Сравнение моделей атрибуции через Google Data Studio

Быстро и удобно анализировать привычные показатели сразу в двух моделях атрибуции позволяет отчет в Data Studio.



В статье расскажем, как в Google Data Studio построить отчет для сравнения моделей атрибуции. 

Содержание:

Подключение источников к Google Data Studio

Выгрузка данных GA в гугл-таблицу

Настройка связи между источниками

Создание отчета в Data Studio

На выходе получим таблицу для сравнения выручки и количества транзакций в разрезе источников и кампаний по разным моделям атрибуции.  покупки и выручка в разных моделях атрибуции

Так же построим два графика для сравнения количества транзакций и выручки по «топовым» каналам. визуальное сравнение выручки по моделям атрибуции

Зачем строить отчет в GDS, если в аналитикс уже есть инструмент сравнения атрибуций?

  1. Во-первых, это просто удобно – основные показатели можно вывести на деш-борд один раз, чтобы каждый раз не настраивать отчеты.
  2. Во-вторых, инструмент сравнения моделей атрибуции в GA ограничен в выборе показателей. Data Studio позволяет добавить в отчет количество визитов и расходы по источникам, или внедрить собственные показатели на основе стандартных, например, умножить выручку на % маржи, чтобы анализировать валовую прибыль.

Далее покажем пошагово, как с нуля построить такой отчет атрибуция "последний значимый переход" и "первый клик"


Подключение источников в Google Data Studio

.

Для начала нужно подключить к отчету источники данных. Источника будет два:

  • Google Analytics
  • Документ в гугл-таблицах

Не будем подробно рассматривать подключение GA, так как делается это всего в пару кликов и не требует дополнительных настроек. Из этого источника будут поступать данные по стандартной модели атрибуции «Последний непрямой клик».


Выгрузка данных в гугл-таблицу

Выше мы уже говорили, что в GA нельзя к стандартным отчетам применять другие модели атрибуции, поэтому данные будем выгружать сами с помощью гугл-таблиц.

Существует специальное дополнение для загрузки в таблицу данных из GA: 5.jpg

Для создания отчета нужно задать имя, выбрать аккаунт, ресурс и представление: подключение GA к гугл-таблице

Поля с параметрами и показателями оставим пустыми, иначе они будут загружены по стандартной атрибуции. После нажатия кнопки «Create Report», в документе будет создан лист с настройками отчета, которые мы укажем вручную. настройка выгрузки из GA в гугл-таблицу

Для работы с разными моделями атрибуции у Google Analytics существует отдельное API. Мы не будем делать подробный обзор, все доступные для отчета поля вы можете изучить по ссылке.

Очень важно в строке «Report Type» указать тип отчета – «mcf», что означает MultiChannel Funnels или многоканальные последовательности. report type: mcf


Далее укажем показатели в строку «Metrics»:

  • mcf:firstInteractionConversions – конверсии по первому клику
  • mcf:firstInteractionValue – ценность конверсий по первому клику

В строку «Dimensions» параметры:

  • mcf:conversionDate – дата конверсии
  • mcf:sourceMedium – источник и канал
  • mcf:campaignName – название рекламной кампании

По умолчанию, загружаются все настроенные в аккаунте конверсии, но нас интересуют только транзакции.
сравнение моделей атрибуции в Google Analytics

Для отключения лишних транзакций настроим соответствующий фильтр, в поле «Filters» укажем «mcf:conversionType==Transaction».

Остается указать даты начала и конца выгрузки в поля «StartDate» и «EndDate» соответственно, далее можно приступать к загрузке данных. параметры загрузки из GA в Google Sheet запуск выгрузки данных из GA

После окончания загрузки, в документе появляется лист с полученными данными. пример выгрузки из аналитикс в гугл-таблицы

Полученные данные нужно подключить к отчету Google Data Studio. Добавим таблицу в качестве нового источника данных подключение источников к Google Data Studio подключенные к Data Studio источникиподключить гугл-таблицу к data studio

На этапе выбора документа, нужно указать диапазон ячеек, чтобы техническая информация из таблицы не попала в отчет. подключить гугл-таблицу к data studio

Мы имеем два источника данных, подключенных к отчету. Теперь их нужно связать между собой. Для этого нужно, чтобы в обоих источниках было одинаковое поле – его нужно создать.


Настройка связи между источниками

В разделе управления добавленными источниками нажимаем «Изменить» напротив GA. 18.jpg

Видим список всех доступных полей, но нам нужно добавить новое. связь источников в data studio

Новое поле будет получено путем «склеивания» источника/канала с кампанией, по формуле:

Key = CONCAT(Источник или канал, Кмпания);

ключ для связи таблиц в дата студио

Тем же способом создаем новое поле во втором источнике, только формула будет немного отличаться:

Key = CONCAT(mcf:sourceMedium, mcf:campaignName);

Нужно убедиться, что данным из гугл-таблиц присвоены корректные форматы. Это делается на шаге перед добавлением нового поля. В нашем случае неверный формат был у поля «ценность конверсий», меняем «текст» на «число» и указываем «сумма» в столбце агрегирование. формат данных в дата студио

Далее создаем представление совмещенных данных. совмещенные данные в Google Data Studio 23.jpg

На следующем шаге выбираем связываемые источники. Указываем «ключ» для связи таблиц, параметры и показатели для отчета. совмещенные данные в дата студио

Важно для гугл-таблиц указать «диапазон дат» – столбец mcf:conversionDate. Сохраняем представление и переходим к построению визуального отчета.



Создание отчета Гугл Дата Студио


Устанавливаем диапазон дат
диапазон дат в Data Studio

Создадим вот такую таблицу для сравнения показателей для выбранных моделей атрибуции.
таблица в Data Studio

Подробно рассматривать каждый столбец не будем, надеемся вы уже понимаете, что они означают. Скрин с настройками таблицы:
настройки таблицы в Data Studio

Для более наглядного представления изменим тип таблицы на «таблица с тепловой картой»
тип таблицы в Data Studio
тепловая карта Google Data Studio


Очевидный вывод из таблицы выше: при атрибуции по первому клику, выручка с канала «direct/none» гораздо больше.

Прямой переход (direct/none), в действительности, не может быть первым взаимодействием пользователя. Скорее всего, это лояльная к бренду аудитория, которая раньше уже покупала на сайте.

По остальным каналам, на этом проекте, нет большого разброса. Значит стандартная модель атрибуции приемлема для использования и недооцененных каналов нет.

Для наглядного сравнения показателей каждого канала, добавим гистограммы, как на примере в начале статьи.
создание гистограмм Google Data Studio

Настройки гистограммы для сравнения транзакций
настройка гистограмм Google Data Studio

Настройки гистограммы для сравнения выручки
настройка гистограмм Google Data Studio


На этом создание отчета закончено
отчет в гугл дата студио

Из GA данные доступны с момента создания счетчика, а для гугл-таблицы мы указывали стартовую дату вручную. Если вам нужно больше исторических данных, то нужно изменить дату начала выгрузки.
34.jpg

Чтобы каждый раз вручную не запускать загрузку данных в талицу, можно настроить расписание.
35.jpg
автоматическая выгрузка из Google Analytics

На первый взгляд, создание такого отчета может показаться сложным, но построив его хоть раз вы поймете, что это займет не более 20 минут. Надеемся, наш опыт окажется для вас полезным. Задавайте вопросы в комментариях, если нужно что-то уточнить.



Подпишитесь на Facebook или Телеграмм, чтобы не пропустить новые статьи

Разделяешь наш подход? Вступай в команду!
Другие материалы по теме
Как продавать больше: инструменты для «перехвата» клиента на стадии выбора Партнерский материал
Как продавать больше: инструменты для «перехвата» клиента на стадии выбора
Команда сервиса коллтрекинга и сквозной аналитики Ringostat рассказывает об инструментах, которые позволяют это сделать. И помогают повысить конверсию из посещения в продажу.
Сравнение моделей атрибуции через Google Data Studio ВИДЕО
Сравнение моделей атрибуции через Google Data Studio
Выявить недооцененные каналы трафика можно сравнив показатели при разных моделях атрибуции,  делать это в 1 клик позволит отчет в Data Studio.
Оптимизация автоматических кампаний Яндекс ВИДЕО
Оптимизация автоматических кампаний Яндекс
Вторая часть эксперимента по  переводу кампаний на автоматические стратегии. Цель: получить легко-управляемую камапанию и вывести ее в плюс.
Как сегментировать и оптимизировать рекламные кампании по регионам? ВИДЕО
Как сегментировать и оптимизировать рекламные кампании по регионам?
Как правильно разделить рекламные кампании по регионам и извлечь из этого прибыль? Нестандартный подход к сегментированию рекламных кампаний федерального e-commerce проекта.
Кластеризация запросов в Key Collector Часть 3
Кластеризация запросов в Key Collector
Продолжаем цикл статей на тему автоматизации разработки рекламных кампаний для интернет-магазина: кластеризуем ядро!
Настройка эксперимента для сравнения автостратегий Яндекс Директ ВИДЕО
Настройка эксперимента для сравнения автостратегий Яндекс Директ
Всегда ли нужно соблюдать рекомендации справки Яндекс? Делимся опытом настройки эксперимента с автостратегиями в Директ.
читать наш блог

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течении 2-х дней → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через 2-3 дня.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — info@1jam.ru , звоните в скайпе — jam.agency , или по телефону — 8 (800) 551-85-03