Se ha denunciado esta presentación.
Utilizamos tu perfil de LinkedIn y tus datos de actividad para personalizar los anuncios y mostrarte publicidad más relevante. Puedes cambiar tus preferencias de publicidad en cualquier momento.

Аналитика вне Google Analytics на основе баз данных

Google Analytics — крутой инструмент для аналитики данных в интернет-маркетинге. Но не во всех случаях.
Узнайте, когда, с помощью чего и как анализировать данные без Google Analytics. Возможности собственных баз данных.
Смотрите презентацию.

Конференция Analyze 2015
Выступление Романа Рыбальченко

Аналитика вне Google Analytics на основе баз данных

  1. 1. Аналитика вне Google Analytics на основе баз данных 1 Roma.net.ua только эффективный интернет-маркетинг
  2. 2. 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 Яндекс Эксперт Сертифицированный КОНСУЛЬТАНТ Google Adwords с 2011 по 2013 2
  3. 3. Клиенты И ещё 75: e-commerce, рекламные агентства, услуги, продуктовые компании. 3
  4. 4. Не внедрили, мало данных или лимиты: • Enhanced Ecommerce • UserId, ClientId • Measurement Protocol • Custom Dimensions, Metrics • Семплирование данных • Данные с ошибками 4
  5. 5. 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
  6. 6. 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
  7. 7. Выполненные заказы от Клиентов розницы, без тестовых и заказов сотрудников, за 2015 7
  8. 8. Принципы очистки • Автофильтр в Excel: • сортировка • пустые • неправильные данные • Находим жирафов 8
  9. 9. Ручная «проработка»→ Автоматизация очистки 9
  10. 10. • 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
  11. 11. 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
  12. 12. dadata.ru 12
  13. 13. dadata.ru 12
  14. 14. Аналоги Dadata • http://iqdq.ru/ • http://iqsystems.ru/ • http://kladr-api.ru/ 13
  15. 15. 14
  16. 16. Доработка структуры БД • Разнесение полей 
 ФИО → Фамилия, имя, отчество • Отдельные поля • Структурированный ввод данных • Связь по API c другими сервисами 15
  17. 17. 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
  18. 18. Кейсы
  19. 19. Кейс 0. Анализ БД. Когорты, LCG 18
  20. 20. Поля • Номер заказа • id Клиента или e-mail • Дата заказа • Статус заказа • Сумма заказа • Порядковый номер заказа • Источник заказа 19
  21. 21. 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
  22. 22. Что строили? • Когорты • Life Cycle Grid • Структура заказов по месяцам и статусам • Исполняемость заказов в разрезах 21
  23. 23. 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
  24. 24. Кейс 1. Анализ прибыли по источнику в CRM 23
  25. 25. SourceBuster 24 http://sbjs.rocks/
  26. 26. 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
  27. 27. 26
  28. 28. 27 Источник заказа + источник регистрации
  29. 29. 28 5.
  30. 30. 29
  31. 31. Кейс 2. Реанимация ремаркетингом 
 в соцсетях 30
  32. 32. • 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
  33. 33. 32 Facebook Ads по аудитории Конверсия = 2.5х CPO = 96 грн
  34. 34. Кейс 3. Анализ отмен заказов в разрезах 33
  35. 35. Заводим причины отмен 
 в БД 34
  36. 36. 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` = 0
 AND `user`.`member` = 0
 AND `orders`.`status`= 5 35
  37. 37. 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
  38. 38. Кейс 4. На каких позициях крутить контекст? 37
  39. 39. Сводные таблицы • Каноническая таблица (убираем итоги, вписываем заголовки) • Сводная таблица • Вычисляемые поля • Дополнительные вычисления • Фильтры и представление данных 38
  40. 40. Сводная без фильтра 39
  41. 41. Если отфильтровать брендовую кампанию? 40
  42. 42. Вычисляемое поле
  43. 43. Кейс 5. Какая форма подписки дает больше Покупателей? 42
  44. 44. 43
  45. 45. 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
  46. 46. 8+ примеров по сводным таблицам roma.net.ua/oa/ 45
  47. 47. 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
  48. 48. 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
  49. 49. Понравилось выступление? Зайди на roma.net.ua 
 и подпишись на рассылку. Уже подписчиков3 714 48
  50. 50. Понравилось выступление? Зайди на roma.net.ua 
 и подпишись на рассылку. Уже подписчиков3 720 48
  51. 51. Понравилось выступление? Зайди на roma.net.ua 
 и подпишись на рассылку. Уже подписчиков3 735 48
  52. 52. Понравилось выступление? Зайди на roma.net.ua 
 и подпишись на рассылку. Уже подписчиков3 757 48
  53. 53. Вопросы? r@roma.net.ua Roma.net.ua только эффективный интернет-маркетинг 49

×