Контекстная реклама отчет: Точки слива бюджета в рекламных кампаниях Яндекс.Директ и Google Adwords – Лучшие отчеты по контекстной рекламе, у которых есть чему поучиться

Содержание

Как сделать отчет по контекстной рекламе в Google Data Studio. Примеры.

Решение — это одностраничная таблица с основными показателями рекламной кампании «чтобы держать руку на пульсе». Разработка подобной страницы займет у вас 10 минут, но сэкономит многие часы в будущем. Именно такие мы внедрили для своих клиентов.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Что такое Google DataStudio

Это инструмент визуализации данных, который позволяет выгрузить данные из разных источников и свести их в онлайн-отчеты, а потом расшарить в лучших традициях Google Документов.

Сразу замечу, в рамках контекстной рекламы отчеты бывают 3 видов по глубине:

  • Основные показатели, например, отчет по прибыли в разрезе Яндекс.Директа, AdWords, cоциальных сетей и др., чтобы «держать руку на пульсе».
  • Средней глубины, например, отчет по рекламным кампаниям или категориям товаров в разрезе Яндекс.Директа.
  • Глубокий, как когортный анализ или конверсия по вложенности URL, такие отчеты нужно сводить вручную.

Так вот в Data Studio целесообразно строить отчеты только по основным показателям.

На момент написания статьи доступна только beta с ограничениями:

  • Не позволяет агрегировать данные из разных источников, например, взять из Google Analytics количество кликов по датам и свести с количеством звонков по тем же датам из обычной таблицы в Excel.
  • В нашей стране пока нельзя использовать высокие технологии Data Studio, поэтому воспользуемся ZenMate.

Ок, как в итоге построить такой дашборд?

1. Устанавливаем ZenMate. Переходим по ссылке и нажимаем «Установить».

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Нажимаем на новую иконку в браузере и переходим на страницу регистрации — регистрируемся (email можно не подтверждать, и так работает).

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Снова кликаем на иконку и выбираем Change location.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Меняем на United States.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Все!

2. Создаем отчет

Заходим на главную страницу Data Studio.

  • Создание отчета — Google предлагает использовать готовые шаблоны отчетов, но они мало чем полезны, так как не показывают наши целевые показатели (прибыль, конверсия, звонки).
  • Отчеты
     — Созданные ранее отчеты.
  • Источники данных — Подключенные источники данных, например, Google Analytics, MySQL и так далее, подробнее ниже.
Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Нажимаем на синий плюсик и «соглашаемся» с условиями.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Открывается страница нового отчета и предлагается создать новый источник данных. В качестве существующих источников предлагаются примеры наборов данных [Sample], но они нам не нужны.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Как вы видите, доступны почти все популярные источники, но нам нужен Google Analytics.

Вся прелесть в том, что связать 2 разных инструмента можно одной кнопкой, так как они находятся внутри Google-аккаунта.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Далее нам предлагается посмотреть все доступные параметры и показатели:

  • Параметры (зеленым цветом) – это utm_метки, регионы, дата и так далее, то есть мы смотрим числовые показатели в разрезе параметров.
  • Показатели (синий цвет) – это количество кликов, конверсий, выручки и так далее.
Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Попробуем создать новый показатель, например, мы создадим синтетический показатель «Лид» из 4-х целей по формуле:

Цель 1 * Вес цели + Цель 2 * Вес цели + Цель 3 * Вес цели + Цель 4 * Вес цели

Лид = Звонки (Goal 11 Completions) * 1 + Callbackhunter (Goal 3 Completions) * 0.9 + JivoSite (Goal 4 Completions)*0.5 + Заказ (Goal 5 Completions) * 1.5

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Таким же образом создаем показатель стоимости лида и другие привычные показатели, далее эти показатели можно будет менять и добавлять новые.

Стоимость лида = Стоимость / Лид

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Наиболее популярные параметры в Google Analytics

Параметры Описание
Дата
Строим график в разрезе дней.
Неделя в формате ISO года в формате ISO Строим график в разрезе недель.
Канал Например, CPC, Organic, Social; то, что вы указываете в utm_medium.
Источник Например, yandex, google, vk, facebook; то, что вы указываете в utm_source.
Кампания То, что вы указываете в utm_campaign.
Ключевое слово Например «купить велосипед»; то, что вы указываете в utm_keyword.
Регион Например Москва, Московская область, Чебаркуль.

Наиболее популярные показатели в Google Analytics:

Показатели Описание
Сеансы Клики, но учтите, что будет отличаться от метрики до ~10%.
Goal XX (Достигнутые переходы к цели ХХ) XX, это ваш ID цели, который можно посмотреть в GA.
Доход Выручка, если у вас подключена электронная торговля.
Стоимость Расходы в AWords и Яндекс Директе, если вы выгружаете из Директа в Analytics.
Транзакции Продажи, если у вас подключена электронная торговля.

Строим графики

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

После того как мы создали показатели, переходим в главное рабочее пространство.

Первый инструмент на дашборде – это даты, по которым строится отчет, мы по умолчанию указываем «Последние 30 дней (включая сегодня)». То есть, когда кто-то откроет ваш отчет, дата будет выставлена по умолчанию.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Теперь построим обычный график с линиями.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Справа во вкладке Данные видим настройки доступные: 

Источник данных — в одной таблице может быть >1 источника, например, можно вывести данные сразу нескольких аккаунтов Google Analytics для менеджера или подтягивать звонки из Google Таблиц.

Параметр: параметр времени — например, Date.

Показатель — числовые значения, например, Сеансы, можно вывести Доход, Цели, Стоимость или собственные показатели.

Изначально может ввести в заблуждение, что оси наложены на одну ось ординат (вертикальная). Для этого нужно одну ось привязать к левой оси ординат, а другую к правой.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Добавим название графика с помощью текстового блока:

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Далее добавим ряд ключевых показателей:

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Выделим основные показатели прямоугольником и переместим его на задний план.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Добавим фильтр, чтобы была возможность отфильтровать график по источникам. Например, если мы снимем галочку с yandex, то график и показатели будут отбражаться только по google.

Кстати о фильтрах: в нашем случае нужны данные только по каналу «Контекстная реклама». Для этого нужно добавить фильтр на уровне отчета. Зайдем в меню Ресурс > Настроить фильтры и нажмем Добавить фильтр

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google AnalyticsКак построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Фильтр работает по аналогии с фильтрами в самом Google Analytics:

  • Включить/Исключить — трафик по каналу CPC мы включаем в отчет или исключаем из него.
  • Выбираем Параметр/Показатель и задаем условие, например, параметр Medium (канал трафика) = CPC (тип платного трафика).

Подробнее останавливаться не будем, так как аналогичную информацию можно найти в интернете.

Теперь нажимаем на любой элемент, который хотим отфильтровать. В поле «Фильтр» нажимаем Добавить фильтр, где и выбираем наш новый фильтр «Платный трафик».

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Добавим таблицу с конверсией по регионам, для этого нам потребуется сделать новый показатель, как мы делали ранее. Для этого нажмите Добавить показатель в правой панели и Создать новый.

Клики > Лиды = Лиды / Sessions

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Ну и напоследок сделаем таблицу по эффективности менеджеров, так как наш Google Analytics бы интегрирован с AmoCRM, что позволяет выгружать в него продажи.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Чтобы не смущать пользователей отчета английский названиями Cost, Revenue и так далее, их можно заменить на русские. Находим источник данных в меню Ресурс > Добавленные источники данных и нажимаем Изменить.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Как дать доступ?

В правом верхнем углу нажимаем иконку Поделиться отчетом.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Даем доступ на просмотр и размещаем ссылку на наш отчет со смешанными данными.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Как делать более сложные отчеты

У Google Analytics есть ограничения в сборе и агрегировании данных, поэтому мы используем следующую схему.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

1. Выгружаем данные по API из Google Analytics, AdWords, Яндекс.Директа, Я.Метрики, CRM и любых других сервисов в приложение в облаке.

2. Внутри приложения на Python сводим данные в необходимые нам таблицы и пушим в Google BigQuery (используем его как базу данных).

3. Из BigQuery подгружаем в DataStudio. Также к BigQuery легко обращаться из Pandas, Excel и других популярных инструментов.

Отметим, что при всей своей гибкости это сложное решение.

Как построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google AnalyticsКак построить dashboard в Google Data Studio с данными из Google Analytics

Заключение

В заключение сравним основные решения на рынке, которые решают схожую задачу.

Microsoft Power BI Дашборды Google Analytics Google DataStudio
Источники Все, но под большинство нужно писать интеграцию с API Только Google Analytics 12 наиболее популярных
Автообновление Нужно разворачивать сервер в облаке, который будет «пушить» свежие данные Автоматически Автоматически
Сложность настройки Высокий порог входа В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда»
Шаринг Да Сложно, только через Analytics Как Google Документы
Преимущества Подходит сложным проектам для сложных отчетов Простой в подключении, так как он находится внутри Analytics Решает 80% всех задач

Как мы внедрили BI-аналитику в отделе контекстной рекламы — Netpeak Blog

Хотите, я скажу, что делают ваши сотрудники прямо сейчас? Собирают вручную отчеты в электронных таблицах. Сколько времени они тратят зря, игнорируя автоматизацию? Увидеть реальную картину просто: посчитайте количество затраченных на отчетность человекочасов и умножьте на среднюю стоимость рабочего часа сотрудника.

В этой статье я расскажу, зачем внедрять BI-решение для бизнеса, какие задачи можно решить с помощью автоматизации и что получил Netpeak, разработав собственное BI-решение для отдела контекстной рекламы.

Business intelligence (BI) — методы и инструменты для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму. Эти данные используются для бизнес-анализа. Технологии BI обрабатывают большие объемы неструктурированных данных, чтобы найти стратегические возможности для бизнеса.

Как долго длилось внедрение?

На реализацию проекта — от постановки задачи до завершения — ушло около 5 месяцев.

Чем мы занимались все это время?

1. Предпроектная подготовка.

1.1. Определили основную и дополнительные цели внедрения BI.

1.2. Определили источники, из которых следует получать необходимые данные. В качестве первоочередных источников выбраны Google Ads, Google Analytics, Яндекс.Директ и Facebook. На эти площадки уходит подавляющая часть всего рекламного бюджета по проектам наших клиентов. Также источником стала внутренняя ERP и ряд Google таблиц, которые заполняют сотрудники.

1.3. Исходя из поставленных целей, определили перечень отчетов, диаграмм и фильтров, необходимых для решения бизнес-задач.

1.4. Разработали архитектуру базы данных, в которой будет храниться необходимая для визуализации информация.

1.5. Подобрали инструменты для реализации проекта при минимальных финансовых затратах.

2. Техническая реализация проекта.

2.1. Изучили документацию по работе с API всех выбранных ранее источников.

      2.2. Получили доступ к API всех необходимых источников.

      2.3. Написали пакеты функций на языке R для работы с API Яндекс.Директ и Facebook:

          • пакет ryandexdirect для работы с API Яндекс Директ;
          • пакет rfacebookstat для работы с API Facebook.

          2.4. Изучили документацию пакетов функций для работы с API Google Analytics и Google Ads, а также для перевода денежных данных в одну валюту.

              2.5. Написали скрипты на языке R для сбора и записи данных из всех источников в базу.

              2.6. Настроили визуализацию всех отчетов и диаграмм.

              2.7. Разграничили уровни доступа к отчетам для сотрудников.

              А теперь — к подробностям.

              Как определить цели внедрения BI?

              Как понять, что вашему бизнесу нужен BI, а не ручной сбор и обработка данных в электронных таблицах?

              Проанализируйте:

              • сколько времени уходит на ручной сбор и манипуляции с данными;
              • какие именно задачи вы хотите решить с помощью BI.

              На момент написания статьи в штате Netpeak работает более 30 специалистов по контекстной рекламе. Каждый из них регулярно собирает и анализирует данные по кампаниям из различных систем. Чтобы у специалистов освободилось время на анализ данных и оптимизацию рекламы, мы решили собрать всю необходимую информацию «в одной вкладке».

              В отделе контекстной рекламы Netpeak определили такие цели:

              1. Контроль основных показателей эффективности рекламных кампаний на всех рекламных площадках и по всем проектам.
              2. Поиск путей масштабирования рекламных кампаний без потери эффективности.
              3. Рост бюджетов без снижения эффективности рекламных кампаний.
              4. Общий рост эффективности рекламных кампаний по всем проектам.

              Как определить, какие таблицы и диаграммы необходимы для достижения целей?

              Это просто. Когда вы четко сформулировали цель, понимание, какую информацию и в каком виде необходимо получить появляется автоматически.

              После общения со специалистами и руководством отдела, мы определили список отчетов, диаграмм и ключевых показателей, на которые опираются сотрудники при анализе рекламных кампаний, и руководство — при оценке эффективности отдела, состоящего из более чем 30 человек.

              В результате было описано 60 визуальных элементов и ряд фильтров (для удобства работы с ними).

              Как найти инструменты для реализации проекта при минимальных тратах?

              При выборе инструментов лучше всего опираться на мнение специалиста, который владеет как минимум несколькими BI-платформами и базами данных, а также умеет работать с большими объемами данных.

              Еще один ориентир при выборе BI-платформы — ежегодное исследование Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms.

              Лидеры в BI-отрасли не меняются уже достаточно много лет. Это Microsoft (Power BI), Tableau Software (Tableau) и Qlik (QlikView, QlilSense). Именно на эти решения стоит обратить внимание.

              Подбирая BI-платформу для решения конкретной задачи, учитывайте:

              • из каких источников необходимо получить данные для визуализации;
              • потребуется ли вам онлайн-доступ к отчетам;
              • каким бюджетом вы располагаете.

              Я выбрал следующие инструменты:

              1. Таблицы Google — для хранения справочной информации по проектам, а также информации, которую сотрудники компании ежедневно вносят вручную. Как правило, это небольшие таблицы, которые состоят максимум из нескольких сотен строк. Этот инструмент бесплатный и идеально подходит для совместной работы сотрудников в одном документе в онлайн-режиме.
              2. Язык R — для сбора информации из API рекламных систем. Этот инструмент также бесплатный и предназначен для быстрой обработки больших массивов информации.
              3. MySQL — СУБД для хранения собранной информации, которую не требуется в дальнейшем каким-либо образом изменять. В базу данных мы записывали агрегированные данные, поэтому производительности MySQL с запасом хватает для решения нашей задачи. Ежемесячно поступает приблизительно 300 тысяч строк данных — при правильно настроенной конфигурации базы данных и правильной индексации таблиц производительности MySQL для обработки этого массива данных более чем достаточен. Как и предыдущие инструменты, MySQL совершенно бесплатный.
              4. Microsoft Power BI — инструмент визуализации данных. Доступного функционала достаточно для решения поставленной задачи. К тому же, Power BI для десктопов — совершенно бесплатный, а онлайн-версия обойдется дешевле, чем конкуренты (нет необходимости покупать отдельный сервер, все данные хранятся и обрабатываются на серверах Microsoft).

              Техническая реализация проекта

              Техническую реализацию стоит начинать с описания процесса сбора, очистки, агрегации, хранения и визуализации данных.

              Чтобы рассчитать место, необходимое для хранения информации, обязательно выясните:

              • с какой частотой необходимо обновлять отчеты;
              • какой объем данных предполагается хранить;
              • до каких объемов вырастет база в течении года.

              Мы собираем информацию ежемесячно, далее в течение месяца специалисты оптимизируют рекламные кампании на основе отчетов, и в следующем месяце мы видим информацию для дальнейшей оптимизации и масштабирования.

              Схема работы

              Схема работы BI-решения для отдела контекстной рекламы Netpeak

              1. Ежемесячно все маркетологи вносят в таблицу Google данные по своим проектам. Так мы собираем справочник, который содержит всю необходимую для работы скриптов информацию.
              2. После актуализации справочника запускаются R-скрипты, которые собирают информацию с помощью API из всех рекламных площадок, связывают ее, агрегируют и записывают в базу данных MySQL.
              3. В течение месяца сотрудники компании заполняют множество других документов в таблицах Google: с информацией об оценках эффективности проектов, новым и ушедшим проектам и так далее. Все эти документы связаны с Power BI Desktop с помощью R-коннектора.
              4. Раз в месяц, после сбора всей информации за прошлый месяц, с помощью нажатия одной кнопки «Обновить» в интерфейсе Power BI Desktop актуализируются все отчеты и диаграммы.
              5. Данные публикуются в Power BI Service для онлайн-доступа специалистов, тимлидов и руководства отдела.

              Как специалисты по контекстной рекламе используют BI-решение?

              Начнем с того, что в Power BI можно разграничить роли. Так каждый сотрудник получил доступ к определенному набору данных.

              Структура отдела:

              DH (Department Head) — руководство. Сотрудники с этим уровнем доступа видят информацию по всем проектам, что помогает им контролировать работу отдела и своевременно реагировать на негативный тренд по ключевым показателям команд.

              TL (Team Leaders) — руководители команд. Имеют доступ к информации по проектам специалистов входящих в их команду, но не видят данные по проектам других команд.

              IM (Internet Marketer) — специалисты по контекстной рекламе. Имеют доступ к информации исключительно по своим проектам и не видят данные по проектам других специалистов.

              Мы четко разграничили доступ к данным. Каждый сотрудник получил доступ к необходимой ему информации и может принимать решения на своем уровне ответственности.

              В BI-отчетах можно посмотреть общую информацию по KPI, которые необходимо контролировать руководству отдела и команд:

              • эффективность работы отдела,
              • нагрузка специалистов,
              • различная сегментация проектов и специалистов
              • динамика изменения количества активных проектов и так далее.

              Рассмотрим подробно, как специалисты применяют разработанный инструмент при ведении рекламных кампаний.

              1. Общий анализ проекта

              Первая таблица, которую видит специалист, отображает данные о сумме потраченных средств, количестве показов, кликов, CTR и стоимости клика в разрезе проекта, источника и канала трафика.

              С этих данных начинается более глубокая аналитика каждого проекта. Специалист может перейти к изучению диаграмм, отображающих объем потерянных транзакций, дохода и конверсий, и на основе этих данных делать выводы по отдельному проекту или рекламной кампании.

              2. Анализ объема потерянного дохода

              Объем потерянной выгоды — на диаграмме с разбивкой на потери по бюджету и по рейтингу.

              Специалист сразу видит:

              • проекты и рекламные кампании, где можно поднять бюджет без снижения эффективности рекламных кампаний;
              • проекты и рекламные кампании, в которых нужно обратить внимание на показатель качества и стоимость лида, чтобы минимизировать потери в связи с низким рейтингом объявлений.

              Потерянные конверсии в связи с нехваткой бюджета специалист также может проанализировать с помощью специальной таблицы. В ней по каждому проекту и рекламной кампании представлены данные о том, сколько средств не хватило для максимально возможного охвата и сколько транзакций недополучили в связи с этим.

              Также специалисту доступен график, отражающий долю бюджета, которую потенциально можно было потратить без потери эффективности.

              Посмотрев перечисленные диаграммы и отчеты, специалист может написать письмо с рекомендациями на повышение бюджета, а также сразу указать объем дохода либо количество транзакций и конверсий, которые будут получены в результате повышения бюджета. Так специалист узнает, в каких проектах и по каким рекламным кампаниям можно эффективно растить рекламный бюджет и приносить больше выгоды клиентам.

              3. Анализ потерянных конверсий в связи с рейтингом

              Следующий шаг — минимизация потерянной выгоды в связи с низким рейтингом объявлений. В данном случае есть два пути.

              3.1. Повышение показателя качества ключевых слов

              В первую очередь необходимо уделить внимание показателю качества, так как это позволит оптимизировать стоимость транзакции.

              Для работы над показателем качества специалисту доступно шесть диаграмм.

              Первые две диаграммы показывают общую информацию о показателе качества по проектам. Также можно перейти на уровень рекламной кампании или группы объявлений.

              Левая диаграмма разбивает все ключевые слова в аккаунте на три группы:

              • High (обозначены зеленым цветом) — ключевые слова с высоким показателем качества, от 8 до 10 баллов.
              • Middle (обозначены желтым цветом) — ключи со средней оценкой показателя качества, от 5 до 7 баллов.
              • Low (обозначены красным цветом) — ключевые слова с показателем качества ниже 5 баллов.

              Правая диаграмма отражает средний показатель качества по аккаунту, рекламной кампании или группе объявлений.

              С помощью этих диаграмм специалист видит проблемные аккаунты, рекламные кампании, группы объявлений, и сразу может определить, какие ключевые слова необходимо оптимизировать.

              Следующие три диаграммы показывают каждую составляющую показателя качества в разрезе аккаунтов, рекламных кампаний и групп объявлений.

              На каждом графике видно соотношение ключевых слов с разными оценками. Зеленым цветом обозначена доля ключевых слов с оценкой выше среднего уровня, желтым — со средней, красным — с оценкой ниже среднего уровня.

              В диаграмме слева вы увидите оценку ключевых слова по релевантности объявлению. Для ключей с низкой оценкой специалисту необходимо составить объявления, которые содержат в заголовке или тексте объявления ключевые слова.

              Центральная диаграмма отражает оценку ключевых слов по ожидаемому значению CTR. Эта составляющая больше остальных влияет на показатель качества, но изменить ее оценку довольно сложно. Если в группе высокая доля объявлений с низким уровнем ожидаемого CTR, специалисту необходимо сделать объявления более заметными и привлекательными: проверить, включены ли расширения объявлений, более креативно подойти к самим текстам и заголовкам объявлений.

              Диаграмма справа показывает оценку качества целевой страницы. В данном случае специалисту стоит попробовать изменить посадочную страницу в объявлении на более релевантную или порекомендовать клиенту переписать текст посадочной страницы, чтобы ключевые слова из группы объявлений встречались чаще.

              Читайте подробнее, как улучшить оценку качества целевой страницы.

              После того, как специалист проработал показатель качества и вытянул его на максимальный уровень, снижается стоимость клика. Следовательно, растет количество кликов и транзакций в рамках прежнего бюджета.

              3.2. Повышение ставок в рекламных кампаниях, где стоимость привлечения клиента это позволяет

              Если после оптимизации показателя качества вы все также теряете показы в связи с низким рейтингом объявления, обратите внимание на установленные ставки. Чтобы маркетолог мог оценить, в силах ли он повысить ставки, мы добавили график, отображающий стоимость транзакции в разрезе рекламных кампаний.

              Анализ стоимости транзакции

              В каждом проекте специалист знает допустимую стоимость конверсии и может сопоставить эти данные с тем, сколько было потеряно конверсий. Если стоимость транзакции ниже допустимой и при этом существуют потери дохода из-за низкого рейтинга, стоит поднять ставки. В таком случае количество проигранных аукционов снизится, и специалист сможет привлечь больше заинтересованных пользователей и в результате — увеличить доход.

              4. Масштабирование кампаний

              В BI-решении добавлен ряд отчетов по стоимости клика в Google Ads в разрезе разных тематик, а также стран и городов. Основываясь на эти данные, маркетолог может оценить, стоит ли масштабировать рекламные кампании на конкретные города и регионы, и сделать это максимально эффективно в зависимости от возможностей и специфики бизнеса клиента.

              На данный момент доступна информация о стоимости клика:

              • в 188 странах;
              • 25,7 тысячах городов;
              • в разбивке на 27 тематик.

              Также подобный отчет доступен и о стоимости клика в разбивке на тематики и страны в Facebook.

              Демоверсия части готового решения на случайно сгенерированной выборке данных

              Посмотреть демоверсию описанного решения на тестовой выборке данных можно по этой ссылке.

              Выводы

              Как мы внедрили BI-аналитику для отдела контекстной рекламы:

              1. Определили цели, источники и перечень отчетов, необходимых для решения бизнес-задач.
              2. Разработали архитектуру базы данных и подобрали инструменты для реализации проекта.
              3. Получили доступ к API всех необходимых источников и разработали необходимые пакеты функций на языке R.
              4. Визуализировали отчеты в Power BI.
              5. Разграничили доступы к данным в зависимости от роли сотрудника.

              Что в результате?

              1. Руководство:

              • контролирует выполнение KPI отдела;
              • получает данные для распределения проектов между специалистами в зависимости от их нагрузки.

              2. Маркетологи на основе полученных данных:

              • оценивают объем потерянного дохода; анализируют потерянные конверсии в связи с рейтингом;
              • оптимизируют рекламные кампании и быстро определяют зоны роста;
              • масштабируют рекламные кампании, подключая новые источники и регионы.

              Следите за рубрикой «Кейсы», чтобы первыми узнать, как BI-аналитика отдела контекстной рекламы повлияла на бизнес наших клиентов.

              как подготовить красивый отчет Документация сервиса автоматизации отчетов по интернет-рекламе Reportkey.ru

              Перевод статьи Amy Bishop «Bridging data and action: How to create killer reports».

              Спросите маркетолога, что необходимо для успешной рекламной кампании и вы услышите о данных.  Маркетолог может тратить часы на вытаскивание данных из разных источников, просмотр статистики, анализ трендов и показателей.

              Но одно дело анализ, а другое — формальные отчеты. И проблема совсем не в лени или в том, что  отчетность занимает много времени. Делая отчеты вы не чувствуете, что заняты чем-то действительно нужным и важным. Так как же справиться с проблемой отчетов, которые не нужны клиенту и демотивируют специалистов?

              Сфокусируйтесь на главном

              Чтобы показать вовлеченность, необязательно, включать в отчет много воды, которая готова поглотить каждого, кто откроет ваш отчет  максимальное количество данных.  

              Отчеты в которых слишком много информации отталкивают. Никто не скажет вам об этом прямо,  клиенты будут откладывать изучение такого отчета на потом, случайно пропускать в нем целые разделы.

              Вот несколько советов, которые помогут избежать этой проблемы:

              • Не генерируйте отчеты бездумно. Прежде чем начать, сформируйте список показателей, которые важны для вас или клиента. 
              • Если клиент предоставляет свой список метрик  —  изучите их на предмет того, действительно ли они важны и могут использоваться в качестве показателей эффективности.
              • Помните, что иногда меньше —  значит больше. Этот график красив, но не имеет отношения к вашей рекламной кампании? Отбрасывайте.
              • Не пытайтесь создать отчет «все в одном». Иногда лучше сделать несколько отдельных отчетов, за несколько разных периодов, отдельные отчеты для разных подразделений и пр. Например, отчеты для менеджера по маркетингу и отчеты для руководителя бизнеса должны включать разный набор показателей и степень детализации данных. Менеджеру по маркетингу могут быть интересны самые эффективные ключевые слова, в то время как руководителю возможно нужны только общие данные по эффективности кампаний или каналов привлечения трафика.

              Чтобы сконцентрироваться на важных метриках, в Reportkey есть настройка шаблонов, которую можно делать отдельно для каждого клиента. (прим. ред.)

              Отчет готов, что дальше?

              Если вы выполнили все рекомендации, но ваши отчеты все равно игнорируют — изучите данные и задайте себе вопрос «И что?». Например, посещаемость с поиска выросла в два раза, и что это дает бизнесу клиента? Ответив на этот вопрос в отчете, вы сразу сделаете его интереснее.

              Как заставить отчет говорить?

              Какую историю вы пытаетесь рассказать с помощью отчета? Что в нем важно? Что нужно изучить клиенту? Что было важным для вас? 

              Чтобы заставить отчет говорить, в Reportkey есть возможность оставить комментарии для клиента к каждому блоку отчета. (прим. ред.)

              Вот несколько примеров:

              • Что изменилось с прошлого отчета? Почему это изменилось? Что мы будем с этим делать?
              • Положительная динамика? Почему? На что она влияет и как нам ее сохранить?
              • Негативные моменты? Что случилось? Как решить проблему?
              • Результаты. Как мы их получили? Почему? Что мы будем делать в следующем месяце?
              • Наиболее важные выводы, список выполненных работ. 
              • Есть ли у нас возможности для роста? Что нужно сделать (увеличить бюджет, подключить дополнительные каналы и пр.)?

              Для того, чтобы включить в отчет выводы и список выполненных работ в Reportkey есть специальные поля, которые можно заполнить при генерации отчета. (прим. ред.)

              Расскажите историю

              В отличии от сухих данных, истории гораздо интересней и проще для восприятия. Да, история может заставить нас  переформатировать данные. Что-то придется убрать, потому что это не вписывается, где-то потребуется добывать дополнительную информацию, но все не так сложно как кажется.

              Только не зарывайтесь в чистое творчество. Наша цель превратить создание историй для ваших отчетов в устойчивый процесс, который подчиняется определенному алгоритму.

              • Постарайтесь выстроить данные и выводы в логической последовательности. Это поможет создать основу для вашей истории. Если вы показываете значительное снижение трафика, но не показываете одновременное уменьшение бюджета, то негативная динамика может быть воспринята как ваша ошибка. Эти же данные в правильной последовательности будут легко говорить сами за себя. Аналогичным образом, если CPA увеличивается и количество конверсий также увеличивается, то эти данные также нельзя разлучать, иначе вы получите изменение CPA без изменения количества конверсий.
              • Добавляйте выводы, резюмируйте. Если вы что-то хотите сказать тем, кто будет читать отчет  —  сделайте это, не думайте что кто-то будет читать ваши мысли или данные также хорошо как это это делаете вы.
              • Даже если вы верите только в таблицы, подумайте о создании презентации.  Сервисы для создания презентаций и текстовых отчетов в отличие таблиц, гораздо лучше подходят для историй.

              Учитывайте контекст

              Бизнес клиента не существует в вакууме. В отчет можно добавить дополнительные графики с трендами, динамикой сезонного спроса, данные по рекламной активности конкурентов и объяснить как эти показатели влияют на эффективности рекламной кампании или поискового продвижения.

              Вот несколько примеров:

              • Сравнительный анализ двух временных диапазонов. 
              • Для сезонного бизнеса —  влияние сезонного спроса.
              • Если бизнес не зависит от сезонности. Влияние конкретного события типа «черной пятницы», публикации в СМИ.
              • Любые внешние факторы, которые оказывают влияние: новости (например, вы продаете туры и поступило сообщение об эпидемии гриппа в Азии), фото с товаром в руках у знаменитости и пр.

              Все это можно и нужно делать частью истории, которую рассказывает ваш отчет.

              Не зацикливайтесь

              Если вы увидели, что ваш некогда прекрасный отчет внезапно превратился в тыкву,  потерял актуальность, то пришло время его пересмотреть. Вот несколько советов, которые помогут в этом случае:

              • Запланируйте регулярный пересмотр формата отчетности, например раз полгода. Вы уверены, что новому маркетологу интересен отчет именно в таком виде? Может он уже давно ориентируется совсем на другие показатели. Не стоит ждать контрольной точки если вы уже начали подозревать, что ваши отчеты не читают.
              • Актуализируйте отчетность при изменении стратегии или целей рекламной кампании.
              • Если у вас запрашивают дополнения или пояснения к отчету — уделите несколько минут, чтобы подумать, нужно ли добавлять эти данные на постоянной основе или они могут быть интересны, к примеру, раз в год.
              • Если вы добавляете в отчет что-то новое (например, появилась новая возможность у сервиса, который вы используете или системы аналитики)  — оцените насколько она важна именно для этого клиента или вы просто используете ее ради новизны.

              Автоматизируйте!

              Идеальный отчет — это здорово, но ведь ресурсы ограничены. Чтобы решить эту проблему без влияния на качество отчета  —  нужно автоматизировать все, что только можно. По возможности выберите одну или несколько платформ, которые вы будете использовать для этой цели на постоянной основе:

              • Google Data Studio. Позволяет визуализировать данные для создания красивых дашбордов с различными виджетами, таблицами и графиками. Помимо Google Analytics и Adwords, интегрирован с Google Таблицами.
              • Cyfe. У сервиса множество готовый интеграций, он отлично подходит для отчетности по большому количеству каналов.
              • Domo. Есть бесплатная подписка с ограниченными опциями, для некоторых проектов ее будет достаточно.
              • Для любителей Excel отлично подойдет Microsoft Power Bi.

              Reportkey полностью адаптирован для российского рынка, имеет все необходимые интеграции с рекламными системами и настраивается за несколько минут. (прим. ред.)

              Если часть ваших отчетов могут быть представлены только в Excel — изучите и используйте все возможности для автоматизации Excel. Никогда не используйте его как обычный редактор для таблиц.

              Измените свои установки

              Отчет— это не просто формальность. Создание хорошей системы отчетности  — одна из самых ценных задач, которые вы можете решить. Хороший отчет поможет определить приоритеты для оптимизации рекламы и стратегии продвижения. В итоге, он поможет развиваться как вашему бизнесу, так и бизнесу клиента.

              делаем отчет по контекстной рекламе и SEO за несколько секунд

              1. Главная
              2.  / 
              3. Полезное
              4.  / 
              5. SEO-reports: делаем отчет по контекстной рекламе и SEO за несколько секунд

              SEO-reports.ru – сервис для быстрой, автоматической генерации отчетов по контекстной рекламе, SEO и таргетированной рекламе. Те из вас, кто работает inhouse или в сфере клиентского продвижения, знают сколько времени может отнимать, казалось бы, несложная работа по построению отчетов.

               Если делать все вручную, основных проблем здесь будет две:

              • Не всех устраивают стандартные отчеты. Для одних они непонятны, а другие же, предпочитают видеть только те метрики, которые интересным им лично;

              • Как правило, даже у независимого специалиста, на продвижении явно не один-два сайта. У агентств их счет и вовсе идет на десятки и сотни.

              В итоге, времени на подготовку отчетов может уходить немало, да еще и легко можно забыть, кому и что отправлять.

              SEO-reports спешит на помощь!

              И дает такие возможности как:

              • подключение аккаунтов веб-аналитики Яндекс.Метрика и Google Analytics и кабинетов Я.Директ и Google Adwords;

              • работа с агентскими аккаунтами Я.Директ;

              • разовая настройка структуры отчета по каждому из сайтов, которая запоминается системой;

              • вывод основных метрик и таких важных KPI как стоимость лида,, достижение целей и др.;

              • брендирование отчетов;

              • вывод данных по позициям через API таких сервисов как Топвизор, AllPositions, SEOlib и TopInspector;

              • подключение собственных доменов для отправки отчетов в html;

              • автогенерация отчетов по расписанию.

              И это далеко не полный перечень доступных функций, есть и другие интересные опции, которые пригодятся в работе.

              Вот несколько скриншотов, которые наглядно дают представление о чем идет речь:

              Пример полноценного сгенерированного отчета можно посмотреть здесь https://seo-reports.ru/examples

              Все просто и понятно, что особенно важно для клиентов и владельцев, которым важна информативность, а не просто набор графиков и цифр.

              Кому это нужно?

              1. Специалистам и агентствам, занимающиеся клиентским продвижением.

              2. Inhouse специалистам, которым нужна регулярная аналитика по проекту и отчетность перед руководством.

              Для начала работы с сервисом вам потребуется сделать всего пять простых шагов:

              • Регистрируемся и авторизуемся в системе

              • Добавляем свои сайты через аккаунты веб-аналитики

              • Подключаем дополнительные сервисы (если нужно)

              • Настраиваем структуру отчета по проекту

              • Нажимаем кнопку и ждем несколько секунд, для получения отчета.

              Это актуально для любого специалиста, который работает с трафиком.

              И еще один неочевидный момент – сервис отлично подходит и для самих владельцев сайтов, которые хотели бы самостоятельно следить за динамикой развития своего проекта. Ведь показатели отображаются наглядно и информативно, а конструктор отчета можно настроить таким образом, чтобы получать информацию по тем метрикам, которые больше все важны именно для вашего бизнеса.

              Как попробовать сервис в деле

              Тарифы в SEO-reports доступны для специалистов любого уровня - от новичка-фрилансера до крупного агентства: 

              Есть и бесплатный демо-тариф, который позволяет работать с одним сайтом и одним сервисом аналитики.

              Вы можете протестировать сервис на платном тарифе “Фрилансер”.

              Промокод “MOAB” дает возможность бесплатно использовать сервис в течение 2 месяцев! Единственное ограничение, его необходимо активировать до 31 декабря.

              Чтобы воспользоваться им, на странице оплаты https://seo-reports.ru/balance/ выберите тарифный план, срок, введите код в поле «Купон», после чего нажмите кнопку «Рассчитать»:

              Зарегистрироваться в SEO-reports можно по этой ссылке, и, надеюсь, сервис поможет вам сэкономить немало времени при работе над отчетами и беглой аналитике.

        Добавить комментарий

        Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *