Случайный клад
Как дашборд бизнес-аналитики в Power BI помог рекламному агентству найти 40 потерянных лидов.
Не пропустите последние обновления GOOD.BI. Подпишитесь на нашу рассылку!
Получить статью на почту
Сейчас автоматизация и бизнес-аналитика очень модные слова. Многие думают о том, как управлять большими данными, строить сквозную аналитику и видеть полную картину от расходов до продаж или хотя бы оценивать, насколько эффективно маркетинг расходует средства и каких клиентов приводит.
Работа рекламного агентства обычно встроена в эту цепочку, агентство отвечает именно за часть аналитики от расходов до лидов, и отчитывается перед подрядчиком по лидам. Т.е. эффективность работы агентства оценивается по количеству и качеству лидов. А что если агентство недосчитается лидов только из-за невнимательности своего специалиста?
Итак, дано: рекламное агентство всегда отчитывалось по лидам, лидами считали достижения определенных целей в Метрике, в данном случае заполнение заявки, конечно в разбивке по источникам: yandex, google, mytarget и т.д. Мы настроили дашборд в Power BI и после внедрения дашборда агентство смотрело лиды в нем, данные грузились из Метрики.
При формировании отчета за май, у агентства не сходились данные по количеству лидов в Метрике и в дашборде. По источнику google в дашборде было на 40 лидов больше.
Какая мысль возникла у агентства? Правильно: дашборд не работает! Но мы были уверены в данных и отправились проверять в чем причина такой разницы в цифрах.
Данные в Метрике,
Работа рекламного агентства обычно встроена в эту цепочку, агентство отвечает именно за часть аналитики от расходов до лидов, и отчитывается перед подрядчиком по лидам. Т.е. эффективность работы агентства оценивается по количеству и качеству лидов. А что если агентство недосчитается лидов только из-за невнимательности своего специалиста?
Итак, дано: рекламное агентство всегда отчитывалось по лидам, лидами считали достижения определенных целей в Метрике, в данном случае заполнение заявки, конечно в разбивке по источникам: yandex, google, mytarget и т.д. Мы настроили дашборд в Power BI и после внедрения дашборда агентство смотрело лиды в нем, данные грузились из Метрики.
При формировании отчета за май, у агентства не сходились данные по количеству лидов в Метрике и в дашборде. По источнику google в дашборде было на 40 лидов больше.
Какая мысль возникла у агентства? Правильно: дашборд не работает! Но мы были уверены в данных и отправились проверять в чем причина такой разницы в цифрах.
Данные в Метрике,
Данные в Дашборде.
Команда GOOD.BI проверила корректность данных и оказалось, что специалист агентства при разметке кампаний неверно указал source, и в Метрике по source "google" не отражалось достижение целей по нескольким рекламным кампаниям. А так как в рекламных кампаниях была динамическая разметка, то в дашборде все лиды по ID кампании связались с расходами и источником google.
На скриншотах ниже видно, что количество лидов с "определяемым" источником google в дашборде совпадают с количеством в Метрике. Но в дашборде еще отражается группа "неопределенных" лидов, по которым есть номер кампании, что позволило системе определить эти лиды и отнести их к источнику google.
На скриншотах ниже видно, что количество лидов с "определяемым" источником google в дашборде совпадают с количеством в Метрике. Но в дашборде еще отражается группа "неопределенных" лидов, по которым есть номер кампании, что позволило системе определить эти лиды и отнести их к источнику google.
Пример выше показывает, что дашборд в Power BI может обезопасить вас от влияния человеческого фактора. Даже если специалист где-то неверно заполнил разметку, все данные попадут в дашборд благодаря динамической разметке объявлений. Если агентство отчитывается перед клиентом по лидам, то потеря лидов - это потеря денег. Поэтому автоматизируйте сбор данных, будьте уверены в своих цифрах.
OK