М.Видео и OWOX BI: Как оптимизировать бюджет с помощью ассоциированных конверсий в Google BigQuery

 
4.8 (Количество голосов: 24)

М.Видео

«М.Видео» — лидер российского рынка онлайн и офлайн, а также одна из крупнейших розничных сетей бытовой техники в Европе. Компания имеет хорошую репутацию среди клиентов: 85% из них возвращаются за повторной покупкой. «М.Видео» активно развивает омниканальную систему продаж: клиенты компании совершают покупки на сайте Mvideo.ru и в магазинах сети. Акции ПАО «М.Видео» доступны на РТС и ММВБ уже 10 лет.

OWOX

OWOX предоставляет аналитические услуги для многоканального бизнеса, помогает внедрять Google Analytics 360 Suite в Ecommerce-проекты и разрабатывает онлайн-сервисы на базе Google Cloud Platform.

Собственный сервис компании, OWOX BI, используется в 9000+ проектах в 90+ странах мира и включает в себя три продукта:

  1. OWOX BI Pipeline помогает принимать решения на основе полных данных. Продукт автоматически импортирует расходы на рекламу в Google Analytics, а также собирает данные из Google Analytics, Competera и других сервисов в Google BigQuery.
  2. OWOX BI Attribution помогает узнать реальную ценность рекламных кампаний, эффективнее распределить рекламный бюджет и увеличить ROI.
  3. OWOX BI Smart Data помогает получить быстрые ответы на вопросы к данным, не привлекая аналитиков и разработчиков.

OWOX — сертифицированный партнер Google Analytics и Google Cloud Platform. Компания стала первым авторизованным реселлером Google Analytics 360 в регионе EMEA.

Цель

Оптимизировать расходы на рекламу с учетом ряда факторов: вклада нескольких рекламных каналов в продвижение пользователя по воронке продаж на сайте Mvideo.ru, категорийной бизнес-группы товара (КБГ) и различий в поведении пользователей в регионах России.

Категорийная бизнес-группа (КБГ) — это несколько схожих категорий товаров, например, «Аудиотехника» — общее название для MP3-плееров, наушников и т.п. Сегментация по КБГ обусловлена внутренней структурой «М.Видео»: каждый отдел отвечает за одну КБГ.

Департамент Media&CRM сегментирует заказы по географическому признаку, потому что поведение клиентов в Москве, Санкт-Петербурге и регионах России отличается из-за экономических факторов.

Проблема

По данным «М.Видео», 80% покупателей взаимодействуют с несколькими рекламными каналами онлайн и офлайн. Отчет «Ассоциированные конверсии» Google Analytics учитывает влияние онлайн-каналов на поведение пользователя, однако в нем нет сегментации по региону и КБГ. Из-за этого вклад каждого канала в покупку нельзя оценить в полной мере.

Кроме этого, «М.Видео» нужны были отчеты на основе всех действий пользователей, чтобы принимать качественные маркетинговые решения. Google Analytics отображает не все действия пользователей в отчетах, если количество сессий превышает 500 тысяч в месяц. Полные отчеты по многоканальным последовательностям (доступны для клиентов Google Analytics 360) отображают не все конверсии, если их больше 1 млн. Такая погрешность сильно снижает качество решений в масштабах «М.Видео».

Решение

Чтобы сравнить эффективность рекламных каналов в разных сегментах «регион-КБГ», в компании решили собирать данные о действиях пользователей в хранилище больших данных. OWOX предложили Google BigQuery, так как сервис обеспечивает безопасность и быструю обработку данных.

Шаг 1. Собрать полные данные в Google BigQuery

Данные о действиях пользователей сайта автоматически передаются из Google Analytics в Google BigQuery. С этим помогает интеграция, доступная для клиентов Google Analytics 360.

AdWords передает расходы в Google Analytics автоматически. Для импорта расходов на Яндекс.Директ используют OWOX BI Pipeline. Продукт также помогает собрать все расходы на рекламу в Google BigQuery.

Во внутренней системе компании (ERP) находится информация о связях КБГ и категорий товаров: к какой из КБГ принадлежит та или иная категория. Например, MP3-плееры принадлежат к группе «Аудиотехника», а ноутбуки — к группе «Компьютеры». Аналитики «М.Видео» копируют таблицу из внутренней системы в Google Sheets, после чего импортируют ее в Google BigQuery посредством аддона OWOX BI BigQuery Reports.

Ниже приведена схема сбора данных:

Шаг 2. Обработать полученные данные

Информация для атрибуции находится в двух таблицах в Google BigQuery:

  1. В первой — данные о заказах, поведении пользователей и расходах на рекламу из Google Analytics.
  2. Во второй — связи категорий товаров и КБГ из Google Sheets.

OWOX свели две таблицы в одну с помощью оператора JOIN SQL-оператор для объединения двух таблиц . На схеме показано, какая информация находится в таблицах и по какому полю они объединяются:

«М.Видео» нужно узнать, с какими каналами и в какой последовательности чаще всего взаимодействуют покупатели. Каналы, которые чаще инициируют две первые сессии, лучше использовать в начале воронки, потому что они лучше привлекают пользователей. Каналы, которые чаще инициируют две последние — в конце: они подталкивают пользователей к заказу.

Аналитики OWOX предложили сегментировать заказы по количеству сессий перед их оформлением (1, 2, 3, 4 и 5+). Длинные цепочки взаимодействия (5+ сессий) обрабатываются аналогично коротким: упор идет на две первые и две последние сессии. В них пользователь знакомится с товаром и принимает решение о покупке. Вклад сессий между ними значительно меньше, поэтому они рассматриваются вместе.

Шаг 3. Построить отчеты

OWOX передают результат сегментации в Google Sheets с помощью аддона OWOX BI BigQuery Reports и строят отчет. Он показывает, как работают рекламные каналы в разных городах и для разных КБГ. К примеру, можно увидеть, как часто жители Москвы переходят по контекстной рекламе в Яндексе на разных этапах воронки в длинных цепочках (5+ сессий). Ее можно сравнить с контекстной рекламой в Google, чтобы узнать, какой канал лучше использовать в начале, середине, конце воронки для каждого сегмента «регион-КБГ».

OWOX представили информацию в виде диаграмм для удобства менеджеров и маркетологов. «М.Видео» выбрали Google Data Studio, потому что:

  1. С отчетами удобно работать. Фильтры по дате и настроенным параметрам отсеивают ненужную информацию.
  2. Источники данных можно подключить в несколько кликов, чтобы создавать отчеты быстрее.
  3. Google снял ограничение на 5 бесплатных отчетов. Теперь вы можете создать любое количество дашбордов без дополнительных расходов.

OWOX протестировали Google Data Studio. Что из этого вышло, вы узнаете по ссылке. В конце статьи вас ждет готовый шаблон отчета. Подключив источники данных, вы сможете отследить распределение сессий по рекламным каналам и устройствам, а также самые популярные бренды и категории товаров.

В итоге «М.Видео» получили дашборд, на котором заказы сегментированы по рекламным источникам, регионам, КБГ и количеству сессий перед оформлением:

Результат

В результате сбора и обработки данных в Google BigQuery с помощью Google Analytics 360 и OWOX BI «М.Видео» оценили эффективность рекламных каналов для разных регионов и КБГ, а также визуализировали полученные результаты в Google Data Studio. Это помогло ответить на такие вопросы:

  1. Какие каналы чаще срабатывают в начале/середине/конце воронки?
  2. Какие каналы чаще срабатывают в конкретном сегменте «регион-КБГ»?
  3. В каком сегменте «регион-КБГ» больше всего заказов?

«М.Видео» планирует осуществить ревизию и перераспределение Performance Marketing Budget во 2-й половине 2017 года по результатам тестирования.

Вас также могут заинтересовать