Кейс: настройка BI-аналитики для крупнейшего в России производителя спецодежды — KINETICA
Блог №1 для директоров по performance-маркетингу
сквозная аналитика

Кейс: настройка BI-аналитики для крупнейшего в России производителя спецодежды

5
 Прочитать позже
11 минут  |  время прочтения

С группой компаний «Восток-Сервис» мы работаем по направлению мультиканальный маркетинг: настраиваем контекстную и таргетированную рекламу, запускаем email-рассылки, продвигаем сайт. За 7 лет ведения проекта мы обеспечили более 35000 транзакций. Чтобы понимать, какой вклад в эти транзакции вносит каждый канал, настроили кастомную сквозную аналитику.

Коробочное решение не рассматривали по двум причинам:

  • У клиента самописный сайт.

    Когда сайт сделан на популярной CMS, сложностей с внедрением сквозной аналитики не возникает — для большинства CMS есть готовые коробочные решения. Если же сайт самописный, интегрироваться с коробочной системой очень трудно или невозможно вовсе.

  • Клиенту нужны нестандартные отчеты.

    Нам предоставили список метрик, которые важно рассчитывать и отслеживать. Среди них были и нестандартные, отчет по которым невозможно настроить в коробочной системе.

Некоторые метрики

  • Воронка продаж по топ-5 каналам;
  • Каналы, которые участвовали в привлечении клиента;
  • Топ рекламных каналов и посадочных страниц по выручке;
  • Конверсия в продажи — доля продаж от общего числа заявок (Продажи /Заявки*100%);
  • Заявки со статусом «Оплачено»;
  • Выручка по заявкам со статусом «Оплачено»;
  • Разница между выручкой и себестоимостью (Выручка-Себестоимость);
  • Маркетинговые расходы;
  • ROMI — Возврат маркетинговых инвестиций (Прибыль — Расходы/ Расходы*100%);
  • CTR — отношение числа кликов к числу показов;
  • CAC — сумма на привлечение нового клиента;
  • LTV — совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества;
  • Сумма заказов с группировкой: по товарным категориям, по товарным подкатегориям, по юр.лицам и физ.лицам.

Сбор и обработка данных

Под капотом нашей кастомной сквозной аналитики — связка Google BigQuery и Owox BI.

Owox BI собирает данные:

  • с сайта — по заказам, промокодам, юзерам;
  • с рекламных систем, например, с Google Analytics — по хитам и UserID;
  • с CRM — по продажам.

Также Google BigQuery находит по записям из CRM те 20% онлайн заказов, которые стабильно выпадают из Google Analytics, и восстанавливает их. А еще он связывает заказы, которые оформлялись в один день, с их оплатой, которая совершалась в другой день.

Кейс: настройка BI-аналитики для крупнейшего в России производителя спецодежды

Наглядный отчет

Для отображения метрик на одном экране мы сформировали отчет в Google Data Studio. Это гибкий дашборд по всем показателям с ежедневным автоматическим обновлением.

Кейс: настройка BI-аналитики для крупнейшего в России производителя спецодежды

Эти данные позволяют получить:

  • межканальные цепочки и атрибуции;
  • рекомендательную систему товаров;
  • выкупаемость товаров при замерах эффективности каналов.

Фактический доход

До настройки сквозной аналитики определить фактический доход было невозможно, так как многие сделки совершались на стороне клиента — по телефону, при личной встрече или в переписке по почте.

Теперь, с помощью связки User ID и CRM, мы видим фактический статус заказа — понимаем, что это повторный заказ того же покупателя, просто из другого канала, или заказ, который уже отменили. Так мы получаем фактический доход и оптимизируем бюджет на рекламные кампании.

Гибкие сегменты для таргетирования

Теперь, когда мы видим все действия, которые совершают пользователи, прежде чем оформить заказ, мы создаем перспективные сегменты аудитории. Собираем вместе всех, у кого есть определенный паттерн поведения и схожие потребности, и делаем для них точечное рекламное сообщение, которое исходит из этих потребностей. Так мы расширяем рекламные кампании, увеличиваем их эффективность, дополняем цепочку email-рассылок, создаем товарные рекомендации и т.д.

Все преимущества настройки

  • Данные с каналов рекламы по кликам и конверсиям в единой системе;
  • Понимание, после взаимодействия с каким рекламным каналом клиент обратился по телефону;
  • Данные о доходе, купленных товарах, поведении пользователей на каждом этапе заказа, статусах заказа;
  • Формирование перспективных для лидогенерации сегментов и запуск рекламных кампаний для них;
  • Гибкий дашборд по всем показателям на одном экране с ежедневным автоматическим обновлением.
Сколько это будет стоить для моего проекта?
Был ли материал вам полезен?
Да
Нет
Спасибо
Сколько это будет стоить для моего проекта?
Отправляя форму, я принимаю пользовательское соглашение
Прочитайте еще
Аналитика
Хотите сэкономить рекламный бюджет — проведите анализ конкурентов до медиапланирования
просмотры1605
репосты 17
уровень Специалист
Трафик есть, заявок нет: куда смотреть в GA и Метрике, чтобы найти причины низкого CR
просмотры2234
репосты 16
уровень Специалист
Стратегия и аналитика
Как мы делаем предпроектную
аналитику для контекста и таргета
просмотры1803
репосты 4
уровень Специалист
Как сочетать рекламные каналы
просмотры2131
репосты 29
уровень Новичок