователя с разных устройств, как нескольких
● Семплирует данные при построении отчетов
История успеха
32. Hoff: Как увеличить ROI контекстной рекламы на 17%
● Увеличили ROI контекстной рекламы на 17% за счет оптимизации размера
ставок
● Точнее оценили прибыль от поисковых фраз
● Увеличили количество фраз с ненулевой ценностью в 2,4 раза
● Узнали, что ряд ключевых фраз приносят больше заказов офлайн, чем онлайн
33. Эльдорадо: Как увеличить выручку от рассылок на 237%Цели:
● проанализировать эффективность рекламы с учетом конечной прибыли
● при оценке источника учитывать LTV за 180 дней и суммарные расходы
● привлечь новых посетителей с высоким LTV в будущем
● оптимизировать рекламный бюджет
История успеха
36. Влияние цен конкурентов на конверсию и поведение
посетителей сайта
● Как цены на товары отличаются от цен конкурентов?
● Как доход от проданных товаров зависит от цен конкурентов по
кампаниям?
● Как доход от проданных товаров зависит от цен конкурентов по
категориям товаров?
Статья Вебинар
46. В итоге “сквозная аналитика” - это...
1. Учет всех точек касания // все сессии, которые можно измерить
2. Учет всех устройств // насколько позволяют трекеры
3. Учет онлайн и офлайн // как каналы привлечения так и продажи
4. Полная воронка // от первого касания до выкупа товара и денег в кассе
5. Объективная атрибуция // распределение ценности по всем сессиям
47. 1. Настройте корректный сбор данных в Google Analytics
2. Загрузите в Google Analytics расходы на платное привлечение
3. Соберите поведение и транзакции онлайн-пользователей в Google BigQuery
4. Загрузите в Google BigQuery данные колл-трекинга
5. Загрузите в Google BigQuery статусы заявок/транзакции из CRM/ERP
6. Распределите ценность от транзакций с учетом CRM/ERP по онлайн-воронке
7. Постройте отчеты и графики и:
a. Оцените реальный вклад рекламных источников в продажи
b. Найдите зоны роста повышения продаж в онлайне
c. Перераспределите рекламный бюджет и повысьте продажи
Что дальше
48. 1. Решения по аналитике
2. Истории успеха
3. Вебинары
4. Google Cloud Platform Free Tier
5. Бесплатное демо
Полезные ссылки