Как автоматизировать отчеты о рекламных кампаниях — кейс Webmart Group

Материалы для скачивания

О компании

Диджитал-агентство Webmart Group — один из лидеров рынка Беларуси в области интернет-маркетинга, веб-аналитики, SEO и продвижения мобильных приложений.

Агентство работает с 2010 года. В 2019 году проект «Рейтинг Байнета» признал Webmart Group агентством по контекстной рекламе № 1 в Беларуси. Сертифицированный партнер Яндекс и один из Ведущих партнеров Google.

Проблема

В начале каждого месяца наши PPC-специалисты готовят для клиентов подробные отчеты о кампаниях, проведенных в прошлом месяце.

Чем больше у нас становилось клиентов, тем больше времени требовала подготовка отчетов. Мы столкнулись с проблемой: в первые полторы недели каждого месяца у PPC-отдела оставалось все меньше времени на настройку новых кампаний для клиентов. Почти все это время занимала подготовка отчетов за предыдущий месяц.

Сверхнагрузка приходилась только на начало каждого месяца, поэтому расширять отдел не было смысла. При этом мы не могли допустить, чтобы качество наших отчетов снизилось из-за сокращения времени на их подготовку. Нам нужно было оптимизировать сам процесс.

Решение

Чтобы PPC-специалисты готовили отчеты быстрее, мы:

  1. Решили готовить автообновляемые отчеты в Google Data Studio — сервис каждый месяц автоматически получал бы данные из Google Analytics и обновлял отчет с минимальным привлечением специалиста.
  2. Перевели utm-метки в рекламных кампаниях клиентов в русифицированный формат, чтобы клиенты легко понимали, о какой кампании и в какой рекламной системе идет речь.

Нужно было решить только одну проблему: как импортировать в Google Analytics расходы по рекламным кампаниям в единой валюте?

Решить эту проблему помог OWOX BI.

OWOX BI может импортировать данные о расходах из всех популярных рекламных платформ в Google Analytics и автоматически конвертируют расходы в валюту представления GA. Также сервис позволяет управлять исключением и включением НДС в сумму расходов — это удобно, если клиент хочет видеть в отчете общий расход.

Все это, а также понятный интерфейс и гибкая система тарифов, стало решающими факторами в пользу OWOX BI.

В итоге наша схема сбора данных для отчетов клиентов выглядит так:

схема сбора данных

Мы настроили для наших клиентов импорт данных о кликах и расходах из рекламных систем в Google Analytics с помощью OWOX BI Pipeline. Данные об их рекламных кампаниях в Google Ads и YouTube попадают в Google Analytics напрямую.

Получив все данные в Google Analytics, мы подключали их к Google Data Studio и настраивали для каждого клиента индивидуальные отчеты, которые автоматически обновляются вместе с данными GA.

Вот пример одного из таких отчетов:

отчет в Google Data Studio

Этот отчет в Data Studio

С помощью пользовательских метрик в Google Data Studio мы рассчитали коэффициенты конверсий и цену всех целей вместе и каждой отдельной цели по всем источникам, кампаниям и таргетингам.

Также, используя средства визуализации Data Studio, мы смогли сформировать отчеты так, что даже самый далекий от веб-аналитики клиент может проанализировать данные и сделать выводы в удобном формате в любое время.

Результат

Благодаря импорту данных о расходах OWOX BI и возможностям визуализации данных Google Data Studio, мы не только оптимизировали процесс подготовки отчетов по рекламным кампаниям для наших клиентов, но и повысили качество самих отчетов.

Теперь наши клиенты могут самостоятельно смотреть статистику по всем рекламным источникам, кампаниям и таргетингам не только за месяц, но и за любой выбранный период.

Сейчас на отчеты в Google Data Studio уже переведена половина наших клиентов. Это экономит нам 90 рабочих часов PPC-специалистов в месяц. За год сэкономлено 1080 рабочих часов — это примерно шесть месяцев работы одного специалиста middle-уровня. Сэкономленные ресурсы мы потратили на анализ, предложение и настройку новых рекламных кампаний и источников для клиентов.

В дальнейшем мы планируем использовать еще больше возможностей OWOX BI — импортировать данные из Google Analytics, CRM и систем коллтрекинга в Google BigQuery, а оттуда — в Google Data Studio. Так мы сможем настраивать для клиентов сквозную аналитику, учитывая все касания с пользователем, фактические продажи, зафиксированные в CRM, а также доход от них по источникам.