Як наскрізна аналітика прискорює бізнес-процеси та прийняття маркетингових рішень: кейс із партнерства zakaz.ua та Promodo

Наскрізна аналітика з розділенням за каналами-партнерами дає змогу акумулювати дані з усіх каналів в одному dashboard та аналізувати їх за єдиною атрибуцією. Це прискорює ухвалення маркетингових рішень та загальні бізнес–процеси. Співробітництво zakaz.ua та Promodo стало прикладом, як за короткі терміни налаштувати аналітику, впровадити кастомну атрибуцію, доповнити та автоматизувати звіти. Детальніше про це — у матеріалі щодо співпраці агенції з web-analytics та топової компанії із сервісу доставлення.

Характеристики проєкту

zakaz.ua — велика сервісна компанія, що надає послуги для кінцевих споживачів. Напрями бізнесу — замовлення, доставлення або самовивіз товарів з гіпермаркетів. З іншого боку, це зручний майданчик для партнерів — великих торговельних мереж. Така колаборація дає їм змогу створювати на субдомені zakaz.ua власні посадкові сторінки та збільшувати продажі.

Сервіс має власну ІТ-платформу, на якій створено особисті рекламні кабінети для партнерів. Зрештою, велика кількість джерел інформації і стала проблемою, бо дані накопичувались в різних місцях. Трафік — в аналітичних системах, звіти про дохідність — у CRM, а рекламні витрати — в окремих сервісах. Експерти Promodo запропонували створити єдину систему даних для доходів і витрат та автоматизувати регулярне оновлення звітів. При цьому була залишена фільтрація «по партнерах».

Пропозиція побудувати атрибуцію «last non-push non-direct click» була схвально прийнята. Така модель враховує цінність конверсії саме за останнім непрямим переходом та показує, які засоби переконують користувача зробити покупку. Проєкт було розроблено та впроваджено протягом двох місяців навесні 2022 року.

Наскрізна аналітика: реалізація

Багатофункціональні бізнеси отримують дані з різних джерел, тому їм потрібна наскрізна аналітика. Вона відстежує шлях користувача, оцінює ефективність маркетингових активностей, моніторить заходи для залучення та утримання клієнтів. У випадку zakaz.ua вхідні дані були такими:

• 20 активних маркетингових каналів, що залучають і повертають споживачів;
• вебсайт, структура якого включає субдомени партнерів;
• першочерговість залучення нових споживачів;
• наявність мобільного застосунку, що перетягує частину онлайн-трафіку.

Проблемою клієнта було те, що відомості про конверсії з рекламних кабінетів (Facebook та Google Ads) різнилися з даними Google Analytics. Це поширене явище, яке пояснюється різними моделями атрибуції, що за замовчуванням встановлені у рекламних кабінетах. Фахівці Promodo звели різні звіти в один та поєднали в ньому дані витрат та доходів. Так з’явилась можливість використання статусів з внутрішніх систем обліку для налаштування розрахунків та збирання статистики.

На сайті https://www.promodo.ua/services/analytics можна знайти більше корисної інформації про налаштування web-аналітики.

Накопичення даних: збір та об'єднання

Для вирішення задачі команда виконавця брала дані з таких систем:

• моніторинг витрат та інших метрик РА: Facebook, Google Ads, Campaign Manager 360, eSputnik, Google spreadsheets;
• дані про джерела залучення трафіку та користувачів: GA4 та AppsFlyer;
• відомості про статус користувача чи замовлення: CRM.

Далі було написано Python-скрипти, які регулярно оновлювали інформацію з різних джерел. Наявність у рекламних кабінетах відкритих API дозволила швидко збирати відомості про витратну частину. Задля безпеки не використовувались стандартні конектори, а були створені власні скрипти.

З’ясувалось, що іноді реклама для декількох компаній-партнерів йшла з одного облікового запису. Розділити витрати можна було лише за назвою кампанії. Для усунення проблеми клієнту довелось стандартизувати ці назви, а аналітикам виконавця — зробити парсинг назв кампаній.

Акумулювати та зберігати інформацію вирішили у сховищі BigQuery від сервісу Google Cloud. Воно надійне та розраховане на обробку великого об’єму даних. Також Google Cloud легко інтегрується з іншими сервісами, наприклад Google Analytics 4 або Google Ads. На прохання замовника було додано фільтрацію даних за партнерами — для подальшої аналітики.

Кастомна атрибуція

Головним завданням стало створення нової моделі атрибуції. Data-driven у raw-даних лише показує першоджерело користувача та основу окремого сеансу, але не надає інформацію щодо них. Фахівці Promodo врахували вплив додаткових каналів (push-повідомлення) на онлайн-замовлення та побудували атрибуцію власноруч. Така модель трохи ускладнює розбудову, але її легко обробляти та кастомізувати під потреби конкретного бізнесу. Також вона дозволяє аналізувати функцію призначення джерела. Наприклад, push-повідомлення повертають користувачів до сервісу, але не залучають нових. Тому їхній статус «джерела покупки» повинен відрізнятися від інших. Заради дослідження впливу окремого інструмента на покупку, що було важливо для клієнта, його відокремили спеціальною метрикою і не враховували як останнє вагоме джерело.

З досвіду аналітиків, дані з Apple Search Ads та Facebook іноді некоректно відображаються у Firebase та не передаються до GA4. Тому виконавець застосував сервіс AppsFlyer, який добре об'єднується з різними рекламними кабінетами. Платформа AppsFlyer дійсно спростила моніторинг великих обсягів та почала точно визначати ефективність застосунків. В аналітиці за місяць GA4 за джерелом Apple Search Ads була зазначена 21 покупка, а в AppsFlyer — вже 2 204. Отже, AppsFlyer зафіксувала 2 204 покупки, а Firebase — усього 21, тому дані було доповнено згідно з цими результатами.

Ще одним викликом для команди агентства стали особливості збору даних у GA4. Він був налагоджений значно пізніше, ніж в Universal Analytics, а також обмежував аналіз минулих періодів. Це давало похибку в розташуванні даних за джерелами походження. Тому архівні дані з Universal Analytics було вилучено та об’єднано з GA4.

Автоматизація та візуалізація звітів

Раніше багато складнощів для клієнта створювала необхідність обробляти «вручну» звітність рекламних кампаній. Це не дозволяло швидко опрацьовувати інформацію та оперативно приймати бізнес-рішення. Внаслідок співпраці з Promodo збір даних було автоматизовано та доповнено критеріями з Display Video 360. Візуалізація, як і раніше, здійснюється в BI-системі «Tableau» — там вже була управлінська звітність клієнта.

Підсумки та враження

Партнерство zakaz.ua та Promodo дало змогу побудувати актуальну систему аналітики, яка задовольнила нагальні потреби замовника. Наскрізна модель має щоденне автоматичне оновлення та збирає дані водночас з декількох джерел: рекламних кабінетів, аналітичних програм та внутрішнього обліку. Зараз клієнт бачить повну картину витрат та KPI і може ефективно оптимізувати бюджет.

Замовник задоволений результатом цього великого проєкту та активно застосовує у своїй діяльності запропоновану кастомну модель атрибуції.