Как оценить эффективность товарных категорий, клиентских сегментов и посадочных страниц

Кроме того, в какие рекламные кампании эффективнее вкладывать деньги, маркетологов интересуют и другие не менее важные вопросы. Например:

• Какие товары или категории выгоднее продвигать?
• Что прибыльнее для бизнеса — привлекать новых клиентов или мотивировать к покупке уже существующих?
• Страницы с каким контентом лучше всего конвертируют посетителей в покупателей?

В этой статье мы расскажем, как найти ответы на перечисленные вопросы с помощью OWOX BI. Сервис автоматически импортирует расходы из рекламных источников в Google BigQuery и распределяет их по сессиям. Благодаря этому вы можете узнать, сколько потратили на каждую сессию, и сгруппировать расходы и доходы по пользователям, когортам или посадочным страницам. Это помогает оценивать эффективность кампаний, направленных на возврат старых пользователей или привлечение новых, а также планировать бюджет для разных категорий, регионов и сегментов.

Атрибуция призвана объективно связать усилия и результаты. Это позволяет понять, какие усилия приносят наилучшие результаты и наилучшим образом распределить доступные ресурсы. Вопрос в том, какие усилия оценивает атрибуция?

Наиболее распространена digital marketing атрибуция. В этом случае сравниваются расходы и доходы от рекламных кампаний. Например, в данном случае видно, что самые рентабельные рекламные кампании 1 и 4:

Такие отчеты можно построить в большинстве рекламных и аналитических сервисов (Google Analytics, Яндекс. Метрика, Facebook Analytics). Они используются маркетологами, которые отвечают за управление бюджетом на digital marketing.

Но кроме распределения бюджета на рекламные кампании есть и другие способы повысить продажи. Например, понять какие группы товаров выгоднее продвигать. Потому что товар, который привлекает пользователя — это не обязательно тот же товар, что покупает пользователь.

Из отчета выше видно, что категория «Bukinistika» хорошо привлекает пользователей, которые затем переходят в другие категории и покупают товары там.

Чтобы найти наиболее рентабельные для продвижения категории товаров, необходимо сгруппировать расходы на онлайн-маркетинг по категориям. Этого нельзя сделать в стандартных отчетах Google Analytics, так как расходы доступны в разрезе UTM-параметров, которые являются свойствами рекламных кампаний.

Однако это можно сделать с помощью OWOX BI, который передает данные о расходах из Google Analytics в Google BigQuery их распределяет их по всем сессиям с UTM-метками. То есть и расходы и доход в этом случае являются свойствами сессии. Из отчета видно, что выгоднее всего продвигать категории 2 и 4:

Аналогичная потребность сгруппировать рекламные расходы по сегментам пользователей возникает, когда бизнес ищет баланс между ростом и рентабельность.

Известно, что наилучшая окупаемость у брендовых кампаний и ретаргетинга. Но эти кампании почти не приводят новых покупателей, которые компенсируют отток и обеспечивают рост. Поэтому маркетологу нужно сравнивать расходы и доходы в разрезе сегментов пользователей. Например, новых и вернувшихся покупателей.

Стоит отметить, что вернувшийся покупатель — это не то же самое, что вернувшийся посетитель. В Google Analytics такой отчет нельзя построить, так как расходы нельзя связать с конкретными пользователями и, тем более, объединить их с данными о покупках из CRM.

Такой отчет можно построить на данных собранных с помощью OWOX BI, так как расход и доход являются свойствами сессии, а у сессии есть признак userId, по которому она может быть связана с сегментом клиентов:

Также маркетинг может интересовать, какие темы наиболее популярны у аудитории. Если расходы на контент-маркетинг составляют значительную часть бюджета, то можно оценить их рентабельность и выбрать наиболее выгодные для продвижения:

Из примера выше видно, что более рентабельно привлекать клиентов на тему 2, а хуже всего конвертируются посетители по теме 5. Такой отчет можно построить опять же благодаря тому, что расходы известны на уровне сессии, а посадочная страница является свойством сессии.

1. Настройте автоматический импорт расходов из разных рекламных сервисов в Google Analytics.
2. Настройте сбор сырых несемплированных данных о поведении пользователей на сайте в Google BigQuery.
3. Загрузите в BigQuery данные о покупках из вашей CRM-системы.
   
4. С помощью простых SQL запросов создайте нужные вам отчеты в BigQuery и визуализируйте их в Google Sheets, Google Data Studio, OWOX BI Smart Data или любом другом привычном вам инструменте.

Благодаря отчетам на основе данных, собранных с помощью OWOX BI, команда маркетинга получает возможность управлять эффективность не только с учетом бюджета рекламных кампаний, но и с учетом сегментов клиентов, групп товаров, посадочных страниц и любых других свойств сессий.