Если у вас больше тысячи рекламных кампаний, не резиновый бюджет и желание глубоко погрузиться в аналитику, а не строить отчеты ради отчетов, то вам точно будет интересна эта презентация. Также можно получить запись вебинара на эту тему: https://www.owox.com/c/22k

2. Получить запись вебинара
можно по ссылке:
https://www.owox.com/c/22k

3. Спикеры
Павел Земсков
Веб-аналитик, «Сантехника-Онлайн»
Олег Харченко
Веб-аналитик, OWOX BI

4. 1. Несколько слов о компаниях Сантехника-Онлайн и OWOX
2. Вызовы, с которыми столкнулась команда Сантехники-Онлайн
3. Описание подхода к решению возникших проблем
4. Пошаговая инструкция по объединению данных
5. Примеры отчетов
6. Результаты автоматизации отчетов
Сегодня в программе

5. Несколько слов о компаниях
Сантехника-Онлайн и OWOX

6. 1. Из розничного магазина – в крупный узнаваемый бренд за 10 лет
2. 5 место* в российском e-commerce в категории "Товары для дома"
3. №1** в сегменте продаж сантехнических товаров
4. Магазины в четырех городах России: Москва, Санкт-Петербург, Казань,
Краснодар
5. 110 000 товарных позиций в интернет-каталоге
6. 600 ведущих мировых брендов
* рейтинг datainsight.ru за 2017 г.
** по признанию клиентов и конкурентов
Сантехника-онлайн

7. 1. Внедряем Google Analytics 360 Suite и Google BigQuery
В проектах наших клиентов более 2 млн транзакций в неделю
1. Разрабатываем сервисы OWOX BI
Работают в Google Cloud Platform и им доверяют более 5000 компаний во всем мире
1. Организуем профессиональные мероприятия
OWOX

8. Вызовы, с которыми столкнулась
команда Сантехники-Онлайн

9. 1. Разрозненность данных (много источников - сложнее анализ)
2. Тяжело прорабатывать данные в 1C в оперативном режиме: долгая
выгрузка данных + необходимо объединять таблицы с сотнями тысяч
строк
3. Проблема в оценке влияния онлайн кампаний на оффлайн продажи
4. Более 1000 рекламных кампаний с огромным количеством ключевых слов,
которые нуждаются в обработке и эффективном управлении
Проблемы, которые нуждались в решении

10. Проблемы, которые нуждались в решении
5. Существует понятие рекламного бюджета, которого стоит
придерживаться и планировать его на будущие месяцы
6. При анализе встречаются крупные заказы, которые искажают статистику
7. Формирование отчетов вручную занимает много времени. Команда
нуждалась в высвобождение этого времени на более полезные задачи
(анализ уже готовые сформированных отчетов, поиск инсайтов в данных и
т.д.)

11. Вопросы, на которые нужно ответить
1. Как построить прозрачную аналитику?
2. Как оценить вклад каждого маркетингового усилия в результат?
3. Как оценить вклад онлайн канала в офлайн продажи?

12. Описание подхода к решению
возникших проблем

13. Подход к решению проблем
1. Разделение кампаний по типам и регионам, и их динамика
2. Детализация таблиц до уровня кампаний и ключевых слов
3. Анализ качества кампаний/ключевых слов еще до того, как пойдут
продажи по косвенным характеристикам (средняя длительность сессии и
показатель отказов)
4. Контроль доли рекламы относительно бесплатных источников. Стараемся
выдерживать ее в каждом регионе для сохранения стоимости
привлечения заказов (онлайн+офлайн)

14. Почему мы выбрали Google BigQuery
1. Обработка больших объемов данных за секунды
2. Наличие API для интеграции с другими системами
3. Стоимость хранения и запросов к данным - не более 2000 руб/мес

15. Пошаговая инструкция
по объединению данных

16. Шаг 1. Передать расходы и действия в BQ
● Полные данные о действиях на сайте
● Полные данные о paid каналах
● Расходы на сессию
2
Google BigQuery
OWOX BI OWOX BI
3
1
santehnika-online.ru

17. Шаг 2. Объединить данные сессий и звонков
● Данные о произведенных заказах через колл-центр
● Привязка звонков к сессиям и источникам трафика
● Оценку качества звонка
2
Call tracking

18. Шаг 3. Дополнить данными из CRM
Для расчета Real Revenue и исполняемости заказов в Google BigQuery
передаются заказы:
● Созданные
● Отмененные
● Выполненные
● Возвращённые
Объединение Web с CRM по ClientID + Session ID
3

19. 2 вида отчетности:
1. Управленческая в Data
Studio
2. “Рабочая” в Google
Appscript + Google Sheets
Шаг 4. Визуализировать данные
Google SheetsAppscript
44

20. Data Flow Visualization
1C
Call Touch
$$$
3
Google
BigQuery
Google Sheets
Appscript
Naumen
8
7
6
5
4
Сторонние
источники
API
9
OWOX BI
Pipeline
santehnika-online.ru
OWOX BI PipelineGTM
GA
1
2
3
10

21. Примеры отчетов

22. Определяем источник отклонения

23. Ищем неэффективные кампании

24. Ищем неэффективные ключевые слова

25. Результаты автоматизации
отчетов

26. Результат

27. Результат

28. Future vision

29. Планы на будущее
1. Запустить триггерную рассылку на основе данных BigQuery
2. Увеличить долю user_id на сайте с помощью CRM данных и e-mail, чтобы
иметь возможность привязать большее количество офлайн-продаж к
сессиям клиентов
3. Делить платный трафик не по маскам рекламных кампаний, а по ссылкам,
на которые попадают клиенты, для более правильного понимания
расходов по брендам и категориям
4. Контролировать долю платных и бесплатных сессий в разрезе
категория/бренд, чтобы понимать, где мы можем усилиться и где стоит
это делать

31. Q&A
www.owox.ru | mail@owox.com