Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

5269

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Меня зовут Виктория, я руководитель агентства комплексного интернет-маркетинга «Есть контакт!». Уже три года мы собираем сквозную аналитику для клиентов на Power BI. Сначала делали отчеты своими силами, когда рук перестало хватать — передали отчетность на поддержку команде BI-аналитиков Zhdanov. В статье покажем, какие дашборды должны быть у агентства, как собираем данные и какие задачи такая отчетность решает для нас и клиента.

Готовые решения VS собственная разработка

Говорят, прежде чем делать свое — попробуй готовые продукты. Так и сделали! Пробовали Roistat, Comagic, CallTouch. Времени на настройку уходило прилично, а точность статистики оставляла желать лучшего: то формы на сайте не позволяют поставить их скрипт, то сервисы на сайте диковинные и для них не предусмотрен функционал передачи данных, то появляются внезапно лишние переходы, то источник лида определяется неверно, и еще много таких «то». Бьемся, бьемся, а все равно два записываем — три в уме.

С готовыми решениями выходило так:

  • Для маленьких проектов цель не оправдывала средства. Ежемесячно клиент платит 20% от бюджета, а сэкономит в лучшем случае 10%. На маленьких выборках аналитика не окупала себя. 
  • Для больших проектов индивидуальные настройки делались долго, дорого или не делались вообще. Чем больше источников — тем больше срезов данных хотелось видеть, а в готовых решениях упирались в невозможность добавить позиции сайта на поиске, сопоставить план/факт по лидам, провести аналитику в разрезе городов, сделать отдельные графики для маркетолога, руководителя или менеджера по продажам.

Проблемы с аналитикой бросали тень на нашу работу. Заказчик требовал точной аналитики, а мы ничего не могли сделать самостоятельно. Как итог: время тратилось на переписку с поддержкой, клиент был недоволен, а данные — неточны.

В 2016 году в поле зрения появились сразу две системы, подходящие для решения наших проблем: Power BI и Google Data Studio. Они решали проблему визуализации данных, а значит, собственная разработка отчетности уже не была чем-то из области фантастики. Мы сделали ставку на собственную разработку и не пожалели. 

Первую версию отчета мы делали сами и рассказывали в статье 2 года назад. Был создан проект в сервисе myBI Connect — он предоставляет услуги по выгрузке и хранению данных из различных облачных источников: рекламных кабинетов, телефонии, CRM, счетчиков аналитики и прочих. 

Источники данных для отчета:

  • Рекламный кабинет Яндекс.Директ. 
  • Рекламный кабинет Google Adwords.
  • Рекламный кабинет Фейсбук.
  • Google Analytics.
  • Колл-трекинг Callibri. Данные из Callibri импортируются скриптом Google Script в Google Sheets. Пришлось разрабатывать свой скрипт.
  • Колл-трекинг Манго.
  • Чат на сайте Jivosite.
  • Квиз Marquiz. 
  • Google Sheets — для добавления данных и комментариев вручную. Например, Marquiz не выгружает пройденные квизы, которые пришли из WhatsApp, в цели Google Analytics.

С помощью myBI Connect мы подключили нужные кабинеты, и далее сервис производил ежедневное обновление данных в БД, нам оставалось подключиться к нему с помощью Power BI и собрать отчет.

Отчет состоял из главного листа, куда сводились основные показатели и комментарии, и тематических: посещаемость, позиции SEO, звонки и контекстная реклама.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Пример тематического листа по SEO-продвижению:

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Мы хотели сделать типовой отчет, который будет быстро и просто копироваться для каждого нового клиента. Скопировали шаблон, подключили новые кабинеты, таблицы — вуаля, все готово. Нужно нам нововведение сделать — вносим правку в одном отчете, она автоматически копируется во все. 

В теории все здорово, на практике — проблемные проблемы:

  • Из-за того, что шаблон и база данных была одна, отчеты грузились невероятно долго и ошибка в одном отчете рушила обновление данных всех отчетов в базе. 
  • Не все данные подтягивались как надо. Например, умные кампании Google Ads выгружались без utm-параметров.
  • Тратили много человеко-часов на поддержку системы. Когда я в очередной раз увидела, что 140 часов в месяц у нас ушло на поддержку отчетов, поняла, что это не оптимально, что наших знаний не хватает и нужна помощь тех, кто специализируется на Power BI.

Обратились к партнеру сервиса myBI Connect — Андрею Жданову и его команде Zhdanov. Дальше передаю слово Андрею. Он расскажет, как они пересобрали архитектуру отчетов, решили проблему с обновлением и скоростью загрузки.

Спойлер: сейчас у нас данные обновляются раз в 15 минут и точны, как швейцарские часы.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Описание отчета

Коллеги, привет. Меня зовут Андрей Жданов, моя команда специализируется на сквозной аналитике маркетинга и продаж. 

Первым делом мы провели работу по настройке сервиса myBI Connect. Тридцать клиентов с сотней источников данных были расположены в одном проекте (БД) myBI Connect, то есть выгружались в одну БД, по сути — в одни и те же таблицы. Это позволяло использовать базовый тариф 5000 ₽ в месяц, но приводило к следующим проблемам:

  • Заканчивалось свободное место, базовый тариф дает 5 Gb на один проект.
  • Шаблон отчета (даже для самого маленького клиента) сначала загружал весь объем данных, а уже потом фильтровал нужную информацию.
  • Любая ошибка в данных прерывала их загрузку в Power BI, и обновление отчета ломалось.

В итоге обновлять 30 шаблонов на ежедневной основе у заказчика не получалось, и они обновлялись один раз в месяц в ручном режиме с большими трудозатратами. 

После аудита решили на одного клиента заводить отдельный проект в myBI Connect. По себестоимости это 1000 ₽ в месяц на тарифе «Продвинутый», где доступно 10 проектов, таких тарифов используется несколько. Мы перераспределили расходы на техподдержку на оплату сервиса. Заказчик все равно тратил эти деньги на обслуживание своих отчетов в виде зарплаты сотрудников. 

Дальше поработали с самим шаблоном. Исходная версия шаблона была сложной. Даже в проекте, где использовался один рекламный кабинет, подтягивались шаблонные решения по всем видам рекламы, телефонии, CRM. Поэтому загрузка данных и просто работа проходили медленно. Сделали различные шаблоны на все случаи: клиенты с CRM, клиенты с рекламным аккаунтом в Фейсбуке или ВКонтакте, клиенты с контекстной рекламой и их вариации. Это позволяет получать максимально адаптированные шаблоны под клиента, не скатываясь в кастомную разработку «с нуля».

Поработали над визуальной частью. Отчет с демонстрационными данными доступен прямо на этой странице, для более удобного просмотра рекомендуем развернуть его на весь экран, с помощью стрелочки в правой нижней части окна.

Подробнее о каждом листе:

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 1. Главная

Цель: показать общую информацию. 

Есть таблица с ключевыми данными (1): сеансы, количество лидов, конверсия, расходы, стоимость привлечения лида.  

Итоги и планы указаны в блоках «Что сделано» (2) и «Что планируется сделать» (3).

Если бизнес использует более одного сайта, реализована возможность выбрать интересующий сайт либо показать данные по всем посадочным страницам (4).

Можно выбирать период (5). 

Можно фильтровать данные по источнику и каналу привлечения трафика (6, 7).

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 2. KPI

Цель: дать подробную информацию о KPI проекта.

Основные KPI отображаются в шапке листа (1).

Есть возможность выбрать интересующие показатели, проанализировать их динамику (2) и соотношения (3).

Реализована возможность более подробного исследования достигнутых целей на сайте в разрезе канала трафика (4).

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 3. Реклама

Цель: выдать информацию о результатах работы контекстной рекламы, подсветить проблемы.

Основная информация сведена в удобную таблицу (1) с такими показателями:

  • Расходы, ₽ с НДС
  • Показы
  • Клики по рекламному объявлению
  • Цена клика
  • Количество сеансов по данным Google Analytics
  • Количество заявок
  • Количество уникальных звонков
  • Лидов суммарно
  • Конверсия в лид
  • Стоимость привлечения лида

Можно детализировать данные до уровня utm_term, что дает возможность оценить работу рекламы в разрезе каждого ключевого слова.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 4. Выводы

Цель: подвести итоги прошедшего месяца, задать цели на будущий период. Удобно открыть такую страницу на встрече с клиентом и быстро пробежать по основным проблемам и предложениям. 

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 5. Поиск&Сети

Цель: дать сравнительную информацию о результатах работы рекламных кампаний на Поиске и в Сетях. 

Как и всегда, KPI в быстром доступе на видном месте (1).

Возможность сравнить обобщенные данные в динамике (2), количественно (3), по каналам (4). Мы обязательно создаем таблицу с ключевыми показателями работы рекламы, но уже в разрезе Поиска и Сетей (5).

Этот лист чаще используют сотрудники агентства. Здесь отслеживаем значимые отклонения. Если выросла цена заявки — переходим в кампанию и смотрим: колебания в цене в пределах нормы или нет? Если цена сильно выросла — идем в настройки кампании и вносим изменения. 

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 6. Звонки

Цель: детализация информации по звонкам. 

KPI с возможностью детализации по принятым и не принятым звонкам (1).

Можно смотреть динамику звонков (2), количественное сравнение принятых звонков с непринятыми (3), распределение по каналам (4). На листе реализована сводная таблица по каждому звонку (5). 

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

Лист 7. Посещения

Цель: собрать информацию о посещениях страниц сайта (сайтов) и поведении посетителей.

На этом листе в KPI включили следующие показатели (1):

  • количество сеансов;
  • количество страниц, просмотренных за один сеанс;
  • количество отказов по данным Google Analytics;
  • длительность сеанса.

Есть возможность выбрать показатель из указанных выше и в разрезе этого показателя проанализировать:

  • динамику изменения показателя (2);
  • количественное соотношение по устройствам (3);
  • срез по каналам трафика (4).

В таблицу (5) сведена информация по KPI в разрезе каждой страницы выбранного сайта.

В некоторых отчетах мы реализуем дополнительно листы по результатам SEO-продвижения сайта заказчика и по лидам/продажам из CRM, если это используется в работе заказчика. 

Дополнительно сделали мини-отчет по итогам недели, который отправляем клиентам на почту. Это позволяет увидеть краткую сводку, даже на заходя в отчет Power BI.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

И, наконец, технический блок.

Эта часть статьи будет интересна скорее коллегам «в теме» — тем, кто уже руками пощупал Power BI и API Google Analytics. Если вы не из их числа — пролистайте раздел до выводов. 

  1. Обнаружили, что не везде Google Analytics перевели с долларов на рубли

Исторические данные просто так уже не поправить, поэтому выгружали данные курсов валют на каждый день и пересчитывали расходы Google Ads с долларов на рубли.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

  1. Создали собственные справочники UTM-разметки

Если данные о трафике пришли из myBI connect, то каждый источник будет иметь свой ID и все они будут сведены в один справочник SHD «Параметры трафика».

Когда мы храним данные в других системах, то обязательно используем UTM-метки.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

При составлении отчета создали справочник UTM-меток, в который сводим метки из всех источников данных:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

UTM2 = 
FILTER (
    distinct (
        union (
            SELECTCOLUMNS ( 'SHD Параметры трафика', "utm_2", [utm_2] ),
            SELECTCOLUMNS ( 'Звонки (вручную)', "utm_2", [utm_source] ),
            SELECTCOLUMNS ( 'custom_data(вручную)', "utm_2", [utm_2] )
        )),
    NOT ( ISBLANK ( [utm_2] ) )
)

На выходе получаем таблицу с одним столбцом, в который включены уникальные значения UTM-меток.

Далее строим связи из всех таблиц с метками к только что созданному справочнику. Справочник используем при создании визуализаций.

Когда Roistat не спасает: отчетность для заказчиков агентства интернет-маркетинга на Power BI

3. Решили вопросы с умными кампаниям в Google Ads. 

По ним не выгружаются данные кампаний, которые не содержат ключевых слов.
В результате получается пустая строка с сеансами и лидами, но без расходов и других показателей рекламы.

Одновременно этого количества данных не хватало в умных кампаниях КМС. 

Понятно, что неразмеченная область принадлежит этим кампаниям. Но нельзя выяснить, в каком соотношении. Какое-то время сотрудникам агентства приходилось вручную вписывать показатели из умных кампаний и КМС в Google Sheets. А нам — импортировать эти данные и суммировать с остальной выгрузкой.

Временное решение предложили коллеги из myBI Connect и мы совместно рассмотрели его в сообществе.

Вывод

На мой взгляд, у отчетов на базе Power BI для агентств больше плюсов, чем минусов. Я выделил для себя следующие недостатки и преимущества:

Плюсы отчетности на Power BI: 

  • Облегчает коммуникацию с заказчиком. Агентство не тратит время на сборку отчетов, клиент имеет актуальную картину по расходам и результатам 24/7.
  • Более взвешенные решения. Срезы разных данных всегда под рукой. Тот, кто принимает решения на основе данных, всегда на шаг впереди того, кто работает «по ощущениям». 
  • Универсальность. Вы разрабатываете отчет один раз и тиражируете его на всех клиентов, кому это необходимо. 
  • Дистрибуция данных. Вы можете доставлять данные всем лицам, принимающим решение, в том виде и формате, как им удобно. Для генерального директора — основные KPI в формате красивого письма на почту, для интернет-маркетолога — таблицы с выгрузками по всем показателям, для маркетолога — сводные данные по количеству заявок и окупаемости каналов.

Минусы отчетности на Power BI:

  • Разработка кастомной аналитики под клиента может быть неоправданно дорогой. Клиенты не готовы платить за сборку отчета с нуля.
  • Нужна поддержка. Даже если вы сейчас продумаете все до идеала, нет гарантии, что через время не изменится какой-либо стандарт API какого-либо используемого сервиса и ваш отчет не потребует доработки.
  • Отчетность на Power BI не экономит время. Кажется, что такой формат отчетности сэкономит ресурсы на подготовку отчетности, но это не так. Вектор проблем меняется, нужна оплата дополнительных сервисов. То на то и выходит, зато качество отчетов становится в разы выше.

Взвесив результаты от внедрения аналитики Power BI и затраты на поддержку отчетов, обычно принимают положительное решение. Да и заказчики охотно увеличивают ежемесячный чек работ на внедрение аналитики. 

Надеюсь, наш опыт подтолкнет вас в сторону качественных данных и отличных результатов. Успеха!