Одним из самых ярких и основательных докладов на конференции “8P: Бизнес в сети” была совместная презентация Валентина Елисеева из Microsoft и Сергея Довганича из Convert о том, как эффективно использовать максимум возможностей Microsoft Power BI, не обращаясь к программисту.
Microsoft Power BI – это удобный IT-инструмент, позволяющий сводить в одном интерфейсе данные разного типа из разных источников и проводить их подробный анализ, визуализировать результаты, генерировать отчеты. Одним из таких источников является Ringostat, который собирает данные по звонкам, поэтому мы подготовили подробный обзор доклада с нашими комментариями.
Как сформировать отчет в Excel на основе данных из Google Adwords
Одним из ключевых недостатков GA является обобщенность данных, из которых невозможно выделить подробную информацию о конкретных пользователях. Для того, чтобы обойти ограничения системы Сергей Довганич рекомендует использовать Supermetrics Data Grabber. Он позволяет перехватить информацию через API Google Adwords и получить основу для исследований и необходимых вычислений по пользователям.
Интерфейс сервиса выглядит следующим образом:
Данные из этой программы импортируются в Excel. После чего необходимо пройти четыре этапа:
- Удалить столбцы, которые не несут ценности для исследования.
- Посчитать коэффициенты и другие сводные данные, которые составят ядро будущего отчета.
- Сегментировать данные в интересующие нас категории.
- Подготовить формулы, которые позволят проверить насколько качественные данные в строке (достаточно ли информации для их включения в анализ).
После этого отчетом уже можно пользоваться для того, чтобы вычислять интересующие вас поведенческие характеристики по узким целевым сегментам или отдельным пользователям.
От отчета в Excel до сведения таблиц в Power BI
Excel, при всех его достоинствах для малого бизнеса, непрактичен в условиях, когда вам нужно соотносить информацию из разных таблиц, а количество данных начинает активно расти. В таком случае нужно иметь более комплексный инструмент, в данном случае Сергей Довганич предлагает объединять данные на основе Power BI.
1. Передача метрик из call tracking в CRM-систему
C чего начать? С объединения метрик об онлайн и оффлайн конверсиях в CRM-системе. Для этого можно воспользоваться Ringostat Webhooks, которые позволяют в режиме реального времени получать информацию об источниках звонков и ключевых словах, которые их привели.
Что такое webhooks: объяснение Сергея Довганича
В качестве call tracking мы использовали Ringostat по той причине, что у них есть удобные вебхуки. Я никому не могу объяснить, что это такое, кроме специалистов по контекстной рекламе, так как тут есть прямая аналогия с UTM-метками.
В качестве URL мы берем ссылку доступа к API, который вы используете для CRM-cистемы. Только вы заменяете UTM source на CustomerID. Таким образом генерируется эта ссылка. Вы ее добавляете в Webhooks в Ringostat и данные при каждом звонке попадают в CRM-систему.
Благодаря использованию Webhooks Ringostat можно забыть про номера телефонов, как отдельный параметр для анализа, и полностью основываться на привычных Client ID. Вокруг этого параметра в CRM собираются следующие данные:
- номер телефона;
- статус звонка;
- статус сделки;
- прибыль.
2. Импорт данных из СRM в Google Spreadsheets или Excel
Чтобы настроить автоматизированный обмен данными между Excel-таблицами и CRM-системой, Сергей Довганич предлагает использовать сервис Zapier. Этот инструмент позволяет делать синхронизацию данных между разными сервисами. Для этого нужно выбрать файл в Google Docs и настроить импорт данных из CRM-системы после предварительной авторизации.
3. Формирование агрегированных отчетов в Power BI
На последнем этапе необходимо передать данные из Excel-таблиц и Google Analytics в Microsoft Power BI. Это легко сделать внутри самого инструмента простым выбором источников в соответствующей закладке:
Таким образом, вы получаете полноценный dashboard на основе всех необходимых показателей c возможностью вычисления ROMI и других характеристик с доступной визуализацией информации.
Но сквозную аналитику можно построить еще проще. Для этого достаточно подключить Ringostat и настроить интеграции с CRM и рекламными кабинетами, в которых у вас запущены кампании. После этого вы сможете получать данные об окупаемости рекламы в сквозной аналитике Ringostat.
Ее достаточно настроить один раз по гайду, и дальше все данные подтягиваются автоматически. Наш сервис самостоятельно рассчитывает ROI и стоимость привлечения звонка. Также сквозная аналитика Ringostat позволяет загружать расходы вручную практически из любых систем. Например, так можно проанализировать окупаемость SEO, баннерной рекламы и т. д.
Выводы
Построение сквозной аналитики не требует необходимости присутствия программиста в вашем штате. Для этого достаточно понимать, как строятся UTM-метки, так как механизм настройки импорта между call tracking и CRM-системой требует работы с аналогичными по принципу Webhooks. Необходимые действия смогут выполнить большинство специалистов по контекстной рекламе.
Проведение остальных настроек максимально упрощено благодаря использованию удобного сервиса Zapier и функционала Power BI. Для эффективной работы с построенной аналитикой достаточно понимать, что такое Client ID (уникальный идентификатор клиента) и какое значение имеют метрики, которые к нему привязаны, для роста прибыльности вашего бизнеса. Еще проще подключить сквозную аналитику Ringostat — для ее настройки программист тоже не нужен.
