Дашборд для отдела маркетинга: описание, настройки и шаблон

Сегодня поговорим о дашборде, который показывает на одном экране самые важные цифры для отдела маркетинга. Это актуальные данные и прогноз выполнения плана по лидам, трафику на сайт и блог, публикациям. Документ автоматизирован и сам подтягивает нужную информацию. Рассказываем, как построить такой дашборд, описываем формулы и делимся шаблоном. Вам останется только скопировать его и настроить под свои нужды.

Маркетологи обычно работают сразу в нескольких системах: Google Analytics, CRM, Excel или Google Таблицах и других. Из-за этого, приходится тратить время на объединение данных, чтобы получить цельную картину. Поэтому лучше уделить несколько часов созданию автоматизированного дашборда, который сделает это за вас.

Преимущества дашборда

Дашборд — это, другими словами, отчет. Но в диджитал этим словом чаще называют отчет, куда данные подтягиваются в режиме реального времени.  Дашборд — онлайн-инструмент, который обычно находится в «облаке» и к нему можно открыть доступ нескольким пользователям.

Оптимальный инструмент для постройки и визуализации дашборда — Google Таблицы. Поэтому мы рассмотрим именно их возможности в этой статье.

1. KPI на одном экране. Насколько выполнен план по лидам и каков прогноз на текущий месяц? Сколько потенциальных клиентов пришло за прошедший день? Какой объем трафика сейчас и какой ожидается на конец месяца? Благодаря такому дашборду, каждое утро в маркетинге Ringostat начинается с ответов на эти вопросы 🙂
2. Данные не нужно сводить вручную. Все происходит автоматически, а вероятность ошибок и неточностей от этого снижается. Каждый день вы видите актуальную картину и можете быстро заметить, если что-то идет не так.
3. Контроль работы по каждому направлению. Руководителю отдела не нужно регулярно заходить на блог, чтобы узнать, когда была последняя статья. Или спрашивать ивент-маркетолога о том, сколько людей зарегистрировалось на вебинар. Все данные видны на листе со сводной информацией.

Словом, главная цель дашборда — постоянно держать вас в курсе дела в разрезе ключевых показателей. В статье мы разбираем отчет, созданный для отдела, в котором есть контент-маркетологи, пишущие на блог и внешние ресурсы, а также ивент-маркетолог. Но дашборд можно легко перестроить, исходя из особенностей ваших процессов.

Структура

Мы строим отчет в Google Таблицах по нескольким причинам:

• это бесплатно;
• сервис обладает гибкими настройками;
• в таблицы можно легко передать данные из других продуктов Google;
• в сети много мануалов и сообществ по работе с ними.

Ссылка на шаблон дашборда — откройте и скопируйте себе. В шаблоне уже прописаны формулы и даны условные цифры для наглядности.

ВАЖНО: пример отчета сформирован по март. Если вы откроете его позже, то он не будет содержать цифр. Просто добавьте выгрузку из своих баз, и все отобразится корректно, как и описано в статье.

Дашборд можно условно поделить на две глобальные части: базы данных и лист со сводной информацией, куда подтягиваются данные из этих баз.

В описанном примере документ состоит из таких вкладок:

• Dashboard — лист со сводной информацией, по главным показателям;
• Conditions — описание этапов воронки продаж и правила квалификации лидов;
• Events Dashboard — вебинары, конференции и другие мероприятия;
• Blog Article RU — статьи, опубликованные на блоге;
• Blog Article EN — статьи, на англоязычной версии блога;
• Outbound RU — статьи, опубликованные на других информационных ресурсах; 
• Report Configuration — параметры, по которым подтягиваются данные из Google Analytics; 
• Blog DB — выгрузка данных по посещаемости блога из Google Analytics; 
• Site DB — выгрузка данных по посещаемости сайта из Google Analytics; 
• CRM DB — выгрузка данных по лидам из CRM; 
• Registration DB — данные о регистрациях на ивенты.

Лист со сводной информацией

Это первая вкладка, которая делится на несколько сегментов. Ее можно назвать отправной точкой, из которой маркетолог следит за ситуацией по активностям. Данные в этом листе собираются за текущий месяц, прогноз по всем показателям рассчитывается по его последний день.

Дашборд делится на три блока:

• L&R — лиды и регистрации;
• С&P — content & production, активности, направленные на создание контента и привлечение клиентов из него;
• Users — пользователи, которые заходят на блог и сайт.

Визуализация, которую мы видим на данном листе — это лишь часть дашборда. Если кликнуть мышью на любой из графиков и подвинуть его, то под ним находятся параметры с формулами, которые рассчитывают показатели для конкретного блока. О них будет ниже.

В каждый из них подтягивается информация из конкретного листа. Для этого данные нужно выгрузить из нужных систем:

• трафик — из Google Analytics, это подробно описано в статье «Пошаговый мануал: упрощаем передачу данных из Google Analytics в Google Таблицы»;
• лиды — из CRM, в нашем случае аналитик настроил автоматическую выгрузку лидов из системы Pipedrive с помощью Google App Script;
• данные о количестве регистраций на вебинар, статей — вносятся сотрудниками вручную, это мы опишем ниже.

ВАЖНО: дашборд будет обновляться автоматически, если вы используете опцию Run Reports, как это описано в приведенном выше мануале.

Количество лидов и прогноз

Этот блок содержит информацию о фактическом (fact) и прогнозируемом (forecast) количестве лидов. Данные сюда подтягиваются из базы, которая содержится во вкладке CRM DB, поэтому на нее ссылается большинство формул отсюда.

Пару слов о классификации лидов:

• MQL — это все поступившие лиды, по которым до этого еще не было открытых сделок;
• SQL — лиды, которых отдел продаж посчитал качественными: посетитель обратился с релевантным запросом, это не спам, менеджер смог связаться с человеком и т. д.;
• Trial — пользователи, которые сконвертировались в подключение на бесплатный тестовый период;
• Won — пользователи, которые оплатили продукт.

Если в этом блоке отодвинуть графики в сторону, то видим показатели и формулы, которые участвуют в расчете.

Ниже мы приведем примеры формул для конкретных ячеек, но они уже прописаны в образце дашборда.

Чтобы лучше понимать, как это работает, рекомендуем статью «Базовые советы для удобной работы в Google Spreadsheets».

Фактическое количество лидов берется из соответствующих строк вкладки CRM DB. В ней уже прописана квалификация лидов. Работает она так: используется формула массива, которая ставит 1, если лид, например, MQL. 0 — если нет, и так по каждому условию. Поэтому в формуле, приведенной ниже, мы ищем в прописанном диапазоне единицы. Их количество будет соответствовать числу MQL.

Для этого нужно прописать формулу, например:

=COUNTIFS(
'CRM DB'!$P$2:$P,1,
'CRM DB'!$H$2:$H,MONTH(today())) 

Прогноз по лидам считается путем деления количества прошедших дней на фактическое количество лидов. Полученное среднее количество в день мы умножаем на количество всех рабочих дней в месяце. Для этого нужно отдельно вручную прописать праздники.

В формуле для показателя Forecast прописано, чтобы она «учитывала» колонку с праздничными днями. Если праздник выпал на выходной, она его не учтет, так как выходной — не рабочий день. Это можно прописать и текстом в формуле, но это неудобно, особенно, если много праздников.

Ниже пример расчета по MQL, SQL, Trial и Won. Первый символ соответствует понедельнику, последний — воскресенью; 0 — рабочему дню, 1 — выходному. Так, на примере ниже строка «0000011» описывает неделю, где суббота и воскресенье — выходные дни:

=C4/
NETWORKDAYS.INTL(date(year(today()),month(today()),1),today(),"0000011",$F$3:$F$6)*
NETWORKDAYS.INTL(date(year(today()),month(today()),1),EOMONTH(TODAY(),0),"0000011",$F$3:$F$6)

Ячейки H-J посвящены расчету, насколько в процентном соотношении выполнен план по лидам. Для этого фактическое количество лидов, которое уже ранее посчитали в числовом значении, делится на план, заложенный на месяц. Формула тут простая — процент готовности плана, например:

=C3/270

Прогноз по проценту выполнения плана, например:

=D3/50

Данные за прошедший день (Last day) — этот блок нужен, чтобы быстро заметить, если что-то идет не так. Например, когда запущен десяток рекламных кампаний, а нет ни одного лида.

Формула «понимает», какое сегодня число, отнимает 1, чтобы получить предыдущий день, и ищет в базе, были ли за эту дату какие-то лиды. Пример формулы:

=ifs(
day(today())>1,
COUNTIFS(
'CRM DB'!$S$2:$S,1,
'CRM DB'!$I$2:$I,(day(today()-1)),
'CRM DB'!$G$2:$G,year(today()),
'CRM DB'!$H$2:$H,MONTH(today())),
day(today())=1,
COUNTIFS(
'CRM DB'!$S$2:$S,1,
'CRM DB'!$I$2:$I,(day(today()-1)),
'CRM DB'!$G$2:$G,year(today()),
'CRM DB'!$H$2:$H,MONTH(today()-1)))

«Начинки», описанной выше, обычно не видно, она находится под визуализацией. Чтобы сделать подобные графики, нужно зайти во вкладку Вставка — Диаграмма. После этого в правом углу откроется редактор диаграмм, который содержит два раздела Настройки и Дополнительно. В них задаются диапазоны ячеек, стиль инфографики и многое другое.

В нашем примере уже все настроено, но вы при желании можете изменить внешний вид дашборда. Для этого рекомендуем справку Google «Как добавить и изменить диаграмму или график».

Вебинары

Здесь мы видим следующую информацию:

• дата предстоящего вебинара;
• сколько дней осталось;
• сколько было регистраций на прошлый ивент (Last);
• и сколько уже есть на запланированный (New).

Информация сюда подтягивается из вкладки Events Dashboard, куда ивент-маркетолог вписывает информацию о мероприятиях. Пример подобной вкладки с условными данными:

Как эти данные считаются на листе со сводной информацией? Функция Query берет нужный диапазон и оставляет только значения с Webinar. Сортирует его от большего к меньшему и выводит первые две даты — так как они имеют наибольшее значение в диапазоне).

=QUERY('Events Dashboard'!A2:D,
"select C,D where A = 'Webinar'
order by C desc
limit 2")

Дата — формула учитывает последнюю дату, которая внесена в таблице. Количество дней до вебинара — считает по формуле, которая отнимает от сегодняшнего числа количество дней, оставшихся до даты мероприятия:

=IFERROR(DATEDIF(TODAY(),M4,"d"),0)

Рекомендуем прописывать IFERROR во всех формулах. Она помогает настроить кастомное значение на случай ошибки. Это делается в основном «для красоты» — иначе появляется ячейка со значением N/A.

Контент

В данной вкладке мы видим информацию по трем типам контента:

• последняя дата публикации;
• количество дней, прошедших с момента выхода статьи;
• общее количество публикаций;
• на сколько процентов в данный момент выполнен ежемесячный план по количеству статей.

Например, данные по статьям русскоязычного блога подтягиваются из листа Blog Article RU, который выглядит так:

В качестве KPI можно указывать, например, количество просмотров, лайков и т. д.

Дата — формула определяет последнюю заполненную строку и достает из нее дату:

=INDEX('Blog Article RU'!B1:B,COUNTA('Blog Article RU'!A1:A))

Количество дней с момента выхода последней статьи (Days Past) считается по аналогии с датой последнего вебинара:

=DATEDIF(B15,TODAY(),"d")

Если отодвинуть график по количеству публикаций и проценту выполнения плана, то видим, как происходит расчет:

Например, количество статей по блогу подтягивается по формуле:

=COUNTIFS(
arrayformula(MONTH('Blog Article RU'!$B$2:$B)),month(today()))

Процент выполнения плана получаем следующим образом. Делим количество статей из ячейки, описанной выше, на число статей в плане. В нашем условном примере, редактор блога должен публиковать 10 статей ежемесячно. Поэтому формула выглядит так — формат в ней прописан как процент:

=L14/10

Если последняя статья написана достаточно давно, цвет ячейки становится сначала оранжевым, а потом красным. Так руководитель сразу обращает внимание на то, что контент не обновляется регулярно. Делается это в разделе Формат — Условное форматирование.

Объем трафика

Сюда передаются данные из баз по трафику на блог и сайт, а в них — из Google Analytics. Если отодвинуть график по блогу, увидим такую таблицу с формулами:

Прогноз и факт одинаковы для прошедших месяцев, т. к. они уже закончились. Мы прописываем тут эти данные, чтобы отслеживать динамику по количеству посетителей. Пример формулы для получения фактического количества посетителей за декабрь:

=IFERROR(INDEX('Blog DB'!$C$16:$C,MATCH(D22&D23,'Blog DB'!$A$16:$A&'Blog DB'!$B$16:$B,0)),0)

В последнем же столбце за текущий месяц рассчитывается прогноз. Принцип похож на описанный выше прогноз по лидам. Средний охват делим на количество рабочих дней и умножаем на количество всех рабочих дней:

=INT(F27/
NETWORKDAYS.INTL(date(year(today()),month(today()),1),today(),"0000011",$F$3:$F$6)*
NETWORKDAYS.INTL(date(year(today()),month(today()),1),EOMONTH(TODAY(),0),"0000011",$F$3:$F$6))

Данные по фактическому количеству лидов тянутся по такой формуле:

=IFERROR(INDEX('Blog DB'!$C$16:$C,MATCH(F22&F23,'Blog DB'!$A$16:$A&'Blog DB'!$B$16:$B,0)),0)

В последнем столбце число, обозначающее прогноз по трафику, прописано дважды. Это нужно, чтобы график лучше читался — ведь так можно видеть точку, к которой мы стремимся. Итого получается три цифры:

• точка, обозначающая план — она идентична показателю, который находится ячейкой ниже;
• область, которая отображает прогноз — в данном примере она светло-голубого оттенка;
• фиолетовая область, отображающая факт по объему трафика.

По тому же принципу строится график по посещаемости сайта. Только данные для него выгружаются из другого представления.

Описанный дашборд охватывает лишь часть информации, которая касается маркетинговых активностей, лидов и трафика. Но на этом не стоит останавливаться. Следующий шаг — построение сквозной аналитики, чтобы понимать, как окупаются вложения в рекламу. Об этом мы тоже напишем в ближайшее время, а пока задавайте вопросы в комментариях.