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

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.

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.
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.
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.
Также смотрите другие примеры дашбордов для бизнеса в нашей статье.