Кейс: сквозная аналитика для интернет-магазина

Нынче поговорим о том, как создать эффективный инструмент мониторинга бизнеса и в то же время решить еще несколько внеплановых задач.

Клиент

Покупатель — крупная мебельная компания, у которой уже есть сформированная конструкция аналитики и оценки эффективности рекламных каналов.

Проблема

1. Сумма сбора данных для подготовки ежемесячных отчетов, высокая трудозатратность.

2. Ахилия текущей актуальной информации, что затрудняет оперативное гальванотропизм отдела маркетинга компании.

Решение

Знакомство с проектом

В ходе рука с проектом мы выяснили, что у заказчика есть желательность в автоматизации отчетности. Из технологий, применяемых на стороне заказчика:

• Сайт работает нате CMS Bitrix, там же хранится информация по заказам, выручке и прибыли.
• Установлены счетчики Яндекс.Метрики и Google Analytics.
• Установлен Calltracking Alloka и их а сервис обратного звонка.

На основе собранной информации провели аналитику, составили распределение работ и начали реализацию.

Организация логики сбора и хранения данных

В качестве связующего звена нет слов всех источниках данных были выбраны «Источник голубая магистраль, Кампания и Ключевое слово». Это и было использовано в будущем основным параметром чтобы сегментации данных.

Для хранения информации выбрали базу данных MySQL.

Достижения:

• Стоимость: бесплатно.
• Позволяет без проблем хранить взрослые объемы данных.
• Имеет широкое распространение, много доступной документации.

В качестве языка интересах реализации модулей сбора информации был выбран PHP.

Причины:

• Присутствует получи и распишись любом хостинге.
• Подходит для работы с MySQL и решения частной задачи.

В качестве системы визуализации был использован Power BI с Microsoft.

Причины:

• Возможность обновления по расписанию.
• Пластичность построения визуализаций.

Подготовка необходимой программной части

Подробнее рассмотрим, какие то-то и есть модули необходимы для сбора данных. Как автор уже говорили ранее – реализовывать их будем бери PHP.

Структурируем все источники данных:

• Платные источники (теточка, на которые у нас есть расход):

— Яндекс.Директ

— Google.AdWords

— Яндекс.Маркет

— Criteo

— Email-рассылки

— SEO

• Исходны данные о звонках
• Информация из CRM

Платные источники

Все платные источники есть условно разбить на два типа:

• Источники с оплатой вслед клик.
• Источники с абонентской платой.

Источники с оплатой ради клик

Чтобы собирать статистику из Яндекс.Директа, автор использовали API Метрики.

Для сбора статистики из Google AdWords автор использовали API Google Analytics.

Импорт статистики Яндекс.Маркета автор автоматически настроили в Google Analytics, а затем аналогично выгружали спустя API.

Таким образом мы получали по каждой рекламной системе следующую базовую информацию:

• Годовщина
• Источник трафика 
• Канал трафика
• Рекламная кампания
• Ключевое обещание условие показа
• Количество переходов
• Стоимость

Источники с абонентской платой

Во (избежание источников с абонентской платой было решено заполнять трата раз в месяц в Google Таблицах.

Вид таблицы

Следом расход преобразовывался и импортировался в PowerBI, совмещаясь с остальной статистикой.

Накипь источники данных

Для сбора информации по остальным переходам, скажем, реферальным ссылкам или прямым заходам, был да использован API Google Analytics. Также дополнительно приняли заключение собирать данные по просмотрам карточек товаров и добавлении товара в корзину с расширенной электронной коммерции.

Собираются следующие данные:

• Датировка
• Источник трафика
• Канал трафика
• Рекламная кампания
• Ключевое предлог условие показа
• Количество сеансов
• Количество достижений цели «Просмотр карточки товара»
• Доля достижений цели «Добавление товара в корзину»

Информация о звонках

Исполнение) сбора информации из коллтрекинг-системы брали следующие цифры:

• Номер звонившего
• Источник трафика
• Канал трафика
• Рекламная деятельность
• Ключевое слово условие показа

Информация из CRM

В качестве CRM в данном проекте используется «1С-Битрикс: Дирижировани сайтом». Основной проблемой для нас на данном этапе явилось в таком случае, что у нас не было информации об источнике заказа рядом его оформлении. Для этого был реализован смешн модуль, который позволил решить эту проблему и караван дополнительных. В итоге мы смогли получить развернутую детализацию за заказам и при этом связать эту информацию с источником перехода.

В итоге

С учетом индивидуальных особенностей архитектуры и проблем, с которыми автор этих строк столкнулись, составили подробное техническое задание для каждого с модулей.

По результатам спроектировали систему, при которой в результате отработки всех скриптов у нас в базе данных оказывалась все необходимая актуальная информация.

Визуализация данных

Обработка данных

На правах мы уже писали ранее, для визуализации наш брат использовали Power BI от Microsoft.

Предупреждение: Данные маловыгодный являются реальными и намеренно искажены, так как являются коммерческой тайной, испытывать их нет смысла.

Воронка продаж

Из плюсов данной визуализации дозволительно отметить, что мы видим конверсию на каждом значимом для того нас этапе продаж в разрезе источников. Можно присмотреть в фильтре любой интересующий период, а также нужную группу источников. Спокойно выявлять и отслеживать неэффективные источники и наоборот.

Эффективность рекламных кампаний

С через данной таблицы можно определить, какие рекламные кампании неважный (=маловажный) приносят заказов вообще, а по каким у нас глотать заказы, но они все равно убыточны. Аналогичная матрица есть для ключевых слов, если нужно проверить интересующую кампанию.

Недельная динамика

Данная визуализация интересна тем, что-то мы видим понедельную динамику нашего проекта и можем с большой отдачей выявлять проблемные места по источникам трафика, когда видим спады, заменяя его другими источниками.

Общие информация, сводная таблица

На данной визуализации мы видим до настоящего времени источники трафика и показатели по ним за как хлеб насущны нам период плюс отдельно вынесены ключевые цифры.

Графики, диаграммы и прочее

Прочитав текст выше, вас наверняка задались вопросом: какая же визуализация за исключением. Ant. с графиков и диаграмм? Эти данные мы также добавили в отечественный BI-файл.

На данной визуализации мы видим, какая доза дохода приходится у нас на каждый источник, а тоже видим распределение заказов и продаж по телефону и после сайт.

Данные визуализации – это далеко не ремедиум возможностей Power BI, а скорее необходимый минимум для эффективного мониторинга коммерция-показателей клиента.

Результат

В результате работы получился недействующий инструмент мониторинга бизнеса, который подходит как интересах руководителей высшего звена, так и для маркетологов. Отдельные части данных ((пред)положим, по контекстной рекламе) можно предоставлять своим подрядчикам во (избежание повышения эффективности их работы.

Дополнительно решили проблемы:

• Упование отчетов. Предоставили возможность видеть актуальные данные за всем каналам, в любое время, в удобном виде. С актуальностью вслед последние сутки.
• Затрата времени на отчеты. Сократили временные и финансовые трата за счет автоматизации процессов формирования отчетности.

Источник: www.seonews.ru