Как повысить эффективность ремаркетинга с помощью данных из CRM

Если у вас есть большая база данных о покупках и предпочтениях клиентов, ваши маркетологи могут использовать ее для эффективного таргетинга, что даст вам конкурентное преимущество. Вы можете обогащать данные Google Analytics информацией из вашей CRM-системы и создавать аудитории на основе этих объединенных данных для ремаркетинга и рассылок по электронной почте.

Но зачем вообще объединять данные и почему стандартных возможностей Google Analytics недостаточно? Когда вы создаете аудиторию в Google Analytics, вы можете ориентироваться на пользователей только с того момента, когда они достигают этой аудитории. То есть пользователи сначала должны выполнить определенные условия. Если клиент в последнее время не проявлял активности на вашем сайте, он не попадет в целевой сегмент.

Например, скажем, покупатель купил коляску более трех месяцев назад и после этого ничего не делал на сайте. Покупка была давно, поэтому клиент не попадает в нужный сегмент Google Analytics. Однако мы знаем, что этот клиент интересуется категорией «Детские товары», и эта информация есть во внутренней базе данных. Так почему бы не извлечь из этого пользу?

Для сбора и обработки рекомендуем использовать Google BigQuery для облачного хранилища. На это есть несколько причин:

• Недорогие и прозрачные сборы. Плата взимается только за используемые вами ресурсы BigQuery.
• Вам не нужно запускать дополнительные серверы, чтобы справиться с возросшими объемами данных.
• Данные удобно обрабатывать с помощью SQL и пользовательских функций (JavaScript).
• Благодаря готовым библиотекам BigQuery легко интегрируется с другими сервисами, инструментами визуализации, инструментами анализа данных и т.д.
• Сертификаты безопасности позволяют хранить в BigQuery даже личную информацию о клиентах (имя, номер телефона, номер кредитной карты и т. д.), чего нельзя сделать в Google Analytics.

Чтобы получить максимальную отдачу от накопленных данных, вы можете:

• Экспорт данных о действиях пользователей из Google Analytics в Google BigQuery.
• Загружайте в Google BigQuery информацию о клиентах и ​​покупках из ваших внутренних систем CRM/ERP.
• Обрабатывайте данные в BigQuery для формирования сегментов.
• Перенесите данные из BigQuery в Google Analytics и создайте аудитории ремаркетинга.

Данные будут объединяться по такой схеме:

Давайте рассмотрим каждый шаг.

Есть два способа передать полные данные о поведении пользователей с сайта в Google BigQuery:

1. Для пользователей платной версии Google Analytics 360 доступен BigQuery Export. Данные за текущий день собираются в промежуточную таблицу и обновляются каждые 8 ​​часов. Итоговая таблица формируется на следующий день, а промежуточная удаляется. За дополнительную плату можно активировать потоковый экспорт в отдельную таблицу, где данные будут обновляться каждые 15 минут.

2. Если у вас стандартный Google Analytics, вы можете использовать OWOX BI для сбора несемплированных данных. OWOX передает информацию в Google BigQuery прямо с вашего сайта, параллельно с отслеживанием Google Analytics.

Поскольку данные о действиях пользователей на сайте попадают в ваш проект Google BigQuery практически в режиме реального времени, вы можете быстро отправлять триггерные сообщения, отключать неэффективные кампании и перераспределять бюджет.

Подробнее о различиях между этими методами вы можете узнать в нашей статье о том, чем OWOX BI отличается от Google Analytics 360.

Для настройки ремаркетинга вам могут понадобиться следующие данные из вашей CRM:

• Персонализированные данные пользователя: электронные письма, статусы заказов и подписок, информация об активности, данные карты лояльности и т. д.
• Данные о заказах и возвратах
• Данные о СМС-кампаниях, акциях и т. д., проведенных в разное время

Вы можете импортировать эти данные из своей CRM в Google BigQuery самостоятельно или с помощью разработчиков.

Сбор всей этой информации в едином репозитории упростит жизнь вашим маркетологам. Наличие данных в одном месте упрощает сопоставление разрозненных данных и поиск полезных идей для вашего бизнеса. Вот несколько примеров того, как компания может использовать объединенные данные из BigQuery.

Изучив поведение пользователей на страницах каталога, вы сможете определить самые популярные фильтры. Затем вы можете ранжировать их и отобразить раскрывающийся список, упорядоченный по релевантности.

Маркетологи интернет-магазина могут анализировать взаимодействие посетителей сайта с внутренним поиском, чтобы сделать его более удобным и эффективным за счет отображения наиболее релевантных предложений, выявления и обработки запросов, приводящих к пустым подсказкам и т.д.

Благодаря Google BigQuery вы можете отказаться от сторонних сервисов для отображения рекомендаций на вашем сайте. Вместо этого вы можете иметь собственный инструмент, позволяющий управлять логикой отображения и улучшать рекомендации в блоках «Популярные товары», «Купить вместе с этим товаром», «Также интересует» и других.

Собрав все необходимые данные в Google BigQuery, вы можете использовать SQL-запросы для присвоения пользователям характеристик, по которым будут формироваться сегменты.

Примечание. Прежде чем отправлять информацию о сегментах из BigQuery в Google Analytics, проверьте типы данных, которые вы можете импортировать.

С OWOX BI Pipeline вы можете настроить выгрузку данных из Google BigQuery в Google Analytics. Этот инструмент автоматически импортирует сегменты в нужный набор данных в Google Analytics. Если объем импортируемых данных превышает лимиты BigQuery, OWOX BI автоматически делит данные на несколько порций и удаляет старые файлы с предыдущими загрузками данных.

Существует два способа создания аудиторий ремаркетинга:

1. Передать в Google Analytics агрегированную переменную, включающую идентификаторы различных сегментов пользователей. То есть каждое значение этой переменной отвечает за определенный сегмент. Затем с помощью регулярных выражений выберите категории, которые необходимы для создания аудитории.
2. Перенесите определенные характеристики пользователей (Custom Dimensions) в специальные параметры, которые затем создадут сегмент в Google Analytics.

Импортируя данные из вашей CRM в BigQuery, вы получите дополнительную ценность от данных, хранящихся в базе данных ваших клиентов. С помощью Google BigQuery и OWOX BI маркетологи могут связать каждого пользователя с его историей заказов — например, в последних 10 категориях, с которыми он взаимодействовал. Также маркетологи могут обогащать пользовательские данные в Google Analytics информацией из личных кабинетов: пол, возраст, интересы и т.д.

Затем на основе этих объединенных данных маркетологи могут формировать аудитории и отправлять их в Google Рекламу и Дисплей и Видео 360, чтобы использовать их для ремаркетинга и корректировки ставок. При таком подходе вы значительно увеличите размер своей аудитории.

PS Если вы хотите использовать данные из CRM для построения аудиторий, но у вас нет платной версии Google Analytics, попробуйте OWOX BI. Вы можете настроить пайплайны и импортировать данные из Google Analytics в Google BigQuery (и наоборот) бесплатно. Если у вас есть какие-либо вопросы, оставляйте их в комментариях. Мы будем рады помочь.