Аналитика вне Google Analytics на основе баз данных
1
Roma.net.ua только эффективный интернет-маркетинг
Эксперт в интернет-маркетинге (8 лет опыта).
— Основатель проекта Roma.net.ua — Директор по маркетингу интернет-магазина Intimo— Тренер по веб-аналитике и e-mail маркетингу— Со-основатель Клуба Интернет-Маркетологов.
Роман Рыбальченко
ЯндексЭксперт
Сертифицированный КОНСУЛЬТАНТ Google Adwords с 2011 по 2013
2
Клиенты
И ещё 75: e-commerce, рекламные агентства, услуги, продуктовые компании.
3
Не внедрили, мало данных или лимиты:• Enhanced Ecommerce
• UserId, ClientId
• Measurement Protocol
• Custom Dimensions, Metrics
• Семплирование данных
• Данные с ошибками
4
Источники данных• Базы данных о товарах, заказах и Клиентах
(CMS, ERP, CRM)
• Рекламные аккаунты (Google Adwords, Яндекс.Директ)
• Статистика сервиса (MailChimp, Youtube, Google Webmaster, Яндекс.Вебмастер)
• Веб-аналитика (Google Analytics, Яндекс.Метрика)
5
Очистка данных• Ненужные сегменты (например опт/розница)
• Заказы от сотрудников и тестовые (e-mail содержит домен сайта и просматриваем топ-100 Клиентов по количеству заказов)
• Статусы заказов
• Период времени
6
Выполненные заказы от Клиентов розницы,
без тестовых и заказов
сотрудников,за 2015
7
Принципы очистки• Автофильтр в Excel:
• сортировка
• пустые
• неправильные данные
• Находим жирафов
8
Ручная «проработка»→ Автоматизация очистки
9
• Валидация данных на входе
• Признак «сотрудник» в базе данных
• Причина отмены заказа — «тестовый»
• «Склейка» профилей (по номеру телефона, адресу доставки, ФИО...)
• Импорт исправленного в БД
• Процесс обработки новых ошибок коллегами
10
Обогащение данных• GA → CRM (ключ — номер заказа в e-commerce)
• IP → город, регион, страна (по базе GeoIP)
• Имя и отчество → Пол
• Адрес → Расстояние (по API карт)
• Товары в заказе → Размер
• Соцсеть → Интересы, чекины, друзья, возраст
• Школа и друзья → Возраст
• Товар → Характеристики, отзывы (по API Яндекс.Маркета)
11
Аналоги Dadata
• http://iqdq.ru/
• http://iqsystems.ru/
• http://kladr-api.ru/
13
14
Доработка структуры БД
• Разнесение полей ФИО → Фамилия, имя, отчество
• Отдельные поля
• Структурированный ввод данных
• Связь по API c другими сервисами
15
Инвентарь
• Доступ к БД или копии БД с правами на чтение
• Простенький курс по SQL (SQL for Marketers)
• Excel и 4-7 Гб «оперативки» (или Microsoft Azure)
• Надстройки: Power Pivot, Power Query
16
Кейсы
Кейс 0. Анализ БД. Когорты, LCG
18
Поля• Номер заказа
• id Клиента или e-mail
• Дата заказа
• Статус заказа
• Сумма заказа
• Порядковый номер заказа
• Источник заказа
19
Вычисляемые поля• Количество заказов
• Количество выполненных заказов
• Дата первого и второго заказа
• Дней между заказами 1 и 2
• Год и месяц текущего заказа
• Год и месяц 1-го заказа
• Месяцев и дней с первого заказа
20
Что строили?• Когорты
• Life Cycle Grid
• Структура заказов по месяцам и статусам
• Исполняемость заказов в разрезах
21
Что определили?• Точки для роста (0 → 1, 1 → 2)
• Диапазоны для e-mail маркетинга
• между покупкой и оплатой
• между заказами
• между покупкой и отменой
• Проблемы с наличием и актуальностью
• Проверили бизнес-модель по оттоку
• Вероятность повторной покупки
22
Кейс 1. Анализ прибыли по источнику в CRM
23
SELECT `orders_utm`.`ord_id` , `orders_utm`.`source` , `orders_utm`.`medium` , `orders_utm`.`compaign` , `orders_utm`.`term` , `orders_utm`.`content` , `orders_utm`.`id` , `orders`.`id` , `orders`.`status` FROM `orders_utm`JOIN `orders` ON `orders`.`id`=`orders_utm`.`ord_id` WHERE `orders_utm`.`source` = 'recreativ' AND `orders_utm`.`medium` = 'shops'AND `orders`.`date` > '2014-07-01'AND `orders`.`date` < '2014-07-31'
25
26
27
Источник заказа
+ источник регистрации
28
5.
29
Кейс 2. Реанимация ремаркетингом
в соцсетях
30
• Кто отписался (экспорт из MailChimp)
• Кто не оформлял заказ больше X дней назад
• Кто оформлял заказ по телефону (на технические аккаунты)SELECT `ord_tel` FROM `orders` WHERE `userid` = '6061'OR `userid` = '60689' OR `userid` = '60690' OR `userid` = '60691'
31
32
Facebook Ads по аудитории
Конверсия = 2.5хCPO = 96 грн
Кейс 3. Анализ отмен заказов в разрезах
33
Заводим причины отмен в БД
34
SELECT `orders`.`id` AS 'номер заказа', `order_status`.`name` AS 'Статус' , `couriers`.`name` AS 'курьер', `orders_cancel`.`descr` AS 'причина', `delivery`.`name_ru` AS 'тип доставки', `orders`.`date` AS 'дата'FROM `orders ̀LEFT JOIN `orders_cancel` ON `orders`.`cancel_id` = `orders_cancel`.`id ̀LEFT JOIN `couriers` ON `orders`.`courier_id` = `couriers`.`courier_id`LEFT JOIN `delivery` ON `orders`.`deliveryid` = `delivery`.`id` LEFT JOIN `user` ON `orders`.`userid` = `user`.`id ̀LEFT JOIN `order_status` ON `orders`.`status` = `order_status`.`id` WHERE `orders`.`date` > '2014-12-01'AND `orders`.`date` < '2014-12-31'AND `user`.`opt` = 0AND `user`.`member` = 0AND `orders`.`status`= 5
35
Выводы для бизнеса
• В регионе Х у отмененных заказов средний чек выше на 24% — теряем большие заказы
• В регионе X в 2 раза чаще отмена «нет в наличии» — работаем с остатками и сайтом
• Курьер N в 1.5 раза чаще отменяет «не дозвонился»
36
Кейс 4. На каких позициях крутить
контекст?
37
Сводные таблицы• Каноническая таблица (убираем итоги, вписываем заголовки)
• Сводная таблица
• Вычисляемые поля
• Дополнительные вычисления
• Фильтры и представление данных
38
Сводная без фильтра
39
Если отфильтровать брендовую кампанию?
40
Вычисляемое поле
Кейс 5. Какая форма подписки дает больше
Покупателей?
42
43
Когда ещё нужны сводные таблицы /ярлыки?
• Пол / Возраст / Интересы в КМС
• Оптимальный тип соответствия• Влияние доп. слов в запросе (купить, обзор, Киев, магазин)
• Группировка по категориям, когда кампании разбиты регионально
44
Примеры применения SQL-запросов и сводных
• Выгрузка сеошникам брендов с большим количеством SKU в наличии
• Анализ ширины экрана для определения требований к mobile-версии
• Анализ длины городов для доработки дизайна
46
Ещё полезные ссылки• https://import.io/
• http://webscraper.io/
• http://www.wordz.co/
• http://laborare.info/all/notepad-ppc/ (win)
• CSV Converter (mac)
• Google Refine
47
Понравилось выступление?
Зайди на roma.net.ua и подпишись на рассылку.
Уже подписчиков3 714
48
Понравилось выступление?
Зайди на roma.net.ua и подпишись на рассылку.
Уже подписчиков3 720
48
Понравилось выступление?
Зайди на roma.net.ua и подпишись на рассылку.
Уже подписчиков3 735
48
Понравилось выступление?
Зайди на roma.net.ua и подпишись на рассылку.
Уже подписчиков3 757
48