Решение — это одностраничная таблица с основными показателями рекламной кампании «чтобы держать руку на пульсе». Разработка подобной страницы займет у вас 10 минут, но сэкономит многие часы в будущем. Именно такие мы внедрили для своих клиентов.
Это инструмент визуализации данных, который позволяет выгрузить данные из разных источников и свести их в онлайн-отчеты, а потом расшарить в лучших традициях Google Документов.
Сразу замечу, в рамках контекстной рекламы отчеты бывают 3 видов по глубине:
Так вот в Data Studio целесообразно строить отчеты только по основным показателям.
На момент написания статьи доступна только beta с ограничениями:
1. Устанавливаем ZenMate. Переходим по ссылке и нажимаем «Установить».
Нажимаем на новую иконку в браузере и переходим на страницу регистрации — регистрируемся (email можно не подтверждать, и так работает).
Снова кликаем на иконку и выбираем Change location.
Меняем на United States.
Все!
Заходим на главную страницу Data Studio.
Нажимаем на синий плюсик и «соглашаемся» с условиями.
Открывается страница нового отчета и предлагается создать новый источник данных. В качестве существующих источников предлагаются примеры наборов данных [Sample], но они нам не нужны.
Как вы видите, доступны почти все популярные источники, но нам нужен Google Analytics.
Вся прелесть в том, что связать 2 разных инструмента можно одной кнопкой, так как они находятся внутри Google-аккаунта.
Далее нам предлагается посмотреть все доступные параметры и показатели:
Попробуем создать новый показатель, например, мы создадим синтетический показатель «Лид» из 4-х целей по формуле:
Таким же образом создаем показатель стоимости лида и другие привычные показатели, далее эти показатели можно будет менять и добавлять новые.
Наиболее популярные параметры в Google Analytics
Параметры | Описание |
---|---|
Дата | Строим график в разрезе дней. |
Неделя в формате ISO года в формате ISO | Строим график в разрезе недель. |
Канал | Например, CPC, Organic, Social; то, что вы указываете в utm_medium. |
Источник | Например, yandex, google, vk, facebook; то, что вы указываете в utm_source. |
Кампания | То, что вы указываете в utm_campaign. |
Ключевое слово | Например «купить велосипед»; то, что вы указываете в utm_keyword. |
Регион | Например Москва, Московская область, Чебаркуль. |
Наиболее популярные показатели в Google Analytics:
Показатели | Описание |
---|---|
Сеансы | Клики, но учтите, что будет отличаться от метрики до ~10%. |
Goal XX (Достигнутые переходы к цели ХХ) | XX, это ваш ID цели, который можно посмотреть в GA. |
Доход | Выручка, если у вас подключена электронная торговля. |
Стоимость | Расходы в AWords и Яндекс Директе, если вы выгружаете из Директа в Analytics. |
Транзакции | Продажи, если у вас подключена электронная торговля. |
После того как мы создали показатели, переходим в главное рабочее пространство.
Первый инструмент на дашборде – это даты, по которым строится отчет, мы по умолчанию указываем «Последние 30 дней (включая сегодня)». То есть, когда кто-то откроет ваш отчет, дата будет выставлена по умолчанию.
Теперь построим обычный график с линиями.
Справа во вкладке Данные видим настройки доступные:
Источник данных — в одной таблице может быть >1 источника, например, можно вывести данные сразу нескольких аккаунтов Google Analytics для менеджера или подтягивать звонки из Google Таблиц.
Параметр: параметр времени — например, Date.
Показатель — числовые значения, например, Сеансы, можно вывести Доход, Цели, Стоимость или собственные показатели.
Изначально может ввести в заблуждение, что оси наложены на одну ось ординат (вертикальная). Для этого нужно одну ось привязать к левой оси ординат, а другую к правой.
Добавим название графика с помощью текстового блока:
Далее добавим ряд ключевых показателей:
Выделим основные показатели прямоугольником и переместим его на задний план.
Добавим фильтр, чтобы была возможность отфильтровать график по источникам. Например, если мы снимем галочку с yandex, то график и показатели будут отбражаться только по google.
Кстати о фильтрах: в нашем случае нужны данные только по каналу «Контекстная реклама». Для этого нужно добавить фильтр на уровне отчета. Зайдем в меню Ресурс > Настроить фильтры и нажмем Добавить фильтр
Фильтр работает по аналогии с фильтрами в самом Google Analytics:
Подробнее останавливаться не будем, так как аналогичную информацию можно найти в интернете.
Теперь нажимаем на любой элемент, который хотим отфильтровать. В поле «Фильтр» нажимаем Добавить фильтр, где и выбираем наш новый фильтр «Платный трафик».
Добавим таблицу с конверсией по регионам, для этого нам потребуется сделать новый показатель, как мы делали ранее. Для этого нажмите Добавить показатель в правой панели и Создать новый.
Ну и напоследок сделаем таблицу по эффективности менеджеров, так как наш Google Analytics бы интегрирован с AmoCRM, что позволяет выгружать в него продажи.
Чтобы не смущать пользователей отчета английский названиями Cost, Revenue и так далее, их можно заменить на русские. Находим источник данных в меню Ресурс > Добавленные источники данных и нажимаем Изменить.
В правом верхнем углу нажимаем иконку Поделиться отчетом.
Даем доступ на просмотр и размещаем ссылку на наш отчет со смешанными данными.
У Google Analytics есть ограничения в сборе и агрегировании данных, поэтому мы используем следующую схему.
1. Выгружаем данные по API из Google Analytics, AdWords, Яндекс.Директа, Я.Метрики, CRM и любых других сервисов в приложение в облаке.
2. Внутри приложения на Python сводим данные в необходимые нам таблицы и пушим в Google BigQuery (используем его как базу данных).
3. Из BigQuery подгружаем в DataStudio. Также к BigQuery легко обращаться из Pandas, Excel и других популярных инструментов.
Отметим, что при всей своей гибкости это сложное решение.
В заключение сравним основные решения на рынке, которые решают схожую задачу.
Microsoft Power BI | Дашборды Google Analytics | Google DataStudio | |
---|---|---|---|
Источники | Все, но под большинство нужно писать интеграцию с API | Только Google Analytics | 12 наиболее популярных |
Автообновление | Нужно разворачивать сервер в облаке, который будет «пушить» свежие данные | Автоматически | Автоматически |
Сложность настройки | Высокий порог входа | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» | В стиле «захвати и перенеси эту иконку сюда» |
Шаринг | Да | Сложно, только через Analytics | Как Google Документы |
Преимущества | Подходит сложным проектам для сложных отчетов | Простой в подключении, так как он находится внутри Analytics | Решает 80% всех задач |