Многие маркетологи и веб-аналитики используют несколько рекламных систем и сервисов аналитики. У каждого сервиса свой интерфейс для анализирования трафика, конверсий, расхода бюджета и других показателей — и это затрудняет комплексный и оперативный анализ рекламных кампаний.
Решить эту проблему может система, которая совмещает в себе показатели из разных систем,— например, Power BI. Команда DirectLine поделилась своим опытом и рассказала, почему выбрали Power BI, какие задачи удалось оптимизировать. Также ребята на реальных примерах показали кастомные отчёты для клиентов, которые помогают более эффективно работать с рекламой.
Готовые сервисы не удовлетворяли наши потребности
Маркетолог, который пытается создать единый отчёт со всеми данными по рекламным кампаниям (РК), сталкивается с рядом проблем:
Отсутствие прямой интеграции между системами
Например, если в Яндекс.Метрике мы можем посмотреть расход бюджета в Яндекс.Директе, то посмотреть там же расход бюджета в Facebook Ads Manager без сторонних сервисов и ухищрений не удастся.
Большие трудозатраты
Скачивание файлов со статистикой из каждого рекламного кабинета, приведение их к общему виду и объединение порой могут занимать больше времени, чем непосредственно ведение РК. В результате у специалиста остаётся мало времени на тестирование гипотез.
Отсутствие оперативности
Эта проблема вытекает из предыдущей: не имея достаточного количества времени, специалист может упустить важные изменения в РК.
Человеческий фактор
Пропущенная строка в скачанном файле, другой формат чисел, неучтённый НДС грозят потерей или неверным подсчётом данных.
Обойти эти проблемы помогают сервисы сквозной аналитики — такие, как Roistat, OWOX BI, CoMagic, Alytics. Мы поработали с некоторыми из них, однако ни один не подошёл для решения наших задач из-за таких ограничений:
❌ Недостаточная гибкость. В большинстве систем нельзя группировать данные по собственным критериям (например, по одному товарному направлению), создавать свои метрики (к примеру, конверсии из оформленных заказов в доставленные заказы) и оперативно подключать дополнительные источники данных.
❌ Потеря информации. В некоторых случаях мы фиксировали расхождение данных между сервисом и рекламным кабинетом.
❌ Узкие возможности визуализации. Функциональности большинства систем недостаточно для создания собственных визуальных элементов — например, данные можно отобразить только в виде таблицы и диаграммы.
❌ Высокая цена. Для некоторых небольших клиентов стоимость подключения сервиса сквозной аналитики может быть сопоставима с рекламным бюджетом.
Столкнувшись с вышеперечисленными нюансами, мы решили создать кастомную систему, которая отвечала бы нашим нуждам, — осталось выбрать инструмент.
Power BI привлёк нас рядом характеристик
Бесплатные коннекторы
Среди наиболее популярных и удобных бесплатных инструментов для визуализации отчётов — Google Data Studio и Power BI от Microsoft.
В итоге мы выбрали Power BI — в первую очередь за большое количество бесплатных коннекторов, позволяющих загружать данные из различных источников.
В Google Data Studio коннекторов меньше, к тому же некоторые из них платные — например, интеграция с Яндекс.Метрикой и Яндекс.Директом происходит через коннектор от Supermetrics.
Автоматический сбор данных
Интеграции настраиваются один раз с помощью коннекторов или скриптов. Затем данные подгружаются автоматически в соответствии с расписанием обновления данных — к примеру, каждый день в X часов X минут.
Раньше, чтобы посчитать конверсию и стоимость лида с Facebook, нам приходилось:
- выгружать статистику по кликам и расходам из рекламного кабинета,
- выгружать данные по количеству лидов, зафиксированных Яндекс.Метрикой по UTM-меткам,
- приводить эти данные к единому виду, где количество лидов делилось на количество кликов — так мы узнавали конверсию канала, а расходы делились на количество лидов — так мы узнавали стоимость лида.
Поскольку данные в Power BI обновляются автоматически, как и показатели по конверсии и стоимости лида, сейчас мы избавились от этих лишних итераций и сократили трудозатраты на отчётность.
Доступность данных в режиме 24/7
Благодаря автоматическому обновлению данных можно сразу анализировать изменения.
Раньше наш рабочий день начинался со скачивания статистики по каждому рекламному каналу и приведения её к общему виду. Теперь же мы сразу приступаем к анализу и внесению необходимых корректировок, а значит оперативнее реагируем на любые изменения.
Точность
Статистика выгружается по API напрямую, без подключения сторонних сервисов и промежуточной обработки, поэтому данные в Power BI идентичны данным из выбранных рекламных или аналитических систем. Это важно: расхождения мешают отслеживать реальную эффективность рекламных каналов.
Например, расходы по медийной рекламе Яндекса не отображаются в Яндекс.Метрике. Или данные по расходам рекламных кампаний из кабинета Google Ads отличаются от тех, что показываются по тем же самым кампаниям в Google Analytics. Случается также, что в рекламных кабинетах не учитывается налогообложение.
На этом примере видно, что данные в рекламном кабинете Facebook совпадают с данными в Power BI:
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/1.jpg)
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/2.jpg)
Экономия времени
Отчёт в Power BI настраивается только один раз. Обновляются данные за несколько минут, что позволяет специалисту тратить больше времени на глубокий анализ и принятие решений по оптимизации рекламы.
Теперь мы активнее вносим корректировки по ставкам и дневным бюджетам в разрезе направлений или рекламных каналов — ослабляем те, что с низкой конверсией, и увеличиваем с высокой. Это способствует росту общего количества лидов.
Возможность работать с большим объёмом данных
Просто взгляните на один из наших отчётов:
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/3.jpg)
Эта характеристика позволяет объединять в одном отчёте большое количество направлений в различных срезах: регионов, каналов и других.
Гибкость системы
Можно достаточно быстро перестроить отчёт под свои нужды: добавить какую-либо дополнительную метрику, группировку, источник данных.
К примеру, когда маркетологу клиента для еженедельной встречи с руководством понадобилась мини-версия отчёта с основными показателями, мы смогли оперативно её подготовить.
Экономия средств
Использование Power BI предполагает только оплату услуг специалиста без лишних покупок и расходов на обеспечение работы сервиса.
Наши клиенты не беспокоятся об отдельной оплате сервиса аналитики и размере баланса на его счету.
Широкие возможности для визуализации
Существует множество различных форматов представления данных, что позволяет создавать наглядные и простые для восприятия графики.
Так, одному из наших клиентов очень важно соблюдать определённую долю распределения средств между регионами. Для этого подходит круговая диаграмма, позволяющая отслеживать отклонения.
Веб-версия отчёта
Даже если мощность компьютера или операционная система не позволяют использовать десктопную версию, отчёт можно увидеть в браузере.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/4.png)
Мобильная версия
В удобном мобильном приложении можно посмотреть отчёт в пробке или дома на диване. Это позволяет нам быть готовыми к обсуждению работы с клиентом независимо от внешних обстоятельств.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/5.png)
Перейдём к демонстрации отчётов.
Показываем стандартный отчёт в Power BI: группировки, показатели, визуальные элементы
Для начала пройдёмся по стандартному отчёту и тем инструментам, группировкам и визуальным элементам, которые добавляются в 90% случаев — практически для каждого клиента.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/6_1%D1%8F.jpg)
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/6_2%D1%8F.jpg)
Группировка по рекламным каналам
Позволяет отслеживать эффективность каждого канала в отдельности:
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/7.png)
Показатели для мониторинга
- Показ.
- Просмотры (на YouTube).
- Клики.
- Расход.
- CPC.
- CPM.
- CTR.
- CPV.
- Лиды, заказы.
- CR в лид, заказ.
- CPL/CPO.
- ROMI, ROAS, прибыль (если система интегрирована с CRM).
Анализа этих данных достаточно для принятия решения об увеличении охвата, оптимизации канала или полном его отключении.
Визуальные элементы
- Графики различных показателей.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/8.png)
Можно видеть динамику любого показателя — трафик, лиды, прибыль, ROMI — по дням, неделям или месяцам. При выборе отдельного параметра группировки — например, канала, региона, направления — динамика на графике будет отображаться только по нему.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/9_opt-1.gif)
- Срез по дате с ползунком.
Ползунок позволяет выбрать определённый период, статистику за который нужно отобразить. Срез затрагивает все элементы отчёта: таблицы, графики, диаграммы.
Например, если мы выбираем период между 01.09.2020 и 02.09.2020, то динамика в графиках будет только по этим датам, а в таблицах будут отображаться суммарные данные за 1‒2 сентября 2020 года.
Выбрать период можно тремя способами: вписать даты вручную, указать дни в открывшемся календаре или использовать ползунок:
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/10_opt.gif)
- Создавайте дашборды по ключевым метрикам самостоятельно и без программирования
- Проводите аналитические исследования данных из различных источников
Далее рассмотрим несколько отчётов для наших клиентов, которые мы кастомизировали в соответствии со спецификой проекта.
Кастомные отчёты в Power BI: делимся примерами из практики
Отчёт для крупного
интернет-провайдера
Основные конверсии: заявки с форм на сайте и лид-форм.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/11_%D0%B8%D1%81%D1%85%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%B8%D0%BA_JPG_opt.jpg)
Интеграция с CRM-системой
Помимо стандартного набора показателей — расход, клики с рекламного канала и другие — в этот клиентский отчёт мы добавили дополнительные метрики:
- количество подключений с каждого рекламного канала (подключение — подтверждённая пользователем заявка на оказание какой-либо услуги);
- стоимость заявки;
- процент конверсии из лида — заявки с контактными данными ⟶ в подключение — подтверждённый монтаж устройства или услуга.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/12.png)
Получить данные о количестве нам удалось благодаря интеграции Power BI с CRM-системой клиента. Подключения в данном случае можно приравнять к продажам, так что можно видеть их количество, конверсию, прибыль и ROMI.
Объединение с каналами получения лидов
Клиент получает контактные данные потенциальных заказчиков несколькими способами: через форму на сайте, лид-формы в соцсетях и через квиз на сайте (в данном случае через сервис Marquiz).
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/13-1.png)
Чтобы не упустить статистику по каждому каналу получения лидов, мы интегрировали их с Power BI. Это позволило клиенту увидеть основные контактные точки с аудиторией и направить больше усилий в соответствующую сторону.
Детальная разбивка показателей по соцсетям
Отдельно отметим интеграцию с лид-формами и социальными сетями в целом.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/14_2.png)
В таргетированной рекламе используется огромное количество креативов с разными посылами, поэтому нам важно детализировать данные не только на уровне каналов и кампаний, но и до каждого отдельного объявления.
В Power BI мы видим расход, количество кликов и лидов с каждого из них. Это помогает определять, какой креатив лучше всего конвертируется в заявку.
Учёт данных с других источников трафика
Помимо рекламных источников клиент попросил отслеживать визиты на сайт по UTM-меткам, в частности переходы из email-рассылок и из приложения через push-уведомления.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/15.png)
Если есть необходимость отображать переходы из поисковых систем, то функциональность Power BI позволяет добавить и их.
Отчёт для одного из крупнейших производителей
отопительного оборудования в России и странах СНГ
Основные конверсии: лиды с сайта + оформленные онлайн-заказы.
По набору показателей РК этот отчёт похож на предыдущий.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/16_jpg_opt.jpg)
Отображение показателей, позволяющих эффективно расходовать рекламный бюджет
Для каждого маркетолога важно, чтобы рекламный бюджет клиента не израсходовался раньше положенного срока. Чтобы мониторить бюджеты в рекламных системах Яндекс.Директ и Google Ads, мы настроили выгрузку их остатков и отображение количества дней до конца отчётного периода.
Однако для максимально эффективной ежедневной демонстрации рекламы одного остатка бюджета недостаточно. Поэтому дополнительно мы настроили такие показатели:
- средний расход за 3 дня;
- необходимый расход в день (остаток бюджета / остаток дней);
- отклонение между «Сколько тратим» и «Сколько тратить».
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/17.png)
Эти данные показывают, что на рекламу в данный момент тратится:
- слишком много ⟶ нужно сбавить обороты на процент отклонения;
- слишком мало ⟶ самое время усилиться на процент отклонения;
- оптимальное количество средств — за счёт идеально подобранных ставок и дневного бюджета.
Интеграция медийных показателей эффективности
В процессе продвижения для увеличения узнаваемости бренда и стимулирования спроса важно задействовать медийную рекламу.
Чтобы отслеживать эффективность по уже настроенным медийным инструментам — от графических объявлений до видеороликов на YouTube, мы интегрировали статистику и добавили важные именно для медийной рекламы показатели:
- показы;
- CPM;
- просмотры на YouTube;
- CPV.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/18.png)
Эти показатели помогают отслеживать эффективность каждого отдельного канала и решать, куда лучше распределить средства и какие инструменты нужно оптимизировать или отключить.
Разбивка по товарным направлениям
У клиента несколько товарных направлений. Каждое имеет свой период спроса, а значит РК нужно усиливать в разное время.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/19.png)
Такая разбивка помогает отслеживать дисбаланс в расходе средств на рекламу разных типов продукции и в целом видеть эффективность каждого из них.
Разбивка по регионам
Реклама показывается в огромном количестве регионов. Результаты по каждому региону нужно отслеживать отдельно. Логика группирования по регионам схожа с логикой группирования по направлениям.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/20_jpg_opt.jpg)
Благодаря раздельной статистике мы видим, какие регионы требуют оптимизации РК, а где рекламу для большей эффективности можно усилить.
Для оперативного контроля мы настроили сравнение показателей отчётного периода с данными за предыдущий месяц по каждому региону отдельно:
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/21_jpg.jpg)
Соблюдение баланса между крупными и малыми регионами
Одна из задач по данному проекту — соблюдение определённого процента расходования средств от общего бюджета на два крупнейших региона: Москва + Московская область и Санкт-Петербург + Ленинградская область. Это нужно, чтобы получать конверсии не только из столиц, но и из других регионов.
Для отслеживания доли мы настроили диаграммы, на которых видно, какой регион в каком соотношении от общего числа показывает определённую эффективность — процент кликов, процент расходования средств и общий процент конверсий и лидов. Это помогает нам балансировать между всеми регионами, не зацикливаясь на продвижении только в двух крупнейших.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/22.png)
Отчёт для крупного универсального
интернет-магазина
Основные конверсии: онлайн-покупки.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/23_jpg_opt.jpg)
Парсинг данных с большого количества файлов Excel
При подготовке отчёта для этого клиента мы столкнулись с серьёзной проблемой: система клиента не поддерживает работу с API, поэтому данные по продажам выгружаются только в Excel-файл.
Каждый день нам приходит около 10 файлов. Копирование статистики или интеграция с каждым из них занимает много времени.
Так как Power BI поддерживает язык R, мы написали небольшой скрипт, позволяющий парсить информацию с файлов в нужной папке и отправлять их сразу в Power BI.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/25.jpg)
Так процесс обновления сократился до двух действий: помещаем файлы с данными по продажам в определённую папку и нажимаем кнопку «Обновить» в Power BI.
Детализация — наше всё
В рекламных кабинетах клиента содержится множество кампаний и ещё больше групп объявлений. Каждая из них — отдельное товарное направление. Все группы размечены уникальными тегами.
В отчётах по продажам — те самые эксельки, о которых мы сказали выше, — есть полная информация о покупках по тегам групп объявленией: сколько товаров купили, на какую сумму, сколько вернули и другие.
Сопоставив в Power BI данные по расходам из рекламных кабинетов — для чего интегрировали статистику из них — и данные из отчётов по продажам, полученные через парсинг, мы внедрили сквозную аналитику. Теперь мы видим ROAS, ROMI, ДРР в пределах от макроуровня (сайта) до микроуровня (группы объявлений или товарного направления) и можем принимать решения об отключении или усилении товарных направлений.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/26.png)
Но это ещё не всё ? В рекламных кабинетах есть разбивка статистики по типам устройств: ПК, планшеты и мобильные. Также разбивку по типам устройств — покупка с ПК или с мобильного — предоставляет CRM. Мы сопоставили эти данные и видим, с каких устройств какие товары покупают чаще, а с каких вообще ничего не покупают. На основе этих данных внедряем корректировки, увеличивая тем самым отдачу от рекламы.
![Кастомные рекламные отчёты в Power BI как драйвер роста: опыт DirectLine](https://blog-prod-bucket.website.yandexcloud.net/uploads/2020/12/27.png)
- Изучите расширенные возможности инструментов Power Query, Power Pivot & DAX
- Освойте продвинутые техники визуализации данных
Что в итоге
Такой трансформер, как Power BI, позволит видеть полную картину происходящего на рекламном поле, оперативно принимать стратегические решения и обеспечивать отдел продаж лидами и покупками.
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.