Как автоматизировать регулярную маркетинговую отчетность — кейс «Кант»

Татьяна Дубровская, ведущий performance-маркетолог сети магазинов «Кант», рассказала, как с помощью сквозной аналитики и OWOX BI компании удалось значительно сократить время на подготовку отчетов и получить удобный доступ к историческим данным.

Наши клиенты
растут на 22% быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо

О компании

«Кант» — это 20 профессиональных магазинов и крупнейшая дилерская сеть на рынке спортивных товаров в России. Специализация — горные лыжи, сноуборды, беговые лыжи, велосипеды, туризм, обувь и одежда для бега.

Магазины «Кант» представлены в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Самаре, Челябинске и Красной Поляне. Экспертность продавцов и широкий выбор товара — отличительные особенности сети.

Интернет-магазин спортивных товаров «Канта» выполняет и доставляет заказы по всей России. Также в группу компаний входит спортивный комплекс «Кант» на Нагорной, горнолыжная школа «НАгорная» в Москве, сервисные центры и ресторан альпийской кухни «Шале».

Задача

У «Канта» большая база клиентов, вовлеченных в спорт, которые по-прежнему любят покупать офлайн в розничных магазинах. Безусловно, доля pure-online и omni-клиентов растет, но в связи с технической сложностью продукта существенная часть покупок совершается офлайн. Поэтому для нас важно правильно оценивать ROPO-эффект и учитывать его при управлении performance-маркетингом, а без настройки сквозной аналитики эту задачу не решить.

Для анализа ключевых KPI (доход, средний чек, ДРР, конверсия, трафик) в разрезе каналов и источников мы используем как еженедельные, так и ежемесячные/годовые отчеты. Наиболее важные отчеты всегда сравниваются от периода к периоду. Поэтому нам было важно сделать так, чтобы отчетность формировалась автоматически, без ручной сводки, а исторические данные были доступны оперативно, без обращения к различным хранилищам с помощью SQL или аналитикам.

Аналитика компании «Кант» входит в зону ответственности агентства ZV.Digital — настройку автоматизированных отчётов также осуществляли специалисты со стороны подрядчика.

Проблема

Мы не используем Google Analytics 360, поэтому раньше очень часто сталкивались с проблемой семплирования и другими ограничениями бесплатной версии GA. Невозможно делать выводы и принимать ключевые решения, опираясь на неточные и непрозрачные данные. Google Analytics 360 достаточно дорогой продукт, поэтому нам важно было найти решение, доступное финансово и покрывающее все недостатки обычного Google Analytics.

Решение

Когда мы искали решение для построения сквозной аналитики, то в первую очередь смотрели на возможности, которые предлагает сервис, отсутствие ограничений, как у стандартного Google Analytics, стоимость, отзывы по работе с продуктом и т.д. В итоге остановили свой выбор на OWOX BI.

OWOX BI помогает нам использовать функционал, аналогичный Google Analytics 360, но по лояльной стоимости. Сервис собирает и объединяет данные с сайта и из рекламных источников в нашем проекте Google BigQuery. При этом он проверяет существующие UTM-метки в кампаниях и сообщает, если есть ошибки, распознает динамические параметры, конвертирует расходы в единую валюту и позволяет следить за актуальностью данных.

Читайте также: как с помощью OWOX BI собирать полные данные о поведении пользователей на сайте и расходы из рекламных сервисов с минимальными ресурсными затратами.

Мы используем не так много рекламных площадок, однако прогоняем большое количество расходов через них, плюс обрабатываем немаленький трафик посетителей. Семплирование и отсутствие стабильности работы в отчетах Google Analytics не давало возможности полноценно использовать продукт. Сейчас же мы получаем полные данные о расходах и поведении пользователей в Google BigQuery, далее формируем отчетность в Google Sheets. Этими отчетами пользуются все сотрудники из всех команд, включая топ-менеджеров.

Как объединяем данные для отчетов:

  1. С помощью OWOX BI Pipeline автоматически импортируем расходы из Facebook, Яндекс.Директ, Яндекс.Маркет, myTarget, ВКонтакте, Criteo и других источников в Google Analytics и Google BigQuery.
  2. Также с помощью OWOX BI собираем сырые несемплированные данных о поведении пользователей на сайте в Google BigQuery.
  3. С помощью собственных интеграций передаем в BigQuery данные о покупках и пользователях из CRM.
  4. В Google BigQuery все эти данные объединяются в одну таблицу и передаются дальше в Google Sheets при помощи аддона OWOX BI BigQuery Reports.

Пример отчета:

Теперь у нас есть инструмент, который позволяет анализировать окупаемость маркетинговых усилий от периода к периоду. Мы видим проседание среднего чека, и на основе этих данных принимаем решения по работе с теми или иными каналами. Наглядные удобные отчеты помогли нам оптимизировать качество трафика, что привело к оптимальному снижению ДРР по сравнению с прошлым годом.

Кроме того, полученные отчеты существенно сократили трудозатраты на сверку данных, пропала необходимость в привлечении аналитиков для сбора и обработки данных. У нас есть исторические данные за большой период времени, что дает возможность быстро сравнивать показатели и не обращаться к различным хранилищам или бывшим сотрудникам компании. При смене команды данные неизменны, не теряются и всегда доступны.

‘‘

Это не первый проект, где я использую OWOX BI. На мой взгляд, инструмент является качественным доступным аналогом Google Analytics 360 для стриминга данных в отчеты, всё понятно и прозрачно. Поддержка менеджера по всем вопросам осуществляется оперативно, надеемся на долгое сотрудничество.

Татьяна Дубровская,
ведущий performance-маркетолог ,
«Кант»

Выводы

Одна из ключевых ценностей компании «Кант» — практичность. Сквозная аналитика помогает нам корректно оценивать вложения в маркетинг и получать максимальный результат. Мы значительно сократили время на подготовку отчетов, отказавшись от ручного объединения данных из различных источников, и получили возможность смотреть аналитику за большой исторический период.

Отчеты, которые мы построили с помощью OWOX BI, планируем использовать долгосрочно и обогащать различными данными. К примеру, хотим настроить анализ данных в разрезе доход-выкуп, подтянуть информацию по мобильным приложениям и настроить сквозную аналитику между web и app.