Как отслеживать все маркетинговые KPI на одном дашборде — история успеха Matahari Mall

153
4206
Материалы для скачивания
978.32 Kb

О компании

Mataharimall.com — крупнейший интернет-магазин Индонезии, который входит в Lippo Group. На сайте продается более 100 тысяч товаров из различных категорий: одежда и обувь, здоровье и красота, цифровая техника и бытовая электроника, хобби, хозяйственные товары и т.д.

Основанный в 2015 году Matahari Mall стал первым онлайн-магазином страны, который использует маркетинговую стратегию O2O (Online-to-Offline и Offline-to-Online). Клиенты магазина могут выбирать товары на сайте, а оплачивать, забирать и возвращать их в розничных магазинах сети Matahari Department Store по всей Индонезии.

Цель

Специалисты Matahari Mall решили создать универсальный отчет, который поможет анализировать все маркетинговые инициативы компании, своевременно корректировать ставки по рекламным кампаниям и эффективно перераспределять бюджет. Для этого нужно объединить данные с сайта, из рекламных сервисов и CRM-системы.

‘‘

После того, как мы поняли, что самостоятельная обработка данных займет слишком много времени, мы обратились за помощью в OWOX BI.

Дженни Кэтрин,
Старший менеджер по маркетингу
и аналитике в Matahari Mall

Задача

Для глубокого анализа маркетологам Matahari Mall нужно отслеживать определенную комбинацию кастомных параметров и показателей. Точнее около 30 метрик, таких как доход, транзакции и ROAS по данным из Google Analytics и из CRM-системы, CPC, CTR и другие.

Чтобы оценить вклад каждой сессии в продвижение пользователя по воронке продаж, маркетологи Matahari Mall используют OWOX BI Attribution. Поэтому им необходимо анализировать дополнительные показатели, рассчитанные по модели атрибуции на основе воронки: транзакции, коэффициент конверсии, доход, CPO и ROAS.

Кроме данных с веб-сайта, специалистам Matahari Mall нужно мониторить ключевые показатели эффективности мобильного приложения: установки, расходы на рекламу, заказы из приложения и т.д.

Как видите, количество метрик, необходимых Matahari Mall, просто огромное и определенно не вмещается в один отчет Google Analytics. Еще одна проблема заключалась в том, что маркетологи вручную управляли кампаниями и строили отчеты по нескольким рекламным площадкам. Что занимало около 4 часов в день.

Решение

Чтобы вывести все необходимые показатели на один удобный дашборд, аналитики Matahari Mall и OWOX BI объединили данные в облачном хранилище Google BigQuery. Благодаря такому решению компания имеет легкий доступ ко всем своим данным, при этом ей не нужно тратиться на содержание дополнительных серверов.

Информацию передавали в Google BigQuery по такой схеме:

Схема объединения данных

Давайте рассмотрим детальнее каждый шаг.

1. Собрать данные о поведении пользователей на сайте

Matahari Mall отслеживает действия пользователей на сайте с помощью Google Analytics 360 и передает несемплированные данные в Google BigQuery, используя встроенную интеграцию между системами.

Шаг 2. Собрать данные о поведении пользователей в приложении

Для сбора и анализа данных из мобильного приложения компания использует систему AppsFlyer. С помощью OWOX BI Pipeline аналитики Matahari Mall импортируют данные из AppsFlyer в Google BigQuery, чтобы объединить их с информацией из других источников.

Шаг 3. Импортировать данные о расходах

У Google Analytics есть встроенная интеграция с Google Ads. Поэтому, чтобы увидеть в отчетах GA данные о расходах из Ads, достаточно связать аккаунты этих систем. Чтобы выгрузить в Google Analytics информацию из других рекламных сервисов (Facebook, Instagram, Criteo), Matahari Mall использует OWOX BI Pipeline. Благодаря этому маркетологи компании могут сравнивать затраты, доход и ROAS каналов между собой. Объединенные данные о расходах по всем рекламным площадкам передаются из Google Analytics в Google BigQuery также с помощью OWOX BI Pipeline.

Шаг 4. Импортировать данные из CRM

Чтобы точно рассчитать доход, полученный от рекламных кампаний, нужно учитывать офлайн-заказы, возвраты и фактически оплаченные заказы из CRM (MIRA). Для ежедневного импорта данных из внутренней системы в Google BigQuery аналитики OWOX BI помогли своим коллегам из Matahari Mall настроить кастомный коннектор.

Шаг 5. Настроить модель атрибуции на основе воронки

Стандартная модель атрибуции Last Non-Direct Click в Google Analytics игнорирует вклад каждой сессии в продвижение пользователя по воронке. В результате всю ценность получает последний непрямой источник в цепочке перед заказом. Чтобы точнее оценить вклад в продажи каждого из каналов, аналитики OWOX BI настроили для Matahari Mall атрибуцию на основе воронки. Теперь компания может сравнивать эффективность своих онлайн-кампаний по двум моделям атрибуции.

Шаг 6. Объединить данные и рассчитать метрики

После того, как терабайты данных из разных систем были очищены, приведены к одному формату и собраны в Google BigQuery, аналитики OWOX BI написали для Matahari Mall SQL-скрипт, который рассчитывает необходимые показатели. В результате получилось две таблицы с данными сайта и мобильного приложения.

Шаг 7. Построить отчеты

После объединения данных в BigQuery аналитики OWOX BI написали запрос в App Script, который автоматически рассчитывает показатели за предыдущий день и добавляет результаты в основную таблицу в GBQ. Кроме того, запрос проверяет, все ли данные за последние 7 дней присутствуют в таблице. Если какой-то день пропущен, недостающая информация добавляется в таблицу. Благодаря этому, команда Matahari Mall может быть уверена, что не упустит ничего важного.

В результате компания получила дашборд в Google Data Studio, который обновляется автоматически, а также отчеты в Google Sheets, содержащие сырые, несемплированные данные.

Маркетинговые дашборды

Дашборд помогает маркетологам компании сравнивать ROAS и другие KPI всех каналов и принимать решение, какие рекламные кампании можно масштабировать, а какие отключить. Таким образом, Matahari Mall полностью контролирует свой маркетинговый бюджет. Обратите внимание, что цифры на скриншоте изменены в целях конфиденциальности.

Все показатели на дашборде обновляются ежедневно с помощью App Script, чтобы специалисты компании всегда имели релевантные данные для принятия правильных решений.

‘‘

Всегда приятно работать с лидерами рынка, но в то же время это большая ответственность. Объединить данные из всех систем и настроить дашборд для мониторинга основных маркетинговых KPI было непросто. Однако наше сотрудничество с коллегами из Matahari Mall было действительно плодотворным, и мы достигли цели.

Екатерина Ганопольская,
Веб-аналитик в OWOX BI
Екатерина Ганопольская

Результаты

Компания получила автоматизированный отчет со всеми важными для бизнеса показателями эффективности. Благодаря этому отчету специалисты Matahari Mall могут:

  • Контролировать ставки для рекламных кампаний в режиме реального времени.
  • Точно измерять эффективность всех рекламных каналов на разных платформах.
  • Сравнивать эффективность рекламы по двум моделям атрибуции: на основе воронки и Last Non-Direct Click. Это помогает находить недооцененные или переоцененные кампании и перераспределять маркетинговый бюджет.
  • Потратить 4 часа в день, которые освободились благодаря автоматизации отчетов, на более важные и творческие задачи.
‘‘

Нам больше не нужно тратить время на рутинные отчеты. Кроме того, теперь наши расчеты атрибуции более точные, так как основаны на сырых, несемплированных данных. Мы планируем продолжить сотрудничество с OWOX BI и следующим нашим шагом будет создание отчетов по LTV и RFM.

Дженни Кэтрин,
Старший менеджер по маркетингу
и аналитике в Matahari Mall

P.S. Если вам понравился кейс и вы хотите похожий отчет со всеми маркетинговыми KPI, бесплатно попробуйте все возможности OWOX BI в течение 14 дней. Если возникнут вопросы, оставляйте их в комментариях — с радостью поможем.

ПОПРОБОВАТЬ OWOX BI

Также смотрите другие примеры дашбордов для бизнеса в нашей статье.

Использованные инструменты

Вас также могут заинтересовать