Интеграция оффлайна с онлайном. Кейc. А.Суховой

Как оценить влияние онлайна на оффлайн?

Об OWOX

1. Внедряем Google Analytics на ecommerce проектахНа проектах наших клиентов создается более 1 000 000 транзакций еженедельно

2. Разрабатываем уникальные сервисы в Google BigQueryРаботают 100% в Google Cloud, более 3 000 пользователей

3. Мы не агенство и не продаем рекламуНаша цель — предоставить объективные данные для принятия решений

Программа

1. Цели

2. Проблемы

3. Решения

4. Кейс

1. Цели

Цель бизнеса

Уменьшить расходы

Увеличить доходы

1. Увеличить долю рынка

2. Снизить стоимость привлечения клиента

3. Увеличить маржу на заказе

4. Уменьшить стоимость обработки заказа

5. Снизить долю ручных операций

Цели выхода оффлайна в онлайн

2. Проблемы

1. Бизнес мыслит оффлайн KPI

2. Не оценивается влияние онлайна на оффлайн

3. Данные находятся в разных системах

Проблемы

1. Посетил сайт через Adwords → сделал заказ

2. Перешел по платной рекламе → Добавил товар в корзину → Ретаргетинг → Позвонил в колл-центр и оформил заказ → Забрал в точке самовывоза → при покупке купил аксессуар

Путь к заказу

Где данные?

1. Доходы, цены, статусы и наличие товаров в ERP

2. Пользователи, их карты лояльности и история коммуникации с ними в CRM

3. Расходы на привлечени трафика в рекламных сервисах

4. Данные о посещениях и действиях на сайте в Google Analytics

5. Отчеты в Excel

3. Решение

Наладить сбор онлайн данных

1. Google Tag Manager— Разместить правильный datalayer на сайте— Настроить отправку данных в Google Analytics (просмотры страниц, события, микроконверсии)— Перенести управление рекламными тегами

2. Google Analytics— Enhanced Ecommerce— User id— Custom dimensions

3. Настроить импорт расходов— Автоматический сбор данных из рекламных систем— Расчет ROI в одной системе

Выбрать единую систему для анализа

1. Таблицыa. Excelb. Google Sheets

2. Система на своих серверахa. Oracle BIb. SAP Hanac. Своя разработка

3. Облачные сервисыa. Adobe Omnitureb. Webtrendsc. IBM Coremetricsd. Google Analyticse. Google BigQuery

Выбор Fortune 500

Ограничения Google Analytics

1. Нет репроцессинга данныхНельзя изменить или повлиять на исторические данные

2. Не все типы данных являются расширяемымиНельзя загрузить статус или маржу к заказу

3. Расходы не связаны с конкретной сессиейНельзя строить динамические модели атрибуции

4. Интерфейс накладывает ограничения на структуру отчетовНельзя использовать динамические метрики и произвольные отчеты

5. Сложные семплируютсяНельзя проследить логику расчета и быть уверенными в точности

Преимущества Google BigQuery

1. Сервис для сбора и обработки данных в реальном времениТеррабайты обрабатываются за секунды

2. Есть репроцессинг данных

3. Экономически эффективенНе надо покупать лицензии, ПО, сервера, нанимать и обучать новых специалистов. Оплата только использованных ресурсов

4. Быстрая и удобная интеграция с внешними сервисамиSQL-like синтаксис и большое количество готовых библиотек

5. Надежный и безопасный99.9% uptime, PCI DSS, ISO 27001, SOC 2 & SOC 3 Type IIВсегда в наличии дополнительные мощности

Объекты1. цена2. id товара3. id категории4. тип страницы5. ...

Модель данных

Субъекты1. Источник2. client id3. user id4. crm id5. ...

Действия1. Просмотр2. Звонок3. Заявка4. ...

ПредложениеПосетительДействие

Объединение пользователей

Особенности:1. Изменение исторических данных2. Пакетная передача / в реальном времени

Приложения1. Google Analytics2. CMS3. ERP4. CRM5. Call-центр6. Внешние сервисы

Ключи для объединения1. client id2. user id3. crm id4. email hash5. phone hash6. loyalty card7. ip

4. Кейс

Оценка источников на основе LTV

Бизнес задача

Оптимизировать расходы на рекламу для возврата наиболее ценных клиентов.

Аналитическая задача

Рассчитать ценность, которую сгенерировали клиенты за опреденный исторический период и добавить параметр в систему аналитики для анализа данных в отчетах.

Ограничения

● В Google Analytics нет исполняемости заказов

● В Google Analytics нет валовой прибыли

● В Google Analytics нет заказов через call-центр

● LTV постоянно меняется

1. Настроить передачу User ID

2. Импортировать заказы из ERP и BQ

3. Рассчитать LTV с помощью SQL запроса

4. Импортировать данные в GA

Результат

Результат

Объединяй и властвуй!

Андрей Суховой

www.owox.com

mail@owox.com