Андрей Суховой, руководитель Департамента аналитики в OWOX об оценке влияния онлайна на оффлайн. Тезисы доклада: - Объединение данных - Какие цифры измерять, чтобы оценить процессы (выбор системы для анализа) - Кейс интеграции оффлайна с онлайном

1. Как оценить
влияние онлайна
на оффлайн?

2. Об OWOX
1. Внедряем Google Analytics на ecommerce проектах
На проектах наших клиентов создается более 1 000 000 транзакций
еженедельно
2. Разрабатываем уникальные сервисы в Google BigQuery
Работают 100% в Google Cloud, более 3 000 пользователей
3. Мы не агенство и не продаем рекламу
Наша цель — предоставить объективные данные для принятия решений

3. Программа
1. Цели
2. Проблемы
3. Решения
4. Кейс

4. 1. Цели

5. Цель бизнеса
Уменьшить
расходы
Увеличить
доходы

6. 1. Увеличить долю рынка
2. Снизить стоимость привлечения клиента
3. Увеличить маржу на заказе
4. Уменьшить стоимость обработки заказа
5. Снизить долю ручных операций
Цели выхода оффлайна в онлайн

7. 2. Проблемы

8. 1. Бизнес мыслит оффлайн KPI
2. Не оценивается влияние онлайна на оффлайн
3. Данные находятся в разных системах
Проблемы

9. 1. Посетил сайт через Adwords → сделал заказ
2. Перешел по платной рекламе → Добавил товар в
корзину → Ретаргетинг → Позвонил в колл-центр и
оформил заказ → Забрал в точке самовывоза → при
покупке купил аксессуар
Путь к заказу

11. Где данные?
1. Доходы, цены, статусы и наличие товаров в ERP
2. Пользователи, их карты лояльности и история
коммуникации с ними в CRM
3. Расходы на привлечени трафика в рекламных
сервисах
4. Данные о посещениях и действиях на сайте в Google
Analytics
5. Отчеты в Excel

12. 3. Решение

13. Наладить сбор онлайн данных
1. Google Tag Manager
— Разместить правильный datalayer на сайте
— Настроить отправку данных в Google Analytics (просмотры страниц,
события, микроконверсии)
— Перенести управление рекламными тегами
2. Google Analytics
— Enhanced Ecommerce
— User id
— Custom dimensions
3. Настроить импорт расходов
— Автоматический сбор данных из рекламных систем
— Расчет ROI в одной системе

14. Выбрать единую систему для анализа
1. Таблицы
a. Excel
b. Google Sheets
2. Система на своих серверах
a. Oracle BI
b. SAP Hana
c. Своя разработка
3. Облачные сервисы
a. Adobe Omniture
b. Webtrends
c. IBM Coremetrics
d. Google Analytics
e. Google BigQuery

15. Выбор Fortune 500

16. Ограничения Google Analytics
1. Нет репроцессинга данных
Нельзя изменить или повлиять на исторические данные
2. Не все типы данных являются расширяемыми
Нельзя загрузить статус или маржу к заказу
3. Расходы не связаны с конкретной сессией
Нельзя строить динамические модели атрибуции
4. Интерфейс накладывает ограничения на структуру отчетов
Нельзя использовать динамические метрики и произвольные отчеты
5. Сложные семплируются
Нельзя проследить логику расчета и быть уверенными в точности

17. Преимущества Google BigQuery
1. Сервис для сбора и обработки данных в реальном времени
Террабайты обрабатываются за секунды
2. Есть репроцессинг данных
3. Экономически эффективен
Не надо покупать лицензии, ПО, сервера, нанимать и обучать новых
специалистов. Оплата только использованных ресурсов
4. Быстрая и удобная интеграция с внешними сервисами
SQL-like синтаксис и большое количество готовых библиотек
5. Надежный и безопасный
99.9% uptime, PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type II
Всегда в наличии дополнительные мощности

18. Объекты
1. цена
2. id товара
3. id категории
4. тип страницы
5. ...
Модель данных
Субъекты
1. Источник
2. client id
3. user id
4. crm id
5. ...
Действия
1. Просмотр
2. Звонок
3. Заявка
4. ...
ПредложениеПосетитель
Действие

19. Объединение пользователей
Особенности:
1. Изменение исторических данных
2. Пакетная передача / в реальном времени
Приложения
1. Google Analytics
2. CMS
3. ERP
4. CRM
5. Call-центр
6. Внешние сервисы
Ключи для
объединения
1. client id
2. user id
3. crm id
4. email hash
5. phone hash
6. loyalty card
7. ip

20. 4. Кейс

21. Оценка источников на основе LTV
Бизнес задача
Оптимизировать расходы на рекламу для возврата наиболее
ценных клиентов.
Аналитическая задача
Рассчитать ценность, которую сгенерировали клиенты за
опреденный исторический период и добавить параметр в
систему аналитики для анализа данных в отчетах.

22. Ограничения
● В Google Analytics нет исполняемости заказов
● В Google Analytics нет валовой прибыли
● В Google Analytics нет заказов через call-центр
● LTV постоянно меняется

23. 1. Настроить передачу User ID

24. 2. Импортировать заказы из ERP и BQ

25. 3. Рассчитать LTV с помощью SQL запроса

26. 4. Импортировать данные в GA

27. Результат

28. Результат

29. Объединяй и властвуй!
Андрей Суховой
www.owox.com
mail@owox.com