Как оптимизировать рекламные кампании с вспомогательными конверсиями в Google BigQuery

Чем больше рекламных каналов развивает бизнес, тем больше клиентов можно привлечь с помощью различных кампаний. Соответственно, полученный доход значительно вырастет, если бизнес-пользователи получат ценные данные для повышения эффективности маркетинга.

В данном случае мы описываем решение, предоставленное командой OWOX BI для крупной сети магазинов электроники и бытовой техники, у которой возникли проблемы с оптимизацией рекламных кампаний для разных сегментов пользователей на разных платформах.

Компания стремилась оптимизировать расходы на рекламу, принимая во внимание ряд факторов: вклад нескольких рекламных каналов в путь клиента к покупке, бизнес-группу категорий (BGC) и различия в поведении пользователей в разных регионах.

Бизнес-группа категорий (БГК) — это группа похожих товарных категорий. Например, аудиооборудование — это общее название для MP3-плееров, наушников и т. д. Сегментация по BGC обусловлена ​​внутренней структурой ритейлера: каждый отдел отвечает за один BGC.

Поведение клиентов из разных городов или регионов отличается в силу экономических факторов. Поэтому отдел Media&CRM сегментирует заказы по географии.

По опыту ритейлера, 80% онлайн- и офлайн-покупателей взаимодействуют с несколькими рекламными каналами перед совершением покупки. Отчет «Ассоциированные конверсии» в Google Analytics позволяет анализировать влияние онлайн-каналов на пути конверсии. Однако в отчете не предусмотрена сегментация по регионам и BGC. Это делает невозможным полную оценку вклада каждого канала.

Кроме того, компания стремилась принимать лучшие решения, опираясь на полные данные о поведении пользователей. Google Analytics применяет выборку, если объем данных превышает 500 тыс. сеансов (100 млн сеансов в Google Analytics 360) за отчетный период. Также не удалось увидеть полную картину путей конверсии в отчетах по многоканальной воронке, так как количество конверсий каждый месяц превышало 1 миллион. Учитывая масштабы операций, такие ошибки измерения резко повлияли на качество решений ритейлера.

Чтобы сравнить эффективность рекламных каналов в разных регионах — сегментах BGC , было решено собрать данные о поведении пользователей в хранилище больших данных. OWOX предложил использовать Google BigQuery, так как этот сервис обеспечивает безопасность, гибкость и быструю обработку данных.

Данные о поведении посетителей веб-сайта автоматически импортируются в Google BigQuery из Google Analytics благодаря функции экспорта Google BigQuery. Эта функция доступна только для клиентов Google Analytics 360.

Данные об эффективности кампаний AdWords автоматически импортируются в Google Analytics. OWOX BI Pipeline помогает импортировать данные о затратах на рекламные кампании в Google Analytics, а также собирает данные обо всех затратах на рекламу в Google BigQuery.

Внутренняя система (ERP) хранит данные о взаимосвязях между категориями продуктов и BGC. Например, микроволновые печи относятся к группе « Малая бытовая техника» (SDA) , а ноутбуки — к группе « Компьютеры ». Аналитики копируют данные из внутренней системы в Google Sheets, а затем импортируют их в Google BigQuery с помощью надстройки OWOX BI BigQuery Reports.

Схема сбора данных представлена ​​ниже:

Данные, необходимые для модели атрибуции, хранятся в двух таблицах в Google BigQuery. В первой таблице хранятся данные о покупках, поведении пользователей и расходах на рекламу из Google Analytics. В другом хранятся данные о взаимосвязях между категориями товаров и BGC из Google Sheets.

Специалисты OWOX объединили данные из этих двух таблиц по идентификатору категории товаров с помощью операции JOIN. Данные были объединены следующим образом:

Компания хотела посмотреть, с какими каналами пользователи взаимодействуют чаще всего и в какой последовательности. Каналы, которые чаще всего приносят первые два сеанса на пути конверсии, будут лучше всего работать на верхних этапах воронки, поскольку они помогают привлечь пользователей на сайт. Каналы, которые чаще всего приводят к последним двум сеансам перед покупкой, будут лучше работать в нижней части воронки: они помогают покупателям принимать решения.

Аналитики OWOX предложили сегментировать заказы по количеству сессий к транзакции (1, 2, 3, 4 и 5+ сессий). Длинные пути конверсии (5+ сеансов) обрабатываются так же, как и короткие: основное внимание уделяется первым двум и двум последним сеансам. Это сеансы, во время которых пользователь узнает о продукте и принимает решение о покупке. Сессии между ними вносят гораздо меньший вклад, поэтому они анализируются все вместе.

Команда OWOX настроила автоматический импорт результатов сегментации в Google Sheets с помощью модуля OWOX BI BigQuery Reports и создала отчет. В отчете показано, как работают рекламные каналы для разных местоположений и разных BGC. Например, теперь можно увидеть, как часто пользователи заходят на сайт, кликая по объявлениям Google на разных этапах воронки в длинных (5+ сеансов) путях конверсии. Специалисты компании могут сравнить эффективность рекламы в Google и Criteo и посмотреть, какие из каналов будут лучше работать в верхней, средней и нижней воронке для каждого региона-сегмента BGC.

Для облегчения работы менеджеров и маркетологов специалисты OWOX визуализировали данные в виде интерактивных дашбордов. Google Data Studio была выбрана в качестве решения для информационной панели по следующим причинам:

• С дашбордами удобно работать: данные можно легко отфильтровать по дате или выбранным измерениям.
• Источники данных для отчетности можно подключить всего в несколько кликов.
• Можно создавать неограниченное количество настраиваемых отчетов и информационных панелей бесплатно.

В результате был получен дашборд, отображающий, как покупки сегментированы по источнику рекламы, региону, бизнес-группе категорий (БГК), и длине пути до покупки.

В результате сбора и обработки данных в Google BigQuery с помощью Google Analytics 360 и OWOX BI компания смогла оценить эффективность рекламных каналов для разных регионов и БГК, а также визуализировать результаты в Google Data Studio. Это помогло ответить на такие вопросы, как:

• Какие каналы работают лучше в верхней, средней и нижней воронках?
• Какие каналы работают лучше в конкретном сегменте «регион — BGC»?
• В каком сегменте «регион-БГК» совершается больше всего покупок?

Сейчас в планах пересмотреть и перераспределить бюджет на перфоманс-маркетинг во второй половине 2017 года по результатам тестирования.